合合信息张海燕：银行在数字化转型进程中，要持续加大对重点领域和薄弱环节信贷支持力度_新浪财经

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　　第二十届中国国际金融论坛于2023年12月14-15日在上海召开，合合信息智能解决方案事业部副总经理张海燕出席并发表演讲。

　　以下为演讲实录：

　　各位嘉宾，大家下午好！很高兴能有机会和大家分享关于合合信息人工智能、商业大数据技术在银行对公业务中的应用。

　　简单介绍一下合合信息的基本情况。合合信息成立于2006年，我们的智能文字识别与商业大数据核心技术在各行业的审核、营销、风控场景中应用非常广泛。合合信息拥有3款明星C端产品：扫描全能王、名片全能王、启信宝。我们的B端服务覆盖了近30个行业的企业客户，服务超过125家世界500强企业。

　　在场的各位嘉宾都是行业内的从业者，银行对公业务数字化转型的机遇挑战，相信已经不用我赘述。大家对数字化转型的意义、重要性已经有了深刻的了解。

　　宏观上有各种政策、措施促进数字化转型，那么，银行数字化转型要如何形成实际落地的方案呢？我觉得，银行在数字化转型进程中，要持续加大对重点领域和薄弱环节信贷支持力度，包括科技型企业扶持、绿色信贷规模提升、乡村振兴与普惠金融发展，都可以应用商业大数据技术、人工智能进行赋能和加持。

　　银行对公对私业务中涉及到的证件、票据、财报、合同，都可基于合合信息的智能文字识别技术进行识别处理。我们的标准产品已经遍布金融行业的各个场景和领域。同时，我们提供针对财报的智能识别分析产品，以及针对银行流水的智能识别分析产品，自动生成分析报告，识别关联风险和异常交易。针对合同处理场景，我们的合同机器人可实现自动化的合同比对、合同关键信息抽取、合同审核。

　　此外，各个企业内部有很多非标准版式文档，要识别这些非标准版式文档，需要依赖于外部厂商定制开发，由于合规、信息安全的要求，很多内部样本无法提供给第三方用于模型训练。由此，我们推出了文字识别训练平台，可以部署到企业本地服务器。训练样本是来自业务场景的真实数据，从模型创建、训练、测试到部署，整个闭环都在企业内部完成。可很好地解决数据安全问题，同时也能通过数据回流提升模型对复杂样本的识别准确率。该产品已经在银行与泛金融行业中有广泛的应用。

　　另一方面，在商业大数据领域，我们也能帮助银行进行本地化能力的构建。合合信息旗下全资子公司生腾数据（启信宝）是官方备案企业征信机构，数据安全合规。启信宝汇聚了境内2.3亿家企业等组织机构的超过1000亿条实时动态商业大数据，覆盖企业工商信息、资质信息、经营信息、司法涉诉信息、舆情信息等。

　　除了基础数据能力，还有知识数据能力。我们通过对基础数据的进一步提炼和分析，形成了一些特色数据库，比如产业数据。在产业金融、绿色金融等领域，产业数据可以帮助我们洞察产业，分析目标客群在哪，营销目标在哪，通过产业数据可以高效地找到潜在客群。我们还建立了多种评分模型，助力分级分层管理，快速识别红榜企业、黑榜企业，避开不良资质的企业。我们的标签体系，浓缩了企业特征与经营行为，可以快速勾勒企业画像，便于潜客筛选。

　　我们的产业链数据库目前已经涵盖了300多个产业链，上链企业超过4000万家；供应链数据库涵盖7000+万条关系，涉及超500万家企业。在实际应用中，银行可在尽调、风控环节，通过供应链上下游关系，评估企业的经营能力与授信资质。同时，这些数据可以用于行业洞察，快速筛选目标产业客群、强链补链延链、政策分析研判。

　　上述启信宝数据能力可以和银行内部数据进行数据融合，将启信宝商业大数据与企业标签画像、企业关系图谱等能力，结合银行内部数据，比如授信数据、贷款数据、存款数据，搭建银行数据中台。

　　我们推出了启信天元大数据应用平台，可垂直应用于银行对公业务，覆盖对公营销、信贷风控、运营管理三大业务场景。在对公营销的商机获取、尽职调查、客户触达、客户追踪等各个环节，启信天元都有丰富的落地应用；在信贷风控上，可以通过启信天元的风险监控与报告，帮助业务人员快速掌握企业风险情况；在运营管理上，领导驾驶舱能可视化业务动作管理，通过大数据分析形成报表，支撑决策。

　　目前，针对银行普遍关注科技信贷、绿色金融、乡村振兴、普惠金融等，我们推出了多个对应的专题数据库，实现了一键推送名单。业务人员不再需要研读具体的产业目录是什么、绿色企业认定标准什么，我们通过行业专家分析与大数据挖掘，已经做好了名单数据的清洗提炼。银行只需要选择对应数据库，比如专精特新数据库、制造业单项冠军数据库，就可以将名单下发到业务经理手中，快速进入营销环节，减少客户信息搜集与筛选的时间。

　　信贷风控层面，通过关联风险排查、风险监控、舆情监控等，可以实时捕捉企业风险信号，做到提前预警，助力贷前授信风险评估与贷后管理。

　　运营管理层面，多个数据看板与领导驾驶舱，助力银行更好地从宏观、中观、微观不同角度评估业务情况，推动业务精细化管理。

　　上述数据能力与方案，可以以多种方式灵活部署，包括SASS服务、API接口、插件，也可以本地化部署，满足银行的合规性要求。

　　下面与大家分享几个我们在行业中的实践案例。

　　某全国性股份制银行与我们携手，建立了大数据风险门户，将行内信贷、担保等数据与启信宝商业大数据相结合，实现了企业多维搜索、风险智能关联、舆情信息分析、图谱关联分析、信息智能视图、内外风险评估等应用，上线后，近万名客户经理和风险经理都在使用该平台。

　　对一些银行特色金融服务产品，也可以结合产业链数据有针对性地深度挖掘链上企业信息。比如某家头部城商行以科技文创金融作为特色业务，我们帮助它搭建了专属的文创产业链，构建了经营地区域范围内的科技文创企业数据库与全国范围内的创投机构数据库。

　　我们还为一家头部城商行定制了营销评分模型。基于启信宝的工商、知识产权、企业标签等数据，结合行内的交易对手、集团派系、股权关联等数据，以及存量样本与业务指标，创建了营销响应度指数模型，该模型可用于为特定产品匹配高营销成功率的企业，或为企业推荐高需求匹配度的产品，由此激活了长久累积、无法充分利用的潜客名单，大幅度提升营销效率。

　　以上，是本次演讲的全部内容，谢谢大家。

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