4.產業應用現狀

4.1信息抽取技術的產業應用

信息抽取技術已發展多年，相關產業也日趨成熟，下面是幾種主要的信息抽取產業應用：

• 商業信息抽取：通過開發專門的信息抽取系統，分析各渠道收集的商業信息大數據，抽取諸如有關公司工商信息、輿情現狀、風險監控等信息，提供決策支持信息。
• 醫療信息抽取：醫療保健機構以及健康保險部門可以利用信息抽取系統，獲取病人的癥狀、診斷情況、化驗結果以及治療情況，以便更好地提供醫療服務和保險服務。
• 政務信息抽取：政務部門利用信息抽取系統，獲取眾多的政務文件中的有效信息，使政務服務更加的準確、高效。

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4.2信息抽取技術的產業應用案例

4.2.1基于深度學習的信息抽取技術的TextIn合同機器人

在企業簽訂合同確立合作的業務流程中，合同比對是必不可少的一個環節。合同在文本確定前，往往經歷了反復修改、版本迭代，或者存在電子版與紙質版之間的增減差異。在簽訂合同時，需要確保用印合同與審核通過的合同文本一致，關鍵信息齊備，以避免范本使用、文本修改、陰陽合同、函證造假等風險。

合合信息推出TextIn合同機器人，基于STR識別和NLP算法，開發出合同關鍵信息識別與抽取和合同比對兩大核心能力，將合同文本進行自動識別與精準智能比對，快速展示差異結果，從而幫助企業降低合同風險，避免重大損失，同時提升工作效率，減少重復勞動，降低用人成本。助力企業實現合同全生命周期管理，在銀行、保險、證券、資管、融資租賃、供應鏈金融等泛金融業務以及企業法務合同審閱場景中都有突出應用。

在合同審閱與管理流程中，不同的合同往往需要抽取不同的關鍵信息，比如購銷合同需要抽取甲乙方、合同金額等信息，租賃合同需要抽取承租方、出租方、租賃費用、保證金等信息，施工合同需要抽取工程名稱、工程地點、開工日期等信息，基金合同需要抽取基金委托人、管理人、募集期等信息。

統一的標準化的抽取字段無法滿足所有類型合同的抽取需求，故此，TextIn合同機器人推出了“按合同分類抽取信息”的新功能。用戶可在“關鍵信息配置”中，對合同類型進行分類，并針對每一種合同類型自定義創建所需的抽取字段。

將合同按照分類上傳后，合同機器人即可自動抽取出所配置的關鍵信息及印章信息。

核心功能：

• 智能抽取關鍵信息與印章信息
  支持識別圖片（png、jpg、jpeg、tif、tiff）、Word、PDF、Excel格式合同，智能抽取關鍵信息與印章信息。支持按合同分類自定義設置關鍵信息字段。印章信息涵蓋印章類型與主體信息，印章類型包括：公章、合同專用章、法定代表人章、財務專用章、發票專用章、業務專用章。
  

- 關鍵信息比對

支持對合同中抽取出的標準信息與自配置信息進行智能比對，快速定位關鍵信息差異項，一鍵導出Excel、Word、PDF差異報告。
合同中常常存在大量的表格信息，表格識別與比對也是合同比對中的一項難點。
合同機器人基于復雜的信息抽取和文字檢測與識別技術，不僅可以高精度識別不同格式文檔中的表格信息，顯示全字段比對差異，且對表格比對樣式做了優化，按照單元格對內容差異進行對齊與列表顯示，便于更清晰直觀地鎖定合同差異。

應用場景

• 保險合同管理
  幫助保險企業將OA系統中通過審核的合同與風險系統中上傳的用印版合同進行比對，如存在差異，發出預警，規避合同偽造風險；將承辦人提交的合同與同類型合同模板條款比對，提醒差異、缺少情況，如合同模板由對方提供，則提取關鍵信息，與后臺規則進行匹配。

• 銀行信貸審批
  幫助銀行對租賃合同、經營實地場所、農村產權承包證等材料進行印章存在性判存、手寫簽字判存，對待審議合同與合同模板進行比對，判斷條款是否有增、刪、改。

• 企業法務審核
  幫助企業法務部門對各文檔版本的迭代進行管控，便于在雙方法務反復修改合同環節提高效率、減少人為錯誤。

• 采購防范風險
  幫助企業采購部門在前期洽談合同環節中，防范“陰陽合同”、函證造假風險，識別紙質合同上的差異并展示。

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4.2.2融合基于深度學習的信息抽取的知識圖譜的天元大數據平臺

金融風控，面臨著信息過載與信息稀缺的雙重困境。一方面，由于系統、數據等的孤立，普遍存在信息孤島，很難獲取高質量的信息或者容易產生信息不一致、不完整、片面化，而風控的復雜性又要求對多維度信息的系統性采集、整體性分析；另一方面，來自各外部渠道、各業務條線中的信息龐雜，很難進行數據的真實性、有效性判斷，更難對大量數據進行規模化處理，挖掘數據的內在聯系。

金融領域數據是典型的具有”4V”特征的大數據（海量Volume、多結構多維度Variety、價值巨大Value、及時性要求Velocity）。

知識圖譜，可以通過可視化技術，挖掘、分析、構建、繪制和顯示大數據之間的相互聯系，很好地解決金融數據應用的難點。 合合信息深耕知識圖譜領域10多年，通過復雜的基于深度學習的信息抽取技術，面向銀行、證券、保險、融資租賃、供應鏈金融平臺等機構的風控需求，推出了多種關系圖譜。這些關系圖譜多方位地展示了企業與自然人的投資、任職、擔保、訴訟、上下游、疑似等關系，在泛金融企業的授信、投資、反洗錢、反欺詐、盡職調查、監控預警等風控場景中都有重要應用。

• （1）集團關系抽取
  利用全量工商股權數據，結合《大額風險暴露管理辦法》關聯客戶識別方法進行建模，抽取企業間的股權投資關系，分析企業集團派系。

• （2）交易關系抽取
  結合客戶內部交易數據，通過信息抽取和挖掘分析所有的企業交易數據信息，最終得到行內企業交易關系。

• （3）股權穿透抽取
  基于大數據計算和信息抽取，精確分析企業背后的股權結構，清晰展示披露至自然人、法人層級的企業全部合伙人情況。

• (4)訴訟關系抽取
  利用全量的司法訴訟數據包括立案信息、開庭公告、法院公告和裁判文書等信息，通過信息抽取技術挖掘出企業司法訴訟關系

• （5）事件關系抽取
  利用信息抽取技術，根據企業的新聞動態及輿情數據，計算出企業之間的事件關系，輸出負面指數高，近6個月內的14類輿情關系。
  

• （6）上下游關系與競爭關系抽取
  利用信息抽取技術，通過供應商公告、招標、投標、中標信息等數據，展現企業與上游供應商、下游客戶、競爭對手的關系。

合合信息依托旗下啟信寶所匯聚的境內2.3億家企業等組織機構的超過1000億條實時動態商業大數據，結合多家頭部企業大數據平臺建設項目經驗所沉淀的業務應用方案與技術方案，基于自研的融合基于深度學習的信息抽取的知識圖譜技術，推出了天元大數據應用平臺。

數據質量保障機制

通過多種數據采集、清洗與校驗手段，依托嚴格的流程控制，提升數據的全面性與準確性。

數據看板

動態呈現區域內企業布局與發展情況，為金融企業提供對公營銷渠道與營銷決策數據支撐。

業務首頁

聚合應用入口，一鍵搜索企業與關鍵人員信息。

核心應用

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客戶案例

• 某股份制銀行
  某股份制銀行攜手合合信息，搭建大數據風險門戶，將行內信貸、擔保等數據與合合信息旗下啟信寶大數據相結合，實現了企業多維搜索、風險智能關聯、輿情信息分析、圖譜關聯分析、信息智能視圖、內外風險評估等應用。
  上線后，行內有近萬名員工使用了風險門戶，其中客戶經理4500人，風險經理2200人，共有55家分行、子公司通過風險門戶排查企業風險情況。員工反饋，風險門戶使得業務人員不再需要通過外部第三方平臺查詢企業相關信息，效率更高，數據維度更豐富，且通過融合行內大數據，使得隱性擔保圈鏈、企業間交易關系等得以跨分行全景呈現，打破了信息孤島。

