中新網上海新聞11月19日電(許婧)由上海市社會科學界聯合會指導，上海市信用研究會主辦，北京市邦盛(上海)律師事務所協辦的“人工智能與信用風險管理”青年學者論壇15日在上海舉行。
來自不同領域的30多位信用管理專家和實務工作者圍繞人工智能在信用評分中的應用及其影響、人工智能驅動的個性化信用服務、人工智能在企業(yè)信用管理中的應用和人工智能與信用風險管理的未來發(fā)展趨勢四個主題展開研討和交流。上海市信用研究會會長、上海立信會計金融學院教授洪玫參加了論壇。論壇由諾力昂特種化學品全球信用經理曾馨主持。
此次青年學者論壇是“上海市社聯第十八屆(2024)學會學術活動月”項目。
北京市邦盛(上海)律師事務所上海辦公室主任李偉明律師表示，本次論壇聚焦“人工智能與企業(yè)信用風險管理”，這也是一個極具前瞻性和實踐意義的話題。隨著人工智能技術的快速發(fā)展，它已經在各個領域展現出巨大的潛力和價值。在信用風險管理領域，人工智能的應用不僅能夠提高信用風險管理的效率和準確性，還能夠更好地識別和防范風險。希望各位青年學者和實務工作者能夠充分利用這個平臺，分享經驗、交流思想、深化合作，共同推動人工智能與信用風險管理領域的發(fā)展。
在主題發(fā)言(一)：人工智能在信用評分中的應用及其影響環(huán)節(jié)，上海鼎沛信息科技有限公司總監(jiān)卞崢認為，本次聚焦人工智能在信用評估領域的應用。傳統(tǒng)信用評估有局限性，而人工智能帶來多源數據整合、實時監(jiān)測、減少主觀影響及適應復雜場景等機遇。具體應用于數據采集預處理、特征工程、模型構建訓練等環(huán)節(jié)。案例包括銀行、電商平臺及供應鏈金融平臺。但也面臨數據安全、模型解釋性、數據質量及模型穩(wěn)定性挑戰(zhàn)。未來，信用評估將更智能個性化、融合多模態(tài)數據、結合大模型技術并加強跨領域合作創(chuàng)新。
睿智科技(北京)科技有限公司分析咨詢總監(jiān)周穎認為，人工智能在評分卡技術中的應用與影響。首先，評分卡選擇傳統(tǒng)算法與人工智能算法的考量。針對不同數據級別選擇合適的算法至關重要、評分卡的可解釋性在金融機構也是重要考量因素。其次，通過將內部數據(如客戶的歷史交易記錄、信用評分等)與外部數據(如社交網絡信息、大數據分析結果等)進行結合，可以顯著提升評分卡的效果。最后，如何在金融機構的企業(yè)貸款審批過程中有效應用評分卡，以實現風險與通過率的平衡。
深信數據科技(上海)有限公司信用分析總監(jiān)周巖認為，通過運用人工智能技術，顯著提升了數據覆蓋面、數據質量、數據處理的效率以及數據的標準化水平，有效減輕了人力資源的壓力和手工操作的工作量。同時，人工智能技術的應用還增強了金融機構在壓力測試、情景分析和投資決策方面的能力，提高了工作效率，減少了數據錯誤，并為投資決策提供了強有力的支持。這些進步不僅優(yōu)化了金融行業(yè)的運作流程，還為避免潛在的投資風險和提升決策質量提供了堅實的技術基礎。
上海市聯合征信有限公司王小紅認為，當前數據領域呈現兩大顯著趨勢：首先，公共數據授權運營作為數據要素市場化配置的起點，正引領全社會數據開放共享的浪潮，促進數據資源的豐富供給。其次，隨著隱私保護意識的提升和法律法規(guī)的完善，數據應用日益規(guī)范，灰色市場逐步被清理。這些進展不僅保障了個人信息安全，也為數據產業(yè)的健康發(fā)展提供了堅實的基礎。
