用人工智能方法解决动产和权利担保重复登记的风险预警

申志华  上海聚均科技有限公司首席大数据官/CDO

一、中登网介绍

供应链金融市场潜力非常巨大，监管和中央要求金融机构提高对实体企业，尤其是中小企业的信贷投放和服务的力度。2020年全国对公信贷业务投放约108万亿，规模巨大。除了基于担保和抵押的传统模式信贷投放之外，金融机构也同时加强了对中小企业基于应收账款、设备的融资力度。以应收账款融资为例，截止2019年，规模以上工业企业形成的应收账款总额达17万亿，供应链信贷资产占比约12%，在整个对公的信贷规模中占比不到2%，挖掘潜力巨大。

传统的对公信贷业务尚未深入到供应链产供销各个交易环节，而以财务报表评价、核心资产抵押、有效的第三方担保人为基础，主要要依靠授信企业主体做出信贷决策。应收账款融资、设备融资普遍面临风险高、操作成本高、技术难度大，缺乏担保抵押措施的难点。随着新技术的不断进步和成熟，对公信贷也面临数字化转型的机会，能够真正解决中小企业因缺乏担保和抵押物而产生的融资难、融资贵的问题。

中央高度非常重视以动产和权利担保的供应链融资业务，近两年在金融基础设施建设方面进行了整合。从2021年1月1日起，国务院要求把两个动产融资的登记平台进行了整合，一登记平台是人民银行下属的动产和权利担保统一登记系统，另一个平台是市场监管部门下的登记平台，两者整合为人民银行管控的动产和权利担保统一系统，简称为中登网。中登网共包含12种动产和权利担保类型，其中应收账款、保理和融资租赁占比最大。

图1  人民银行动产融资统一登记公示系统（即“中登网”）

中登网作为金融基础设施的重要组成部分，其提供的服务对解决中小企业融资服务意义重大。首先，中登网提供了统一的动产登记查询场所。经过多年发展，我们在房产抵押登记已经形成了相对标准化、统一化的操作流程。房产是否存在重复抵押，只需通过房管局就可以进行查询。但是中登网出现之前，动产质押登记并未有统一的登记查询场所，由此出现了很多重复抵押的情况，金融机构基于应收账款融资、设备融资的权益得不到有效保护，阻碍了这类融资业务的发展。金融机构缺乏有效技术手段及时发现应收账款、设备重复抵质押情况，出现底层资产“一女二嫁”、“一女多嫁”的情况，产生了信贷风险，甚至风险暴雷。一旦债务人发生违约，已经登记的抵押权人拥有优先受偿权；金融机构获取动产和权力担保证明只能表明抵押权成立，未经登记的金融机构的权益无法受到有效保护。金融机构及时对融资的底层资产进行中登网的登记，降低了信贷投放风险，保障了权益，促进了金融机构更放心地对中小企业的动产进行融资，更好地服务实体经济，尤其是服务好广大的中小企业。

从2020年1月人民银行征信中心的动产融资登记的系统进行整合以后，注册数量明显增加。从去年每月新增四、五十家，到现在每月新增500家，月均新增登记从18万笔增加到30万笔，数量稳步上升。在12种动产和权力担保类型中，应收账款（质押和转账）和融资租赁两类业务占比最大，约85%左右。2021年上半年起中登网的登记笔数增长迅速。预计随着国家相关基础建设完成，将有更多的金融机构进行应收账款、动产权利担保中登登记，查询笔数也会预计出现指数级的增长。

二、中登网遇到的问题

中登网目前面临挑战是底层资产信息尚为标准化。众所周知房产是标准的，有街号、楼号、房间号、土地证号、建筑面积等标准化的要素信息，可以通过关键信息如地址和房产证号能很快查到该房产。但中登网目前还是尚未完全结构化的大数据仓库，储存了各种类型的动产和权利证明。应收账款和租赁设备是完全不同的资产。应收账款在不同行业的具体形式也不一样，尚未形成统一规范。应收账款里可能关联各式单据。例如一家医药公司销售药物给医院产生的应收账款，一个亿的应收账款里有几千笔甚至上万笔，每一笔都有发票号、货品名称、金额，可能一笔金额只有几百元。债务方也是很多不同医院，场景复杂，无法像房产形成标准化。设机器备也面临相同的难题，如X光机、核磁共振、冷柜、挖掘机、起重机等等，标准、型号、厂商都不相同，无法形成统一的标准。

现在中登网采取的解决方案是把这些信息堆砌在一起，存在不同的格式和形式，各种附件都可以上传。所以我们看到有些登记的附件非常多，以PDF和图片的格式存在，并没有形成结构化、可解析的数据。

