监管科技案例报告：数行科技.pdf

监 管 科 技 案 例 报 告 数 行 科 技 0 智 能 财 务 反 欺 诈 和 风 险 分 析 服 务 提 供 商 数 行 科 技零 壹 监 管 科 技 案 例 报 告2021 研 究 机 构报 告 主 编 赵 金 龙执 笔 团 队 吴 铠 汐 添 加 小 壹 微 信 ， 加 入 行 业 群每 日 获 取 更 多 深 度 报 告 监 管 科 技 案 例 报 告 数 行 科 技 数 行 科 技 是 一 家 智 能 财 务 反 欺 诈 和 风 险 分 析 服 务 提 供 商 ， 专 注 于 在 金 融 风 险 领 域 提供 基 于 人 工 智 能 的 数 据 量 化 分 析 ， 基 于 数 据 监 管 科 技 的 解 决 方 案 ， 通 过 收 集 和 分 析各 种 企 业 信 号 大 数 据 ， 利 用 业 界 成 熟 的 机 器 学 习 算 法 模 型 ， 帮 助 监 管 机 构 、 企 业 、金 融 机 构 等 客 户 完 成 监 管 、 合 规 、 风 控 等 工 作 。 公 司 成 立 于 2017年 ， 专 注 于 金 融 监 管 科 技 的 大 数 据 分 析 服 务 ， 技 术 团 队 来 自 于 微 软 、IBM等 世 界 顶 级 人 工 智 能 科 技 公 司 ， 公 司 成 立 伊 始 ， 便 成 立 了 由 上 海 财 经 大 学 、 美国 南 加 州 大 学 等 教 授 加 盟 的 产 研 合 作 的 产 品 研 发 团 队 。 2017年 ， 公 司 推 出 产 品 数 信 淘 客 财 务 反 欺 诈 和 风 险 分 析 平 台 ， 数 信 淘 客 基 于 数据 监 管 科 技 技 术 ， 帮 助 监 管 机 构 、 企 业 、 金 融 机 构 等 洞 察 和 预 测 企 业 经 营 业 务 中 的各 种 风 险 ， 通 过 财 务 反 粉 饰 、 反 欺 诈 等 ， 提 前 进 行 风 险 控 制 或 者 风 险 防 范 。 此 外 ，公 司 还 为 企 业 和 监 管 机 构 提 供 财 务 风 控 、 智 能 审 计 、 财 务 中 台 等 解 决 方 案 ， 提 升 监管 端 、 合 规 端 风 控 能 力 。 2020年 4月 ， 数 行 科 技 获 千 万 元 Pre-A轮 融 资 ， 投 资 方 为 连 生 态 基 金 。 同 时 ， 公 司 也 正 式 宣 布 发 布 新 一 代 财 务 反 欺 诈 和 风 险 预 警 系 统 。 摘 要ABSTRACT 监 管 科 技 案 例 报 告 数 行 科 技 目录一、 公司概况. 1（一）发展历程.1 （二）股权结构.1二、 产品与业务. 2（一） 财务反欺诈和风险分析平台数信淘客.2（二） 财务风控+智能审计+财务中台，提升监管端、合规端风控能力.5（三） 相关竞品.6三、融资情况. 7 监 管 科 技 案 例 报 告 数 行 科 技 1 一 、 公 司 概 况数 行 科 技 是 一 家 智 能 财 务 反 欺 诈 和 风 险 分 析 服 务 提 供 商 ， 专 注 于 在 金 融 风 险 领 域 提 供 基于 人 工 智 能 的 数 据 量 化 分 析 ， 基 于 数 据 监 管 科 技 的 解 决 方 案 ， 通 过 收 集 和 分 析 各 种 企 业信 号 大 数 据 ， 利 用 业 界 成 熟 的 机 器 学 习 算 法 模 型 ， 帮 助 监 管 机 构 、 企 业 、 金 融 机 构 等 客户 完 成 监 管 、 合 规 、 风 控 等 工 作 。