近期变化
1） 三联虹普成立于1999 年，是国内首家提供高品质锦纶聚合及纺丝整体工程技术解决方案的锦纶工程技术服务公司，是国内最主要的锦纶工程技术服务提供商，为国内四十多家主要锦纶，生产企业提供锦纶聚合、纺丝生产线，是行业的领军企业。2015年4月21日，三联虹普子公司北京众成创新信息产业投资基金（99%股权）与金电联行署了《关于金电联行（北京）信息技术有限公司增资扩股协议》，北京众成向金电联行增资2亿元，取得金电联行增资后20%股权。
2） 三联虹普已在纺织品行业深耕30余年，积累了大量的数据、经验以及客户，技术水平处于国内领先地位。金电联行对于行业、企业数据的了解和分析能力正是公司所需。通过互联网金融大数据的平台，三联虹普将得到真实的数据梳理，一是为行业内小企业提供资金支持；二则为公司本身提供了全面建设、发展的契机。
3） 金电联行本身从汽车供应链管理服务经过7-8年的数据积累逐渐转型成为一个大数据征信服务商，金电联行希望通过跟三联虹普的合作在纺织行业复制汽车零部件行业的模式。纺织产业整体接近4万亿的市场，又属于重资本的行业对资金需求量比较高，大量中小企业质量参差不齐，三联虹普如果能够借助金电联行大数据分析的优势构建对纺织生产和供应链建立一套综合服务体系，双方将共同受益。
4） 2015年三联虹普主营业务业务预计贡献归母利润1.3亿，对应EPS2.43元。2015年锦纶行业产值可能接近900亿，如果三联虹普能从生产咨询切入到运营服务环节，将进入一个巨大的市场。
股权结构
总股本5334万股，流通股本1334万股本，董事长刘迪持股45% ，是公司的实际控制人和控股股东。
解禁时间表
2015-8-3 733.2万股（IPO首发限售股） 占总股本13.75%
2017-8-1 3266万股（IPO首发限售股） 占总股本61.24%
主营业务
三联虹普从业务类型上看是一个纺织品生产（主要是锦纶，俗称尼龙）咨询类公司，从外购设备代理逐步转换为一个整体生产线解决方案提供商。2012-2014年收入分别为2.84亿，3.46亿和4.18亿元，同比增速分别为22%，22%和21%，归属母公司净利润分别为6725万，8001万和1.08亿元，同比增速为16%，18%和35%。整体业务毛利率维持在38%左右，净利润率为24%左右。聚合和纺丝业务收入大体相当，服务区域主要集中在福建和浙江。公司在2015年一季度的业绩预计增长50%，预计2015年归母公司净利润规模在1.3亿元左右。
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来源：公司年报
行业竞争格局
1) 2013年国内锦纶纤维产量211.28万吨，其中2013年国内排名前十位的锦纶民用长丝生产企业产量合计约为83.69万吨，约占国内锦纶总产量的39.61% ，行业生产集中度较高。三联作为国内最主要的锦纶工程技术服务企业之一，在锦纶聚合和纺丝生产工艺路线、设备装置方面拥有多项自有知识产权，并坚持为高端锦纶聚合工程和纺丝工程提供技术服务的战略定位。2011年、2012年及2013年，发行人前五名客户所产生的收入占全部营业收入的比例分别为79.19%、82.72%和67.01%。
2) 2013年我国锦纶纤维产量仅占化学纤维总产量的5.13%，低于世界9%左右的平均水平，2012年至2014 年，国内锦纶行业产量为187万，216万和264万吨，产值分别为549亿，589亿和789亿元，创造净利润33.3亿，39.6亿和40亿元，2011-2013年实际完成投资额分别为33 亿元、52 亿元、111 亿元，经过1-2年的产能消化，而锦纶需求量持续增长，2015年锦纶工业技术服务行业产值将达147亿元（三联14年收入仅为4.1亿）。高端制造被上升到国家战略角度上，能够利用更为先进的制造技术能够提供更为丰富的综合能力的厂商才有可能在竞争中脱颖而出。
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金电联行业务介绍
金电联行（北京）信息技术有限公司是首批获得中国人民银行颁发的企业征信牌照的第三方征信机构，是国家发改委、工信部主管的信用服务平台认定的信用体系建设和中小微企业信用融资评价机构。拥有中国第一个自主知识产权的大数据信用技术体系，包括云数据挖掘、云信用计算和云结构服务三大核心技术，是大数据与云计算技术在信用领域的革命性应用者。数据和信用是未来产业金融和互联网金融的基础设施，将推动创新金融的纵深发展。金电联行联合政府、金融机构和行业企业，用数据和技术开创中国的商业信用和信用金融的时代，致力于打造数据时代中国商业信用和创新金融的基础设施和信用生态平台。