中登记目前服务的着力点是在产生资产重复抵押的纠纷的时候，人民银行可以出具证明哪家金融机构曾经在什么时间进行了登记。具体该证明如何解释，是否与另外一家金融机构存在重复登记，需要到法庭上处理。在中登网的层面只做信息的登记和保管的职能，这就导致金融机构登记容易，查重麻烦。如果一笔应收账款登记有50页的证明资料，只需作为附件上传，但是查询附件内容困难；如果一笔应收账款包含1万张发票，要查这1万张发票关联的应收账款，在中登网是否重复登记，比如说发票号是否一样？发票开具的医院名称是否一样？是不是销售某货品的应收账款？如果这些信息全部需要人工查找，查询繁琐，时间成本高，容易出错。所以金融机构使用中登网的痛点首先是投入成本高，其次是登记附件多、格式多样、查询繁琐，导致时效性低，放款时效跟不上。此外还有贷后预警，一笔应收账款融资放款后，如果其他人基于该应收账款重复发起融资申请，是否能够主动的报警？目前阶段这是无法做到的。中登网目前只解决了登记权利和法律保护的问题，但高效使用、筛选、排查潜在预警还没有得到有效的解决。

三、解决方法

针对上述问题，我们提出了AI技术解决方案，对非结构化的文本进行数字化解析，实现中登网信息的数字化。这个方案有点类似于停车场的车牌号识别，停车场使用AI技术对车牌号实现了数字化的提取，这样车辆进出能够实现自动化的缴费和管理。车牌的识别相对比较简单，车牌号通常只有几位数。但中登网数字化的解决方案是更强大的AI解析引擎，实现整个登记表和附件的全部解析。如果一个文件大概有5000页纸，将5000页文件转化成数字格式，就需要支持批量的和多维度的数字化和搜索引擎，实现秒级返回搜索结果，大大提高了查询的效率，而且能够进行主动监测和预警。

以一个我们与某银行合作供应链金融业务案例为例来进行介绍。某银行要对下游的某家公司的应收账款发票进行融资。对企业来说，应收账款要进行盘活，需要向银行申请将4000笔应收账款抵押进行融资。在授信审批的过程中，银行查到该家企业在中登网有530个登记，6000多页文件。在没有AI技术支持的情况下，银行需要10名员工花两天的时间来人工排查，再对照作为基础债权的4000笔的应收账款关联的发票号，来确认发票是否有重复登记。这个工作量是很大的。银行如果用抽样的方式，就无法保证全部资产不存在重复登风险。反观AI技术解决方案就可以进行全量扫描。使用AI技术只需一名操作人员，15分钟就能够对全部的发票进行批量的验核。在该案例中，核验结果发现其中有1200张的发票已被登记过，于是银行就发现了该应收账款单据里有1200张已经被重复登记，涉及金额达1800多万元。银行于是要求企业替换发票，及时规避了信贷投放的风险。

很多企业的信息化程度并不高，应收账款管理不够规范，经常会出现应收账款被重复质押的情况。银行如果有一个很好的工具来进行核验，就能够帮助银行规避重复质押带来的风险。

对设备融资的查重处理类似。设备一般都有型号，型号类似于车辆的机器号，一般一笔包含个位数或者十几辆设备，查起来更快一些。目前痛点比较明显的仍是应收账款，因为底层资产的笔数更多。

AI技术具体是怎么解决痛点的？我们主要运用 AI的OCR引擎对文档进行数字解析。这对 OCR引擎的精度要求非常高，需要能够解析出来。随着 AI技术的成熟，已经实现了比较高的准确率，而且AI技术引擎能反馈识别的概率（或叫置信度），金融机构可根据实际情况来灵活设定识别的阈值及置信区间。识别完以后要进行数字化，数字化过程耗时较长，一份文件解析耗时几分钟到十几分钟不等，取决于文件的数量。解析完成后形成数字化的数据库，支持搜索查询。查询成本非常低。目前我们的AI搜索引擎支持根据发票号、租赁编号进行大规模、批量的、多维度的搜索。除搜索外还支持快速定位，支持定位到某份文件，具体到某一页和某一行。这些功能实际对风险锁定很有用，能够迅速地找到关键字。综上，AI技术基本上可以覆盖预警全流程，不仅应收账款，动产设备也能查；不仅贷前审批，贷中放款阶段能够迅速查找，在贷后预警方面能够进行批量的查询和预警。中登网目前开发接口和金融机构直接的对接，文件下载后利用我们研发的AI引擎后能够高效解决风险排查问题。

这个解决方案带来的效率提升是很大的。以医药行业的文件为例，医药行业有很多应收账款，76%以内的企业数字化耗时不超过7分钟，91%的企业耗时不超过20分钟，大概1页耗时4秒，100页大概耗时7分钟。使用AI技术后实现秒级查询，300人查询一个关键词，5秒钟能够查询2000页。如果关键字是发票号，100人同时查2000页大概耗时1分钟。随着AI技术的运算效率进一步的提高，查重效率还可以进一步提升。

总而言之，传统意义上讲，大数据风控模型对零售和普惠业务的风控效率有很大的提升作用。但本文讲的案例说明AI技术对公司和中小企业业务的风险管理也同样有着很大的价值和潜力。相信随着数字化技术的不断成熟完善，AI在对公业务也将有非常广阔的应用前景。

整理人：梁丹辉、庄明晗

责任编辑：傅泽天

来源：TGES2021（第十七届）中国金融风险经理年度总论坛：对公业务与企业融资风险管理（11月）