• 某經濟強市頭部農商行
  某經濟強市頭部農商行與合合信息合作，搭建大數據應用門戶，滿足統一業務部門、經營部門、管理部門、風控部門各業務條線獲取數據的平臺、渠道、標準，賦能全行數字化轉型核心戰略。
  該大數據應用門戶搭載了企業畫像、企業圖譜、風險監控、數據可視化駕駛艙等知識圖譜應用與TextIn財報機器人等智能文字識別應用，滿足了多部門的風控、反洗錢合規、營銷需求，例如合規法務部的對公客戶背景深度透視、反洗錢合規審查、分支行對公業務合規監管，普惠金融事業部的區域對公客戶營銷、貸前綜合審查、貸后綜合管理、政策解讀與對應產品規劃，授信審批部的關聯方識別與統一授信、多維度授信核查、監管法規解讀與重大風險事項洞察等業務場景中，都能通過該大數據應用門戶，獲得多維度內外部數據支撐。

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4.2.3供應鏈金融解決方案

供應鏈金融是指從供應鏈產業鏈整體出發，運用科技手段，整合物流、資金流、信息流等信息，在真實交易背景下，構建供應鏈中占主導地位的核心企業與上下游企業一體化的金融供給體系和風險評估體系，提供系統性的金融解決方案，以快速響應產業鏈上企業的結算、融資、財務管理等綜合需求，降低企業成本，提升產業鏈各方價值。

合合信息基于智能文字識別技術、啟信寶大數據挖掘與知識圖譜等能力，已助力多家供應鏈金融企業在證件單據識別錄入、融資企業授信風控、產業鏈供應鏈分析上，實現了業務流程自動化、智能化，并有效提升了對上下游融資企業的信用風險控制能力。

證照票據智能識別錄入

有融資需求的上下游企業通過供應鏈金融平臺自主提交融資申請時，需要提交企業證照、承兌匯票等資料，便于平臺審核。

合合信息提供100+種卡證照識別模塊，覆蓋金融場景下常見證照類型，如：身份證、銀行卡、房產證、營業執照等。其中，身份證識別支持自動判斷正反面，自動判斷原件、彩色件、復印件；銀行卡識別支持全球不同國家、不同行業的借記卡與信用卡，VISA、JCB、銀聯卡、Master卡、美國運通卡等國內外銀行卡皆可準確識別；營業執照識別支持新舊不同版式，自動區分是否為副本、是否為電子營業執照，還可通過API接口調用啟信寶大數據，對營業執照進行自動驗真，防范證照造假、失效風險。

另外，合合信息還支持對不同版式的電子銀行承兌匯票與商業承兌匯票、增值稅發票等多類型票據進行智能分類，并高精度識別后自動錄入系統，增值稅發票支持自動驗真，極大地提升了業務效率，釋放人力。

平臺數據結合外部數據，靈活授信

不同企業提交的融資申請金額不同，供應鏈金融平臺需要根據企業資信對融資金額進行評定。供應鏈金融中對企業資信的評估，一方面依賴上下游融資企業與核心企業間的交易數據，由此解決了上下游中小微企業信用信息少、信息相對不透明的困境，這些交易數據由供應鏈金融平臺進行采集與標準化，是核心授信數據，另一方面，也要結合外部大數據，對融資企業的工商、司法涉訴、經營風險等進行盡職調查。

企業風險全景盡調

合合信息旗下啟信寶匯聚境內2.3億家企業等組織機構的超過1000億條實時動態商業大數據，助力供應鏈金融平臺透視企業客戶全景信息，多維度風險掃描，覆蓋企業工商、司法涉訴、經營、稅務、資質、知識產權、企業關系、負面輿情等信息。

供應鏈金融平臺尤其需要重點關注上下游中小微企業的稅務風險、司法訴訟、行政處罰等信息，由于中小微企業的抗風險能力較弱，遇到合同糾紛敗訴賠款或者停業整頓的行政處罰等，都會對企業經營產生重大影響。

合合信息旗下啟信寶提供行政處罰、環保處罰、嚴重違法失信、立案信息、開庭公告、被執行人、欠稅信息等多維度企業動態風險信息查詢，并可對多維度風險進行7×24小時實時監控，四級風險預警機制，自定義設置風險等級劃分，如發生風險信號，通過短信、郵件、微信、API接口等方式及時推送預警。

合同關鍵信息抽取，智能決策引擎

供應鏈金融中涉及到多方之間的多類型合同信息進行錄入與審核，如核心企業與上下游企業間的購銷合同，融資企業與供應鏈金融平臺之間的質押合同，核心企業與供應鏈金融平臺之間的擔保合同。這些合同信息相互間需要進行一致性校驗，同時也要與訂單金額、應收賬款金額等交易數據進行比對審核。

合同關鍵信息抽取

合合信息推出TextIn合同機器人，可利用基于深度學習的文字檢測與識別和信息提取算法，對合同關鍵信息進行智能抽取。TextIn合同機器人內置預設42個標準關鍵信息字段抽取，并支持自定義配置抽取字段。

供應鏈金融平臺可基于合同機器人，高效抽取出業務所需的合同信息，如購銷合同中的買方名稱、賣方名稱、合同有效期、合同金額等。供應鏈金融平臺可依照審核項目，對抽取出的合同信息進行“買方是否是核心企業、賣方是否是融資企業、合同金額是否大于等于應收賬款金額”等智能決策審批，由此對交易背景的真實性進行審核判斷。

除了審核合同文本信息，供應鏈金融平臺對合同印章也要進行審核。首先要確保合同簽約主體全部加蓋了印章，且印章清晰可辨識，另外需要核對印章名稱是否與合同簽約主體名稱一致。

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4.2.4銀行信貸業務全流程解決方案

當前，銀行信貸業務呈現出客戶主體多元化、集團客戶跨區域、業務范圍跨行業的特征。企業信息識別不充分、客戶信用狀況層次不齊、企業關聯關系日趨錯綜復雜、貸后風險管理存在時滯，對銀行大數據應用能力提出了更高的挑戰。

由于銀行內多業務條線使用多個獨立系統，行內數據存在孤島，且缺乏外部數據的引入，數據對業務的支撐能力較弱。數據采集手段多依賴人工整理錄入，數據更新存在時滯，且效率低、人力成本高。

合合信息銀行信貸全流程解決方案基于智能信息提取技術、啟信寶大數據挖掘與知識圖譜等能力，覆蓋信貸拓客、貸前準入調查、貸中授信審批、貸后預警監控四大環節，全流程輔助銀行信貸業務。

(1). 信貸拓客

• 專項信貸拓客
  在大力發展綠色金融、普惠金融、科創金融、供應鏈金融的背景下，監管層對綠色信貸、小微企業信貸等專項信貸有考核指標要求。合合信息旗下啟信寶基于2.3億家企業大數據與產業研究，通過精準的信息提取技術，推出多類型優質企業庫，幫助銀行精準挖掘專項信貸潛客。
  新興產業庫：涵蓋新農業、新能源、新一代信息技術、節能環保等14大類、1000+細分行業的新興產業企業名錄及地域分布。
  
  綠色產業庫：涵蓋基礎設施綠色升級、綠色服務、清潔能源產業、節能環保產業、生態環境產業、清潔生產產業6大類、30+小類的綠色產業企業名錄及地域分布。
  
  科技認定企業庫：涵蓋工信部、科技部、發改委等發布的科技認定企業名單庫，包括高新企業、專精特新、科技小巨人、小微企業、科技型中小企業、火炬計劃項目、技術創新示范企業、企業技術中心、科技企業孵化器9大類企業庫。

  產業鏈：提供200+產業鏈專題，涵蓋7萬多個標準產品，800萬家公司，以及產品-產品上下游關系、企業-產品關系和企業-企業上下游關系等1億條各類產業鏈關聯關系。

• 實時捕捉信貸需求信號
  招投標、擬建項目、投融資等企業利好事件都可能成為優質信貸需求信號。在傳統對公營銷中，這些事件信息的獲取依賴與企業高層面談、實地考察、多方打聽，線索獲取效率低。

合合信息旗下啟信寶“潛客訂閱”，提供行業、業務等關鍵詞所覆蓋的招投標、擬建項目、投融資信息等訂閱服務，并且支持按照地域、注冊資本、啟信分、空殼風險、違約風險、主體企業風險、關聯人員風險、關聯企業風險等10個維度進行篩選。在獲取信貸線索的同時，完成對潛在目標企業的風控初篩。

存量客戶也會持續產生新的信貸需求。但是由于客戶經理手上管理維護著大量客戶，很難關注到每個客戶尤其是長尾客戶的潛在需求變化。
啟信寶“存客拓新”，通過對銀行客戶的注冊資本變更、新增分支機構、新增融資信息、房地產拿地和資質證書等線索信息的推送，幫助銀行及時發現、跟進存量客戶的新信貸需求。

（2）貸前準入調查

• KYC查詢
  KYC即了解你的客戶，既是反洗錢合規要求，也是貸前盡職調查的目的。合合信息旗下啟信寶推出“KYC”功能，提供場景化的客戶信息視圖，關鍵信息一覽無余，幫助銀行快速了解主體企業及關聯人員、關聯企業信息，覆蓋企業工商、涉訴、經營、資質，人員對外投資任職、涉訴、股權質押等多維度信息。