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来源：金电联行
业务体系
在企业级的金融服务体系里面最大的两个方面的问题就是信息对称和风险评价，金电联行主要是围绕这两个方面开展业务，目前中小企业平均寿命不到三年，金融服务的风险较高，公司业务主要解决三方面的问题：
1）破解中小企业融资难（纯信用融资服务）；
，；
3）数据化社会管理（区域政府数据的协同，社会信用体系建设，数据整理）。
金电联行最早从事汽车供应链管理服务，在这个过程中公司也积累了大量的数据和企业客户，以此为基础逐步发展基于企业大数据的征信服务，公司目前主要和银行合作，。目前国内央行的征信系统只记录违约记录，可以有效避免二次风险，但是对于很多初次贷款的企业来说基本没有太好的评价体系，金电联行正式基于这些需求开发的大数据信用评价系统。
公司目前的运营状态
1）中小企业纯信用融资，已经掌握47万余中小企业数据（七年的数据积累），累计已超过50亿纯信用授信，截止目前为止无一笔不良，单笔授信额度在100万-1亿范围，单笔最高授信额度达到6800万。
，通过对贷款企业运营数据进行分析增强贷后管理，这部分业务才开展半年时间，目前为银行跟踪监测的中小微企业贷后资金总额达500亿元，合作银行主要包括国开行，广发，民生等近十家（金融服务领域有创新动力的银行）。
3）数据化社会管理，金电联行于北京、上海、天津、江苏、浙江和黑龙江等过个政府达成合作，政府部门大概掌握企业运营数据80%，比如税收（很多明细），政府多部门协同的数据价值巨大，目前公司想和政府部门合作帮政府建立大数据管理平台，贵州和中关村的数据监控项目平台已经在今年开始和政府部门合作。
企业信用分析数据模式大数据 vs 小数据
大数据本身不创造价值，其主要解决问题是信息不对称，降低成本提升效率，提高准确性。国内财务报表的做假账的成本低，无法建立新的体系，公司希望建议一套新的关于企业运营状况的评价体系才可能成行，金电联行采用公司运营过程中时间和过程变化的状态来评价企业的运营情况。公司主要采用三个维度的数据：过程数据，结果数据，时间序列，算法的设计上采用70%的机器学习和30%人工参与，并且算法是非线性的设计，使得企业无法通过破解算法的方式反向推算运营指标数据。公司采用的模型是非常复杂的，涉及大量的数据清洗过程。3-5年财务数据就在几十K，而企业运营数据是几个G，金电联行处理的数据是基于这几个G的数据做分析，在数据清洗的过程中尽量采用客观的处理的方式，采用自动化的方式清洗数据。对数据的评价，主要通过对企业数据大量的情况的对比来判断是否正常，公司只做客观的打分，判断信用风险和放贷金额还是人来决定。
公司的业务流程
目前公司最主要的合作方是政府和银行，首先要合作方这边有创新性的意识和意愿，最早一批和公司合作的银行方是民生银行，广发银行和平安银行。相比于美国，在国内采用大数据方式做征信的方式可行性更高，在美国已经有比较好征信体系，并且信用违约成本极高的环境下，新的征信体系发展反倒变得更加缓慢，而国内在无完备征信体系的情况下给了像金电联行类似的公司自下而上，从行业到平台建立征信体系的可能性。
整个业务的运营流程大概就是五个步骤：1）征信（数据采集）；2）异常筛查；3）数据造型；4）分级评分；5）动态跟踪（风险管理），金电联行已经能够完成以上五步。
商业模式
1)给银行信用贷款服务按利息收取服务费，向贷款方加收贷款利息1%-3%，
，。现在也为一些股权融资进行动态数据的跟踪。
企业数据的来源
三块数据来源：1）主动填报；2）互联网；3）政府公开，这三方面的数据上看还是主动填报和政府提供的信息相对可用性比较强，互联网爬虫下来的数据只能用来做参考，大部分数据来自于企业内部，主动填报主要来自于企业贷款时候在某些关键的时间节点上（比如放贷和续贷）可以采集，金电联行也通过银行向贷款单位定期索取数据。政府部门现在也希望能够将各政府部门的数据协同能发挥更大的价值，金电联行也正在密切的和地方政府合作开发数据平台。政府数据主要跟有超前意识的政府部门合作，示范效应的效果，但是政府部门要求数据平台本地化。
不同类型的企业如何统一评价
数据角度上来区分行业划分，能耗型企业、商品型企业、人力型企业，每一大类企业在数据特征上有比较好的共性。
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