北汽金融：經銷商融資風險智能化管理項目

案例名稱

經銷商融資風險智能化管理項目

案例簡介

北京汽車集團財務有限公司經銷商融資風險智能化管理項目按照“總體設計、重點突出、分步實施”的原則，采用多種數字技術將經銷商融資業務貸前、貸中和貸后各環節風險管理任務進行整合輸出，實現分層、分級管理，形成數字化智能風險管理技術應用全流程、多場景和高耦合的特點，提升經銷商風險管理工作開展的時效性，保障經銷商風險管理工作結果的有效性，實現風險管理與業務發展的雙重目標。

創新技術/模式應用

本項目應用模式由內部控制、流程管理以及功能平臺組成。主要做法是結合北汽財務公司業務、數據、管理和技術優勢，建立基于大數據和云計算核心技術，融合AI和OCR、NLP人工智能認知技術以及流程自動化技術的符合公司自身特點、發展路徑的智能風險管理平臺，實現經銷商融資風險推理、判斷、決策的自動化預警。本項目創新主要內容包括：

1、建立經銷商融資全流程58項重點內控要素，24項業務校驗規則以及首次實現多維數據基礎上的經銷商融資客戶專項信用評級模型，以及欺詐校驗規則及其配置管理平臺。

2、在客戶準入評價環節、貸后風險預警環節首次設置涵蓋經銷商客戶、外部關聯關系人、實際控制人為組成部分的集團化客戶大數據整合中心，涵蓋關系圖譜技術和決策樹算法的交叉驗證平臺。該項目通過內、外部大數據的交叉驗證、運算分析來解決信息不對稱的問題，以完善對客戶信用風險評估及預警。首次設置涵蓋經銷商融資客戶財務數據獲取、轉換、校驗功能財務數據欺詐行為識別預警平臺。通過對不同制式財務報表映射模型、表間/表表交叉驗證模型的構建，解決客戶財務報表數據勾稽關系校驗，報表連貫性校驗，為經銷商財務數據縱/橫截面分析提供支持，提升財務識別數據欺詐風險的能力。

3、首次設置貸前授信盡職調查報告、貸后風險報告輔助管理平臺。該項目通過將經過交叉校驗的部分集團化客戶的基本信息、工商稅務信息、內外部信貸歷史信息（含個人征信、企業征信）、司法訴訟信息、財務報表數據自動轉為風險報告及預警指標，強化經銷商融資風險重點調查、詳細核實、及時預警職責，提升經銷商融資業務風險管理水平。

4、功能設計、權限控制，軟硬件配置上實施嚴格控制，避免因內外部數據交互量大、交互頻繁，導致客戶敏感信息直接暴露在開發網絡環境下引發的數據安全事件。

項目效果評估

本項目成果效益以數字化金融創新推動公司內部結構重塑。截至目前，該項目已完成流程梳理、制度規范、數據整理分析、系統搭建等工作，項目上線后整體運行穩定。截止2023年3月末，本項目共完成經銷商融資客戶財務報表自動識別、轉換、驗證800套財務報表，個人征信、企業征信、外部報告場景數據應用600余次，外部客戶基礎數據新增50余次，貸后自動化報告獲取800余次，準確率100%，效率提升50%以上，識別、預警，預防貸前損失金額452萬元。公司經銷商融資業務貸前盡職調查整合能力持續提升，貸后風險報告質量得到改善，工作效率有所提升，為快速響應廠家需求，配合廠家提升產品市場占有率提供有力支持。

本項目試點進一步完善了風險管理手段，使風險管理成本有效降低，更好地體現了正向支撐業務發展的風險管理價值。從風險管理模式角度看，該項目改變單一依賴專家經驗判斷，打破單一信息獲取渠道壁壘，對于客戶的集群風險、行業風險和市場競爭能力識別能力提升具有里程碑式意義。從風險管理成本角度看，報表智能轉換環節統計數據顯示，手工報表導入每人、每日需要2小時，本項目報表轉換人工占用時間僅為10分鐘，且報表轉換全自動完成。

后續隨著項目規劃的進一步落地，北汽財務公司還將進一步擴大信息數據收集范圍，從傳統的身份、信用數據，擴展到行為數據、如網頁瀏覽行為，消費習慣，地理位置信息等；提高源數據采集的周期長度，豐富數據分析的緯度和顆粒度，容納機器學習算法模型、人工智能AI，OCR，NLP等大數據技術，使經銷商融資客戶風險特征畫像更具客觀性，對于未來風險預測更具前瞻性，最終實現業務貸前、貸中、貸后全流程智能化風險管理全線貫通。

項目牽頭人

劉鈞 北京汽車集團財務有限公司總經理

項目團隊成員

吳霜、田穎、張慧鑫、甄珍、魏曉林、邢爽、龔凱、王哲哲、蔣瑛、馬蝶

責任編輯：王超