AIGC 在跨境供应链金融风控场景的应用与实践

据海关统计，2024年前10个月，我国货物贸易进出口总值36.02万亿元人民币，同比增长5.2%。其中，出口20.8万亿元，增长6.7%；而根据最新的新闻，英国订单融资的独角兽企业 Stenn 因为欺诈和风控的问题已经进入破产管理程序。所以随着跨境贸易规模的不断扩大，供应链融资的规模在不断增加，供应链金融的风控已经成为各家供应链金融公司的关键挑战之一，如果未能解决好风控准确度和效率的问题，Stenn 的前车之鉴同样可能发生在其他金融企业身上。传统风控流程费时费力，而近年来兴起的生成式人工智能（AIGC）技术为提高风控质量和效率提供了新的可能性。本文将结合跨境供应链金融场景，深入探讨如何利用 AIGC 提升风控效率、改善信用评估并降低风险成本。

一、跨境供应链金融风控的关键挑战

跨境金融风控包含多维度的风险分析，主要涉及：

信用风险
- 供应商信用不稳定，可能导致违约或延迟付款。
- 缺乏实时数据支持，风险评估滞后。
操作风险
- 数据量庞大但分散，人工处理效率低且易出错。
合规风险
- 跨境交易涉及不同国家和地区的监管要求，需确保数据透明合规。

传统方法虽然有效，但明显存在局限性，风控的效率和质量都亟待提升，急需自动化与智能化升级。AIGC 代表了决策能力的提升，类比自动驾驶，虽然通过大模型没有办法在初期就达到很高的准确率，但是通过这项技术辅助决策完全有机会在短期内实现，最终是否能达成 L3 甚至更高的水准，一方面需要不断打磨自身业务流程和大模型结合的能力，另一方面只要持续跟进，随着大模型水平的上升，有些现在不能解决或者不好解决的问题也会迎刃而解。

二、AIGC 在跨境供应链风控中的应用

借助 AIGC 技术，有机会显著提升风控报告的效率与精准度。下图为 AIGC 介入后的主要风控流程：

AIGC 在整个流程中可能的应用场景如下，这里抛砖引玉，大家可以在评论区给出更多可能的应用场景：

1. 数据收集与整合

借助大模型可以快速处理不同来源的非标数据，并实时检测数据质量，例如：

对所有涉及到非标格式的字段转换为标准格式的字段。
智能检测数据是否准确真实，并输出数据可能存在的异常点和冲突，比如表头变动校验。

2. 风控评分自动化

AIGC算法可基于评分规则自动计算信用评分，例如：

库存分析：基于库存天数及库存量，给予评分（如“185单位库存=20分”）。
取消率与延迟率：自动计算指标（如“365天取消率=0.0893”），并按规则评分。

3. 风险预测与建议生成

AIGC能够基于历史数据预测未来风险，并提供量化建议，例如：

如果某供应商库存异常高，AIGC 可以预测潜在积压风险，并建议调整授信额度。
对于高取消率的供应商，生成详细的风险评估与改进建议。

4. 客户知识库

基于客户提供的材料以及市场上的公开信息，通过 RAG 的能力构建客户的知识库，例如：

根据提问生成或者关联数据报表。比如客户今天能融资的额度是多少？回复的时候可以把自动生成的报表或者现有的报表链接提供给用户。
对现有客户材料做信息流和文件的总结，并找出其中可能存在风险点和相互冲突的地方。
收集用户的问题，评估系统回复的结果，进一步对回复结果做优化。

5. 供应商和买方舆情和风险监控

基于搜索引擎的结果，评估供应商和买方有没有发生可能影响还款能力的关键事件，例如：

通过 Google 等搜索引擎搜索供应商或者买方的新闻，通过大模型评估正负面消息的情况。
通过大模型总结客户最近一周的风险情况，将高风险的供应商和买方发送给相关同事评估。

三、AIGC赋能供应链金融的核心优势

1. 提高效率

传统风控报告撰写需要数天甚至数周，AIGC只需数分钟即可完成。

2. 数据驱动决策

通过实时数据分析，可快速应对市场变化，降低信用风险。

3. 降低成本

自动化工具减少人工干预，节省运营成本。

4. 个性化服务

根据客户的独特需求生成定制化风控报告，如果同时提供中英文的版本，提高服务满意度。

四、AIGC 的实际成效

基于 AIGC 生成的风控报告，目前在以下几个方面取得了显著成效：

风控效率提升：处理时间特别是风控报告的输出时间减少 80% 以上。
客户满意度提升：客户对报告透明度、响应速度和建议质量反馈积极。

五、未来展望

未来，AIGC 在跨境供应链金融领域的潜力将继续扩大。通过引入 RAG 的能力、实时数据采集和实时报表自动生成，AIGC 与供应链金融的结合将更紧密，从而进一步提升公司的产品竞争力。

六、结语

通过 AIGC 技术，在跨境供应链金融风控中有机会实现效率与质量的双重提升。未来，随着技术的持续发展和投入，供应链金融的风险管理能力将进一步提高，为客户提供更加精准、高效的金融服务。