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GenAI赋能:贸易业务风险持续监测智能化方案助力国资国有企业实现及时预警与管理闭环

发布日期:2024-03-01 11:24    点击次数:101

  贸易业务,特别是大宗商品贸易,具有交易金额大、周转快、利润低,但可操作性强的特点,使其成为非常容易实现资金融通、虚增收入的工具。

  上述业务特征给企业日常追踪、监控贸易行为过程中的对手方信用风险、资金风险、货权风险等级带来了巨大的挑战。近年来,企业在贸易环节中,频频发生风险案例,造成了潜在的财务与名誉损失。尤其是国资国有企业贸易环节的风险敞口,可能会给企业带来潜在的国有资产损失。

  国资国有企业贸易业务的管理痛点

  虚假贸易形式多样隐蔽,监控难度大

  虚假贸易主要是指以贸易为名,脱离商业实质的交易行为,主要体现在:

  没有真实的交易目的;

  没有真实合理的货物流;

  主体关联,不合理加入等。

  要识别这些特征,需要综合考虑贸易相关方风险、合同风险、货物风险、资金风险等,只有穿透端到端业务实质,才能有效识别高风险业务,以进行及时的应对。

  国资委对于违规贸易业务监管日益趋严

  国务院国资委从2013年开始陆续发文严禁融资性贸易和“空转”、“走单”业务,并于2023年10月印发《关于规范中央企业贸易管理,严禁各类虚假贸易的通知》,提出了中央企业开展贸易业务中的“十不准”要求,进一步细化了虚假贸易的禁区,以规范贸易业务管理。

  国资发财评规[2023]74号《关于规范中央企业贸易管理严禁各类虚假贸易的通知》 – “十不准”

  智能化方案的价值

  在当前对虚假贸易零容忍的强监管环境下,国资国有企业亟需一套“以人为本,技术赋能”、覆盖全面、监测高效的一站式智能化解决方案:

  1.

  数字化赋能企业实现监控全覆盖:通过GenAI等人工智能技术的应用,极大地提高风险监测效率,从而增加各个检测环节的覆盖率和准确性。

  2.

  颠覆式风险检测新模式助力客户发现盲点:结合非监督学习(UL, unsupervised learning),利用算法自主识别和分析大量数据,挖掘常规检测出规则之外的疑似异常样本,从而提高检测的广度和深度,还增强了对新型威胁的预判能力;

  3.

  预警前置,早发现早应对,增强企业韧性:贯穿各个贸易环节的检测手段很大程度上提高了企业提前感知风险的能力,实现了及早发现风险、及早应对风险的目标,从而显著增强企业应对危机的能力和经营韧性;

  4.

  增进企业内部协同,实现同一企业文化下的风险管理闭环:贸易风险在贸易的各个环节中都有所体现,智能化解决方案可实现贯穿始终、打通了部门之间的信息壁垒,使各个部门能够更高效地共享关键信息,协同工作以制定全面的应对策略,在统一的企业风控框架下实现“大闭环”管理。

  普华永道贸易业务风险持续监测智能化方案

  普华永道从国资委各项监管要求出发,结合过往法院判决及行政处罚案例,梳理各类虚假贸易相关的业务流、数据流,并结合自身在业务、控制、系统、数据、及先进技术上的整合能力,构建出一套基于“贸易十不准”的贸易业务风险智能监测方案,通过数据层、模型层、分析层,层层推进,实现及时预警与应对闭环。

  普华永道贸易合规解决方案

  详解

  普华永道的方案包含了7大内置的评判模型,通过多种智能化方案,帮助客户甄别贸易业务中的潜在风险:

  一.虚假贸易合同审阅模型

  通过提供垂直领域专家模型训练服务,对贸易合同条款进行深度解析和预判。专家模型能够帮助企业合规职能理解和识别潜在融资属性的贸易合同。这极大提高了合同初审或事后审阅的工作效率,也提高了企业正常贸易活动的安全性和可靠性。

  二.上下游关系异常识别模型

  通过集成第三方信息平台(如:企查查、天眼查等),对上下游贸易伙伴的关联关系进行持续性的监控和跟踪。这种全面而深入的监控能够帮助企业及时发现任何潜在的异常情况,从而提前采取措施,避免可能出现的风险。

  三.异常货物流转识别模型

  通过持续监控企业的货物流与数据流,深入分析贸易流转各个环节的货权情况。及时识别出贸易过程中的货权异常,并采取相应的措施进行处理,从而避免或者最小化可能出现的损失。

  四.异常资金垫付识别模型

  普华永道提出的方案实现了合同中约定的资金流与企业资源计划(ERP)系统中实际执行的资金流的深度集成,在贸易生命周期的每一个环节,对资金流动保持密切关注,确保交易各环节的资金状况清晰可见,从而加强企业对贸易过程中异常资金流的甄别与预防。

  五.非标仓单交易识别模型

  平台利用卷积神经网络(CNN)对仓单图像进行深度学习,有效区分和识别在贸易环节中的非标准仓单,以保障交易的合规性和安全性。

  六.异常交易行为甄别

  平台融入了先进的无标记机器学习技术(无监督学习:UL,Unsupervised learning),对企业贸易活动进行深度分析,有效挖掘和识别那些在常规日常检查中难以察觉的潜在交易风险和异常交易模式,进一步增强贸易合规风险的防范能力。