• 關聯關系盡調
  在貸前盡調階段，銀行需要對企業的股權結構、股東背景、實控人、最終受益人、關聯方、董監高任職等進行多方位識別認定，排查關聯風險。
  合合信息基于大數據分析挖掘與知識圖譜能力，推出股權穿透、控制人關系、受益所有人識別、關聯方認定、人員圖譜等知識圖譜，并可結合行內大數據，跨分行業務信息統一梳理分析，進一步完善擔保關系、交易關系、供應鏈上下游關系等圖譜。

基于多維度關系圖譜，銀行可層層穿透復雜的公司股權結構，準確認定實控人、受益所有人、股東、關聯方，識別客戶身份，符合監管合規要求；深度掌握企業基本情況、經營情況、信譽情況、擔保情況等，為授信審批提供更全面的信息維度。

集團客戶統一授信
集團企業需要進行統一授信，集團家譜內的所有企業共享授信額度，防止多頭重復授信、過度授信，風險敞口擴大。
銀行在集團客戶認定實務中，往往存在兩類風險情況：1.由于集團關系難以判定，成員企業游離于集團授信之外。2.成員企業發生了股權大額轉讓，由此導致所屬集團變更，銀行獲取變更信息滯后，導致企業劃分至原集團。
合合信息可以基于股權投資、董事任職、銀行內部客戶數據構建集團關系圖譜，當股權等數據發生變化時，系統自動調整集團關系，規避信息獲取時滯產生的風險，推進銀行集團家譜治理，輔助集團客戶統一授信。

貸前審查報告
客戶經理在完成貸前盡調后，需要將線上線下調查所得的信息匯總整理成報告。這些信息的渠道來源、可信度、呈現樣式可能都不一致，需要進行統一梳理。客戶經理往往花費大量時間案前工作。

合合信息旗下啟信寶可自動化生成多種盡調報告，包含：企業增值信用報告、企業基礎信用報告、KYC報告、董監高投資及任職報告、企業股權結構報告、股權穿透報告、企業商業數據報告、企業動產抵押報告等，系統化梳理龐雜信息，全面提升調查效率。

（3）貸中授信審批

• 財報識別
  授信審批需要關注企業財務信息，財報是財務信息的首要來源。銀行信貸要求企業提供最近三年的財報，通過分析財報揭示企業一定時期的財務狀況、經營成果和現金流量。 合合信息基于自研的智能文字識別、表格識別、自然語言處理技術，推出Textin財報機器人，智能采集、校驗、結構化輸出財報數據，識別一頁財報信息平均僅需2-3秒。 Textin財報機器人操作簡便，識別準確率高，支持斷表接續，少表格線、無表格線的財務報表也能準確識別。通過智能識別并匹配內置財務準則、科目匹配、試算平衡校驗，能高效地將不同文件格式、報表格式的財務數據以統一的標準格式輸出，大幅度縮短財報錄入時長，規范數據輸出格式。

• 企業關系核實與探尋
  貸中授信審批，需要對客戶經理提交的客戶資料與調查報告進行審查，規避因貸前調查不盡職引發的操作風險、道德風險。合合信息旗下啟信寶提供企業全景關系圖譜——企業鏈圖，360度全景透視企業關系，識別呈現股東、高管、對外投資、裁判文書、法院公告、歷史股東、疑似關系等多種維度的企業關系，便于核實調查報告所述的企業關系。

許多企業可能存在隱性關聯關系。隱性關聯，是企業之間一種表面上不顯露關聯關系而實際上隱含有投資關系或在經營決策、資金調度或生產活動上存在控制或影響關系的關聯方式。隱性的關聯風險由于關聯性隱蔽、刻意被遮掩，往往很難識別，且涉及到一對多、多對多的排查，排查效率很低。

合合信息旗下啟信寶提供“找關系”功能，可批量添加企業或人名，快速獲取目標企業、自然人之間基于任職、投資、疑似、上下游關系構建出來的關系圖譜，呈現多種關聯路徑，深度挖掘隱性關聯關系。

• 企業信用評級
  在綜合盡職調查與授信審查中獲取到的企業基本信息、資信信息、經營信息、財務信息等各項信息后，銀行可以對客戶進行評級與授信額度的評定。
  合合信息旗下啟信寶推出通過對全景全量企業大數據的清洗、挖掘，建立企業評分模型，綜合發展潛力、知識產權、企業規模、風險狀況、經營質量、資本背景等數據計算得出啟信分與行業內綜合排名，量化企業風險等級，并給出風險評估建議，輔助信審員進行企業評級。

合合信息還支持將啟信寶的企業工商、司法、經營等數據與銀行內部客戶數據（如訂單數據、流水數據、財務數據等）相融合，定制評級授信模型，綜合計算評分和等級，測算授信金額，并可根據企業異動情況，實時調整授信金額，防止過度授信或授信額度不足。

• 授信合同管理
  為了防范由合同產生的授信風險，銀行需要對授信合同進行審慎的審查與管理，避免老客戶本次授信方案與前次方案混淆、授信申請人關鍵信息缺失等各類可能存在的合同風險。合合信息推出Textin合同機器人，基于STR識別與NLP算法，支持智能結構化抽取合同關鍵信息，并進行關鍵信息比對，還可進行合同全文比對，支持圖片、PDF、word多種格式。
  授信合同中抽取出的關鍵信息，可通過API接口傳輸至銀行信貸系統，自動填單，高效沉淀數據資產。還可根據抽取出的授信申請企業名稱字段，自動調用啟信寶大數據，實時提示企業風險。

（4）貸后預警監控

• 風險輿情監控
  貸后管理是信貸風控流程的最后一道抓手。實踐表明，客戶在逾期前往往都是有征兆的，早發現風險信號，就能早做出分析決策、早采取果斷行動。為了實現早期風險預警，銀行需要對有貸戶的動向和風險進行密切監控，不僅可以在發生逾期前提前預警，預判客戶前景，風險前置；也可以在逾期發生后第一時間快速行動，根據客戶實時動態判斷還款意愿和還款能力，制定策略方案清收，降低不良貸款發生。

  合合信息旗下啟信寶支持對企業的工商變更、行政處罰、司法風險、違法違規、經營異常、負面輿情等160多個維度的風險信息進行7×24小時全天候監控，其中包含輿情信息監測、全網事件分析、主題詞云分析、情感分析等在內的多方位輿情服務。所有風險類型支持自定義劃分風險等級，四級預警機制，實時預警提醒。發生風險信號時，可通過短信、郵件、微信、API接口等多種方式推送預警風險經理、客戶經理。

• 掌握財產線索有效清收
  如若貸款發生逾期進入催收流程，或到了法院強制執行環節，掌握債務人的財產線索，將為銀行債務追索提供主動。
  合合信息旗下啟信寶推出“財產線索”，幫助銀行掌握違約客戶的財產線索流向，輔助催收工作。財產線索提供企業的資本、股權、動產、不動產、商業收入、無形資產、涉訴資產、對外債權8大類資產類型的疑似流入、流出情況。同時提供財產執行難度建議，輔助催收工作，降低銀行損失。

• 黑名單管理與信貸風險傳染防控
  合合信息旗下啟信寶提供黑名單管理功能，銀行可以將不良貸款戶設置為黑名單客戶，通過黑名單標簽的形式統一數據輸出口徑，打造全渠道黑名單預警機制。不同業務條線都可以在行內大數據平臺中獲取到統一的客戶信息，避免因信息孤島導致其他業務部門與黑名單客戶建立業務關系。

貸后如果發生一家企業違約，與它相關聯的企業可能也會發生違約，這是典型的因果性信貸風險傳染。合合信息賦能銀行基于控股關系、集團關系、產業鏈上下游關系、供應鏈關系、合作關系等塑造風險網絡，在貸后風險發生時智能分析風險傳導路徑與影響力分值，及時排查風險可能傳導到的行內有貸戶，量化判斷企業信用風險變化，提前預警，防止大型企業信貸違約后引發大范圍、多主體的違約。

（5）客戶案例

• 南海農商銀行
  南海農商銀行與合合信息合作，搭建海鷹大數據應用門戶，統一業務部門、經營部門、管理部門、風控部門各業務條線獲取數據的平臺、渠道、標準，賦能全行數字化轉型核心戰略。

  海鷹大數據應用門戶搭載了企業畫像、企業圖譜、風險監控、數字化大屏等知識圖譜應用與Textin財報機器人。南海農商銀行可通過地圖搜索、潛客訂閱等批量智能拓客；通過企業畫像與標簽、關聯關系與受益人識別、風險輿情監控等賦能風控盡調；通過財報機器人以智能的文字識別代替傳統的業務人員手工整合、加工財報原始數據，提升財報錄入與分析效率；數字化大屏為相關人員進行全局統籌和輔助決策提供大數據分析工具，全面支撐各條線業務展開。