（ 一 ） 发 展 历 程数 行 科 技 成 立 于 2017年 ， 技 术 团 队 来 自 于 微 软 、 IBM等 世 界 顶 级 人 工 智 能 科 技 公 司 。 公司 成 立 伊 始 ， 便 成 立 了 由 上 海 财 经 大 学 、 美 国 南 加 州 大 学 等 教 授 加 盟 的 产 研 合 作 的 产 品研 发 团 队 。2017年 11月 ， 公 司 发 布 “ 数 信 淘 客 财 务 数 据 反 欺 诈 和 风 险 分 析 系 统 ” ， 可 广 泛 应 用 在各 种 金 融 风 控 场 景 中 ， 包 括 监 管 机 构 监 测 公 开 市 场 的 财 务 信 息 披 露 ， 金 融 机 构 评 估 融 资 企 业 的 财 务 信 息 真 实 性 和 风 险 ， 投 资 机 构 在 一 级 市 场 对 被 投 主 体 做 投 前 尽 调 和 投 后 管 理等 。2018年 ， 公 司 受 邀 参 与 中 国 证 监 会 “ 大 数 据 监 管 ” 试 运 行 项 目 课 题 研 究 、 深 交 所 大 数 据监 管 课 题 研 究 。 同 年 ， 公 司 签 约 平 安 金 融 一 账 通 ， 成 为 其 风 控 平 台 数 据 服 务 商 ； 中 标 浙商 银 行 “ 财 务 预 警 系 统 平 台 ” 项 目 。2019年 ， 公 司 签 约 平 安 集 团 及 下 属 金 融 子 公 司 ， 成 为 其 财 务 数 据 分 析 服 务 商 ； 签 约 连 连集 团 旗 下 数 据 子 公 司 ； 并 从 金 融 领 域 扩 展 到 非 金 融 领 域 与 房 地 产 巨 头 华 润 置 地 达 成合 作 。2020年 ， 数 行 科 技 发 布 新 一 代 财 务 反 欺 诈 和 风 险 预 警 系 统 ， 在 “ 财 务 粉 饰 识 别 ” 、 “ 财务 风 险 分 析 ” 等 模 块 基 础 上 ， 推 出 “ 小 微 企 业 分 析 ” 模 块 ， 解 决 金 融 机 构 在 处 理 小 微 企业 财 务 分 析 时 遇 到 的 财 务 报 表 质 量 低 、 数 据 缺 失 以 及 标 准 不 统 一 等 分 析 难 题 。数 行 科 技 在 不 断 夯 实 产 品 的 基 础 上 ， 正 加 快 市 场 拓 展 步 伐 。 目 前 数 行 科 技 已 经 服 务 了 数 十 家 客 户 ， 包 括 股 份 制 银 行 、 城 商 行 等 ， 以 及 非 银 行 客 户 如 地 产 公 司 、 融 资 租 赁 、 保 理公 司 等 ， 客 单 价 在 数 十 万 到 300万 元 不 等 ， 少 部 分 以 项 目 交 付 ， 大 部 分 以 订 阅 制 为 主 。虽 然 目 前 公 司 合 作 的 大 部 分 案 例 专 注 于 监 管 科 技 中 的 合 规 端 ， 但 在 未 来 将 逐 步 扩 展 至 监管 端 ， 与 监 管 机 构 达 成 深 入 合 作 。（ 二 ） 股 权 结 构数 行 科 技 法 人 代 表 及 实 际 控 制 人 为 郭 嘉 ， 持 股 46.1%， 郭 嘉 同 时 为 上 海 艾 立 可 金 融 信 息服 务 有 限 公 司 、 上 海 数 光 智 能 科 技 有 限 公 司 的 法 人 代 表 及 实 际 控 制 人 。 此 外 ， 公 司 pre-A轮 投 资 者 连 生 态 基 金 持 股 11.7%。数 行 科 技 在 北 京 、 杭 州 、 深 圳 分 别 设 有 分 公 司 ， 逐 渐 扩 大 版 图 。 