2024年服贸会专题活动之一——“第六届中国金融科技论坛”9月12日-13日在北京举行，主题为：科技赋能——金融业数字化转型与应用。颐信科技有限公司副总经理洪晓彤出席并演讲。

　　洪晓彤表示，当下，信息不对称信息不及时是金融业务风险的一个主要症结之一，随着互联网普及与迅猛发展，每个人都成为了社会信息的传感器，大家在接收信息的同时也不断地创造信息，这就使得社会上每个人每个机构每个事件都有可能在互联网中显现。人们对互联网的依赖也使得我们有了更大便利和可能去通过互联网发掘、搜集、获取金融风险的管控对象更多更详细的相关信息。她指出，开源网络情报就是完成这项使命一个新兴的专业。

　　她认为，情报工作需要人工智能的技术作为一个辅助，可以提高我们的效率，减少工作量。但不能够完全取代情报工作。因为AI目前还是无法做到求证和研判两方面工作，因此最佳方案是人工智能+智能人工的模式。

　　以下为演讲实录：

　　洪晓彤：大家下午好！我是颐信科技有限公司的洪晓彤，很高兴今天下午跟大家一起分享以开源网络情报为支撑，构建金融业务全过程风险防控体系。

　　当下，信息不对称信息不及时是金融业务风险的一个主要症结之一，随着互联网普及与迅猛发展，每个人都成为了社会信息的传感器，大家在接收信息的同时也不断地创造信息，这就使得社会上每个人每个机构每个事件都有可能在互联网中显现。人们对互联网的依赖也使得我们有了更大便利和可能去通过互联网发掘、搜集、获取金融风险的管控对象更多更详细的相关信息。

　　开源网络情报就是完成这项使命一个新兴的专业。

　　大家可能对开源网络情报比较陌生，这里简单看一下它的定义，是指专业网络情报分析师基于公开的网络数据资源，综合应用大数据、人工智能等技术，充分运用情报专业知识及技能，分析师结合自己的实战经验多层次、多维度地搜集挖掘相关信息，并经加工处理、综合分析求证研判，从而获取目标对象精确可靠的信息。目标对象总结来说就是人物、事件、机构、项目、资金等等，连美国中央情报局都认为，他们的情报资源有80%都是来自于开源的。

　　我们以开源网络情报为支撑，对于重大客户项目进行全面深入的调查和跟踪监测，以构建金融业务全过程的风险防控体系，可以给金融业务赋予新的风险防控手段。之所以说它是全过程，是因为从投资前客户基本筛选、基础的背调、深度尽调，以及投资过程中和投资后持续动态的跟踪监测以及形成不良之后，对不良资产如何进行调查、处置和清收，所以说是一个全过程流程。

　　首先看金融风险防控第一项，全面认识了解您的客户，我们把KYC和KYB相结合，KYC市面上一般是通过查询一些企业信息库或者企业内部去调取一些相关信息，去了解客户的一些基础状况。KYB做的更加深入一些，对一些公司具体业务情况进行相关调查。我们将KYC和KYB相结合能够有效实现客户筛选和项目初选，提升洽谈和现场调查的针对性和准确度。

　　第二项大家比较了解，就是深度调查，这个在金融业务来说可以说是一个必选项，我们这里叫它深度尽职调查，我们叫DD Plus。我们发现很多尽职调查往往还是聚焦在法务、财务和现场尽调方面更多一些，但是我们发现真正的风险隐患其实都是隐匿在背后，不是原原本本地提供给您让您发现。所以形式审查不足以全面了解掌握标的的真实情况。因此，除了常规的尽职调查之外，我们还会做一些业绩查证、项目查证、竞争力调查和相关的风险要素分析。

　　业绩查证，看有没有业绩造假、财务造假，所以会调查关联交易、循环交易、海外交易、融资性贸易调查等方面。

　　项目查证是调查项目真实现状、进展以及项目所存在的风险。

　　风险要素分析也比较多，比如说一些资质的真实性的审核、项目的真实可行性、客户稳定性以及是否具有债务风险等等。这个是深度尽职调查。

　　第三项是ESG评级报告鉴定。我们发现很多投资者和利益相关方还是比较需要ESG评级报告，这个是作为他们一个重要的信息参考源，拟上市公司上市审查以及上市公司的一些业绩呈现可能也需要ESG评级报告为他们做一个说明。但是我们发现这个市场上可能是因为还没有规范化，导致现在ESG评级状况良莠不齐，乱象频出，而且造假处罚尚未有规则，所以我们也发现这个冒险造假者可以说太多，我们可以利用开源网络情报，在ESG评级的权威性和真实性方面进行调查，调查评级机构的权威性看它是否有过往的造假记录。真实性就可以调查审核查证ESG报告的内容与企业的真实状况是否相符合，有无重大偏差。