• 某股份制銀行
  某股份制銀行攜手合合信息，搭建大數據風險門戶，將行內信貸、擔保等數據與合合信息旗下啟信寶大數據相結合，實現了企業多維搜索、風險智能關聯、輿情信息分析、圖譜關聯分析、信息智能視圖、內外風險評估等應用。

上線后，行內有近萬名員工使用了風險門戶，其中客戶經理4500人，風險經理2200人，共有55家分行、子公司通過風險門戶排查企業風險情況。員工反饋，風險門戶使得業務人員不再需要通過外部第三方平臺查詢企業相關信息，效率更高，數據維度更豐富，且通過融合行內大數據，使得隱性擔保圈鏈、企業間交易關系等得以跨分行全景呈現，打破了信息孤島。

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4.2.5證券五大業務場景智能化

在券商內部，合規部、風險管理部等中臺部門與自營業務、資管業務、投行業務、經紀業務、信用業務、研究所等前臺業務部門，都有大量的目標企業信息查詢、合規、風控、盡調、投研、營銷、輿情監控等大數據需求。

由于各業務部門一般使用不同的系統，各業務中又存在各種角色，如上市公司、融資方、出資方、托管行等，導致大量數據在各孤立系統中產生，很難共享，無法對齊統一。

同時，券商內部信息往往不能滿足業務的全部數據需求，還需要人工在各類第三方網站搜集匯總。信息孤島、信息重復搜集、過度依賴人工與專家經驗，既降低了業務效率、增加人力成本，也容易導致重要風險信息缺失、專家經驗無法復用到基層風控崗等痛點。

合合信息支持將旗下啟信寶2.3億家的全景全量企業大數據與券商內部數據相結合，基于數據處理、機器學習、圖存儲與計算、知識工程、信息檢索、信息抽取、文本檢測與識別等前沿技術，將內外部數據資源整合轉化為能深度利用、賦能業務的多維度知識圖譜，構建券商內部統一的風控合規大數據平臺。

券商各業務部門可以高效獲取統一的企業多維度數據，深度挖掘企業間關聯關系，有效監控風險及輿情信息，從而實現優化風控管理技術、提升企業分析效率、精細企業客群分層、改善業務決策質量等目的。

(1) 信用風險管理

● 業務部門

風險管理部、信用業務部等

內外部數據（含風險信號）統一口徑查詢與展示
券商需要對經營中的信用風險進行準確識別、動態監測、及時應對及全程管理，如融資融券、股票質押等信用業務需要掌握標的證券、信用客戶、交易對手方等的詳細信息及動態變化。

合合信息可將券商內部的賬戶、交易等數據與啟信寶全量工商司法稅務等數據庫相融合，統一業務部門查詢企業數據的渠道與數據輸出口徑。業務人員通過企業名稱搜索，也可通過關鍵詞模糊搜索、多條件組合篩選等方式，快速定位目標企業。

搜索企業進入該企業詳情頁后，業務人員可以查詢到企業的工商、股東、董監高、分支機構、股權投資、融資等各維度信息與券商內部信息，內外部信息一站式展示，無需切換系統匯總信息。 風險信號與客戶在券商各業務中的身份屬性，以標簽的形式嵌入到企業詳情頁中展示，幫助業務人員快速掌握目標客戶與本企業間的多種業務關系。詳情頁一站式收攬經營異常、司法訴訟、行政處罰、誠信失信、破產清算等多來源風險信號。

風險網絡塑造，深度捕捉風險傳導

除了關注目標企業自身的信用風險，券商業務部門也需要關注相關企業信用風險傳導至目標企業的可能性。合合信息賦能券商基于控股關系、集團關系、產業鏈上下游關系、供應鏈關系、合作關系等塑造風險網絡，通過風險網絡，深度捕捉風險傳導，當內部客戶發生信用風險時，智能分析風險傳導路徑與影響力分值，量化判斷目標企業信用風險變化。

同一客戶認定

同一客戶認定是券商信用風險管理的關注重點之一，尤其是風險相對突出的融資類業務，需要對集團客戶進行統一授信，集團家譜內的所有企業共享授信額度，防止多頭重復授信、過度授信，風險敞口擴大。

合合信息提供集團關系圖譜，利用全量工商股權數據，結合《大額風險暴露管理辦法》關聯客戶識別方法進行建模，深入挖掘企業間的股權投資關系，分析企業集團派系，助力券商精準識別集團客戶。

財報智能識別，提升財務分析效率

財務分析是客戶信用風險評估中必不可少的一環。財報可真實系統地揭示企業一定時期的財務狀況、經營成果和現金流量，進而幫助券商分析客戶的盈利能力、償債能力、投資收益、發展前景等，為各項業務決策提供數據參考。

合合信息基于自研的智能文字識別、表格識別、自然語言處理技術，推出TextIn財報機器人，智能采集、校驗、結構化輸出財報數據，識別一頁財報信息平均僅需2-3秒，能高效地將不同文件格式、報表格式的財務數據以統一的標準格式輸出，大幅度縮短財報錄入時長，規范數據輸出格式，還可通過對財務指標公式的配置，自動化輸出資本結構、償債能力、盈利能力、現金流量等指標分析，提升財務分析效率。

企業信用報告自動生成
合合信息旗下啟信寶支持自動化生成企業信用報告，包含企業的工商、股東、對外投資、司法、風險、年報、知識產權、經營等數據，幫助券商系統化梳理龐雜信息，減少案頭工作，全面提升信用評估效率。

02合規監管

● 業務部門
合規法務部、風險管理部等

實控人與受益所有人識別
根據《反洗錢法》與央行《關于加強反洗錢客戶身份識別有關工作的通知(235號文)》要求，金融機構需要對建立業務關系的客戶有效開展客戶身份識別，特別是穿透核查非自然人客戶的股權結構，了解客戶實際控制人與受益所有人信息。

對于業務較復雜的外商投資企業，尤其是大型跨國企業集團在中國設立的子公司或者合資公司，其境外股東及其關聯方之間的相互持股關系往往密如蛛網，要搞清這層層股權結構是一個極其復雜的過程。

合合信息旗下啟信寶可系統生成股權穿透、控制人/疑似實控人關系等關系圖譜，并基于央行235號文件和反洗錢背景，自動識別并輸出企業幕后的受益所有人，提供判定原因與路徑，幫助券商準確識別、核對、監控企業實控人與受益所有人信息，并可對接報送系統，符合反洗錢合規監管要求。

異常交易、異常賬戶監測

《金融機構大額交易和可疑交易報告管理辦法》規定金融機構需要建立大額和可疑交易報告制度，對數額達到一定標準的交易，或有合理理由懷疑與洗錢、恐怖融資等犯罪活動相關的交易，應當及時向中國反洗錢監測分析中心報送。
合合信息基于知識圖譜能力，可以結合券商內部交易數據，通過挖掘分析企業賬戶與交易數據信息，最終得到企業交易關系圖譜，幫助券商實現一人多戶核查、監管賬戶核查、賬戶關聯分析等合規核查，輔助合規風控人員識別判定異常交易與異常賬戶。

03輿情查詢監測

● 業務部門
風險管理部、信用業務部、投資銀行部、證券自營部、資產管理部、辦公室等

輿情風險大數據智能收集
券商多個業務部門都需要對企業輿情進行側重點不同的持續監控：投行業務需要監控保薦企業是否有重大違規、信息披露造假等負面輿情；自營、資管業務需要監控發行人是否出現股東董監高減持、高管變動等現象；融資融券業務需要重點監控影響客戶還款能力的負面輿情信息……
傳統輿情風險信息的收集方式是通過多個權威媒體、行業網站的關鍵詞搜索，手工摘錄信息，加上現場調查后撰寫的報告，人工將線上線下所獲取的信息進行整理匯集，再由專家進行信用風險判斷。合合信息助力券商實現全網企業風險動態自動采集匯聚，擴大線上風險信息來源，與線下調查報告智能整合、分析，將專家經驗轉化為風控模型，自動研判信用風險，極大程度減少信息收集、判斷、應用成本。

企業輿情一站式查詢監控

合合信息為券商打造更匹配業務場景的一站式輿情查詢與監控預警平臺，可提供涵蓋2.3億家企業的全網輿情信息匯總與可視化分析，包含90多個維度的全網輿情監測、主題詞云分析、正負情感分析、來源權威等級分析、負面輿情指數分析。