  七.虚假交易及内外部监管合规库

  平台配备了机器人助理(Agent)定时收集用户使用反馈、追踪外部法律法规,定期更新基座大模型的本地知识库与训练数据,从而加强模型的自迭代能力以及时适应新业务场景和更新的规章要求。

  在上述功能的基础上,平台进一步提供了丰富的集成选项。用户可以根据自身需求,选择平台自带的治理、风险管理和合规(GRC)模块,或者通过多样化的数据接口,与企业现有的工作流程系统、GRC系统实现无缝对接。这种预留的集成化设计旨在加强企业内部控制闭环管理机制,形成对贸易流程中潜在风险的全面监控和跟踪。

  它能够帮助企业构建一个全面的风险管理框架,实现从风险识别到风险评估、再到风险缓解、内部控制措施实施和监控的闭环管理,确保企业在复杂多变的贸易环境中保持稳健运行,在遇到潜在风险时,迅速响应并采取相应的补偿性措施,从而有效地避免或降低损失。

  积极响应国家委员会关于“信息技术创新”的倡议

  一.普华永道平台中的人工智能部分全部采用国内科技公司或研究所自研的大型语言模型或其他开源人工智能算法,且全部支持在国产GPU硬件上运行;

  二.普华永道的智能化方案完全兼容国内任何ERP系统,包括用友、金蝶、浪潮等;且

  三.普华永道的智能化方案支持本地部署,所有企业数据都将在客户端自己的数据中心本地托管。

  搭建可信赖的人工智能服务

  生成式人工智能时代的到来,即代表着机遇,也代表着不可忽视的潜在风险。普华永道一直以为客户提供可信赖的人工智能解决方案为己任,在拥抱人工智能带来便利的同时,普华永道在提供智能化方案的同时也着力于陪伴客户一同应对生成式人工智能应用的四大固有风险:

  1.

  数据风险:如果存在错误信息传播、未经批准使用数据或因采用低质量数据训练生成式人工智能模型的情况,通常容易导致模型的误导性和输出有害内容。普华永道的解决方案完全适配本地化部署与训练的要求,以保障经授权的训练数据仅在受客户管理的内网网络环境内使用。如果客户选择了云版本的解决方案,普华永道也有专门的训练数据团队,对客户数据进行严格的筛选与脱敏处理,以保障敏感信息与个人信息不会被用于开放模型的训练与迭代。

  2.

  模型和偏见风险:如果在语言模型开发或训练的过程中,违反道德或负责任的人工智能原则,将会严重影响输出内容的准确性。在实施过程中,普华永道将会协助客户从通过网信办算法备案的模型库中,筛选模型基座。同时,在模型的训练与微调过程中,实施团队在关注模型的公正性与准确性之外,也会通过监督式微调(SFT,Supervised Fine-Tuning)进一步规范模型输出的内容。

  3.

  提示或输入风险:当用户向人工智能模块提供粗浅提示或问题时,通常会导致模型生成误导性、不准确或不良回答。而普华永道提供的解决方案,将通过大量的预训练、前后端工程化开发等方式,梳理并规范用户或“其他系统”的提问或提示词行为,从而避免因“用词不当”而导致模型产生不准确的结果。

  4.

  用户风险:当用户在不知情的情况下采纳了错误信息或通过提示词故意提供错误信息,可能会导致用户依据错误信息进行判断或者获取了越权的信息。一方面,普华永道的解决方案在各个人工智能处理环节,都提供了追溯查询功能并加强对用户的科普与培训,打开生成式人工智能处理链的黑盒,让用户可以定期自我回顾并反馈人工智能处理结果的公正性与准确性;另一方面,普华永道在实施过程中,设计并加入了生成式人工智能所能理解的用户权限校验方案,以避免权限校验的失败。

  GenAI赋能系列展望

  立足于合规与风险管理、韧性建设、人工智能技术交汇的前沿,普华永道不断探索生成式人工智能等前沿技术与行业咨询经验的有机融合,并以此为基础为企业提供定制化的解决方案。普华永道的咨询与研究团队紧密协作,专注于在食品、医药、金融等行业中寻找合规领域的垂直应用场景,以科技赋能企业合规职能,推动合规管理的不断革新。其中,在通用型合规知识库问答机器人、合规报告机器人、医药行业内容合规审阅、消费品行业广告合规审阅、金融行业外规内化等方面,普华永道都已取得了显著的进展。普华永道的解决方案不仅帮助客户应对日益严峻的合规要求,还提高了他们的合规工作效率与覆盖率。

  在接下来的一系列文章中,普华永道将继续介绍各个领域的案例研究,分享自身经验和洞见。通过GenAI赋能系列,普华永道期望能够持续为企业提供具有前瞻性的策略和技术支持,相信通过智能化的合规解决方案,企业将能更好地应对风险,构建更为坚韧和可持续的发展路径。



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