合合信息李明:人工智能 + 大数据,赋能产业供应链智能化风控核动力

万联网 , 万联网 , 2021-04-06 , 浏览:2787

2021年3月30日,由万联网主办的“CSCFIS 2021第八届中国供应链金融创新高峰论坛”在深圳隆重召开,本届论坛以线下会议+线上直播联动的方式展开,邀请了国内供应链金融生态圈专家及企业家线下聚首,聚焦后疫情与强监管下的供应链金融,围绕“合规·数字·融合”展开深度研讨。

 

会上,合合信息智能解决方案事业部总经理李明围绕“产业供应链数字化与风控动力:AI+大数据”带来了主题分享,他表示,合合信息并不是一家做APP的公司,而是一个基于AI的技术不断创新为C端和B端用户赋能的公司,用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新是合合信息的业务特点。

 

 

以下内容由万联网根据论坛现场速记整理而来,略有删减,仅供业内人士参考。

 

 

 

李明:合合信息C端的产品可能大家都非常熟悉了,但是大家可能对合合信息在B端的赋能了解不多。今天我给大家介绍一下合合信息在B端和在供应链金融当中的赋能场景。

 

合合信息是一个基于AI技术不断在做创新,为C端和B端用户赋能的组织,具备包括OCR、图象识别、人工智能、神经网络等底层技术研发能力和100多项世界领先的自主知识产权发明专利。基于这些底层技术,合合信心有C端三款核心APP:名片全能王、扫描全能王、启信宝;在B端为30多个行业、近3000家全球企业提供AI+Data+Service解决方案。

 

今天重点介绍一下合合信息如何利用这些自主研发的专利技术为金融机构、供应链金融做的创新和赋能。

 

大家知道作为一家科技公司,即使你有很一流的技术能力,但如果不能跟行业场景深度结合的话,是很难发挥技术产生的价值。在供应链金融创新力,我们知道无论是交易结构的创新、技术的创新以及交易链路的创新其实都离不开技术的能力。合合信息在供应链金融风控中也有一些较为突出的技术能力。首先介绍一下合合信息的数据能力,在C端的产品叫启信宝,而在B端也通过我们的数据处理能力已经对国家公开公示的大量多维度的数据做了一个数据治理,这当中就包括一个企业主体多维度的基于工商、基于经营场景,融资,以及一些税务和风险的信息。合合信息能利用知识图谱的架构把多维的数据进行全方位的融合,目前能够囊括的企业主体,包括个体工商户、中小微企业以及集团公司在内已经有2.3亿主体。对于这么多维度的数据我们完全做了实时分析和处理,同时基于这些企业数据的多维度的实时变化,我们也沉淀了大量的标签,把企业行业标签属性、业务标签属性、风险标签属性等等都做了相关的聚合,目前已经有一个标准化的标签体系,差不多囊括一个主体300多个标签。基于标签我们通过六个维度可以对任何一个主体做量化的综合评分,基于这个评分可以做多维度企业的筛选。

 

同时我们也在研究相关全景的产业链,基于一个产业链在多核心节点的众多企业,比如这些企业在所属行业属于什么节点,在产业链中处于什么角色等信息,输出大量企业的专题库。

 

依据合合信息的数据能力处理形成的企业数字标签,这个标签是实时变化的,我们对这个企业各种标签做了一个属性判断,包括客观基本属性、经营属性、分析属性等等,有了这些标签之后其实可以去延伸一些共性的。比如哪一类的企业属于高成长企业,哪一类属于产业链核心节点……通过合合信息数据沉淀和数据积累得到的数据能力,在有了这么多数据原料和量化的评分体系后,我们可以输出很多东西。

 

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比如有一个启信的综合分,我们做了一个多维度的综合评分体系,有了这个评分机制之后我们在大量信贷业务、营销拓客、招商引资和供应商管理等等很多场景都能做一些能力的输出和沉淀。除了这个之外,我们利用知识图谱系统把很多企业之间的复杂的基于股权的关系,包括一些涉诉的关系,以及实际控制人的关系都做了实时的勾连。可以很方便地让用户在自有的业务系统上面不用考虑底层数据的架空,直接用我们的成品,把基于这个场景我们可以在很多的信贷场景当中做全生命周期主体的管理,包括贷前的准入、贷款审核和放款以及贷后的核心风险、信息的监控。有了这个机制之后基于底层启信宝的数据我们是可以完全把全量数据本地化给到客户。

 

另外,今天交流特别多的就是大型企业特别关心数据隐私。其实合合信息把整个优质的数据原料能够本地化给到核心客户,甚至在客户环境当中可以结合它的业务数据对组织做一个更立体,更全方位的管理。基于这一点我们是把各类数据做融合之后,可以提供很多的对象,甚至对这个标签做划分之后可以找到很多的潜在类似的企业去做业务场景的精准营销。基于风险条线,我们甚至可以根据不同客户的风险喜好把很多的负面风险信息对业务系统做定制化预警和定制化预警提示。

 

