基于AI技術的“風報”在融資租賃企業進行風險控制時的應用

孫明玥

【摘 要】隨著融資租賃行業的快速發展，很多風險控制的相關問題凸顯出來，為了更好的促進融資租賃行業的發展，更好的控制和管理融資租賃業務中的風險，出現了基于人工智能技術的企業情報分析系統--風報。本文通過對風報基本信息及其特點的介紹，結合對融資租賃企業風險控制過程中存在問題的分析，總結出基于AI技術的風報如何幫助融資租賃企業進行風險控制。

【關鍵詞】風報；融資租賃；風險控制

第一章 基于AI技術的風報及其特點

1.風報概述

近年來人工智能技術迅速發展，“風報”，就是一款基于人工智能的企業情報分析和風險控制系統，涵蓋工商、訴訟、稅務、行政處罰、投融資、高管變動、新聞事件等企業情報信息。風報包含全國近8000萬家工商登記主體信息，并匯聚全網超過4萬個數據來源的近10億條行政公示、審判流程、企業信息披露和新聞媒體報道，并通過人工智能技術將非結構化的文本進行清洗、分析、關聯，形成為結構化的企業情報信息。它以人工智能技術為核心，運用數據驅動企業情報分析和風險管理的。

2.風報特點

第一個是多變量數據覆蓋率。企業智能包括工商、訴訟、稅務、行政處罰、投融資、高管更替、業務運作等諸多因素。企業不僅可以得到公司的戰略目標、投資行為、經營理念、管理人員的發展趨勢， 而且還要涉及到訴訟案件、執行信息、納稅、潛在關系等相關信息。這些信息將成為公司最強烈的風險警告信號。因此， "風報" 數據收集的重點是最相關的信息因素， 如公司治理、信用風險、法律風險、聲譽風險、行業風險、產品風險等。用戶獲得了新的見解， 并與傳統的風力控制系統中的現有信號集成， 對對手、競爭對手、合作伙伴和工業企業進行更全面的審查和評估。

第二個是多重企業關聯深度挖掘。企業與企業，企業與個人間的關系挖掘非常重要，“風報”系統為用戶提供三類關系的挖掘：基于法律關系的多層企業投資及被投資關系；基于司法的企業與企業或個人間涉案關系；基于海量重大事件的企業間關系。“風報”通過實體抽取、解析自然語言處理技術、群體性事件數據， 從有效地發現企業與企業、企業和個人之間的關系， 通過多維交叉分析， 發現隱藏的相關系統， 幫助公司了解情況， 進行風險調查， 準確獲取情報， 實現挖掘的深度。

第三個是對事件進行多維過濾分析。"風力" 系統包含了多年來重大事件的數據， 作為一個巨大的情報庫， 有可能展示企業和個人的歷史事件并跟蹤現有的事件。通過對實體名稱 （時間、地點、企業名稱、組織名稱、人名） 的提取和語法分析， 文章進行事件級拆卸， 提取所有提及的實體名稱和事件內容， 避免關鍵信息遺漏， 有效地減少了閱讀信息量。通過創業企業事件挖掘模型， 自動識別每個事件的性質， 分類處理， 并通過時間線顯示事件類型和密度分布， 揭示真相， 發現企業相關風險情報信息。

第二章 關于融資租賃企業風險控制時存在的可優化問題

目前，“新常態”的背景下，金融租賃業的監督有力的趨勢是租賃業在未來一段時期內的主基調。隨著租賃行業的規模迅速擴張，監管政策，經濟下滑和同質化競爭的影響，在2018年面臨的租賃公司的信用違約風險將與2017年相比，會是一個大概率事件，這將不可避免地伴隨著生產租賃不良資產，這意味著租賃業中在未來管理資產中，他們所面臨的挑戰同樣嚴峻。

第一個是難以精準獲取目標客戶。近年來，融資租賃行業快速發展，越來越多的企業愿意與融資租賃企業合作，與此同時，融資租賃企業如何精準獲取目標客戶變成了一大難題。不良企業、高風險客戶等，都是融資租賃企業必須規避的，不可否認目標客戶的精準獲取是融資租賃企業進行風險控制的一個需要重視的問題。

第二個是企業信息過窄。經過學習我們知道，融資租賃公司在進行租賃業務時，一般會通過租前控制、租中控制、租后控制三個階段來控制融資租賃中的風險，但是總有一些企業的內部信息是即使盡職調查也無法全面獲取的，融資租賃企業無法避免承租方的信息不透明或刻意隱瞞等問題，這必定也會影響融資租賃企業進行風險控制。

第三個是租后無法實時快速獲取項目信息。因為融資租賃合同簽訂后，承租方企業還是要正常運轉、動態發展的，融資租賃企業無法實時、全面地對承租方企業進行監控，導致無法精準的獲取相關業務的裁判文書、財務狀況等結構化企業風險信息。所以實現租后實時快速獲取項目信息是很有必要的。

第三章 基于AI技術的風報在融資租賃企業進行風險控制時的應用

第一個是難以精準獲取目標客戶的問題，由風報設置受眾群體標簽，精準挖掘篩選潛在客戶。這項服務是由風報提供的，可以最大程度的避免業務遞交當中的不良企業，實現快速篩選排查企業風險，以規避高風險客戶，精準獲取有效客戶；又最大程度地在看似普通的企業當中提高風險控制，發現這些企業的核心亮點和合作機會，挖掘優質項目和優質客戶潛力。這將使目標客戶的精準獲取不再是融資租賃企業在風險控制當中的難以攻克的難題。

第二個是企業信息過窄的問題，風報系統中會提供相關的30大類風險標簽以及29小類新聞事件標簽，這使融資租賃企業可以調查的企業維度大幅增加，有效地規避了承租方的信息透明程度不夠又或者刻意隱瞞、惡意欺瞞等類似的問題。

第三個是租后無法實時快速獲取項目信息的問題。風報，以人工智能技術為核心，可以有效地對各種實際場景進行風險識別，比如盡職調查、風險控制、合規審計、司法調查和投資機會篩選等需要獲取全面信息的至關重要的場景，從而幫助企業不迷失在海量信息中，系統自動智能提取自己需要的裁判文書、財務狀況等結構化企業風險信息，實現對關注企業有效的動態監控，對項目風險提前地進行預防和應對。

結束語

相信在不久的將來，人工智能技術將會得到融資租賃企業的廣泛應用，起到的作用逐漸增多，在促進融資租賃企業風險管理與控制目標順利落實的同時，實現融資租賃業務效率和水平的提升，并讓融資租賃企業工作朝著智能化以及科學化的趨勢發展。在智能化背景下，讓繁雜的融資租賃風險控制工作接受人工智能系統的處理和管理，降低人員工作難度，讓其在繁瑣的工作中抽離出來，在提升工作效率的基礎上，更好地進行融資租賃業務中的風險控制，促進企業的穩定發展。

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