参赛单位：重庆银行股份有限公司

案例名称：风铃智评产业慧链系统

案例简介：

“风铃智评-产业慧链”系统围绕当前银行面临的产业拓展与行业风控的痛点，基于大数据、人工智能、NLP等技术，在整合内外部产业及企业数据的基础上，从产业链挖掘、行业风险识别、区域经济获客的角度，分析特定行业及区域内企业的风险特征及竞争实力，及时研判企业所处行业的景气度变化及发展趋势，辅助业务人员提前评估外部环境对授信政策、营销策略以及授信企业的影响，提高银行应对行业变化的响应能力。

创新技术/模式应用：

1、人工智能技术

在产业景气度分析与行业风险防控领域，当前，银行仍然主要依靠业务人员主观经验和人为分析等方式进行风险管控。“风铃智评-产业慧链”系统基于多线性回归算法和半监督机器学习技术，综合分析行业内大量企业财务状况、宏观经济指标、行业舆情走向等多维数据，结合业务专家经验，量化不同行业景气度指数，并结合产业链上下游关系，推导出产业链内上下游行业风险传导的相关性，以提前预判行业景气走向和风险状况，颠覆传统的事后风险管控模式。

应用逻辑：

（1）景气度指数为行业一致性指数，系统基于行业内大量龙头企业的财务指标数据、行业宏观经济指标数据和行业舆情走向数据，进行半监督模型的数据特征分析和维度设计，同时结合多线性回归算法，对企业财务指数、宏观经济指数和舆情情绪指数分配相应的权重比例，并根据行业现状不断调优权重，迭代行业景气指数。

（2）利用知识图谱技术，结合专家经验，刻画出产业链上下游关系，并将行业景气指数挂钩于产业链的上下游行业节点中，通过半监督机器学习算法对大量行业样本的学习和分析，判断出产业链内不同上下游行业节点的正负相关性，并以此推导产业链景气度的上下游传导。

2、大数据及NLP技术

由于行业/企业数据量较大、数据来源分散、数据变化较快等特点，传统依赖人工收集和分析外部数据的模式已经不能满足当前银行业务拓展和风险防控的即时性要求。为了提升企业信息获取的时效性和风险防控的及时性，系统基于大数据及NLP技术，对行业/企业内外部数据进行实时获取、分析与解读，及时获取行业/企业的营销商机与风险信号。

应用逻辑：系统以资讯标签体系为基础，通过自然语言处理技术（NLP）实时地对新闻进行机器阅读和语义分析；从新闻中发现公司、事件、产品、行业等实体标签，实时地从新闻中获取企业信息和行业数据；同时，在新闻分析过程中解决了公司名称歧义消歧，行业产品歧义消歧等技术难点。

项目效果评估：

“风铃智评-产业慧链”系统改变了传统以人工调查与分析为主的业务拓展与风险管理模式，采用先进的人工智能、大数据及NLP技术，帮助银行业务人员绘制企业客户的行业画像和风险视图，及时捕捉并预警行业及外部市场风险的；同时，通过深入跟踪并动态分析行业现状和景气特征，及时发现行业内企业商机和营销线索，指导银行行业授信政策、产品规划及营销策略的及时调整，帮助银行提高业务拓展和风险防控的精准有效。

1、产业风控：

（1）聚合企业财务数据、产业政策规划、宏观经济指标，从行业财务波动、政府政策导向、行业竞争格局等角度实现对企业所处行业的基本面分析；

（2）搭建产业链图谱，理清产业中上下游及其对应企业间的关系结构，结合上中下游公开市场数据，分析上下游行业营利水平、市场供需、代表性企业规模、行业景气度等情况，为授信客户的产业地位分析、行业风险评估、以及优质供应链客户的挖掘提供分析基准；

（3）实时监控行业新闻舆情、司法诉讼、经济/财务指标异动、债券违约等信息，实现行业风险预警。

2、产业获客：

（1）挖掘银行经营范围内的支柱产业，定位产业链企业分布，并按照龙头企业、高新资质企业、园区企业、核心供应链企业、中小企业等进行企业分层分析，多层次挖掘支柱产业内企业商机，为银行业务拓展提供营销线索；

（2）基于成渝双城经济圈发展规划，挖掘成渝双城互补产业、一带一路优势产业、战略新兴产业等成渝一体化发展的产业链，定位该类产业链内企业分布分层，获取成渝双城企业清单，并为其提供金融服务，助力成渝双城产业经济发展；

（3）基于碳中和规划，梳理挖掘碳中和产业链，从碳源头、碳应用、碳排放三个维度出发，梳理不同行业碳排数据、定位高低碳行业、挖掘绿色新兴产业，以此为抓手，定位产业内企业分布分层，获取碳中和企业清单，并为其提供金融服务，为国家实现碳达峰碳中和目标贡献一份力量。

项目牵头人：

熊艳

重庆银行互联网金融部风控中心产品经理

项目团队成员：

熊艳、王静、龚沁迪

责任编辑：方杰