誉存“大数据+风控AI”助力供应链金融创新发展

近日，第二十届中国北京国际科技产业博览会在京闭幕。作为本次盛会的重要活动之一，“2017中国金融论坛”也在6月7日-8日顺利召开。财政部副部长朱光耀、中国人民银行原副行长马德伦、中国人民银行金融研究所互联网金融研究中心副主任兼秘书长伍旭川、匈牙利财政部长乔鲍.坎徳拉奇、波兰金融监管委员会主席马雷克.赫扎洛夫斯基、比利时央行执行董事玛西娅.德瓦赫特等中外嘉宾齐聚一堂，共同就年度宏观经济和金融领域的前沿性重大热点问题展开探讨。誉存科技创始人兼CEO刘德彬博士受邀出席论坛，并针对供应链金融风控创新做了精彩的案例分享。

图为 财政部副部长朱光耀

  供应链金融是金融机构开展的一种财务融资的金融服务业务，它的抵押物不是固定资产，而是应收账款、预付款或者存货的流动资产，它管理的是供应链的资金往来。作为一项金融创新业务，与传统信贷业务相比其最大的差别在于，它是利用供应链中的核心企业，第三方物流企业的资信能力来缓解金融机构和中小企业的信息不对称，解决中小企业融资、抵押、担保等资源匮乏问题。在整个链条里，核心企业的信用风险是主要的风险源，做好它的风控非常重要。而核心企业和这个链条中的其他企业，它们之间的交易则需要被监督，以确保金融机构不向虚假业务融资。

  在此背景下，刘德彬博士以整车制造业为例，基于誉存科技独立研发的大数据智能风险管理服务平台，分享了如何用大数据解决供应链金融风控难题。平台把上游的原材料商，中游的整车制造厂，下游的经销商、客户进行了多数据、多维度的综合信用管理。通过穿透式的排察、趋势的预测、风险的量化，提供整个供应链企业的画像，包括复杂网络的关联图谱，智能风险识别、分析、量化，还有实时的监控和预警，创新性地去实现基于大数据供应信用贷，基于POS机收单的流水信用贷，基于大数据的消费信用贷，改变传统业务模式，重塑风险量化体系，从而为整个产业的风险量化提供决策的依据。

  同时，刘德彬博士还提到，大数据智能风险管理服务平台并不局限于供应链金融，它是适用于所有金融机构的大数据风控系统。母庸置疑，大数据风控是互联网金融和传统金融风控的发展趋势。新金融时代，传统数据库重贷前风控的模式已不能满足新时期的需求。基于大数据技术做实时处理，建立高效的贷中、贷后风控，还有反欺诈体系就是誉存科技的核心命题。

  据刘博士介绍，大数据智能风控解决方案在应用层面上可以提供从WEB，到APP，到SDK，到API的各种服务方式。它系统性地整合了从搜索、核验、查询、分析、评估，监控到预警等全周期业务场景的功能模块。从金融机构的业务分区上来讲，比如说融资业务、投资业务、信用管理都各方面，都能给到实际有效的帮助，提高效率，减少由于技术问题、客户经理或者风控人员的责任心、道德风险，能力参差不齐等带来的各种问题。

  另外，刘博士还谈到，这套方案是一个SaaS产品，m88help符合大数据的本质：模型需要不断优化，不断更新。因为传统的软件方式实施部署起来很麻烦，难以优化和更新。通过SaaS这种方式，就可以迅速把越来越多的数据补充进来，把模型优化的越来越好。

  演讲中，刘博士也提到了大家比较关注的数据来源问题，并简单地分享了下中国和美国对企业大数据的态度。他认为，中国的大数据在企业端是有优势的，因为中国政府对企业监管比较严格。比如说非上市企业，在美国的non-public公司的cap table是一个公司的机密，而在中国的话就必须按照规章制度，向工商系统、税务系统去申报，去上交这些数据。

  最后，刘德彬博士说：“我们公司还年轻，但是团队很资深，合伙人有来自PayPal、Visa、eBay、google、百度、京东金融等的数据科学家和高管。大数据风控是公司的核心研发板块，数据驱动的智能风控理念是我们始终坚持做的，希望通过这种‘大数据+风控AI’的模式为更多金融机构客户提供快速、高效的风险管理服务。”
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