現金流盡調助力信貸風控：租賃業務中的創新應用
公司簡介
見知數據是一家緻力于将人工智能和語義分析等前沿科技應用于現金流分析領域的金融科技企業，累計處理現金流數據金額逾20萬億，平台交易對手方100多萬家，在銀行、租賃、保理、事務所、券商、PE/VC等行業服務了近百家行業領先機構。
爲了進一步促進現金流分析的應用與分享最佳實踐，見知數據于11月4日主辦了主題沙龍：“現金流盡調——租賃業務中的創新實踐”，邀請了來自海爾産業金融、平安租賃、中遠海運租賃、上汽通用租賃、河北金租、KPMG、上海銀行、東亞銀行等頭部銀行、租賃、事務所等機構的專家，共通探讨、交流現金流盡調在租賃業務中的創新應用。
Part 1：如何通過現金流數據進行盡調分析
11月4日下午，見知數據聯合創始人兼CFO王曉青發表主題演講，探讨了基于現金流數據的分析盡調對于風控審批盡調的重要性，以及如何通過分析現金流數據，洞悉企業經營行爲，把控審核風險。
“現金流是企業的血液，貫穿企業從采購到生産到銷售的全生命周期，現金流的好壞反映企業的成色。對于金融行業，未來現金流是客戶還款的保障。
我們發現，基于現金流數據和基于利潤表對企業的經營狀況進行分析，可能得出完全不同的評價。可以說，現金流是一種新的刻畫企業經營行爲的數據，作爲由銀行記賬的“語言”，現金流展示了企業真實的、實時的經營面貌。
那麽，對于分析企業經營情況如此重要的現金流應該怎樣去看呢？
校驗數據真僞
現金流分析的前提建立在數據真實、完整、可靠的基礎上，而目前實際操作中對于流水核驗的工作較少。通過見知現金流盡調系統，能夠快速高效地驗證流水數據質量，節省大量人工處理時間。
剔除關聯交易
系統接入了實時工商信息，發現股東、法人、董監高、被投企業和兄弟企業等關聯方，并自動統計關聯交易，令關聯交易無所遁形。
展現上下遊客戶商交易全貌
通過剔除關聯方交易，僅保留與企業具有實際經營活動往來的流水數據，從中抓取主要上遊供應商及下遊客戶，将交易金額、頻率、占比可視化，數據呈現全面無死角。
我們的核心能力
在五年多的發展過程中，見知數據通過流水大數據逐漸積攢了一項核心技術：自動識别國内4000多家銀行流水數據格式，自動清洗标準化，對流水數據去重、發現遺漏，确保流水數據質量和分析價值。
同時，基于20萬億流水大數據和分詞技術及機器學習模型建立的語義處理分析能力，實現對每條流水交易實時打标簽做分類，判斷交易屬性。
見知數據緻力于利用數據分析工具，喚醒機構手中“沉睡”的客戶流水數據。金融機構在過往案例中積累了大量的客戶數據，但這些流水數據都分散于各個項目中，需要通過系統從中提煉出鮮明的行業指标特點，形成金融機構的數據資産，長期不僅提高效率，降低風險，更能夠協助企業将數據化爲資産，實現智慧審批。
下半場：流水造假實例與行業特征分析
在沙龍的下半場，見知數據創始人兼CEO何川上台分享了銀行流水造假的真實案例，以及基于現金流數據分析在實際應用中發現的部分行業規律。
流水造假真實案例
目前中國的絕大部分銀行均支持下載Excel版銀行流水和打印紙質版流水，同樣，市面上也存在銀行對賬單的造假現象，甚至形成成熟的産業。造假者依靠掌握的銀行結算知識，研發出了流水僞造軟件，僞造一份銀行流水耗時僅幾分鍾的時間和數百元的費用。
上圖對賬單僅依靠人工難以辨别真僞。然而，在現金流盡調系統中，這些對賬單往往在收支盈虧上體現得過于均衡，實際經營的企業不會出現這種情況。另一方面，人力成本、水電能源、納稅是跟收入水平高度相關的，僞造者往往無法僞造這些數據與收入的比例關系，使得流水在這些指标上面暴露無遺。
流水僞造軟件制作的對賬單雖然形似，但反映的企業經營實質是經不起推敲的。這些校驗雖然難以通過人工實現，但在現金流盡調系統中僅僅需要幾分鍾就可以發現端倪。
現金流的行業特征
同時，經過大量的垂直行業流水分析，見知數據也發現了一些特征行業的流水特點。例如在分析40餘家4S店流水數據後，我們發現：4S店企業存在衆多關聯交易，交易額占比甚至達到40%-50%，包括法人、股東代替企業打款的行爲屢見不鮮。一般企業的總交易額是存量資金的10-20倍，而4S店的這個數字可以高達20-200倍。同時，通過一家企業的人力成本、社保、稅費繳納往往能夠看出企業的經營情況是否有惡化等等。這些從流水數據總結出的行業特征，能夠應用于信貸審核，爲風控人員的經驗判斷提供參考和幫助。
現金流盡調爲金融機構業務風控提供了更可靠有效的視角，見知數據希望通過自己強大的銀行流水分析能力，以系統化的方式幫助金融機構用最短的時間識别流水，提高工作效率，用最全面的視角掌握實際企業經營情況，控制風險，用最高效的手段沉澱數據資産，提煉分析指标，用數據驅動風控和業務拓展。編輯：劉偉