监 管 科 技 案 例 报 告 数 行 科 技 2 资 料 来 源 ： 企 查 查 ， 零 壹 智 库图 1： 数 行 科 技 股 权 结 构二 、 产 品 与 业 务（ 一 ） 财 务 反 欺 诈 和 风 险 分 析 平 台 数 信 淘 客数 信 淘 客 是 一 键 式 大 数 据 企 业 风 险 控 制 与 经 营 决 策 工 具 产 品 。 基 于 数 据 监 管 科 技 技 术 ，通 过 收 集 和 分 析 各 种 企 业 信 号 大 数 据 ， 利 用 机 器 学 习 算 法 模 型 ， 帮 助 监 管 机 构 、 企 业 、金 融 机 构 等 洞 察 和 预 测 企 业 经 营 业 务 中 的 各 种 风 险 ， 提 前 进 行 风 险 控 制 或 者 风 险 防 范 。 监 管 科 技 案 例 报 告 数 行 科 技 3 资 料 来 源 ： 数 行 科 技 ， 零 壹 智 库图 2： 数 信 淘 客 产 品 简 介 产 品 功 能信 息 查 询 与 筛 选 ： 全 方 位 获 取 企 业 工 商 信 息 、 变 更 记 录 、 对 外 投 资 、 企 业 年 报 、 法 院 公告 、 法 院 判 决 、 失 信 信 息 、 被 执 行 人 、 司 法 拍 卖 、 经 营 异 常 、 专 利 信 息 、 商 标 信 息 、 著作 权 、 软 件 著 作 权 、 域 名 信 息 、 企 业 族 谱 等 信 息 ， 还 可 一 键 批 量 查 询 多 个 企 业 。 为 监 管机 构 掌 握 、 监 管 企 业 合 法 合 规 运 行 提 供 多 类 信 息 。财 务 分 析 ： 通 过 上 传 财 务 报 表 可 对 企 业 的 盈 利 、 偿 债 、 经 营 、 发 展 四 大 能 力 进 行 一 键 式分 析 。 除 了 四 大 能 力 分 析 之 外 ， 还 可 以 结 合 企 业 需 求 自 定 义 指 标 分 析 。 此 功 能 可 帮 助 企业 快 速 做 出 正 确 的 经 营 决 策 ， 及 时 检 查 自 身 存 在 的 财 务 风 险 ， 也 为 监 管 方 进 行 财 务 审 查时 提 供 了 帮 助 ， 做 到 反 财 务 欺 诈 。供 应 链 风 控 ： 结 合 企 业 财 务 信 息 、 供 应 链 数 据 等 内 部 信 息 的 采 集 和 分 析 得 出 其 经 营 状 况 和 风 险 信 息 。 并 与 行 业 上 市 公 司 统 计 数 据 进 行 对 比 分 析 ， 得 出 客 户 授 信 建 议 ， 可 实 时 查询 。 该 功 能 帮 助 公 司 进 行 内 部 风 控 、 合 规 监 管 。评 估 授 信 ： 将 企 业 内 、 外 部 数 据 进 行 综 合 分 析 ， 利 用 系 统 自 带 专 家 模 型 ， 给 出 企 业 评 级 。还 可 对 企 业 特 殊 数 据 进 行 补 充 ， 通 过 算 法 和 模 型 给 出 相 应 指 标 评 分 ， 最 后 对 企 业 进 行 评级 ， 生 成 评 估 报 告 。 该 功 能 主 要 为 监 管 方 提 供 支 持 。风 险 跟 踪 ： 对 查 询 企 业 进 行 实 时 监 控 ， 企 业 风 险 自 动 预 警 。 可 根 据 需 求 定 制 监 控 指 标 ，并 将 监 控 结 果 做 可 视 化 动 态 呈 现 ， 将 企 业 风 险 等 信 息 通 过 邮 件 或 微 信 进 行 自 动 推 送 。 