接下来谈如何构建产业的生态链。我们对很多产业进行了大量的分析,这当中包括广义的产业链,拿5G这个核心的产业链为例,我们客观分析这个产业链当中的上游、中游、下游的节点。匹配了企业的综合标签之后,包括经营属性、经营范围、地域,这个时候可以通过产业链分析之后可以锁定每一个节点的全量企业,基于这些信息就可以了解5G产业链也能输出很多和5G相关的全量信息。在5G之外,我们目前已经研究了和5G产业链类似的差不多有170多个大的产业链的能力数据库,这样可以在整个企业数据库当中优质的筛选我想要的潜在的合作伙伴。

 

这当中我们大概罗列了12个大类、 800多个细分领域,每一个大行业都是可以通过我们的数据分析给出一个企业名单、企业的排行榜。如果结合了刚才的产业链布局企业相关的数据,再加上我们的企业综合评分,我是可以按照优先级,按照从高到低进行优质企业的筛选。甚至我知道这个企业属于地方的高新企业,还是地方的专精特优企业,这样可以以全貌的方式了解这些企业。

 

这个大数据处理能力有着极为广泛的应用场景,如在产业链分析上能助力集团企业风控、营销、招采;在企业库上能通过产业链数据,能够知道产业链的上中下游各个环节、对应的企业、地域分布等情况,然后可以结合企业评分数量,筛选出分数高的优质企业,或者通过企业标签筛选优质企业;以及产业地图分析能力,能通过分析产业链在全国各区域的分布情况以及园区聚集情况,准确把握产业链的布局,辅助营销拓客或者招商引资,为产业研究提供强有力的数据支撑;企业产业背景洞察;此外,这个能力不仅企业可以适用,政府机关做招商引资也是一样利用我们这套大数据的能力,实现区域产业变迁分析和优化产业方向、强链补链-优质企业推荐等等多个应用场景,

 

在这个之后我们再回过头来看,合合信息的技术能力在供应链的风控管理上也有一定的输出能力。首先对于一个核心企业它需要做大数据中台的建设,这其中数字化是非常大的一个命题。合合信息怎么做数字化?其实我们是用到大量的一些把非结构化数据,转结构化之后,对结构化数据做客观分析的架构。这当中合合信息每一个层级都有相关地输出。如果碰到业务体系里面有大量的结构化数据,可以利用OCR能力把所有这些文字信息和图片里边的文字做相关的简化提取,有了这个结构化数据之后我们可以进行一些关联关系的模型,还有业务关系的模型建立。这样的话可以反哺大量的业务场景,包括数字化的风控门户,集团的OA、业务采购系统、审核系统等等。

 

这其中重点体现在招采环节,招采环节作为供应链管理当中重要一环,需要大量的数字化的能力和结构化的能力。如采购之前需要供应商的寻源,怎么样找到符合业务需求的企业?刚刚说的企业标签可以完全解决类似的问题。然后在供应商注册环境,其实今天有某位嘉宾分享的时候说可能需要供应商提供相关的营业执照副本,此前这个图片下来之后需要人工做录入,但合合信息可以利用OCR结合业务做数据的核验,甚至填补一些需要自动填入的信息。有了这个审核之后基于客观实时的数据,我能对供应商做非常精准量化的评级。有了这个之后我们发觉一些核心节点的存量供应商和存量客户是很大的。基于这些存量,我们利用这些信息实时做信息的补充,保证主数据永远是最真实,最及时,最新的。这当中最采购准备阶段完成之后你会发现我要执行一个采购,这个时候其实我们需要去做寻源报价,需要进行邀标,需要招标的报名,甚至需要一个准入。这些都需要利用数据进行相关的分析,最终采购管理和履约阶段可以对合同做相关的结构化,对合同的全生命周期做相关的管理。

 

这是利用我们的OCR对营业制造相关的信息做全量的识别之后利用数据做认证全流程的服务。同时有了基础信息之后,我们可以利用启信宝的数据能力做全方位的尽职调查和企业现状的分析;图像处理,和CS是一模一样,可以对图像样本做优化,可以做各类存量样本做分类。有了分类之后可以对所有的证件做结构化,可以对证照做识别、对财报做识别、对所有的票据可以做识别,也可以做核验和认证。另外可以对存量各种证件,各种样本做相关的分类,有了大量的AI能力之后可以提供管理平台。在供应商的合规关联关系的全面排查当中,其实有大量的集团公司已经在利用我们的找关系模块,关联关系的实时计划的模块技术串表风险的提示。

 

我们涉及舆情动态利用NLP做了大量的分析,主动把符合这个事件和这个事件相关联,有关系的企业做实时可视化舆情推送。这当中可以利用严重警告的程度,我们可以通过各种形态推送给客户。

 

在这大数据、供应商管理整个的中台架构中,你发现我有底层的数据层,有整个能力层和业务层,还有场景。我们目前在很多大型的集团公司上线了类似的能力中台:小米集团、强生、招商、时代中国、蓝光、建发、海通证券E海智等应用了我们的知识图谱。

 

最后我介绍一下合合信息,我们是一家2006年在上海成立的公司,我们一直致力于做基于OCR图象识别和企业大数据相关的落地。希望今天能够和现场各位有兴趣的嘉宾在会后多加交流。

 

温馨提示:以上内容由万联网根据论坛现场速记整理而来,略有删减,未经嘉宾审阅,仅供业内人士参考。 

 

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