现金流是企业还款偿债能力的核心指标，而银行流水作为现金流的载体，是真实存在的银行转账记录。可以说，流水是了解企业经营情况的最佳指标和“数据金矿”，能够在投行发行、银行信贷、运营分析等多个层面提供强大的支撑。
从前端上传各种样式的流水记录到自动分析、一键生成报告，丰富信贷客户的经营画像， 深圳普兰软件有限公司 正依托强大的流水数据整合、分析、应用能力，提升贷前调查效率及全流程风控能力，并将传统的指标分析、流水分析等与GPT应用相融合，实现流水审查自动化、简易化、智能化。
流水数据：
不可忽视的银行信贷风控“抓手”
在市场趋势和客户偏好快速变化的时代，有一件事却是亘古不变的——那就是“现金为王”。与之相对应，客户在各银行的流水数据能够反映其资产状况、收支情况、理财习惯、信贷状况、交易对象等有效信息，正持续显露出更大价值。不论是需要管好内部现金流、建设基于现金流的中心体系的企业，还是需要通过现金流判断客户第一还款来源、防范客户信贷风险的金融机构， 对于流水数据的分析、管理、运营需求都在日益增长 。
流水数据的应用场景广泛，覆盖授信业务贷前贷后调查、*款贷**资金监管、新客户推荐、银行理财业务、客户生命周期营销等多个层面。但在处理分析流水数据的过程中，却总会碰到许多让人“望穿流水”的难题：
1. 多银行数据格式不统一。人工汇总不仅耗费大量时间，更容易贴错、贴重、贴漏数据，影响流水数据的质量。
2. 数据真实性与完整性难保障。不少公司存在删改银行流水、交易账户未提交、账户数据不全的情况。
3. 关联方与可疑交易难鉴别。关联交易层出不穷，大量隐藏的可疑交易需要鉴别发现，人工鉴别难免有遗漏。
4. 数据量大难分析。在遇到交易频繁、账户量大的公司时，难以在有限的时间内全面处理分析大量的流水数据。
在国家大力扶持普惠金融的背景下，亟需以数字技术推进金融数字化转型，精细化挖掘流水数据价值，进一步降低金融服务成本、扩大金融服务覆盖面、深化金融服务渗透率。
流水魔方：
普兰“黑科技”打破企业融资桎梏
总部坐落于深圳CBD中心——百度国际大厦，成立于2007年，经过多年潜心经营与发展，普兰软件已在 线上流水贷、线下贷审风控、流水分析数据服务领域 占据领先地位，服务人民银行、邮储银行、杭州银行、中国银行、建设银行、农业银行、平安银行、招商银行等超千亿规模的银行机构。
公司核心算法团队来自CUM、Google、Facebook、富国银行，专注于NL2SQL、NLP、NER算法研究以及流水数据与接入数据业务场景的算法建模，融合了2000多家银行流水、100+TB级以上的业务数据、35多万条流水数据词汇，以保障流水数据解析的极限泛化精度、最佳用户体验。
普兰“流水魔方”系列产品包括流水贷、贷审风控、流水数据服务、流水筛选白名单，能够提供流水数据与工商司法反欺诈数据二次建模分析服务、400多个城市商户画像和位置流量数据分析服务，以及企业经营指标体检、经营诊断、贷审风控、价值评估智能分析解决方案。
一方面 ，对5000+银行流水、支付宝及微信账单进行智能化汇总和清洗识别分析，使上传流水单像过地铁安检一样，自动校验流水单真假，洞察各类关联和大额交易、异常交易，通过经营稳定性、还款资金来源、*款贷**资金用途分析等分析还款能力、管控预警风险。
另一方面 ，追踪分析财报数据，帮助银行客户经理诊断流水数据真伪；自动登录全国36家电子税务局纳税系统，查询纳税信用等级，查验进销项发票真伪；进行销售对比分析、供应商和客户分析、经营和税务风险分析。 通过自动化、精细化构建完善企业画像，赋能银行、消费金融机构等降本增效，减少90%以上的流水数据处理时间、节省90%以上的人工费用。
2023年，随着ChatGPT引发全球热议，普兰软件紧盯前沿技术发展、聚焦工作效率提升，推出 知识问答培训数字人 、 指标分析GPT数字人 、 流水分析GPT数字人 、 文案报告生成数字人 ， 并于7月入驻生态园，持续深耕银行业数字化转型 。
未来，普兰软件将以更高效的金融科技手段提升信贷流程效率、深挖风险信息，为金融机构和企业提供不同场景的智能现金流分析管理解决方案，助力客户驾驭数据浪潮。