主題發(fā)言(二)：人工智能驅動的個性化信用服務中，佳信隆(上海)企業(yè)管理咨詢有限公司副總經理朱君認為，現階段信用行業(yè)的一些機構已在實踐中引入AI技術，主要使用在大數據分析、機器學習、智能挖掘、智能打分、實時監(jiān)測等方面。為信用業(yè)務的創(chuàng)新升級提供助力，有利于提高評級的準確性和實時性，幫助機構為投資者及市場提供更精準的信用服務。在一定程度上提高信用風險評估的準確性、實現應收賬款的實時監(jiān)控和管理并可以優(yōu)化調解策略，提高調解效果。今后AI將逐步賦能應收賬款綜合治理，建立基于大數據的信用風險管理體系，搭建智能化的應收賬款管理平臺。
蘭賽格財務高級經理丁紅立認為，集團公司22年通過招標對比上線了法國供應商提供的My DSO manager 人工智能信用管理系統(tǒng)。在客戶基礎數據管理，信用風險評價，自動化批量收款提醒，對賬，催款，以及商業(yè)糾紛記錄解決方面效率提升顯著。海量基礎數據足夠大的條件下，未來營運資金的動態(tài)測算會愈加精準。新的AI工具對于降低逾期率，加速資產周轉，提升公司營運效率方面提升顯著。人工智能時代，擁抱活用合適個性化AI系統(tǒng)，對公司營運資金安全性 流動性 收益性方面均能得到有效支持。
卓寶科技風控部主管劉曉玲認為，公司目前商賬占比總應收賬款10%，商票的追蹤目前處于半系統(tǒng)半人工的一個狀態(tài)，商票簽收到追蹤整個流程較為復雜，從收到商票需業(yè)務發(fā)起簽收流程、信控審核企業(yè)各項信息比如企業(yè)信用報告、票據網查詢承兌人是否有跳票記錄等、財務簽收入賬，商票追收較為被動，到期跳票、申請訴訟，追收過程不夠及時。未來公司的應收賬款，如能應用人工智能系統(tǒng)，能更及時有效的追收欠款，減少內耗提高效率，做好人工追收的成本管控。
威高血凈集團法務管理部經理胡偉峰認為，通過建立一個科學、合理的信用風險管理系統(tǒng)，對客戶的信用進行評級，實現合理授信。這一系統(tǒng)的建立，旨在避免低估高風險客戶的風險，降低應收賬款的風險；同時，也為了避免高估低風險客戶的風險，造成業(yè)務的不合理收縮。如何在合適的時機將人工智能技術嵌入到信用風險管理的系統(tǒng)中。期望通過這樣的技術整合，使客戶的信用評級和授信更加精準、合理。這不僅有助于控制風險，還能釋放低風險客戶的購買力，為業(yè)務增長提供空間，賦能業(yè)務發(fā)展。
主題發(fā)言(三)：人工智能在企業(yè)信用管理中的應用中，高柏(中國)企業(yè)管理咨詢有限公司業(yè)務發(fā)展部總經理凃庭華認為，從商賬追收的角度，人工智能在智能催收和智能質檢兩個方面的應用。智能機器人通過語音識別和自然語言處理技術，與客戶進行人機對話，具備催收的基本能力。尤其是在短賬齡，金額小的案件處理上，可以節(jié)省大量的人力和時間成本，并且能夠實時更新催收數據，為催收團隊提供全面的案件信息。在智能質檢方面，通過語音智能系統(tǒng)，將錄音和合規(guī)模型進行匹配，包含催收名義、第三方溝通類、態(tài)度類、投訴類型等模型、篩選出有風險的錄音，根據系統(tǒng)打分由人工再進行復檢判斷和跟進。從而有效管控投訴風險，保證合規(guī)作業(yè)。
盈科全球商賬管理法律服務中心主任方裊娜律師認為，從市場維度剖析，指出當下企業(yè)對應收賬款管理的需求越來越旺盛。專業(yè)的商賬管理機構，擁有豐富的行業(yè)數據，能夠為信用管理的建模、計算提供較大的參考價值。展望未來，堅信人工智能將為企業(yè)和金融機構在客戶資信調查、授信管理、合同管理、風控預警以及賬款回收等全流程信控管理中提供更加高效的解決方案，推動行業(yè)向更高水平發(fā)展。人工智能助力企業(yè)優(yōu)化信用管理，提升市場競爭力。
