不同于做個(gè)人征信、風(fēng)控和小微企業(yè)評(píng)級(jí)的公司，知因智慧正以企業(yè)金融作為切入點(diǎn)，進(jìn)入企業(yè)大數(shù)據(jù)風(fēng)控領(lǐng)域。
提供企業(yè)金融風(fēng)控技術(shù)的大數(shù)據(jù)公司知因智慧，于前段時(shí)間宣布獲得由遠(yuǎn)毅資本領(lǐng)投的千萬元Pre-A輪融資。
在中國的金融產(chǎn)業(yè)里，資產(chǎn)規(guī)模最大的是銀行業(yè)。而在銀行，對(duì)公資產(chǎn)占據(jù)了60%~70%的比例，要遠(yuǎn)大于零售資產(chǎn)。知因智慧就是銀行業(yè)作為核心主體，做的是對(duì)公客戶。不同于微軟小冰這樣的通用型AI，知因智慧是將知識(shí)圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)與垂直行業(yè)深度結(jié)合。
知因智慧“產(chǎn)業(yè)知識(shí)圖譜”的核心載體是企業(yè)。這份圖譜首先會(huì)獲取企業(yè)內(nèi)部的、企業(yè)和企業(yè)之間的以及企業(yè)外部的經(jīng)濟(jì)要素，之后建立起它們的關(guān)系，并用大數(shù)據(jù)予以量化，最后通過機(jī)器學(xué)習(xí)找到里面隱含的規(guī)則。其已應(yīng)用于多家國有銀行、上市銀行等機(jī)構(gòu)。
以供應(yīng)鏈金融為例。在一個(gè)供應(yīng)鏈鏈條里，“產(chǎn)業(yè)知識(shí)圖譜”能夠建立上下游企業(yè)、核心企業(yè)之間的物流、資金流等關(guān)系，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)，預(yù)測某家企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)概率。
在宣布融資后不久，知因智慧創(chuàng)始人任亮接受了創(chuàng)業(yè)家&i黑馬的采訪。
以下是知因智慧創(chuàng)始人任亮口述，經(jīng)創(chuàng)業(yè)家&i黑馬編輯整理：
2004年出了一個(gè)大案，就是德隆系。很多看上去很漂亮的企業(yè)、上市公司，結(jié)果突然就倒了，突然就違約了，給整個(gè)銀行業(yè)造成了200多億的貸款損失。按照傳統(tǒng)的以財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的銀行評(píng)級(jí)方法，很難識(shí)別這些風(fēng)險(xiǎn)。
當(dāng)時(shí)針對(duì)這個(gè)問題，中國銀監(jiān)會(huì)啟動(dòng)了新的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系，它的出發(fā)點(diǎn)就是要收集跨銀行的客戶數(shù)據(jù)和信貸數(shù)據(jù)，從關(guān)系的角度識(shí)別企業(yè)潛在風(fēng)險(xiǎn)，再利用數(shù)據(jù)挖掘模型預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)性和影響范圍。這套新的風(fēng)險(xiǎn)方法論取得了非常好的效果。
這也是企業(yè)知識(shí)圖譜最初在國內(nèi)的應(yīng)用形態(tài)，基于企業(yè)關(guān)聯(lián)關(guān)系的風(fēng)控，之后不斷發(fā)展演變，引入更多的企業(yè)關(guān)系要素，如客戶、產(chǎn)品、資金流、供應(yīng)鏈等，使得產(chǎn)業(yè)知識(shí)圖譜的構(gòu)建和應(yīng)用更加成熟。
目前，知因智慧主要做的是銀行對(duì)公業(yè)務(wù)中的信貸資產(chǎn)。信貸資產(chǎn)是銀行占比最大的一塊。除了信貸以外，現(xiàn)在有一個(gè)新的趨勢，就是交易銀行。比如招商銀行，把原來傳統(tǒng)的現(xiàn)金管理、貿(mào)易融資、供應(yīng)鏈金融等業(yè)務(wù)都整合在一個(gè)大的部門內(nèi)，成立了交易銀行。交易銀行要求金融和企業(yè)經(jīng)營場景結(jié)合更緊密，更貼近產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，我們這項(xiàng)產(chǎn)業(yè)知識(shí)圖譜技術(shù)自然地會(huì)延展到交易銀行這個(gè)領(lǐng)域里面。
知因智慧現(xiàn)在是要把這個(gè)企業(yè)還原到一個(gè)網(wǎng)絡(luò)里，它所在的網(wǎng)絡(luò)出了問題，不管是它自己，還是別人或其他實(shí)體，其實(shí)都會(huì)對(duì)它造成影響，用知識(shí)圖譜的方式來進(jìn)行預(yù)測。
每家銀行都有風(fēng)控、營銷的需求，我們定義了企業(yè)金融里的20多個(gè)場景，每個(gè)場景以模型作為產(chǎn)品，來提升銀行的決策能力。在這個(gè)領(lǐng)域，我們已經(jīng)在這個(gè)積累了十年，經(jīng)過銀行實(shí)踐總結(jié)出很多的有效的特征變量和一些可以驗(yàn)證的方法和模型，正好能夠滿足銀行的場景需要。
新模型方法能夠有效的降低潛在的壞賬率。以最近和銀行的合作為例。我們利用銀行內(nèi)部，這個(gè)企業(yè)自身的變量來做預(yù)測模型，把自身變量和關(guān)系變量結(jié)合在一起。新模型比傳統(tǒng)模型在預(yù)測效果上有30%的提升。而這還只是在我們拿到一部分工商數(shù)據(jù)和同業(yè)數(shù)據(jù)的前提下。