券商業務人員輸入監控企業或其關聯企業名稱，就可以直接查詢到相關企業輿情，每條輿情信息都有正負中性情感標簽、來源權威標簽與監測維度標簽，負面輿情的負面程度指數化呈現，便于對輿情進行快速篩選與查閱。另外，還支持定制交易所處罰信息專項檢索，輸入關鍵人員姓名、股票名稱查詢企業輿情等功能。

當監控企業發生負面輿情時，實時預警，動態推送，通過微信、郵件、短信等多種方式推送至業務負責人，做到對客戶的熱點輿情、突發事件快速發現與及時應對。

券商聲譽風險管理

除了監測企業客戶輿情，券商也需要關注自身輿情動向，防范聲譽風險。券商辦公室可以將公司、分支機構、子公司添加至監控企業列表，系統7×24小時全天候監控輿情，統計分析輿情情感偏向與數量變化，負面輿情及時推送預警。

04盡職調查&投研

業務部門
投資銀行部、研究所等
15+企業關系圖譜穿透核查

券商的證券發行上市保薦業務中，需要對保薦企業盡職調查，控制和降低保薦風險；券商研究所發布投研報告，需要對目標上市公司進行深度調查分析。這些業務都需要對目標企業的族譜、股權關系、投資關系、高管、股東、實控人、受益所有人等多維度信息有穿透性了解。由于許多上市企業的股權、控制權結構關系錯綜復雜，穿透核查難度大、花費時間長。

合合信息基于大數據分析挖掘，提供多種企業關系圖譜，包括：股權穿透，精確分析企業背后的股權結構，清晰展示披露至自然人、法人層級的企業全部合伙人情況。關聯方認定，根據上交所、深交所、企業會計準則中對關聯方的認定規則，計算得出企業關聯方關系。 企業鏈圖，根據企業工商、司法信息，計算出企業的股東、高管、對外投資、司法案件等信息，形成企業全景概覽。 企業關系圖，結合人員的投資任職關系、企業的投資關系數據計算得出跟目標企業有關聯的企業或自然人。



此外，還有控制人關系、受益所有人關系、集團關系、交易關系、擔保關系、疑似關系、上下游關系、競爭對手關系等15+種企業關系圖譜，幫助盡調投研業務高效獲取企業全景信息，節約深度調查時間。

個人關系圖譜分析關鍵人員
除了構建企業關系圖譜，合合信息還可助力券商對企業的實控人、受益所有人、股東、高管等關鍵人員構建個人關系圖譜。個人關系圖譜可用于盡職調查、合規風控、關鍵人營銷等多種業務場景。

合合信息支持將關鍵人員的擔任與歷史擔任法人、高管、股東的個人關系圖譜與券商內部信息（如客戶手機號、住址、客戶號等）相結合，并且可以根據內外部信息的關聯性分析展示人員間的多種推理關系（同事、親友等）。

05營銷拓客

業務部門
風險管理部、投資銀行部、經紀業務部等

客戶畫像構建
合合信息依托大數據分析挖掘與知識圖譜構建能力，可以結合內外部數據構建券商已有客戶畫像，通過建模挖掘、推薦相似畫像的潛在客戶，推薦匹配客戶與產品，可用于券商客戶營銷分析、客群發現、薅羊毛客戶甄別、潛在客戶挖掘等場景。

多渠道精準拓客
券商多業務部門需要拓展不同屬性特征的對公客戶，比如投行的FA業務，主要服務初創企業和成長中未上市企業；債券業務，更傾向于央企國企。合合信息提供多種拓客工具，幫助券商批量、精準獲取潛客名單，高效承攬展業。

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4.2.6能源行業智能解決方案

隨著“雙碳”目標與“十四五”規劃的有序推進，構建清潔低碳、安全高效的能源體系，成為我國保障能源安全和促進高質量經濟發展的關鍵戰略。“數字化+可再生能源”成為能源行業發展的主旋律，意味著能源革命與數字革命融合已是必然趨勢。

數字化技術正在深刻地改變能源體系，通過優化能源生產、傳輸、交易和消費環節的資源配置能力、安全保障能力和智能互動能力，從而實現能源企業數字化、智能化運營管理。

近期，中廣核、中國鐵物、中國石化、國家電網等多家能源央企明確表示，將數字化轉型工作定為“十四五”時期的重點任務，同時公布路線圖，為其他能源企業做出了表率和參考。

合合信息智慧能源解決方案，基于人工智能與大數據為代表的數字技術，通過在新能源產業布局、客商管理、用戶服務、內部管理等領域的數字化轉型，驅動能源企業重構業務模式、變革管理模式，實現產業的轉型升級和價值增長。

01調整能源結構，布局新能源

雙碳目標下，光伏、風電、核電等新能源市場無疑迎來了更廣闊的的發展空間。對于大型能源企業而言，需要做好提前布局和謀劃，主動調整能源結構，布局新能源開發、新技術研發應用、能源服務等領域。

合合信息旗下啟信寶推出240+產業鏈專題，其中包括了：光伏、風電、生物質發電、核電、地熱能、頁巖氣、氫能等新能源產業鏈。
能源企業可通過交互方式查看各產業鏈的上中下游各個環節、對應企業、地域分布等情況，準確把握產業鏈整體布局以及產業-企業隸屬關系、產品-產品上下游關系、企業-企業上下游關系。還可結合企業評分、企業標簽，綜合篩選出優質產業鏈企業，以此拓展上下游合作伙伴，賦能供應商尋源、合作項目開拓等業務。

以光伏產業鏈為例，產業鏈上游為礦產、硅料、硅產品、輔助材料、光伏設備；中游為電池片、電池片輔材、光伏組件、組件封裝輔助材料；下游為光伏電站、光伏建筑、光伏發電系統集成、光伏發電系統支撐設備、光伏產品檢測認證。啟信寶光伏產業鏈專題中，共包含49997家企業，上中下游環節所涉及的企業數量依次大幅增加，產業鏈呈金字塔形結構。

全國范圍來看，江蘇省擁有7359家光伏產業鏈企業，占全國的14.72%，在上游環節和中游環節中占據明顯優勢。在下游應用環節，山東省獨占鰲頭，擁有3999家光伏產業鏈下游企業，尤其在集中式光伏發電站、太陽能發電運營維護等領域表現尤為突出。

啟信寶產業鏈專題可全景式顯示產業鏈各環節對應的企業名單，支持按照產業鏈相關度、啟信分、注冊資本進行排序，還可基于企業資質進行篩選，助力能源企業快速高效地鎖定目標區域的潛在優質合作伙伴，降低遴選時間成本。點擊企業名稱即可查詢企業詳情：工商信息、經營信息、知識產權、風險信息等，一站式洞察企業實力與風險，在尋源拓客的同時，完成初步的準入調查。

02合作商風險管理

大型能源企業往往是綜合性集團，業務覆蓋范圍大，這也導致了能源集團內部的系統林立，甚至可以數以千計。比如據報道中石化內部就大約有1000多套系統，一般是由業務部門提出需求后，技術部門實現，但系統建成后，就形成了一個又一個的孤島，信息無法互通共享，成本居高不下。

多元化的業務類型使得能源企業的合作商數量眾多，但缺乏統一的數據平臺，又使得各部門的合作商信息難以互通，常常存在相互矛盾，難以做到統一管理、風險控制。

合合信息助力能源企業基于合作商資質證件OCR、全景企業信息查詢、關系排查、風險監控等能力，實現合作商全生命周期風險管理。通過集團層面建立統一的大數據查詢平臺，使得各分/子公司、業務部門可以查詢、獲取到多維度企業商業信息，并保持信息的動態更新與全口徑一致，賦能全業務場景。

準入調查與資質審查
在準入階段，可透視合作商全景企業信息，涵蓋工商、司法、稅務、知識產權、資產、輿情等多個維度，高效審查準入資格，包括工商與資質信息是否滿足入圍要求、資質證書是否齊全、是否有潛在重大風險等。
對合作商提供的各類資質證件可進行批量OCR智能文字識別，信息自動采集錄入系統，并根據企業名稱調用啟信寶中的企業信息，系統智能比對基本準入要求與合作商資質之間是否匹配。還可自動生成供應商/經銷商準入審核報告，提升盡調效率。

招投標合規管理
在招標階段，可對投標供應商的內外部多種關聯關系進行合規排查，如：排查供應商與已有供應商關系，避免一家獨大；排查供應商與黑名單企業的關系，避免黑名單企業利用關聯企業投標；排查供應商與企業內部股東高管的關系，避免商業賄賂、利益輸送等風險；排查多家投標供應商之間的交叉持股、董監高相互任職、同集團企業等關系，規避圍標、串標、陪標等風險。

風險監控與關聯風險傳導

在合作商履約階段，對供應商的工商變更、行政處罰、司法風險、經營異常、負面輿情等維度信息進行7×24小時風險監控，自定義四級風險預警，實時預警，風險前置，防止因合作商的重大風險事件導致供應鏈突發性斷裂、企業聲譽受損等。

