基于AI技术的“风报”在融资租赁企业进行风险控制时的应用

孙明玥

【摘 要】随着融资租赁行业的快速发展，很多风险控制的相关问题凸显出来，为了更好的促进融资租赁行业的发展，更好的控制和管理融资租赁业务中的风险，出现了基于人工智能技术的企业情报分析系统--风报。本文通过对风报基本信息及其特点的介绍，结合对融资租赁企业风险控制过程中存在问题的分析，总结出基于AI技术的风报如何帮助融资租赁企业进行风险控制。

【关键词】风报；融资租赁；风险控制

第一章 基于AI技术的风报及其特点

1.风报概述

近年来人工智能技术迅速发展，“风报”，就是一款基于人工智能的企业情报分析和风险控制系统，涵盖工商、诉讼、税务、行政处罚、投融资、高管变动、新闻事件等企业情报信息。风报包含全国近8000万家工商登记主体信息，并汇聚全网超过4万个数据来源的近10亿条行政公示、审判流程、企业信息披露和新闻媒体报道，并通过人工智能技术将非结构化的文本进行清洗、分析、关联，形成为结构化的企业情报信息。它以人工智能技术为核心，运用数据驱动企业情报分析和风险管理的。

2.风报特点

第一个是多变量数据覆盖率。企业智能包括工商、诉讼、税务、行政处罚、投融资、高管更替、业务运作等诸多因素。企业不仅可以得到公司的战略目标、投资行为、经营理念、管理人员的发展趋势， 而且还要涉及到诉讼案件、执行信息、纳税、潜在关系等相关信息。这些信息将成为公司最强烈的风险警告信号。因此， "风报" 数据收集的重点是最相关的信息因素， 如公司治理、信用风险、法律风险、声誉风险、行业风险、产品风险等。用户获得了新的见解， 并与传统的风力控制系统中的现有信号集成， 对对手、竞争对手、合作伙伴和工业企业进行更全面的审查和评估。

第二个是多重企业关联深度挖掘。企业与企业，企业与个人间的关系挖掘非常重要，“风报”系统为用户提供三类关系的挖掘：基于法律关系的多层企业投资及被投资关系；基于司法的企业与企业或个人间涉案关系；基于海量重大事件的企业间关系。“风报”通过实体抽取、解析自然语言处理技术、群体性事件数据， 从有效地发现企业与企业、企业和个人之间的关系， 通过多维交叉分析， 发现隐藏的相关系统， 帮助公司了解情况， 进行风险调查， 准确获取情报， 实现挖掘的深度。

第三个是对事件进行多维过滤分析。"风力" 系统包含了多年来重大事件的数据， 作为一个巨大的情报库， 有可能展示企业和个人的历史事件并跟踪现有的事件。通过对实体名称 （时间、地点、企业名称、组织名称、人名） 的提取和语法分析， 文章进行事件级拆卸， 提取所有提及的实体名称和事件内容， 避免关键信息遗漏， 有效地减少了阅读信息量。通过创业企业事件挖掘模型， 自动识别每个事件的性质， 分类处理， 并通过时间线显示事件类型和密度分布， 揭示真相， 发现企业相关风险情报信息。

第二章 关于融资租赁企业风险控制时存在的可优化问题

目前，“新常态”的背景下，金融租赁业的监督有力的趋势是租赁业在未来一段时期内的主基调。随着租赁行业的规模迅速扩张，监管政策，经济下滑和同质化竞争的影响，在2018年面临的租赁公司的信用违约风险将与2017年相比，会是一个大概率事件，这将不可避免地伴随着生产租赁不良资产，这意味着租赁业中在未来管理资产中，他们所面临的挑战同样严峻。

第一个是难以精准获取目标客户。近年来，融资租赁行业快速发展，越来越多的企业愿意与融资租赁企业合作，与此同时，融资租赁企业如何精准获取目标客户变成了一大难题。不良企业、高风险客户等，都是融资租赁企业必须规避的，不可否认目标客户的精准获取是融资租赁企业进行风险控制的一个需要重视的问题。

第二个是企业信息过窄。经过学习我们知道，融资租赁公司在进行租赁业务时，一般会通过租前控制、租中控制、租后控制三个阶段来控制融资租赁中的风险，但是总有一些企业的内部信息是即使尽职调查也无法全面获取的，融资租赁企业无法避免承租方的信息不透明或刻意隐瞒等问题，这必定也會影响融资租赁企业进行风险控制。

第三个是租后无法实时快速获取项目信息。因为融资租赁合同签订后，承租方企业还是要正常运转、动态发展的，融资租赁企业无法实时、全面地对承租方企业进行监控，导致无法精准的获取相关业务的裁判文书、财务状况等结构化企业风险信息。所以实现租后实时快速获取项目信息是很有必要的。

第三章 基于AI技术的风报在融资租赁企业进行风险控制时的应用

第一个是难以精准获取目标客户的问题，由风报设置受众群体标签，精准挖掘筛选潜在客户。这项服务是由风报提供的，可以最大程度的避免业务递交当中的不良企业，实现快速筛选排查企业风险，以规避高风险客户，精准获取有效客户；又最大程度地在看似普通的企业当中提高风险控制，发现这些企业的核心亮点和合作机会，挖掘优质项目和优质客户潜力。这将使目标客户的精准获取不再是融资租赁企业在风险控制当中的难以攻克的难题。

第二个是企业信息过窄的问题，风报系统中会提供相关的30大类风险标签以及29小类新闻事件标签，这使融资租赁企业可以调查的企业维度大幅增加，有效地规避了承租方的信息透明程度不够又或者刻意隐瞒、恶意欺瞒等类似的问题。

第三个是租后无法实时快速获取项目信息的问题。风报，以人工智能技术为核心，可以有效地对各种实际场景进行风险识别，比如尽职调查、风险控制、合规审计、司法调查和投资机会筛选等需要获取全面信息的至关重要的场景，从而帮助企业不迷失在海量信息中，系统自动智能提取自己需要的裁判文书、财务状况等结构化企业风险信息，实现对关注企业有效的动态监控，对项目风险提前地进行预防和应对。

结束语

相信在不久的将来，人工智能技术将会得到融资租赁企业的广泛应用，起到的作用逐渐增多，在促进融资租赁企业风险管理与控制目标顺利落实的同时，实现融资租赁业务效率和水平的提升，并让融资租赁企业工作朝着智能化以及科学化的趋势发展。在智能化背景下，让繁杂的融资租赁风险控制工作接受人工智能系统的处理和管理，降低人员工作难度，让其在繁琐的工作中抽离出来，在提升工作效率的基础上，更好地进行融资租赁业务中的风险控制，促进企业的稳定发展。

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