安華里達上海分公司大華區(qū)高級經理李佳佳認為，國家政策為AI在信用管理領域的發(fā)展提供了有利指導。作為行業(yè)先行者，積極探索AI與信用管理的創(chuàng)新融合。一是利用人工智能撰寫報告，二是使用文字和語音識別技術加速應收賬款催收工作。旨在提升信用管理行業(yè)運營效率與精確度，拓寬應用場景，全方位、深層次地完善信用管理行業(yè)的產業(yè)鏈。相信人工智能將在未來信用管理中發(fā)揮越來越重要的作用，推動信用管理向更加智能化、個性化和高效化的方向發(fā)展。
Sherwin信控經理許建輝認為，人工智能的核心優(yōu)勢在于通過機器學習算法和大數據分析，實時監(jiān)控和評估借款人的信用狀況。AI技術能夠從海量數據中提取有價值的信息，構建更精確的信用評分模型，提高信用風險評估的準確性。例如，基于深度學習的神經網絡模型可以處理非線性關系，提升信用風險評估的準確性。此外，AI還能結合社交媒體、新聞報道等非結構化數據，實時監(jiān)測企業(yè)的信用狀況，為風險管理提供有力支持。隨著技術的發(fā)展，人工智能在信用風險管理中的應用將更加廣泛和深入。
主題發(fā)言(四)：人工智能與信用風險管理的未來發(fā)展趨勢中，諾力昂特種化學品全球信用經理曾馨認為，人工智能在信用風險管理中的應用必然會對信用工作崗位產生深遠影響。一是工作效率提升：AI技術能夠自動化處理大量的數據分析和風險評估任務，使得信用經理可以將更多時間和精力投入到高價值的決策和策略制定中。二是技能需求變化：隨著AI的普及，數據分析、機器學習和AI工具的使用將成為新的關鍵技能。第三是決策支持增強：AI系統(tǒng)可以提供更精準的風險分析和預測，幫助信用經理做出更明智的決策。這意味著信用經理的角色將從數據處理者轉變?yōu)闆Q策的監(jiān)督者和執(zhí)行者，更多地依賴于AI提供的洞察力。
達邦媒體集團中國財務共享中心信用總監(jiān)章蕾認為，隨著科技的發(fā)展，人工智能已經影響到大家生活和工作的方方面面。對于我們信用管理來說，AI也已經進一步的改變了大家的工作方式和思考模式。公司每年都持續(xù)在對工作中簡單的重復性的、有邏輯性的工作做自動化的AI改善。我們歡迎AI也擁抱AI, 但是在實際使用的過程中還是需要結合自己的工作性質和特性來設置系統(tǒng)配置以適應我們真實的工作模型和環(huán)境。
長三角投資(上海)有限公司戰(zhàn)略管理部總經理、高級經濟師葉繼濤認為面臨新形勢和新要求。一是人工智能技術將大大減輕信用風險管理各環(huán)節(jié)重復勞動的工作強度，替代部分人工崗位。二是將催生打破各省市、各行業(yè)、各主體信息孤島的語料庫(信用數據和文本)等信用風險管理基礎設施，為信用風險管理專業(yè)大模型的發(fā)展夯實基礎。三是將催生風險管理專業(yè)大模型的開發(fā)和應用，大大提高政府、銀行、企業(yè)等各類主體信用風險管理的決策效率，降低運營成本和風險損失。
上海市信用研究會會長、上海立信會計金融學院教授洪玫總結表示，人工智能通過改善數據處理、提升預測能力、增加透明度、公允性以及優(yōu)化流程，正在深刻改變信用風險管理的方式。人工智能通過提供更快、更精準和更高效的分析和決策幫助企業(yè)實現信用管理的目的。此次青年學者論壇為不同領域從事信用管理的專家和實務界的青年學者提供良好的學術交流平臺，主題發(fā)言不僅有豐富的實踐案例分享，也有學術的前沿理論探討；交流提問環(huán)節(jié)與會者積極互動、分享實踐經驗、激發(fā)思考，共同探討人工智能在未來信用風險管理領域的應用前景和未來發(fā)展方向。(完)
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編輯：許婧