如發生風險信號，通過微信、郵件、短信、站內信等多種方式推送至業務負責人，還可基于由多種企業關聯關系構建的風險傳導網絡，智能判斷合作商風險事件可能造成的擴散影響。

03業務線上辦理，提升用戶體驗

為了更好地服務能源終端用戶，許多能源企業推出了APP服務，在APP上用戶可自主完成開通服務、繳費、查詢等操作，不需要去線下營業廳排隊即可完成操作，實現了線上辦、一證辦，大幅度提升了客戶滿意度，也減輕了線下服務壓力。

合合信息基于自研的智能文字識別技術，助力能源企業在APP中集成對銀行卡、身份證、營業執照、增值稅發票等證件材料的識別能力，實現信息的快速自動提取與錄入。用戶只需要在APP中上傳材料圖像，系統即可完成圖像優化、結構化提取、信息填單、真實性校驗等一系列自動化操作，免去了線下辦理與人工數據處理的繁瑣與低效，也更符合疫情期間“無接觸服務”的趨勢，實現了數字化基礎設施升級。

典型服務場景

• 居民場景
  居民可通過身份證與銀行卡上傳識別、人臉識別與活體識別，注冊APP實名用戶，快速完成信息認證與綁卡，可在線上進行充值、繳費、查詢以及衍生的投保、購物等業務辦理。

• 企業場景
  企事業單位可通過營業執照、票據上傳識別，便捷地開通并使用企業繳費、電子發票等服務，并可提供用能分析、金融等衍生服務。

• 新能源客戶場景
  光伏客戶可通過身份證與銀行卡上傳識別，獲取能源企業APP提供的建站咨詢、光伏報裝、補貼結算等服務。 04數據資產化，內部管理更高效。

能源企業在經營中會產生大量的業務文檔，包含：單據、發票、證件、合同等，這些文檔如果僅以紙質版或掃描圖片版的形式存在，不僅管理困難，也會因難以檢索，無法發揮其數據價值，亟需電子化。

比如僅在供應商管理這一項業務中，供應商注冊時，需要將供應商營業執照與資質證件信息錄入系統；與供應商簽約時，需要對采購合同進行審閱，用印合同電子化管理；供應商清賬時，需要錄入發票信息，對訂單、發貨單、發票信息進行三單校驗與審批。

上述業務流程如果單純依靠人工進行信息采集與錄入、核對，需要耗費大量人力，效率低下且易出錯。
合合信息基于自研的復雜場景文字識別、復雜表格識別技術與先進的AI算法，為能源企業提供多種成熟的OCR產品，涵蓋通用文字識別、通用表格識別、100+種證件識別、票據識別、合同識別與比對等。對圖片、面單、證件、文檔、表格等場景中的印刷體與手寫體，都有高精度識別能力。

支持一站式識別增值稅發票、機打發票、定額發票、銀行回單與進賬單、磅單、POS小票等票據；識別身份證、銀行卡、軍官證、駕駛證、行駛證、營業執照等證照；識別多表格、無框線或緊密表格線等復雜表格；對于包含印章的文檔，還可進行印章的存在性判斷與印章強化、展平、提取、消除等處理，幫助能源企業高效實現內部文檔電子化，業務證件審核與信息錄入歸檔自動化，大幅度提升業務效率。

對于非標準、個性化的單據憑證，合合信息的文字識別訓練平臺，還可提供自主創建、訓練、部署OCR模型的能力，幫助能源企業便捷、高效地實現單據憑證信息結構化提取。
另外，合合信息的AI管理平臺，集AI能力接入、API管理、業務分發、監控統計等能力于一體，可幫助能源企業對OCR產品進行統一管理，滿足分/子公司調用不同OCR能力的需求，提升OCR運行穩定性，營造安全的AI服務生態，還可基于調用量自動用量計費，便于企業成本管理。

04 客戶案例

• 某大型能源集團
  某大型能源集團從城市燃氣業務起步，經過持續的業務拓展和戰略升級，形成了開采、儲運、分銷的完整天然氣產業鏈，以及涵蓋旅游、文化、健康、地產等領域的品質生活產品鏈。
  該集團內部單據證照繁多龐雜，借助合合信息票據機器人實現了集團票據自動化分類、識別，在費控管理、稅務分析、進銷項管理、財務報銷等環節一改傳統人工審核錄入的低效繁瑣，顯著降本增效，賦能企業數字化轉型。
  為了加強供應鏈管理能力，該集團還攜手合合信息打造了數字化、一體化的供應鏈風控平臺，全景透視、實時監控供應鏈內部供應商資信狀況、人員變動、風險輿情等關鍵信息，多維度審查目標企業和關聯企業行為，實現了智能、高效的企業盡調。

• 某經營管理型投資集團

  某經營管理型投資集團主營業務涵蓋大宗商品交易、醫藥健康、置業投資及金融服務等領域。在合同簽訂、并購交易等業務中，需要對企業信用風險進行控制管理。

為了解決企業信息獲取不完整、不及時的痛點，該集團與合合信息合作，打造了集團內部使用的企業風險信息管理系統，實現了企業資信情況調查、關聯關系排查、風險動態監測、成員企業管理等核心功能，降低了企業信用風險、檔案風險以及運營風險的管理成本。通過人工智能與大數據將“30多萬份合同包起來”，提升法務價值，做到“信息不失真、領導不失察、企業不失控”。

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4.2.7小微企業銀行賬戶服務解決方案

央行發文《中國人民銀行關于做好小微企業銀行賬戶優化服務和風險防控工作的指導意見》（以下簡稱《指導意見》)。

《指導意見》指出，要對小微企業采取差異化的盡職調查方式，推進小微企業簡易開戶，同時加強銀行賬戶風險防控能力，解決小微企業開戶難的問題。

既要簡化小微企業的開戶難度，減少輔助證明材料要求，又要加強風險防控，識別涉案涉賭賬戶，這無疑對銀行的大數據與新技術應用落地能力提出了更高的要求。

合合信息基于旗下啟信寶匯聚的境內2.3億家企業等組織機構的超過1000億條實時動態商業大數據與大數據分析挖掘、可視化能力，可幫助銀行在小微企業開戶場景下，快速獲取企業工商、稅務、司法涉訴等核心信息，提示重大風險，避免向企業要求過多證明材料，同時通過營業執照、法人身份證等證件與銀行流水OCR識別，在加速賬戶開立流程、提升服務質效的同時，高效落實盡職調查，全生命周期管理小微企業銀行賬戶。

1、簡易開戶高效盡調 快速排查可疑特征

采取差異化的客戶盡職調查方式。銀行業金融機構（以下簡稱銀行）應當在“了解你的客戶”基礎上，遵循“風險為本”原則確定對小微企業（含個體工商戶，下同）客戶盡職調查的具體方式，不得“一刀切”要求客戶提供輔助證明材料，不得向客戶提出不合理或超出必要限度的身份核實要求。

推行小微企業簡易開戶服務。銀行應當按規定審核小微企業開戶證明文件，對開戶用途合理且無明顯理由懷疑開立賬戶從事違法犯罪活動的，應予以開戶。根據小微企業需求可以提供簡易開戶服務，簡化輔助證明材料要求，加強后臺數據核實，賬戶功能設置應當與客戶身份核實程度、賬戶風險等級相匹配。后續可根據客戶盡職調查情況，升級賬戶功能。鼓勵銀行于2021年底前參照《小微企業銀行賬戶簡易開戶服務業務指引》，在前期試點基礎上完成全面推行簡易開戶服務。
——《指導意見》

這簡易開戶服務是指銀行根據《人民幣銀行結算賬戶管理辦法》等規定審核小微企業開戶證明文件后，簡化輔助證明材料要求，開立賬戶功能與客戶身份核實程度、賬戶風險等級相匹配的銀行基本存款賬戶，滿足客戶開戶需求。

簡易開戶不代表對小微企業開戶“毫無要求”，銀行依然要遵循“風險為本”原則，履行反洗錢、反恐怖融資、反逃稅義務，落實賬戶實名制，有效識別、評估監測和控制賬戶業務風險。如果在開戶環節發現有明顯可疑特征，就不適用簡易開戶服務。

這就要求銀行在開戶環節，就能對小微企業進行快速高效的盡職調查，在基本材料基礎上，依據后臺數據的查詢、匹配、核驗，準確核實客戶身份、劃分賬戶風險等級。

合合信息旗下啟信寶匯聚境內2.3億家企業等組織機構的超過1000億條實時動態商業大數據，可提供包括工商、股權、司法涉訴、失信、輿情、資產等超過1000個數據特征標簽。在開戶場景中，柜員可通過輸入企業名稱，快速查詢小微企業多維度詳情，包含基本工商信息、經營信息、司法信息、稅務信息等，還可排查該企業與內外部黑名單企業關系，查詢企業關系圖譜，便于與已有材料進行信息交叉核驗，快速排查可疑特征。

