财讯：誉存科技陈玮：融租领域的穿透式风控应用

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本财经信“中国金融论坛”于5月16日至17日在北京召开，以“金融科技服务实体经济的迅速发展”为主题，誉存科学技术联合创始人兼coo陈魏出席并发表了演讲。

以下是演讲的全文。

陈魏:早上好。 我很高兴与大家分享光荣科学技术在“风险量化和预测”方面所做的工作。 我们主要为金融机构提供智能风控服务。 以下是融资租赁领域的一些实际例子。

近年来，融资领域呈现出爆炸性的增长状态，进入了万亿规模时代。 据相关机构统计，从2007年到2007年，中国融资租赁市场规模从240亿元增加到53300亿元，特别是融资租赁占工业增加值的比例从0.22%增加到21.50%，对工业经济的渗透不断增强。 此外，快速发展也揭示了一些问题:如部分融资租赁公司的目标领域集中，偏向大型公司，“租赁长、租赁大、租赁集中”的现象普遍，而且集中的领域密集，同行竞争 另外，融资租赁企业充当资金通道，盲目追求业绩，忽视风险，长时间低估系统风险。 除此之外，大部分融资租赁企业新闻科技建设不足，往往依靠人工经验进入领域工作和风险管理，难以应对业务规模膨胀带来的挑战。

在这样的背景下，融资租赁企业必须积极拥抱金融技术，例如市场比较成熟的大数据技术，一方面通过大量正确的大数据技术支持顾客，另一方面根据大数据和人工智能重建风险管理系统 据说金融科学技术会取代人类，但大家都很恐慌。 其实不需要。 工具是辅助人类的，一是提高效率，使重复性、低价值的员工机械化。 二是提高能力，让很多经验总是留在某个人的脑海里，从而凝聚价值。 三是降低价值成本、降低风险、减少人力资源、降低运营和降低总体价格。

目前融资租赁业大致面临四种风险:价格风险、信用风险、流动性风险和法律风险。 今天我们先谈谈信用类风险，以售后租赁回收业务为例进行分析。 一家公司利用其拥有的设备获得了两笔贷款。 第一个是所有设备的当铺贷款。 公司向当地担保企业担保所有设备，担保企业提供担保向地方性商业银行获得了第一笔贷款。 二是所有设备出售后收回租赁融资。 公司老板还要求公司会计重新命名当铺的设备，向工商管理部门重新处理产权登记清单，销售给租赁企业，得到销售款后，以融资租赁的形式租用设备。 两个债务偿还期内企业被法院宣告破产，公司老板的行为使租赁企业被动承担了失去该设备全部权利的风险。

为了处理这样的问题，誉存科学技术开发了一系列智能工具星象风险管理平台，与金融租赁领域的风险管理场景有效结合，通过大量大数据和人工智能风险管理系统，量化风险，风险 根据融资租赁业务准入评价标准，融资租赁企业可以基于星象智能工具完成在线下风控制事业的结合。

首先，聚焦于对公司和经营者的渗透性风险筛选，根据监管机制的定义，我们提取了四种特征。 一是通过透过机构、透过监督管理员、透过性风险扫描识别公司母子依赖问题和重大影响的关联和疑似问题，扫描关联公司类16种风险。 其次，利用相关图像工具发掘融资租赁的背后关系，有一点隐藏的风险。 比如，a企业最近换了上司，上司手下有b企业，最近换了新地址成立了c企业。 这里的每一步都是公开新闻，从大量新闻中提起链条，a企业和c企业取得了联系，大幅优化了风险链的扫描。

据说大数据已经是过去式了，现在进入了人工智能的前半部分。 关于人工智能，很多人想到的是机器人。 例如，百度的各大搜索引擎使用它寻找资料。 我们现在正在建立人工智能的风险系统。 请看下图。 左边是适合小型公司的智能评价系统，右边是适合中小企业生存智能预警系统，比较不同类型的公司，分析差异化的数据结果。

另外，对已经上市的大公司发行的债券进行评级。 该产品与美国合作伙伴国际金融监管专家共同发布。 下图选自国内年违约公司，黄色表示最近的关心，红色是系统中最近的高危，可以并排发现，系统中表示关心和高危警告，我们可以提前发现危机，实施干预

在通常的公司里，由于不符合标准，许多新闻极度不对称。 我们聚集了过去500万家发生问题的公司，通过行为特征提取，建立了许多基于复杂网络的风险传递模型，用竹签串糖葫芦，直观地看到问题所在，在没有发生事件的情况下，我们就建立了这些独特

下图是我们制定的风险预警指标，基于500万+的高危公司提取1200万风险，发掘3000种行动范围进行趋势解读，模型的准确率达到90%，与智能识别风险达到正常差距。

举个我们平台预测的风险的例子。 去年大家知道的一些扫雷企业在我们的平台上其实两年前就预测到了这个问题。 我们根据大数据行为因素的分析，计算出评价文件的预测失效率达到2%等每个风险的占有概率。

比如在“中恒通”的例子中，这场债券危机是怎么发生的？ 三个个体是中恒通的高管，有几个重要的企业。 从2007年开始，相关企业出现动产抵押风险，最后第二年相关企业被伪造处罚，年6月出现大量执行记录，最后被评为a级，这是担保等级，最后负面消息越来越差，不要在4月被抵押记录。 立项调查和欺诈等风险因素自古以来就有很多这样的信号，我们的相关图上闪烁着小红灯，所以我们没有注意，及时实施措施，最终给实体的主体公司带来了风险。

现在我们的工具越来越多的效果发现风险，发掘这些相关网络，它可能是共同的招标、共同的原告、被告等，但更深的应用是用预测模型输出发掘出的相关关系，投资、合作、借贷

最后，简单介绍一下，我们有名的科学技术核心团队来自联邦储备系统、paypal、visa等世界级的科学技术金融企业。 现在我们主要以智能工具的应用和大平台建设为主，在这方面也投入了很大的力量，实现了从数据收集、数据清洗、智能建模到可视化输出的一系列创新和突破，以前告诉金融业务流程 服务价格高、效率低的课题，落地于为金融机构业务全过程服务的智能风险管理平台“星象”，将来开发越来越多的符合场景的应用程序，不仅在金融行业，而且在更广泛的领域 今天的分享到此为止。 谢谢你。

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来源：千龙新闻网