给与 监 管 机 构 及 时 有 效 的 信 息 ， 一 定 程 度 上 提 升 了 监 控 效 率 。 监 管 科 技 案 例 报 告 数 行 科 技 4 支 持 常 见 财 务 报 表 格 式可 逐 期 输 入 或 使 用 “ 3+1” 模 板输 入 后 可 做 人 工 校 验 和 修 改自 动 化导 入 系统 基 础 审 计 规 则 库自 定 义 审 计 规 则 库Z-score、 F-score、 杜 邦 分 析 等 企 业 财 务 风 险模 型 ； 基 于 机 器 学 习 的 大 数 据 模 型自 由 组合 的 识别 引 擎 单 独 或 批 量 生 成 识 别 报 告自 定 义 风 险 筛 选 条 件自 定 义 风 险 警 报反 馈 自 学 习 功 能生 成 识别 报 告和 决 策 资 料 来 源 ： 数 行 科 技 ， 零 壹 智 库图 3： 数 信 淘 客 财 务 分 析 服 务 流 程相 比 其 他 的 财 务 预 警 系 统 ， 数 信 淘 客 不 仅 对 报 表 中 的 异 常 数 据 提 供 预 警 ， 还 为 客 户 指 出了 下 一 步 的 解 决 方 案 。 其 次 ， 数 信 淘 客 不 仅 局 限 于 目 标 企 业 的 财 务 报 告 ， 还 可 以 通 过 海量 的 企 业 报 表 进 行 大 数 据 分 析 ， 实 时 分 析 企 业 报 表 的 健 康 程 度 ， 挖 掘 出 企 业 财 务 报 表 数据 之 间 的 关 系 ， 帮 助 监 管 方 快 速 了 解 财 报 的 真 实 性 。 财 务 分 析 反 粉 饰 、 反 欺 诈数 信 淘 客 基 于 人 机 融 合 的 财 报 分 析 双 引 擎 ， 进 行 财 务 分 析 反 粉 饰 、 反 欺 诈 ， 通 过 四 维 度 （ 专 家 规 划 分 析 、 行 业 数 据 对 标 、 机 器 学 习 反 欺 诈 、 第 四 报 表 ） 进 行 财 务 报 表 分 析 和 相互 交 叉 验 证 ， 其 中 第 四 报 表 指 利 用 非 财 务 数 据 协 助 进 行 财 务 分 析 。通 过 以 上 流 程 ， 从 而 发 现 财 务 和 运 营 数 据 粉 饰 ， 从 被 粉 饰 过 的 企 业 财 务 数 据 中 挖 掘 识 别出 企 业 的 真 实 运 营 状 况 ， 为 监 管 机 构 判 断 、 审 查 、 监 管 公 司 提 供 帮 助 ， 准 确 对 财 务 舞 弊 、财 务 粉 饰 的 企 业 进 行 定 位 ， 能 及 时 发 现 并 控 制 高 风 险 企 业 ； 并 能 加 强 企 业 自 身 内 部 监 管 ，减 少 内 部 腐 败 ， 预 防 内 部 关 联 交 易 等 ； 同 时 还 能 为 企 业 合 作 伙 伴 、 银 行 贷 款 机 构 等 增 强预 防 风 险 、 前 置 控 制 的 能 力 ， 减 少 逆 向 选 择 风 险 、 合 作 后 期 出 现 的 信 用 风 险 问 题 等 。 监 管 科 技 案 例 报 告 数 行 科 技 5 资 料 来 源 ： 数 行 科 技 官 网 ， 零 壹 智 库图 4： 数 信 淘 客 双 引 擎 适 用 客 户 及 应 用 场 景数 信 淘 客 的 主 要 适 用 客 户 及 场 景 包 括 四 个 方 面 ：有 监 管 辖 区 内 企 业 需 求 的 政 府 和 园 区 管 理 机 构 ： 要 求 能 对 辖 区 内 的 企 业 经 营 情 况 做 数 字化 分 析 和 预 测 ， 为 政 府 决 策 提 供 有 价 值 的 支 持 信 息 ， 有 效 监 管 风 险 企 业 。