另外，還可基于KYC概覽，快速掌握主體企業、關聯人員、關聯企業、疑似關聯企業的風險情況，結合啟信分與空殼指數，量化判斷賬戶風險，高效完成企業盡調。

2、開戶證明文件OCR文檔電子化精減紙質材料

利用科技手段提升企業銀行賬戶服務水平。鼓勵銀行開通小微企業開戶預約服務電子渠道。支持小微企業在線提交開戶證明文件，最大程度精減紙質材料、減少填表及簽章次數。積極推動電子營業執照和電子簽章在銀行賬戶開立等環節的應用。鼓勵在有效識別客戶身份前提下支持線上辦理小微企業銀行賬戶變更和撤銷業務。
——《指導意見》

無論是柜臺還是線上開戶場景，企業都需要提交營業執照、法人身份證、公章、財務章、開戶表等基本材料。合合基于先進的智能文字識別技術與AI算法，支持復雜場景文字識別、復雜表格識別、印章存在性判斷與識別、印章圖像優化，可高精度結構化識別文檔、表格、營業執照等各類企業文檔，將不同文件格式的文檔信息自動錄入系統，自動填單，實現開戶業務流程自動化、開戶全生命周期文檔電子化，大幅度提升開戶效率。

另外，為了防范企業證照造假、提交證照不是最新有效證照等情況，合合信息還可通過API接口調用旗下啟信寶大數據，在銀行業務系統內實現「證照OCR識別 — 自動填單 — 與啟信寶大數據一致性校驗 — 不匹配數據自動糾錯提示」的一站式企業開戶信息錄入與校驗審核，無需切換、跳轉不同系統平臺，極大提升企業開戶證明材料審核效率，嚴格防范證照造假、失效風險。

3、掌握小微企業多維度信息 賬戶分類分級管理

建立賬戶分類分級管理體系。銀行應當在2021年底前建立小微企業銀行賬戶分類分級管理體系，根據行業特征、企業規模和經營情況等，提供與客戶身份核實程度、賬戶風險等級相匹配的賬戶功能，審慎與客戶約定非柜面業務，并合理設置非柜面渠道資金轉出限額、交易筆數、驗證方式等，可根據客戶正常合理需求或臨時需求、賬戶風險情況等進行動態調整。
——《指導意見》

對小微企業賬戶實現分類分級管理，重點是了解小微企業所處的行業、企業規模與經營情況。由于小微企業的信息不對稱情況非常嚴重，銀行往往很難清晰地掌握小微企業真實情況，并做出風險評估。

合合信息旗下啟信寶不僅提供企業規模、經營信息等企業信息查詢服務，且可通過豐富的企業標簽、行業標簽、產業鏈專題，幫助銀行深度掌握小微企業所處行業及其特征，尤其是與傳統企業差異較大的新興產業、科創型企業。

在這里插入圖片描述

另外，啟信寶基于對商業大數據的清洗、挖掘，建立企業評分模型，綜合成長性、知識產權、企業規模、風險狀況、經營質量、資本背景等數據計算得出啟信分與行業內綜合排名，量化企業風險等級，并給出風險評估建議，為賬戶分類分級提供可信的數據支撐。

4、異常交易監控企業圖譜關聯排查

識別并管控涉詐涉賭賬戶。銀行應當結合涉詐涉賭賬戶特征持續完善風險監測模型，將開立和交易存在異常情況的賬戶納入重點監測范圍。對監測發現并經核查無法排除的涉詐涉賭可疑賬戶，依法依規、區分情形及時采取適當控制措施，并移送當地公安機關。

持續開展涉案賬戶核查。支持銀行對公安機關移送的涉案賬戶開展倒查，關聯排查涉案企業及其相關人員開立的其他銀行賬戶，對可疑賬戶采取適當控制措施。鼓勵建立涉案賬戶定期分析制度，查找風險防控漏洞并完善風險防控體系。
——《指導意見》

賬戶開立后，銀行還應持續對賬戶交易進行監控，及時發現、排查、上報異常交易與賬號。合合信息銀行流水識別與分析產品，可基于高精度OCR識別銀行流水，通過對交易對手、關聯方、疑似關聯方、流水內容等的分析，智能判斷交易合理性，多維度鑒別可疑交易。還可基于知識圖譜能力，挖掘分析企業賬戶與交易數據信息，最終得到企業交易關系圖譜，對企業交易的資金來源、金額、頻率、流向、性質等做更有效的監測與分析，輔助銀行合規風控人員識別判定涉詐涉賭賬號。

當開展涉案賬戶排查時，可通過合合信息提供的股權關系、疑似控制人關系、受益所有人關系、集團關系、企業鏈圖等多種類型的企業關系圖譜以及人員圖譜，排查涉案企業及其相關人員開立的其他銀行賬戶。

由于涉案賬號開立往往具有隱蔽性，實際關聯人或關聯企業表面上可能不構成關聯關系。合合信息還提供疑似關系圖譜，通過相同裁判文書、專利、電話號碼、郵箱、域名等特征，呈現疑似存在關系的企業，幫助銀行合規人員深度挖掘、追查背后可能存在的各項關系。

5、小微企業賬戶全生命周期管理

事前核驗/事中監控/事后排查

強化賬戶全生命周期管理。銀行應當建立健全小微企業銀行賬戶事前事中事后全生命周期管理機制。事前利用有效數據交叉核實客戶身份，由客戶承諾合法合規使用賬戶；事中加強涉詐涉賭交易識別管控；事后加強對存量賬戶的排查清理和對涉詐涉賭賬戶的責任倒查。
——《指導意見》

優化小微企業賬戶服務，不僅是簡易開戶，更是在簡易開戶的基礎上，對小微企業賬戶進行全生命周期管理，通過事前事中事后全流程的信息核實、風險識別監控、排查清理，在簡化開戶流程的同時，加強賬戶管控，落實反洗錢等賬戶合規要求。

合合信息旗下啟信寶大數據服務在小微企業賬戶全生命周期管理中，提供了海量企業大數據支持與便捷的管理工具。

事前，利用啟信寶匯聚的境內2.3億家企業等組織機構的超過1000億條實時動態商業大數據與超過1000個數據特征標簽，可深度查詢企業多維度信息，結合開戶材料結構化識別，交叉核實客戶身份，高效盡職調查。

事中，基于合合信息銀行流水識別與分析產品、交易關系圖譜，密切監控異常交易，識別涉詐涉賭交易與賬號，并可通過多種關系圖譜，排查涉案賬號的關聯人與關聯企業開立的其他銀行賬戶。

事后，依托啟信寶賬戶年檢、定期體檢、風險動態等功能，定期排查存量賬戶所屬企業的工商經營狀態是否存續、經營期限是否已過有效期、是否被列入嚴重違法失信企業名錄、是否被列入企業經營異常名錄等，及時清理可疑賬戶。

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4.2.8商業銀行集團客戶授信解決方案

集團客戶統一授信管理是當前商業銀行授信管理工作中的重點與難點。合合信息曾協助某家銀行進行集團客戶數據維護，抽樣10個集團樣本后，發現有近1000家集團成員企業沒有被銀行客戶經理指定集團，另有近100家企業被錯誤地劃分入了其他集團。

集團是通過資本投入、管理控制或家族關聯等多種關聯方式形成的由母公司、子公司、參股公司及其他成員企業或單位共同組成的具有一定規模和有機聯系（即家譜）的企業法人群組。

由于優質集團客戶是各銀行競相爭取合作的對象，競爭激烈，客戶談判地位不斷提升，銀行對集團客戶多頭授信、過度授信和不適當分配授信額度，或集團客戶通過關聯交易、資產重組等手段在內部關聯方之間不按公允價格原則轉移資產或利潤等情況經常發生，給銀行帶來了巨大的損失。

《商業銀行集團客戶授信業務風險管理指引》作為集團客戶授信管理的指導性文件，提出了授信對象、授信業務范圍、授信原則、授信業務風險管理、信息管理和風險預警。但在銀行實務中，由于客戶集團關系錯綜復雜、股權關系經常變更、關聯交易頻繁、關聯擔保隱蔽等原因，導致銀行落實集團客戶統一授信管理的難度極大，也有不少銀行因此收到了銀保監會的罰單。

集團客戶風險具有系統性、隱蔽性、破壞性強的特點，但同時集團客戶授信往往也因復雜繁重的銀行內部機構間協作工作流程而導致授信效率低，如何兼顧實現對集團客戶的授信效率和風險集中度控制的雙重目標？

