企業・信用情報
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企業・信用情報

企業・信用情報の概要

企業・信用情報は、企業信用情報調査機関などの外部機関が提供する、企業の財務情報、信用情報、倒産情報などを指します。この情報は、与信先企業の調査や法人営業先の新規発掘に役立ちます。

企業・信用情報 解説ページ

 企業・信用情報の解説は、以下のページを参照ください。

企業・信用情報の製品・サービス一覧

WebTel鑑定団

ジンテック

WebTel鑑定団は、日本全国に流通しているすべての電話番号(固定電話/携帯電話)を、TACSを用いて定期的に調査し、最大で過去72ヵ月分の利用状況をインターネット上で簡易に検索することができるSaaSサービスです。電話番号をブラウザ上で入力することで、1度に最大5件まで電話番号の履歴情報を検索する...

Doc Address

クローバー・ネットワーク・コム

その住所、本当に大丈夫ですか?住所によるリスク回避と未収金防止。犯罪に利用された住所や、不正利用されやすい住所を網羅した総合データベースです。

企業の関係性データ

帝国データバンク

取引先のその先に、どんな会社があるかご存知ですか?企業を個社ごとに見ることはもちろん重要ですが、企業同士の関係性を把握しておくこともビジネスにおいては大切です。視点を点から面に移すことで、今まで見えていなかったリスクやビジネスチャンスが見えてきます。当該企業の主要仕入先および得意先の企業コードをCD...

グローバル・スクリーニング

エス・ピー・ネットワーク

海外企業との取引や資本提携・業務提携などにおいては、マネー・ローンダリング対策やテロ資金供与対策、贈収賄リスク対策などは、もはや必須の取り組みです。各国が規制対象としている個人や組織、PEPsなど『海外リスク情報』をタイムリーに把握し、対処することが求められています。

D&B Finance Analytics

東京商工リサーチ

「D&B Finance Analytics」は、取引先全体/個社のリスク分析、企業情報の取得、リスクのモニタリングとアラート機能、国ごとのリスク把握、データインポート/エクスポートによる自社システムとの連携など、取引先との安全な取引に欠かせない重要な情報や機能を一元化したオンラインサービスです。

国内企業調査レポート

東京商工リサーチ

企業が仕入・販売などの取引を行うにあたり、「本当にこの会社と取引して大丈夫か?」「与信枠の適切な設定額は?」といったビジネス上の重要な判断をおこなうために必要な情報をまとめたレポートです。日本全国のTSR調査員が実際に企業を訪問し直接ヒアリングをした情報はもちろん、保有する豊富な情報ソースも活用し、...

Quality Master

NTTデータ

企業レファレンスデータのクレンジング作業により、金融リスク管理を補完するサービスです。金融機関においては制度対応のため、投融資先・有価証券にかかる企業・銘柄の属性データ(レファレンスデータ)を正しく保持する必要性が高まっています。本サービスはそのニーズに応え、業務高度化と運用コスト低減に寄与します。

COSMOSNET

帝国データバンク

最大の情報インフラであるインターネットを、ビジネスに利用しない手はありません。帝国データバンクがお届けするCOSMOSNETは、インターネットでビジネスに役立つ多彩な情報を提供する会員制ビジネス情報サービスです。

COSMOS2

帝国データバンク

「COSMOS2」なら、「東京23区内の卸売業で2期連続売上げが伸びている企業」などの条件でデータ抽出が可能。新規取引先や販路拡大の際に、効率的にターゲットを見つけることができます。情報を制するものがビジネスを制すると言われる現代において、情報の量、質、抽出力が成功への第一歩と言っても過言ではありま...

PowerCurve Originations

エクスペリアンジャパン

複数のチャネルを横断して申し込みを判断し、申込者のデータを充実させ、顧客導入プロセスでデータソースと統合する機能を備えています。顧客がポートフォリオに加わると、アカウントレベルの処理戦略を調整して、クロスセルやアップセルを効果的に行い、潜在的な可能性を秘めたアカウントやリスクが高まっているアカウント...

TSR予測スコア

東京商工リサーチ

「TSR予測スコア」は、企業が直面する休廃業や売上成長といった事象の1年以内の発生確率を、TSRが保有する900万社超に及ぶ企業に関する属性情報、財務情報、サプライチェーンネットワーク情報(例:仕入先、販売先)などのビッグデータを機械学習手法によりモデル化し、1~100のパーセンタイルスコア形式で提...

休廃業予測モデル QP

帝国データバンク

企業が1年以内に休廃業・解散する確率を予測し、数値化した休廃業予測モデル「QP」。地域経済を支える企業の望まない休廃業を回避するため、早期に必要な支援が行き渡る社会インフラの整備に貢献します。