银 行 、 融 资 租 赁 等 金 融 客 户 ： 希 望 在 传 统 的 风 控 手 段 外 添 加 大 数 据 风 控 能 力 ， 提 高 机 构对 特 定 金 融 业 务 中 的 信 用 风 险 的 识 别 能 力 。生 产 制 造 型 企 业 和 贸 易 流 通 型 企 业 ： 寻 求 能 够 帮 助 自 身 对 其 上 下 游 合 作 伙 伴 进 行 有 效 的风 险 管 控 的 管 理 工 具 。有 分 支 机 构 或 连 锁 模 式 的 集 团 公 司 总 部 ： 需 要 了 解 下 属 分 支 机 构 /分 店 真 实 运 营 盈 亏 情 况 ， 预 防 内 部 关 联 交 易 ， 防 止 内 部 腐 败 ， 加 强 合 规 监 管 。（ 二 ） 财 务 风 控 +智 能 审 计 +财 务 中 台 ， 提 升 监 管 端 、 合 规 端 风 控 能 力 财 务 风 控国 内 企 业 财 务 报 表 失 真 情 况 严 重 ， 中 小 企 业 财 务 数 据 不 完 备 ， 使 用 传 统 财 务 模 型 分 析 新产 业 失 灵 的 窘 境 下 ， 金 融 机 构 和 投 资 者 低 成 本 高 效 地 识 别 财 务 报 表 粉 饰 部 分 ， 洞 察 企 业真 实 的 经 验 情 况 较 为 困 难 。面 对 上 述 情 况 ， 数 行 科 技 提 出 人 机 融 合 的 财 务 分 析 创 新 模 型 ， 结 合 专 家 经 验 和 大 数 据 人工 智 能 识 别 ， 通 过 前 置 智 能 反 欺 诈 、 集 合 非 财 务 数 据 的 方 式 ， 发 现 财 务 和 运 营 数 据 粉 饰 ， 监 管 科 技 案 例 报 告 数 行 科 技 6 该 方 案 为 监 管 机 构 、 企 业 自 身 、 企 业 合 作 伙 伴 、 金 融 机 构 提 供 了 事 前 控 制 ， 大 大 提 升 了监 管 端 、 合 规 端 的 风 控 能 力 。 智 能 审 计财 务 审 计 作 为 审 计 的 重 要 组 成 部 分 ， 一 直 面 临 的 人 工 审 计 速 度 慢 效 率 低 、 财 务 专 业 知 识要 求 高 、 基 于 财 务 的 数 据 分 析 人 工 工 作 量 大 等 工 作 瓶 颈 和 难 题 。 但 财 务 审 计 又 是 发 现 内部 问 题 和 量 化 企 业 风 险 的 最 有 力 和 最 直 接 的 工 具 ， 所 以 财 务 审 计 的 效 率 和 准 确 性 极 大 地影 响 整 个 审 计 工 作 的 进 度 和 成 果 。数 行 科 技 提 供 智 能 财 务 审 计 和 财 务 运 营 风 险 分 析 工 具 ， 节 约 大 部 分 人 工 阅 读 财 务 报 表 和分 析 财 务 数 据 的 时 间 ， 借 助 信 息 系 统 的 算 力 和 大 数 据 人 工 智 能 技 术 ， 提 高 整 个 财 务 审 计的 效 率 和 精 度 ， 通 过 财 务 运 营 分 析 ， 不 仅 发 现 并 预 防 错 误 和 舞 弊 ， 而 且 探 明 企 业 运 营 短板 ， 提 前 预 测 财 务 风 险 。 一 方 面 提 高 了 企 业 的 经 营 效 率 ， 增 加 企 业 的 价 值 ； 另 一 方 面 ，为 监 管 机 构 提 供 了 便 利 ， 降 低 人 工 成 本 ， 提 高 工 作 效 率 。 财 务 中 台传 统 模 式 下 ， 企 业 的 经 营 活 动 会 产 生 大 量 的 业 务 数 据 。 