引言

2024年，持续“向新而行”的一年。《求是》杂志发表习近平总书记重要文章《发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点》，强调“必须继续做好创新这篇大文章，推动新质生产力加快发展。”中电建商业保理有限公司（以下简称电建保理公司）作为依托并服务于电建集团产业链上下游的金融机构，自成立之初，就将自身发展同担当国家使命、服务集团战略高度结合，打造特色的产业生态综合金融服务体系，以“保理+数智”优势构建供应链金融共享服务平台，主动服务和融入新发展格局，着力推动电建集团高质量发展。

在集团多元业态经营的产业背景下，在信息科技赋能供应链金融的应用环境中，在金融产品高敏捷性的竞争态势中，核心企业商业保理公司为供应链金融提供便利与效率的同时，也面临着新的风险管理挑战。电建保理公司在金融科技背景下持续创新、实践供应链金融的风险控制机制，为做好流动性支持和资源配置服务奠定了基础。

一、商业保理公司风险管理的聚焦点

尽管作为核心企业的商业保理公司在信用风险管控方面具有天然的比较优势，而保理业务模式的风险形成机理复杂且多元，内在地包含了信用风险、操作风险和市场风险，不同类型的风险之间相互影响，传递放大的可能性客观存在。聚焦于商业保理公司主要风险形成的机理，有利于建立匹配的风控解决方案。

偿付责任主体（买方或有追索保理的卖方）的信用风险，财务困境或支付意愿下降将导致保理公司资金回笼困难。在保前审核中，聚焦于主体授信的科学评测和融资额度的动态监控。

核心企业的信用状况是支撑供应链金融业务体系的基石，一旦核心企业出现信用危机或财务状况恶化，保理公司风控管理不仅会丧失比较优势，可能出现“劣币驱逐良币”的恶性循环。

操作风险涉及融资的整个生命周期。客户的欺诈行为、信息不准确、流程管理不到位、底层贸易潜在的合同纠纷，抵质押物的瑕疵等，保理合同参与者任一方的行为都能对整个交易构成风险，引发法律和信用问题。

池保理融资模式可集合多个供应商的应收账款来分散单一交易的风险，但这种模式下，即使通过一定程度的标准化来控制审查成本，但也因为变量太多，对管理和操作的复杂性提出挑战。

除了系统性的市场利率震荡影响之外，在前述风险的叠加影响下，保理公司的资金回收受到威胁，其流动性、盈利能力以及资本市场议价能力被削弱，导致市场风险。

二、保理公司的智能化风险防范策略

在金融科技背景下，电建保理公司为了匹配供应链金融的风险管理特点，持续进行风控管理策略的优化升级，确保体系、流程、模型以及数据与业务需求和技术发展同步。

构建3×2风险控制体系

以保前、保中、保后三个风险管理模块作为流程维度，以数字化风控和专家审核两类判断作为决策维度，经纬交错建立3×2风险控制体系。风险合规部门部署执行方案，以智能风控系统、专家库为支撑，业务部门履行风控主体责任，强化中台风险合规管理职责，统一构建模型监测、风险研判、预警防控、问题处置的风险防控闭环。

打造全生命周期系统风控流程

整合制度流程、外部数据、业务资料、评审纪要等信息，依托OCR、NLP等技术，实现客户风险的信用评级、主体授信、额度测算、合规筛查、风险监控的闭环管理。覆盖保前分析、保中决策和保后预警等融资周期各环节。运用大数据技术，系统地从多维度收集和处理企业、业务、行为信息，加强对供应链风险的防范。

建立智能风控流程

智能风控进一步提高供应链金融的安全性与效率。引入机器学习技术对海量交易的结构化数据进行识别，持续优化审核模型，通过不断学习新的数据模式来提高风险识别精度，实施自动化审批。依拖数据仓库，实现合同与操作的智能衔接，保理公司后台能够自动执行合同条款，减少人为操作的延误和错误。多渠道收集内外部信息，提升发现、识别、判断风险的能力，运用大数据分析还原风险隐患，降低发现问题的成本，扩大风险防控覆盖范围，提高风险预警的精度。

三、智慧风控体系的实践

电建保理公司利用大数据技术加强对供应链金融风险的预测、评估与防控，提高整体信贷管理的科学性与前瞻性。目前已将数字化的信用评级模型、授信额度管理模型、反欺诈模型、业务风险识别模型、风险定价控制模型以及保后风险跟踪模型部署在平台，在保前、保中、保后的关键流程中，建立数字化风控中枢，确保风险管理策略的时效性和准确性。

主体信用评级模型

通过数据舱库集成企业的财务数据、行为数据、信用数据、行业数据等关键信息，导入分级嵌套的评分卡模型，映射至不同的信用等级，从而量化企业的信用状况和偿债能力。基于动态数据的信用评级模型，能够达成动态更新机制，进而反映信用主体最新的还款能力和还款意愿。

授信额度管理模型

在模型内分别设计应收账款额度、授信额度覆盖以及产品分类统计等计算模块，以主体信用评级结果为基础，结合通过OCR等技术提取项目资料的结构化数据和财务数据，实现保前审批决策、保中和保后的额度监控以及预警。

反欺诈模型

反欺诈模型作为风险审核以及风险预警的强规则，贯穿客户管理和业务管理的全周期。平台以接口的形式获取第三方企业商业信用信息、财税大数据、金融机构信息，在流程中验证客户信息真实性，提示异常行为，根据规则予以拒绝退回或修正。

业务风险识别模型

保理业务风险识别是围绕底层贸易背景、主体资格、还款意愿的“三真”判断而设计。智能化决策是业务风险识别的重要组成部分，是专家评审的辅助，可以有效提升工作效率和精准度。应用NLP自然语言处理技术来解决图像资料中关键要素识别的问题，从大规模的数据中学习模型，逐渐减少对人工标注数据的依赖。

风险定价控制模型

公司的定价管理部门，结合监管政策、综合运营成本、产品类型、产品要素设计定价规则和价格浮动机制。平台通过定价控制模块，在各产品条线配置价格监控管理模型，确保业务定价处于规则的上线与底线之间。

保后风险跟踪模型

持续丰富企业信息数据来源，通过跨部门信息共享和外部数据接入，建立起企业主体风险信息全景图，实现整体把控。电建保理公司在成功接入人民银行征信系统后，模型的数据价值更具权威性。

四、结语

智慧风控体系的构建已成为供应链金融业务不可或缺的组成部分。未来将持续进行模型优化迭代，定期跟踪模型判断的准确率，不断创新模型思路，完善模型条件，优化业务策略。从管理的角度，完善模型准入与退出机制，对各类模型建立全生命周期管理模式。

值得一提的是，电建保理公司风险防范机制的优化、风险模型的智能化建设与应用，是多部门推动和参与的成果，业务部门、风控部门、信息研发团队都从不同的视野、渠道分析需求和痛点，贡献了行之有效的管理建议，并对成果的验证和应用提出优化。通过科技赋能，提升数据挖掘、分析和应用的能力，在风险监控全流程发挥新质生产力的重大作用。