信用債券智能分析探索

張朝暉

截至2018年12月末，我國債券市場托管余額86.4萬億元，債券市場現券交易量156.7萬億元，同比增長44.6%，債券規模在迅速擴大。宏觀經濟發展趨緩，外部融資環境緊張，部分企業經營惡化，違約事件層出不窮，導致債券信用風險上升。外部評級結果虛高，評級區分度不夠，跟蹤評級不及時等問題也讓外部評級倍受質疑。

平安證券股份有限公司（以下稱“平安證券”）過去內部信用分析對人工依賴較大，時效性難以把控，數據資源不足，體系覆蓋面不全，傳統信用分析亟待升級，以滿足日益增加的買方需求和對分析結果的準確性和全面性要求。

因此，平安證券在現有債券分析功能和公司自主研發的領航科技平臺的基礎上建設信用債券智能分析系統（Creditbonds Rating Unified Intelligent Service Engines，CRUISE），該系統具有準確實用的AI債券評分體系，能大量全面地AI生成債券分析報告（AI寫報告）和及時有效地AI債券投資預警等功能，大大提升了債券分析的效率和效果。

一攬子信用分析解決方案

CRUISE在平安證券先進的領航核心平臺上，通過調用領航平臺現有的微服務，再根據業務需求，開發完善部分個性化新服務。

應用AI技術和復雜算法，借助平安證券創建并使用了10年的信用分析模型以及多年信用分析經驗積累，綜合運用宏觀經濟、政策、法律、輿情等大數據信息，高效完成個性化、復雜的信息爬取、語義解析、深度學習、模型計算，自動化智能生成深度分析報告，高效及時地為債券投資者提供一攬子信用分析報告的解決方案，為機構投資者和相關業務人員提供債券主體和債券智能信用分析服務。

其核心功能模塊包含：債券信用、城市信用、組合信用、輿情預警、專題研究、專家服務，未來也將根據業務需要不斷豐富和擴展。下文將從系統功能、技術應用和業務價值等維度詳細介紹平安證券信用債券智能分析系統。

■打磨債券初篩利器

全方位地展示發行人主體及債券信息，一站式了解企業詳情、企業圖譜、財務信息、債券信用評價等關鍵信息;系統采用平安證券運作10年之久的40個行業信用分析模型，以百分制計算，即發即評，精細刻畫債券信用風險水平，還能多維度展現各項存量債券、期限結構、收益率曲線、提醒事項等投資要素，為從業人員的債券初選打開了方便之門。

■擁有海量城市數據

智能抓取、收集所有省、地級市，還有533個縣及縣級市的經濟、財政、債務、人口、投資、消費、外貿等全方位數據，深度刻畫區域債務、信用水平，并形成清晰的城市信用水平排序，城市間隨意對比;系統還收集整理已發城投債的443個市轄區、經開區、高新區、示范區等信用分析核心數據。系統對以上數據實時補充，支持各級城市及城市下轄發債企業主要信息下載。

■達到一鍵智能報告

平安證券掌握了最前沿的AI智能語言、語義識別技術，并成功地運用到CRUISE系統中，依托翔實的數據庫，從發行人行業地位、行業分析、城市狀況、經營數據、償債壓力、運營能力、盈利能力、發展能力等維度深度分析與排序，展示發行人的行業水平，實時自動出具信用分析報告，即發即出，毫不遲疑。并支持全方位的下載和深加工，省時省力地形成自己的分析報告，一定可以給用戶帶來深度的驚喜。

■實現即時輿情監控

系統借助大數據、運用先進機器學習算法，對各個行業及企業鋪天蓋地的信息、負面輿情進行準確AI清洗、提純，及時推送預警信號。在展示各項預警信號的同時，系統根據預警模型結果和預警信號，智能化地將預警信號即時調整債券的信用分析結果和信用風險畫像，實時體現負面輿情對發行人信用水平的影響，掃除信用雷區。

■提供多維組合管理

用戶可以在系統中自定義各種債券組合。從債券持倉情況、信用質量分布情況、各信用等級遷徙、集中度、期限結構、收益率狀況等多維度進行分析，對比、監測持倉債券，支持各項組合的明細關鍵數據查詢、下載。

■貼心奉上信用專家服務

信用專家服務支持用戶發起專家信用分析請求，多位有經驗的信用債券研究專家會提供更精準的分析結果和更具有深度的分析意見;系統也支持ABS產品信用分析，專家根據用戶提交的信息提供信用分析意見。

一整套核心技術方案剖析■PILOT-CRUISEAI平臺

PILOT-CRUISEAI平臺是平安證券自主研發的AI功能平臺，主要由核心信用分析模塊、宏觀數據抓取模塊、報告自動生成模塊和輿情分析模塊組成。

各功能模塊主要服務于公司范圍的新聞爬蟲、數據倉庫、模型中臺和應用前臺，在CRUISE系統中承載了文本分析、數據抓取、報告生成、多維分析等功能。該平臺部分功能目前仍在持續開發和優化完善中，且不久的將來將根據業務的需求不斷擴展和豐富。

■AI核心信用分析模塊

CRUISE核心分析評分模塊，主要對主體和債券進行全面的考察分析。從新聞輿情，公司財務情況中，結合圖譜關聯關系，挖掘各種影響因子，建立多層模型。模型在債券能力、現金流、盈利能力、規模和行業等方面進行量化的評估，最終結果貼合公司的客觀情況，并且易于解讀。如風險分析的多維度因子就包含：債券能力因子、現金流因子、盈利能力因子、規模因子、行業因子、宏觀因子和關聯公司因子等。

■AI智能報告生成模塊

CRUISE系統的分析報告自動生成AI模塊，使用多種NLP技術，包括分詞、依存關系、POS等技術對研報進行處理，不管底層數據質量和完整度如何，系統都能生成流暢通順的專業分析報告，且效果優于普通的模板化報告生成系統。

■AI宏觀數據抓取模塊

CRUISE系統的數據抓取模塊，采集網絡多種文本資源，通過人工智能處理引擎對采集內容進行文檔內容糾錯、區域標記、語義解析、表格分類，然后對文檔中所需要的數據指標進行識別和提取，形成結構化數據并存儲數據庫中。

系統通過短語技術、語境技術、分層詞庫技術、語義運算符、新詞發現等技術，加強中文自然語言處理能力，在數據提取方面達到了很高的覆蓋面、準確度。

■AI輿情分析模塊

CRUISE系統的輿情分析模塊，通過NLP分析處理非結構化信息量化，對輿情進行分析判斷，并細化情感情緒，方便客戶了解市場行情和對企業的情緒等。系統對新聞的情感分析包括企業和關鍵詞兩種手段，通過對輿情的聚類分析，給出了事件的熱度指數。

通過對輿情進行了風險合規方面深入細致的分類，給出了深入的風險嚴重性和類型的分析。

目前信用債市場，違約事件層出不窮，評級結論清晰度層次不分明，層次評級虛高現象明顯，尤其是AA級債券魚龍混雜，CRUISE未來將定位為精細刻畫信用風險細微差異的識別工具，同時加快移動版APP開發，更加貼近用戶，提供更便捷的服務。CRUISE將在公司、債券畫像方面，模型能力方面持續發力，繼續保持分析結果的領先性。