财 务 人 员 需 要 根 据 业 务 数 据 ， 进行 会 计 核 算 ， 并 输 出 财 务 数 据 ， 通 过 这 些 财 务 数 据 ， 企 业 可 以 进 行 财 务 管 理 、 财 务 分 析 、业 务 决 策 。 但 会 计 核 算 的 工 作 量 非 常 庞 大 ， 大 多 工 作 也 比 较 基 础 、 简 单 ， 可 以 被 计 算 机替 代 。 企 业 每 年 在 基 础 的 核 算 工 作 上 会 花 费 大 量 的 人 力 资 源 ， 在 更 重 要 的 财 务 管 理 、 财务 分 析 、 业 务 决 策 上 无 暇 顾 及 。数 行 科 技 可 以 帮 助 企 业 构 建 财 务 中 台 ， 形 成 业 务 系 统 和 财 务 系 统 间 的 桥 梁 ， 通 过 财 务 数据 决 策 支 持 系 统 ， 建 立 起 数 据 反 哺 业 务 的 数 据 驱 动 运 营 模 式 。 数 据 中 台 将 企 业 的 “ 数 据管 理 能 力 ” 进 行 沉 淀 ， 助 力 企 业 打 造 以 财 务 体 系 为 基 础 的 数 据 服 务 公 司 。（ 三 ） 相 关 竞 品目 前 做 企 业 风 险 分 析 和 预 警 的 创 业 公 司 不 少 ， 在 企 业 财 务 分 析 方 面 已 有 众 多 玩 家 ， 比 如 传 统 的 企 业 财 务 软 件 和 金 融 系 统 服 务 商 。 前 者 目 标 客 户 往 往 不 局 限 于 金 融 机 构 ， 而 是 全行 业 ， 面 向 CFO或 者 企 业 财 务 部 的 使 用 需 求 ， 针 对 内 部 数 据 审 查 ； 后 者 主 要 偏 重 二 级 市场 的 分 析 ， 财 务 分 析 模 块 只 占 很 小 一 部 分 ， 是 以 较 为 定 性 的 几 个 指 标 来 判 断 企 业 风 险 。表 1： 部 分 监 管 科 技 公 司 及 其 简 介序号 项目名称 项目介绍1 深度数据 用互联网大数据技术服务企业风控的科技公司，集成工商税务、公检法司、微信微博、新闻论坛等打造全范围数据平台，为金融相关机构提供一站式立体化风险监测解决方案。2 数之星 公司多次为非银行信贷、银行、保险机构、政府机关等提供基于大数据的风险控制和反欺诈服务。 3 华征大数据 通过整合企业、个人全景数据，利用专业的风控模型和大数据技术进行分析与建模，为政府和金融机构提供风险管理和技术服务，有效提升政府和金融机构的决策效率和业务质量。数 据 来 源 ： 零 壹 智 库 监 管 科 技 案 例 报 告 数 行 科 技 7 三 、 融 资 情 况2020年 4月 ， 数 行 科 技 获 千 万 元 Pre-A轮 融 资 ， 投 资 方 为 连 生 态 基 金 。 本 轮 融 资 将 用 产品 研 发 、 人 才 引 进 及 市 场 拓 展 。同 时 ， 公 司 也 正 式 宣 布 ， 发 布 新 一 代 财 务 反 欺 诈 和 风 险 预 警 系 统 。 新 一 代 系 统 在 模 型 算法 、 行 业 数 据 、 对 标 分 析 、 客 户 体 验 等 方 面 进 行 了 重 要 迭 代 升 级 ， 在 准 确 率 和 时 效 性 层面 有 进 一 步 提 升 。 表 2： 数 行 科 技 融 资 情 况公开日期 轮次 金额 主要投资者 2020/4/30 Pre-A ￥数千万 连生态基金数 据 来 源 ： 零 壹 智 库 监 管 科 技 案 例 报 告 数 行 科 技 8 4