拓尔思数星产业大脑云服务银行案例入选《2023爱分析･认知智能实践报告》

探索开发科技金融客户风险监控模型，建立专利评估模型以及科创企业评估模型，打造“科技五力模型”，即科创成果力、专利质量力、新兴成长力、持续增长力、人力建设力，通过对企业“科技力”量化分析与评分，预测企业科技发展潜力和市场价值。同时通过对科创企业的科技能力、负面信息、经营状况、押品（特别是知识产权类质押融资等）风险等维度的综合分析，对科创客户风险状况进行监控和预警，完善行方科技金融风控体系。

（二）拓尔思数星产业大脑云服务平台为解决方案落地提供强力支撑

面对该省分行需求，拓尔思解决思路如下：一是基于产业企业数据获取营销线索，为获客拓客提供决策支持；二是构建企业精准画像，多维度监控穿透企业风险。

具体解决方案如下：

1、科创企业营销获客

主要通过科技企业所在产业链、科技企业的产业主题与资质主题等分类获得营销线索，还可以通过全量科技企业库获得更多营销机会。通过科技产业链获客模块，获得科技产业链中的高价值企业营销清单；通过科技场景获客获得各个产业分类主题与企业资质主题的高质量企业营销清单；通过科技企业库，自定义筛选具有营销潜力的高价值科技企业，并挖掘企业的详细信息包括科创力评估与专利分析。

科创企业营销获客主要内容

2、科技企业监控风险

科技企业的风控场景主要是帮助业务人员第一时间获得风险情报，提供工具分析科技企业的具体风险。可通过预警信号模块，对科技企业进行全天候的风险监测，发生风险事件，将以风险信号的方式及时预警；可通过企业风险画像，分析每家科技企业的风险情况。

· 企业风险画像模型

利用舆情、经营、司法、工商、抵押质押等企业数据，对科技金融客群的行为特征或重大事件进行归集、分析，得到企业可能即将爆发的风险类型及相应线索，形成预警信号。模型需对预警信号进行语义级去重并根据严重程度进行分级。

· 企业风险态势指数模型

结合企业风险信息与预警信号综合计算得到风险态势指数，以反映企业近期风险。

上述解决方案由拓尔思数星产业大脑云服务平台支撑落地。拓尔思数星产业大脑以产业数据中心为支撑，以智能数据标签引擎和全产业链知识引擎为核心底座，运用新一代信息技术，推动产业数字化、智能化升级，实现政策、空间、供应链、金融、科技、销售等产业要素与产业主体之间的高效协同，为企业生产经营提供数字化赋能，为产业生态建设提供数字化服务，为经济治理提供数字化手段。

拓尔思数星产业大脑云服务平台架构图

NLP技术在项目中发挥重要作用。拓尔思利用NLP在海量文本数据中提取营销线索或者风险线索，把企业的科创属性以及企业间的上下游关系提取出来，实时给到银行客户经理营销使用。同时，拓尔思积累的大量NLP算法模型沉淀在产业大脑中，有利于该省分行实现更全面细致的分析，进一步深挖数据价值。以标签模型为例，其本质为事件特征，标签越细致意味着对事件描述得越全面。同样的语料，该省分行通过标签叠加可以挖掘到更多的信息。

解决思路、解决方案和解决工具已经具备，但项目成功落地还有一个难点需要解决。实现该省分行项目需求，需要大量科创相关的专业数据，但公开数据比较匮乏。

巧妇难为无米之炊，这个难点必须得到解决。拓尔思认为，能通过常规方法获得的数据均已获得，剩余数据缺口可以由“另类数据”补位。另类数据指百科、音频、图片等非结构化数据和半结构化数据。利用另类数据不是难点，难点在于快速、准确地利用。拓尔思早在2000年便入局NLP市场，深耕NLP技术二十余年，在处理另类数据方面具有技术和经验的双重优势，是胜任该项工作的重要保障。

（三）试点效果显著，总行计划将该省分行成果推向全行

科创企业往往具有较强的产业属性与专业属性，传统模式下业务人员难以通过申请材料评估企业的价值与风险。科创力评估与专利价值评估模型，将直接提供评估科创企业及其专利价值、潜力、风险的依据，提高拓客效率，进一步将营销力量集中到有潜力的科创企业。

基于大数据与人工智能技术的营销拓客与风险预警模型，将有效改善科技金融传统营销方式下获客成本高、效率低的问题。目前中小客户的信息获取、客群筛选主要依赖线下与人工方式，周期长且成本高。而模型可根据产品与企业特征自动生成营销短名单，业务人员可精确定位潜在客群，快速发现，主动出击。

科技金融风险预警与营销赋能平台帮助该省分行引入新技术、新模式，为科创企业提供差异化金融产品，早参与、早服务、早培育，针对企业的不同发展阶段提供场景化服务。

试点效果显著，总行计划将其做成全行项目，将解决方案和成功经验向全行推广，释放更大价值。