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金融科技中的人工智能技術在中小企業信用評級中的應用

發布時間:2017-11-30 15:48:24    點擊量:

  近年來,伴隨著科技創新驅動發展成為了國家又一項重要戰略,科技創新逐漸涉及全社會范圍內多個領域。而科技與金融的有效結合,將促進金融行業加快變革進程,能有效的驅動國家經濟發展提速。金融科技包含多項技術,其中主要包括:人工智能、大數據、互聯技術、分布式技術和安全技術。本篇文章主要介紹人工智能在中小企業信用評級中的應用。

  一、人工智能

  人工智能(Artificial Intelligence)是指通過研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門技術科學。簡單來說就是運用智能硬件和計算機程序,模擬人的意識、思維的信息過程,解決在一般情況下需要人腦解決的問題的技術。此項技術起初主要應用于智能機器人,后應用于其他領域,如醫療影響識別,金融數據分析等。

  二、當前我國中小企業發展情況

  根據國家統計局數據,2016年全國規模以上中小工業企業(以下簡稱“中小企業”)37.0萬戶,比2015年末增加0.5萬戶,占全國企業數量總計的97.5%。2016年中小企業主營業務收入實現72.2萬億元,同比增長6.0%,如圖1所示。與此同時,中小企業利潤總額呈現穩步增長態勢,虧損面及從業人員降幅收窄,行業發展整體向好。

  雖然中小企業整體規模穩步增長,但仍然面臨眾多問題和困難。如,稅費負擔過重,企業壓力較大;近年來伴隨我國生活水平的提高,用工成本持續上升以及部分原材料價格上漲速度快于PPI,造成企業成本大幅增加等。此外,由于中小企業自身財務管理乏力、信用風險較大等原因,無法滿足銀行貸款的嚴苛要求,進而使得中小企業融資難。而融資困境成為制約我國中小企業發展的又一突出因素。此時,新興的互聯網金融行業的出現在一定程度上緩解了中小企業融資難問題。互聯網金融以其不同于傳統融資的方式,有效的降低企業貸款成本、擔保不足等問題,為中小企業提供融資服務。

  同時,由于中小企業自身特點,為中小企業提供金融服務的金融機構也面臨各種風險。例如企業規模小,企業本身抗風險能力較弱,難以保障貸款如期償還;大部分中小企業缺乏完善的公司治理結構,主要領導人作用過分突出,其主觀意愿影響是否要償還貸款;財務管理制度不規范,財務報表失真,金融機構無法有效衡量其真實的償債能力;公司短期行為較多,缺少核心競爭力或特色經營,發展受限,可持續經營能力無法評判;企業整體信用觀念相對淺薄,信用可靠度低,貸款難如約償還等風險,而金融科技的使用能幫助金融機構在一定程度上識別中小企業信用風險,監控中小企業信用行為,降低融資風險,提高融資效率。

  三、人工智能在中小企業信用評級中的應用

  基于大數據的前提,人工智能對數據進行標準化處理,通過刻畫更加準確的信用畫像和更加優化的模型,對目標進行風險分析和預測。

  數據標準化處理是形成債務主體信用信息圖譜的前提,更是構建債務人信用風險傳導路徑的基礎。人工智能的應用,可以對線上獲取的信用信息數據項的來源、性質、作用、位置、編碼進行標準化處理,再由獨立第三方審計機構全面審計后納入信用信息數據庫,最后實現科學分類、真實記錄、有效建檔,為評級提供更加規范的數據支撐。

  人工智能的應用可以協助刻畫更準確的信用畫像。信用畫像的刻畫包括多個維度,但不只限于:識別欺詐行為、歷史信用分析、行為偏好、多層次風險結構識別等。例如使用人工智能鑒別刻畫對象的欺詐行為實現對中小企業信用行為的監控。通過對海量數據的分析和處理,對目標對象進行信息核實、經營軌跡分析、黑名單比對等來更加準確的甄別目標對象是否存在欺詐行為并根據甄別結果對該企業進行欺詐預警,從而實現對企業的信用行為監控。

  與此同時,學者研究試驗結果表明,人工智還可以優化傳統信用模型。在信用評估模型中使用人工智能技術可以有效的提高分類器的分類精度和穩定性,這是因為人工智能的加入能使信用評估模型具有優于傳統統計學方法的適應復雜非線性分類的能力,從而提高信用模型預測結果的準確度。大公信用評級原理的核心思想是偏離度,把影響債務人信用級別的多個因素歸為偏離度表示,并根據債務人的特征規定多個影響偏離度的指標,通過對偏離度的衡量來分析和預測債務人風險。人工智能的算法可以更加準確的解決評級方法中的關鍵技術,例如影響偏離度的各指標權重的確定、預測偏離度的變化和對預測結果進行情景分析等。最后用自然語言生成技術對評級報告優化,從而實現高質量的評級報告的自動生成。(文/楊琬)

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