加快发展新质生产力 智能风控赋能供应链金融

引言

国有控股集团下属的商业保理公司自成立之初就肩负着实现国家战略规划、助力集团高质量发展的重要使命。以应收账款管理为基础的保理业务，势必成为提高集团产业链上下游资金融通效率，防御经济周期下行风险的重要工具。

在集团多元业态经营的产业背景下，在信息科技赋能供应链金融的应用环境中，在金融产品高敏捷性的竞争态势中，核心企业商业保理公司为供应链金融提供打造了高效的产品形态，必然会面临新的风险应对要求。本文介绍某央企商业保理公司以“金融+数智”优势构建供应链金融服务平台，持续创新、实践智能化风险控制机制，提高金融风险管理的生产力水平，进而实现以新质生产力推动集团高质量发展的具体做法。

一、商业保理公司风险管理的聚焦点

尽管作为核心企业的商业保理公司在信用风险管控方面具有天然的比较优势，而保理业务模式的风险形成机理复杂且多元，内在地包含了信用风险、操作风险和市场风险，不同类型的风险之间相互影响，传递放大的可能性客观存在。聚焦于商业保理公司主要风险形成的机理，有利于建立匹配的风控解决方案。

●偿付责任主体（买方或有追索保理的卖方）的信用风险，现金流紧张或其他原因导致的向保理公司按时还款的意愿不足。在保前审核中，聚焦于主体授信的科学评测和融资额度的动态监控。

●核心企业的信用状况是支撑供应链金融业务体系的基石，一旦核心企业出现信用危机或财务状况恶化，保理公司风控管理不仅会丧失比较优势，可能出现“劣币驱逐良币”的恶性循环。

●贯彻金融业务全生命周期的操作风险，包括客户的欺诈行为、信息不准确、流程管理不到位、底层贸易潜在的合同纠纷，抵质押物的瑕疵等，任何一方保理合同参与者的有意或无意的行为都可能影响保理业务，构成潜在的合规、法律以及信用问题。

●除了系统性的市场利率震荡影响之外，在前述风险的叠加影响下，保理公司的资金回收受到威胁，其流动性、盈利能力以及资本市场议价能力被削弱，导致市场风险。

二、保理公司的智能化风险防范策略

在金融科技背景下，商业保理公司为了匹配供应链金融的风险管理特点，持续进行风控管理策略的优化升级，确保体系、流程、模型以及数据与业务需求和技术发展同步。

●构建 3×2 风险控制体系

以保前、保中、保后三个风险管理模块作为流程维度，以数字化风控和专家审核两类判断作为决策维度，经纬交错建立 3×2 风险控制体系。风险合规部门部署执行方案，以智能风控系统、专家库为支撑，业务部门履行风控主体责任，强化中台风险合规管理职责，统一构建模型监测、风险研判、预警防控、问题处置的风险防控闭环。

●打造全生命周期系统风控流程

保理业务的全周期一般为保前审核、保中决策以及保后监控预警。通过整合制度流程、外部数据、业务资料、评审纪要等信息，依托 OCR、NLP 等技术，实现客户风险的信用评级、主体授信、额度测算、合规筛查、风险监控的闭环管理，从而覆盖保理业务全生命周期的各环节。基于大数据驱动的供应链风险智能防控体系，通过构建多源异构数据融合框架，运用深度学习方法实现风险因子的动态辨识与量化评估，提高对供应链风险的识别和防范水平。

●建立智能风控流程

引入机器学习技术对海量交易的结构化数据进行识别，不断学习演练新的数据模式来持续提高和进化信息的识别精度，确保审核模型的优化，实施自动化审批。依拖数据仓库，实现合同与操作的智能衔接，保理公司后台能够自动执行合同条款，减少人为操作的延误和错误。通过搭建内外部信息采集矩阵，强化风险捕捉、甄别与应对能力。借助大数据挖掘与分析风险根源，压缩排查的时间和人力资源成本，拓宽防控边界，以数据驱动实现风险预警的智能化、精准化升级。

三、智慧风控体系的实践

保理公司基于多年的业务数据分析，和持续不断地检验矫正，逐渐摸索出适用于集团产业链特的风险管控模式。将数字化的信用评级模型、授信额度管理模型、反欺诈模型、业务风险识别模型、风险定价控制模型以及保后风险跟踪模型在业务平台进行部署。“六位一体化”风险管控模型，通过全维度数据融合与智能建模技术，依托于风险画像、智能预警、分级管控，打造出大数据驱动的供应链金融智能风控体系，锚定保理业务全生命周期的关键节点，确保风险管理策略的时效性和准确性，实现风险防控能力的系统性提升。

●主体信用评级模型

通过数据舱库集成企业的财务数据、行为数据、信用数据、行业数据等关键信息，导入分级嵌套的评分卡模型，映射至不同的信用等级，从而量化企业的信用状况和偿债能力。基于动态数据的信用评级模型，能够达成动态更新机制，进而反映信用主体最新的还款能力和还款意愿。

●授信额度管理模型

在模型内分别设计应收账款额度、授信额度覆盖以及产品分类统计等计算模块，以主体信用评级结果为基础，结合通过 OCR 等技术提取项目资料的结构化数据和财务数据，实现保前审批决策、保中和保后的额度监控以及预警。

●反欺诈模型

反欺诈模型依托多维度数据交叉验证，贯穿于 CRM（客户管理）、业务运营全流程。在客户身份核验、交易行为合理性识别等关键节点匹配强规则校验，可快速风险审核与预警，实现业务风险的主动防御与智能拦截。平台以接口的形式获取第三方企业商业信用信息、财税大数据、金融机构信息，在流程中验证客户信息真实性，提示异常行为，根据规则予以拒绝退回或修正。

●业务风险识别模型

保理业务风险识别是围绕底层贸易背景、主体资格、还款意愿的“三真”判断而设计。智能化决策是业务风险识别的重要组成部分，是专家评审的辅助，可以有效提升工作效率和精准度。应用 NLP 自然语言处理技术来解决图像资料中关键要素识别的问题，从大规模的数据中学习模型，逐渐减少对人工标注数据的依赖。

●风险定价控制模型

保理公司的定价管理部门，结合监管政策、综合运营成本、产品类型、产品要素设计定价规则和价格浮动机制。依托于定价控制模块，实现生产平台上各产品价的控制与监督，进而确保差异化定价的合理性、科学性以及对企业决策的符合性。

●保后风险跟踪模型

持续丰富企业信息数据来源，通过对接人民银行征信系统、动产登记系统、税务系统，工商系统以及其他企业大数据，通过数据集合建立起企业主体风险信息全景图，实现整体把控。

四、结语

面对供应链金融业务的风险生态，智能风控体系凭借其数据驱动、智能决策的核心优势，深度融入供应链金融业务架构，成为保障业务稳健运行、防范系统性风险的关键基础设施。未来将持续进行模型优化迭代，定期跟踪模型判断的准确率，不断创新模型思路，完善模型条件，优化业务策略。

保理公司风险防范机制的优化、风险模型的智能化建设与应用，应是多部门协同促进的成果，业务部门、风控部门、信息研发团队从不同的视野、渠道分析需求和痛点，贡献行之有效的管理建议，并对成果的验证和应用提出优化。风险管控系统的智能化，是金融业务提升新质生产力的关键领域，未来势必与国家科技水平的提升、经营管理水平的提高而与时俱进。