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启信宝企业版知识图谱:用好这15种关系图谱,金融风控质效双升!

来源:启信宝企业数据服务 作者:启信宝企业版 发布日期:2021/10/18 14:54:26

金融风控,面临着信息过载与信息稀缺的双重困境。一方面,由于系统、数据等的孤立,普遍存在信息孤岛,很难获取高质量的信息或者容易产生信息不一致、不完整、片面化,而风控的复杂性又要求对多维度信息的系统性采集、整体性分析;另一方面,来自各外部渠道、各业务条线中的信息庞杂,很难进行数据的真实性、有效性判断,更难对大量数据进行规模化处理,挖掘数据的内在联系。


金融领域数据是典型的具有”4V”特征的大数据(海量Volume、多结构多维度Variety、价值巨大Value、及时性要求Velocity)。知识图谱,可以通过可视化技术,挖掘、分析、构建、绘制和显示大数据之间的相互联系,很好地解决金融数据应用的难点。

合合信息启信宝企业版深耕知识图谱领域10多年,面向银行、证券、保险、融资租赁、供应链金融平台等机构的风控需求,推出了多种关系图谱,这些关系图谱多方位地展示了企业与自然人的投资、任职、担保、诉讼、上下游、疑似等关系,在泛金融企业的授信、投资、反洗钱、反欺诈、尽职调查、监控预警等风控场景中都有重要应用。

关系图谱怎么用?在哪个风控环节应该重点关注什么图谱?本文将详细解答这些问题。

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01股权穿透

基于大数据计算,精确分析企业背后的股权结构,清晰展示披露至自然人、法人层级的企业全部合伙人情况。
应用场景:贷前准入调查通过股权穿透了解目标客户的最终出资人及其股份占比,层层穿透,无限穿透,厘清股权结构,评估客户资本实力和股东背景。

02控制人关系/疑似实际控制人关系
通过直接持有公司的股份或者通过投资关系、协议等情况,能够对股东大会的决议产生重大影响或能够实际支配公司决策的人。
应用场景:实际控制人识别企业法人不等于实际控制人,控股股东也不一定是实际控制人。实际控制人拥有公司的控制权,可以对公司的生产经营、投资借款、利润分配等重大事项产生重大影响。识别实控人不仅是反洗钱、反恐怖融资、反金融欺诈的基础,也是审查实控人是否操纵关联交易、同业竞争的前提条件。合合信息启信宝企业版还可以通过自定义设置的股比层级数,深度挖掘疑似实控人,准确找到层层面纱后的“幕后老板”。

03受益所有人关系
对所得或所得据以产生的权利或财产具有所有权和支配权的人。
应用场景:反洗钱

在今年6月1日公示的《反洗钱法修订草案》新增规定:公司、企业等市场主体应当通过市场监督管理部门有关信息系统报送受益所有人信息。这一规定一定程度上借鉴了欧美国家的实践,但是“受益所有人”的识别中存在大量的公司法相关的技术性问题,即使是市场主体自身的工作人员也不一定能够准确识别和报告企业的“受益所有人”。合合信息启信宝企业版照《中国人民银行关于加强反洗钱客户身份识别有关工作的通知(银发[2017]235号)》中对受益所有人的规定,能自动识别并输出企业收益所有人,并提供判断原因和路径,助力金融机构反洗钱合规。


04关联方认定
根据上交所、深交所、企业会计准则中对关联方的认定规则,计算得出企业关联方关系。

应用场景:关联风险识别金融机构通过识别企业关联方,可进一步识别企业关联交易,防止企业通过关联交易虚增销售收入与利润,“优化”财报,防止股东高管通过关联交易利益输送、以权谋私;可进一步识别关联方互相担保的情况,控制授信风险。

05集团关系
利用全量工商股权数据,结合《大额风险暴露管理办法》关联客户识别方法进行建模,深入挖掘企业间的股权投资关系,分析企业集团派系。


应用场景:集团客户统一授信对集团客户统一授信额度,集团家谱内的所有企业共享授信额度,防止成员企业游离于集团授信之外,以导致多头重复授信、过度授信,风险敞口扩大。
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06交易关系
结合客户内部交易数据,通过挖掘分析所有的企业交易数据信息,最终得到行内企业交易关系。
应用场景:大额可疑交易监测(反洗钱)《金融机构大额交易和可疑交易报告管理办法》规定金融机构需要建立大额和可疑交易报告制度,对数额达到一定标准的交易,或有合理理由怀疑与洗钱、恐怖融资等犯罪活动相关的交易,应当及时向中国反洗钱监测分析中心报送。交易关系图谱可以帮助金融机构对客户交易的资金来源、金额、频率、流向、性质等做更有效的监测,辅助风控人员分析识别大额可疑交易。

