5-5 跨界数据融合技术赋能产业数字化金融服务- 陈志明 _华策数科

跨界数据融合赋能产业数字化金融服务

利用跨行业数据的挑战

1. 供应链交易结构：

   • 核心企业与供应链公司签署代采协议，委托采购，再与资金方洽谈代采融资协议。
   • 核心企业发起采购申请，支付采购保证金，供应链公司下单采购并签署采购协议。
   • 供应链公司发起用款申请，资金方向供应商支付货物对价，供应商发货。
   • 融资到期时，核心企业偿还贷款。

2. 供应链数据参考：

   • 中小企业业务范围、注册资本、专利和软件数量、分支机构数量等。
   • 中小企业投资项目、经营异常次数、违约表现、行政违法次数等。
   • 受强制执行的企业人数、诉讼数量、企业类型、股东类型和数量、运营时间、行业分类等。
   • 中小企业供应商融资金额总和、平均融资额、融资金额差异等。
   • 年度融资需求、平均融资利息、融资利率差异、平均还款期等。

SME引擎还原企业经营情况真实性

• 行业小微经验+大数据风控：
  • 构建真实现金流和负债表数据，确定经营状况和现金需求。
  • 多维度数据规则策略评分模型，量化违约概率，识别个体和群体异常经营。
  • 深入理解小微企业经营，授信额度、年销售额、资金需求、收入负债比、信用等级、周转率等。
  • 多次迭代专属量化模型，结合多方数据（如人行征信、账户信息、基本信息等）。

关联图谱技术识别行业小微欺诈

• 覆盖全流程确保真实性：
  • 大数据+AI实现线上反欺诈，核心企业筛选，历史交易分析，受托支付反欺诈。
  • 多维度数据提示规则，风险关联图谱技术，多维预警体系。
  • 通过关联图谱技术发现隐藏关联，如商户帮助申请人造假、填写相同单位数量过多等。

量子计算驱动的大数据特征工程

• QIEA（量子启发的进化算法）：

  • 更有效地解决高维特征选择问题，相比遗传算法具有更好的预测性能和更快的计算速度。
  • Q-bit个体数量、变异操作、适应度函数、量子旋转门等。
  • 基于量子设计，具有更好的预测性能和计算速度。

• 基于信用评分预测模型的QIEA全流程：

  • 特征选择、噪声影响较小、适应度函数观察、量子收敛终止条件等。