方案概述

本方案是国机财务有限责任公司为服务集团产业链而创新打造的智能风控中枢。平台深度融合机器学习、知识图谱等人工智能技术，构建了“动态预警+产融协同”双轮驱动的智慧风控体系。它通过整合内外部多源数据，部署三大核心AI模型（企业评价、客商信用、资金链风险），实现了对产业链风险的实时感知、精准研判和主动预警，形成了从“风险预警”到“融资支持”再到“业务优化”的价值闭环，有效提升了集团整体的风险管理效能和产业链韧性。

方案背景

1.产业困境。传统风控体系存在数据孤岛、依赖静态指标与人工经验、风险响应滞后等核心桎梏，难以应对复杂产业链中的突发性风险传导。

2.政策与趋势。在数字经济与实体经济深度融合及金融科技创新的背景下，金融机构需提升风控能力与复杂业态的适配性，实现主动式风险管理。

3.场景痛点。集团成员单位面临融资难、供应链中断风险、流动性危机等多维挑战，亟需一个能够全景监控、智能决策的风控平台来护航产业链稳定性。

方案目标

1.数据层面。实现核心业务数据字段覆盖率≥95%。

2.模型层面。关键风险预警模型准确率≥80%，平均预警提前期显着提升。

3.业务层面。大幅提升审批效率，自动化覆盖70%标准化场景，为成员单位提供精准融资策略支持。

方案特点

1.相比当下同类产品的优势

一是创新模型训练机制。采用“动态标签轮训+多维度指标关联”技术，有效解决监督学习中标注数据不足的行业难题，提升模型泛化能力。

二是产融协同闭环。不仅实现风险预警，更将风控输出反哺业务，形成“预警-支持-优化”的业务闭环，直接赋能产业链。

三是“AI+专家”混合决策。构建人机协同模式，将专家经验转化为建模约束，既保证AI效率，又兼顾业务复杂性。

2.解决的痛点精准解决了传统风控的数据碎片化、决策滞后、跨域协同难三大痛点。

对产业的影响力：为央国企财务公司及产业金融机构的数字化转型提供了可复制的标杆案例，推动了风控模式从“人防”到“技防”的范式转换，增强了整个产业链的抗风险能力和竞争力。

方案业务流程图

1.整体架构

项目建设主要内容主要是数据基础建设、数据自助分析、AI数据挖掘三大部分。

图A1项目整体架构图

2.平台搭建

平台总体分为AI训练平台、AI部署平台，由16个大功能模块组成。

图A2技术架构图

平台提供数据预览、数据统计分析、图形化探索等功能，可以实现对数据的全面分析探查。

平台内置了丰富的算法，包括逻辑回归、SVM、朴素贝叶斯、随机森林、GBDT、线性回归、DecisionTree回归、ExtraTrees回归、RandomForest回归、XGB回归、KMeans聚类、Birch聚类、MeanShift聚类、Dbscan等。通过选择各算子节点，进行简单的配置，连接成流程图之后，可以实现数据分析，数据处理或者建模任务，可以支撑多种业务场景的建模需求。部分功能页面展示如下：

图A3建模功能界面图

3.AI建模与业务流程实施

（1）成员企业评价模型

模型目标：量化成员单位情况，为成员单位进行多维、跨期分析与评价。实现数据整合、业务分析、发展预测、智能评估等功能，生成企业全景画像。

构建方法：评价体系基于“盈利能力、偿债能力、营运能力、流动性、发展能力”五个维度构建。评分考虑当期表现、历史评分稳定性、未来展望三部分内容。当期五维分析评分中，使用企业各项指标对标同业、上市公司等标准，用插值法转化为标准评分，并实现指标权重动态计算。历史稳定性部分采用剔除趋势性的波动率算法进行调整。未来展望部分通过构建特征指标与表现情况的监督学习预测模型进行。

模型输出：企业五维评分、主要指标趋势预测等。

图A4企业评价模型流程图

（2）外部客商信用风险预测模型

模型目标：以集团成员单位视角构建信用风险模型，发现成员单位的外部供应商、经销商因各种事件与负面信息所引发的风险。识别供应链中成员企业与上下游关联客商间的信用风险传递链条，构建风险关联图谱并预测潜在的传播效应。实现实时识别风险集中点、监测信用波动并精准预警潜在风险的扩散及传递效应。

构建方法：以识别出的坏样本，将工商行政、司法、涉诉、失信、舆情、招采、收付款等数据作为输入，使用机器学习算法，发现所提供样本与各项输入信息的潜在关系，构建信用风险模型。

模型输出：外部客商信用风险评级、外部客商信用风险预测名单。

（3）成员企业资金链风险预测模型

模型目标：分析与成员单位现金往来的客户关系，预测稳定的现金流大幅下降可能性，预防由此导致的流动性风险。

构建方法：寻找各成员单位现金流规律，发现重要的现金流关系，将招采、行业、地区、工商行政、司法、涉诉、失信、收付款等数据作为前瞻性预测特征，使用机器学习算法，发现所提供样本与各项前瞻性特征的潜在关系，构建流动性风险预测模型。

模型输出：供应链图谱，成员企业资金链风险预警名单。

图A5供应链图谱模型设计图

实现功能展示

智能数据中台：提供数据集成、治理、资产目录及自助分析能力。

可视化自助分析：支持自定义报表、灵活查询与预警配置。

三大核心AI预测模型：实现企业动态评价、客商信用评级、资金链风险预测。

自动化报告生成：基于NLP技术自动生成授信报告，审批效率提升80%。

动态风险知识图谱：可视化呈现风险关联与传导路径。

方案案例及效果

1.获得荣誉奖项

第五十四届金鼎奖“最佳智能风控平台创新奖”

入选第六届“数字金融创新案例（2025）”

入选《2025年供应链科技创新与金融实践案例集》

2.方案案例

平台已成功应用于集团内部，服务于众多成员单位。例如，通过外部客商信用风险模型，提前识别出多家高风险关联客商，辅助业务部门提前终止合作，规避了潜在损失。

3.方案效果

风险识别精准度提升：企业评价模型预测准确率达90%；资金链风险模型预警准确率83%，平均提前6个月预警。

业务效率显着优化：自动化审批流程覆盖70%标准化场景，授信报告生成效率提升80%。

风险损失有效规避：外部客商信用风险模型（预警准确率80%）帮助规避多起潜在违约事件，风险处置窗口前移3个月。

数据治理成果显着：核心业务数据字段覆盖率达95%，贯通集团内8大系统，从源头提升数据质量。

方案未来展望

1.方案提升方向

重点突破动态知识图谱、多模态数据融合、自适应决策引擎（如深度强化学习）等关键技术，打造自学习、自进化的风险防控中枢。

2.市场需求预估

智能风控在产业链金融、普惠金融、跨境贸易等领域需求巨大，市场前景广阔。

3.政策预估

方案高度契合国家关于“数字经济”、“供应链韧性”、“金融科技赋能实体经济”等政策导向，未来将持续受益于相关政策支持。计划将模型能力延伸至服务乡村振兴（如农户信贷评估）等“五篇大文章”领域，持续创造社会与商业价值。