01構建集團家譜，大數據動態更新

集團關系圖譜
集團客戶統一授信的第一步，就是掌握集團全貌，認定哪些企業是集團客戶。
《商業銀行集團客戶授信業務風險管理指引》中對集團客戶的范圍做出了界定。但是就如本文開篇所述的案例一樣，在銀行實務中，銀行很難對集團客戶進行認定，“漏網之魚”占比很高。這主要是因為兩個原因：

• 由于企業的集團關系錯綜復雜，認定上存在信息不對稱與技術性難題，客戶經理在盡職調查環節錯誤地判定了企業的集團關系，將其作為單一客戶授信。
• 由于企業的股權隨時都可能發生變更，從工商角度來說，企業可以隨時脫離或加入一個集團。銀行捕捉股權變更信息滯后，沒有及時更新集團客戶信息，依據原有信息錯誤地將企業劃分于原集團。

判斷集團客戶的標準并非公司是否以“集團”命名，而是應該以“重實質輕形式”的原則，以關聯關系來界定集團客戶。標準的集團公司的組織形式往往是有一個母公司，母公司設立數家子公司，通過母子公司的持股關系形成集團企業。

除了這種標準的集團客戶，銀行還應將其他關聯關系、甚至是隱性關聯關系的企業挖掘出來，判定為集團客戶，比如：實控人通過直接或間接持股而控制的企業、實際持股人通過委托協議委托自然人或企業法人代為持股控制的企業等。

合合信息可以基于股權投資、董事任職、銀行內部客戶數據（如：親屬關系）構建集團關系圖譜，幫助銀行掌握集團全景關系與關系路徑，依托大數據從技術上解決集團客戶認定難的問題。

集團關系圖譜基于動態大數據實時更新，例如當企業股權發生變更時，系統自動重新計算股權路徑，調整集團關系，規避信息獲取時滯產生的風險，推進銀行集團家譜治理，解決“集團客戶認定難”的問題。

02集團客戶財報錄入分析

集團客戶授信需要分析集團合并財務狀況與成員公司各自的財務狀況，既要綜合集團主營收入、凈利潤、現金流狀況和集團凈資產、負債率和負債結構，參考同業競爭因素，確定集團綜合授信額度，也要綜合考慮集團內單一客戶的獨立償債能力、貸款串用風險、關聯擔保能力風險以及風險的傳染性，審慎確定各授信主體的分配授信額度，兼顧集團整體風險與單戶風險控制。

為此，銀行需要錄入最近3年的集團合并財務三表與成員公司財務三表，財報錄入工作量大，需要耗費大量人力用于繁瑣的財報數據錄入工作，效率低下，不利于開展、維護與重點優質客戶的授信合作關系。

合合信息推出TextIn財報機器人，平均僅需2-3秒即可錄入一頁財報，結構化采集、識別財務三表數據，識別準確率高，對于缺少表格線、斷表、字體偏小等復雜報表類型，也可快速準確識別處理。

TextIn財報機器人操作簡便，通過匹配內置財務準則、科目匹配、試算平衡校驗，能高效地將不同文件格式、報表格式的財務數據以統一的標準格式輸出，大幅度縮短財報錄入時長，規范數據輸出格式，提升財務分析效率和授信審批效率。

03「財報粉飾」風險排查

在銀行實務中，集團客戶“粉飾”財報的現象屢見不鮮，如：通過利益輸送單一主體，以此主體申報授信額度；隱瞞關聯交易虛增收入利潤；隱藏集團內部分企業的財務信息。這些“財報粉飾”行為，使得出具的財報不能真實反映集團客戶經營情況，導致銀行對集團財務情況與風險判斷發生偏差，很容易引發過度授信。

1.排查「合并范圍」
合并財務報表，是指反映母公司和其全部子公司形成的企業集團整體財務狀況、經營成果和現金流量的財務報表。
有些集團內企業不并表，如果只是單純將成員企業各自的財報簡單相加匯總，由于存在重復計量資產、大量關聯交易，很容易產生收入、利潤虛高；也有些集團在合并財務報表中，沒有將全部成員企業納入進去，尤其是表面上無股權關系但受同一實控人控制的企業，極易被排除在合并財務報表的編報范圍之外。

銀行可基于集團關系圖譜，對集團合并財務報表的合并范圍進行審核，排查是否有應該被納入合并報表實際卻未被納入的成員企業。

2.排查「關聯交易」
企業通過自買自賣的關聯交易，獲得財報上的光鮮業績，在上市公司中尤其常見。集團客戶可能將產品在關聯企業間的流轉也視同對外銷售，虛增收入，或者利用并表范圍外的關聯企業通過轉移定價的方式，提高產品售價，虛增利潤，也可能通過利益輸送美化核心企業財務報表，希望通過核心企業獲得高額授信。
合合信息旗下啟信寶可根據上交所、深交所、企業會計準則中對關聯方的認定規則，計算得出企業關聯方關系，輔助銀行識別、核驗企業關聯交易與交易中的關聯方占比。

同時，借助合合信息OCR能力，可對關聯交易涉及的書面協議、運輸發票、出入庫單等文檔單據進行快速識別，重點核查交易價格是否公允、關聯交易是否真實，以此防范企業通過關聯交易虛增銷售收入與利潤。

04識別關聯互保、擔保圈鏈

集團客戶為了達到銀行授信的擔保要求，往往會在集團內部企業之間建立互保關系，通過關聯擔保獲取銀行貸款。但由于集團內部大量的關聯擔保，使內部企業形成一個擔保圈鏈，集團企業的系統性風險無法有效向外擴散，一旦一家企業出現問題，可能引發多米諾骨牌效應，風險會通過擔保鏈條在集團內循環、傳遞、放大，導致整個集團陷入危機。

合合信息可以通過挖掘企業擔保信息（包括人行征信），結合銀行內部客戶擔保信息，內外部數據相結合，構建擔保關系圖譜，挖掘層層擔保關系，識別擔保鏈、擔保圈、互保、自保等特殊擔保關系，輔助銀行在集團客戶統一授信中，綜合審查、評定各種授信擔保的風險緩釋能力，規避因關聯互保、擔保圈鏈導致的實際上擔保不足、擔保流于形式。

05監控資金流向，嚴防貸款挪用

許多集團為了提高資金使用效率，會在財務上采取總部統一調度資金的管理模式。成員公司的信貸資金通過各種途徑進入集團整體資金池，再由集團整體安排資金用途。這種模式使貸款挪用的風險大大增加。也有集團夸大實際信貸需求，獲得遠超自身需求的低成本資金后，用于企業間資金拆借，獲得利差收益。這些行為都嚴重增加了銀行的授信風險管理難度。’

故此，銀行需要密切監控信貸資金發放后的流向。合合信息推出銀行流水識別與分析產品，基于高精度OCR識別銀行流水，自動驗證流水真實性與完整性，通過對交易對手、關聯方、疑似關聯方、流水內容等的分析，智能判斷交易合理性，多維度鑒別可疑交易，以規避資金回流、資金歸集、資金違規流入、非法集資、洗錢等風險。

另外，合合信息還可以幫助銀行將內部交易數據知識圖譜化，構建交易關系圖譜，助力銀行對客戶交易的資金來源、金額、頻率、流向、性質等做更有效的監測與分析。

如發現信貸資金在集團內部流轉，或資金沒有被用于生產經營、資金實際用途與貸款合同不一致，甚至是流向了房地產等重點監管行業，銀行可停止放款，甚至壓縮授信額度。

06內外部、跨分行數據打通

跨區域的大型或超大型集團，對銀行而言是跨分行客戶。集團成員企業分別與當地的銀行分支機構建立了業務聯系，由此導致各分行各自保存了部分成員企業數據，如：以往授信額度的使用情況、履約記錄、綜合回報、擔保記錄等，這些都是集團客戶統一授信的重要參考數據。

如果不能將跨分行的客戶信息、業務信息進行統一的匯總梳理與分析，形成全行數據口徑統一的集團關系、擔保關系、交易關系等，集團客戶統一授信管理就缺乏必須的數據支撐。

合合信息可通過私有化部署的方式，一方面幫助銀行實現跨分行數據的打通與融合利用，將全行業務數據以全景統一的形式輸出，系統梳理行內數據資產，一方面通過啟信寶大數據與行內數據的有機融合、交叉驗證，引入工商信息、司法涉訴、失信被執行、經營信息、稅務信息、知識產權、負面信息等外部數據庫，豐富銀行數據資產湖與大數據應用工具，為盡職調查、授信審批、風險監控等風控環節提供更有力的數據支撐。

除私有化部署外，合合信息旗下啟信寶大數據產品還支持可視化插件、SaaS、API接口等多種部署方式。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【技术白皮书】第四章：信息抽取技术产业应用现状及案例（上）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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