07担保关系
通过挖掘企业担保数据信息(包括人行征信),最终计算出行内企业担保关系。
应用场景:贷中担保风险排查担保链、担保圈而引发的信用风险,在全国频繁发生。互保、循环担保、交叉担保等关系复杂,往往导致担保虚化。信贷风险会通过担保链条在担保圈内循环、传递、放大,一旦某个链条断裂,可能引发多米诺骨牌效应,传染性强、化解难度大,甚至引发区域性金融风险。合合信息担保关系图谱,挖掘层层担保关系,识别担保链、担保圈、互保等特殊担保关系,协助金融机构审慎评估信贷风险,规避因担保圈链导致的实际上担保不足。

08疑似关系
提取各类疑似数据维度共同特征,并将特征内容计算关联,输出呈现企业间的隐性关系内容。
应用场景:加强型尽职调查对高风险地区客户,或商业信息不透明的客户进行加强型尽职调查时,需要深度挖掘背后可能存在的各项关系,不放过“蛛丝马迹”。合合信息通过相同裁判文书、专利、电话号码、邮箱、域名等特征,提供疑似存在关系的企业图谱,为加强型尽职调查提供更多线索。

09人员图谱
基于工商信息计算,挖掘展示自然人担任法人、高管、股东和历史相关的法人、高管、股东,以及控股的企业。




应用场景:关键人员尽职调查对企业客户进行尽职调查时,还需要对法人、股东、高管等关键人员进行尽职调查,通过合合信息启信宝企业版人员图谱准确识别企业关键人员,并查询到关键人员正在担任及历史担任法人、高管、股东的信息,重点关注董监高对外投资情况。可进一步排查关键人员是否有正在进行的可能对企业有影响的诉讼、仲裁或其他法律程序;是否曾有过破产、犯罪、欺诈、不当商业行为等。

10诉讼关系
利用全量的司法诉讼数据包括立案信息、开庭公告、法院公告和裁判文书等信息挖掘而出企业司法诉讼关系。
应用场景:贷前风险识别了解客户的司法涉诉风险,可进一步了解企业的被告、原告身份,涉诉金额,避免因败诉赔款等导致偿还能力不足,造成不良贷款。
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11事件关系
根据企业的新闻动态及舆情数据,计算出企业之间的事件关系,输出负面指数高,近6个月内的14类舆情关系。

应用场景:贷后风险预警通过对重大负面舆情如:高管违法、产品不合格、侵权抄袭、违法违规、司法纠纷等信息的追踪与整合分析,动态评估客户风险,贷后风险及时预警处理。


12上下游关系与竞争对手关系
通过供应商公告、招标、投标、中标信息等数据挖掘,展现企业与上游供应商、下游客户、竞争对手的关系。

应用场景:供应链金融、授信尽职调查可应用于供应链金融平台基于核心企业上下游关系的营销拓客、授信审核、风险传导。也可在授信尽职调查中,通过上下游与竞争对手关系,了解客户所处的市场、行业与产品竞争力,结合非财务因素评估客户授信额度。

13企业链图
根据企业工商、司法信息,计算出企业的股东、高管、对外投资、司法案件等信息,形成企业全景概览。
应用场景:授信审核一致性校验通过企业链图,360度全景透视企业关系,识别多种维度的关联关系及潜在风险,协助判定集团派系,对授信材料进行一致性校验审核。


14企业关系图
结合人员的投资任职关系、企业的投资关系数据计算得出跟目标企业有关联的企业或自然人。

应用场景:贷后风险传导排查贷后如果发生一家企业违约,与它相关联的企业可能也会发生违约,这是典型的因果性信贷风险传染。通过企业关系图,可以在贷后风险发生时及时排查风险可能传导到的有贷户,提前预警,防止大型企业信贷违约后引发大范围、多主体的违约。


15找关系
基于投资关系、任职关系等多类企业关系进行关联,提取组与组之间的人与人、人与企业、企业与企业之间的关系。
应用场景:隐性关联关系排查隐性关联,是企业之间一种表面上不显露关联关系而实际上隐含有投资关系或在经营决策、资金调度或生产活动上存在控制或影响关系的关联方式。信贷风险管理中,隐性的关联风险由于关联性隐蔽、刻意被遮掩,往往很难识别,且涉及到一对多、多对多的排查,排查效率很低。金融机构通过合合信息启信宝企业版“找关系”功能,可批量添加企业或人名,快速获取目标企业、自然人之间基于任职、投资、疑似、上下游关系构建出来的关系图谱,呈现多种关联路径,深度挖掘隐性关联关系。


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