　　第四项是对投资标的的持续跟踪监测。我们往往会发现风险都是出现在投资之后，暴雷好像发生在突然之间，但其实有一个过程，只不过把风险隐匿下来，所以公众看到的是怎么突然间暴雷了，打了一个措手不及，看财报、听汇报、现场考察我们所接收到的信息是别人想让我们知道，无法全面了解掌握投资标的的真实业绩，因此我们对拟投资标的动向、业绩、生产经营状况等进行持续的、全面的、动态的跟踪监测，这样的话就可以及时发现问题，及早预警，尽早进行处置。

　　第五项是投资后，形成不良资产的清收线索及策略。不良形成了赶快打官司，官司打赢了是不是就能还钱了吗？其实并不是，因为很多时候他已经把资产进行了转移，往往得到的结果是“无可执行资产”，所以我们会调查债务人的现状，包括现行社会活动状况以及经济活动状况，你去判断他到底是否因为真的业务亏损导致无财产可执行，还是说资产转移出去了，如果转移出去了，下一步就要调查是否有隐匿资产、是否有关联资产。一般人会说，关联资产没有规定债务人的债务应该由他的父母、子女、兄弟去进行偿还的，但如果是有意的进行资产转移可以制定相关的不良资产清收策略。

　　最后一项是人格混同证据调查，这个往往发生在企业之间，比如说两家企业或者说多家企业，他们实质上达成了人格混同，满足财产混同、业务混同、人员混同、经营场所混同这四个维度的话，我们就可以追加偿债主体，让人格混同的那家公司为这个债务公司承担连带清偿责任。

　　以上是我们开源网络情报在金融业务方面所能做到的，当然除了金融业务也可以在其他商业应用层面进行应用，包括竞争对手调查及跟踪监测，可以及时了解掌握竞争对手的发展策略、营销策略和产品策略。还有股东及客户关系管理，这个一般是为上市公司和一些基金提供服务。还有企业舆情监测及媒体公共关系。这个舆情也不是表面上的舆情，更多还是要提早发现恶意诋毁和攻击的舆情苗头，去追根溯源，去查实造谣者，以及舆论第一发帖人的真实身份、立场和动机，以后幕后的操纵者到底是谁，这样可以有效处理和减少损失。企业内部风险防控调查，这方面主要是接受企业或者企业内部风险防控管理部门的委托，对企业内部可能存在的风险要素进行一个调查取证。相关项目论证以及标的的调查与咨询，像企业发展战略调研咨询。对企业情报工作体系的建设和支撑，以及我们也为监管部门进行服务，为他们提供证券违规、犯罪协查、证券投资分析等方面的调查。

　　现在市面上大家获取信息服务的渠道主要是通过两类，第一类是通过查询企业信息库、财经数据库、征信数据、舆情公司获得企业基础数据和表征信息。应用特点往往是我手头有数据您看怎么用，但您所需要的数据是我数据库里没有的，就无法定制化的向您提供。我们这方面的应用导向跟他们刚好是反过来的，因为我们是以需求为先导的，为解决特定问题而有针对性的发掘数据源，去找相关的数据和信息，说白了就是您需要解决什么样的问题，我再根据您的需求去互联网上去挖去找相关的信息。

　　第二类是通过委托一些有专业方向的机构，比如律所、会所、咨询公司、顾问公司，他们的专业方向不可替代，但调查方向更多是根据已有已知的数据进行审核、评估、查证服务，我们聚焦的还是调查服务这方面，我们的调查方式也是覆盖表网、深网、暗网、全网段的全维度的调查，主要目的还是想深入调查，跟踪监测，达到监视舆情查实真相的目的。

　　应用体系包括商业调查服务、数据分析服务，衍生出了一些数据产品、技术产品和咨询培训服务。

　　因为这个专业比较新，所以很多人难免会对这种工作手段有所疑虑，尤其在合法合规性方面，这里可以简单做一个澄清。比如说我们是坚决不动用包括入侵、攻击、拦截、破解、渗透、控制这些非法技术手段去获取数据，我们一定会保证我们数据来源以及获取方式的合法性。在数据使用方面我们也有限制，我们也是不会非法出卖个人信息的。还有人觉得你从开源中获取数据，开源就是公开的数据源，是不是拿鼠标在百度、谷歌等搜索引擎上搜索数据，这好像人人都会，其实并不是，大家在搜索引擎中搜索到的数据往往只是表网层数据，占4%-5%，价值极其有限，而且存在大量的重复性数据，而且没法进行很好的分析和研判，无法保证它的真实性，因此这项工作并非人人皆能。当然这项工作也无所不能，因为不能够直接获取严格保密的数据，比如企业内部数据，企业内部有访问权限极少数人所拥有，还有一些机构数据是保密的，这些保密数据和公权机构数据没有对大家授权，我们不能使用这些非法手段，也不能非法的向公职人员去购买，因此不是什么数据都能拿到的。

　　这项工作也是有相关的法律依据、法律文献在这里，比如《刑法》253条、285条、286条、287条都有相关的规定和限制。《个人信息保护法》也告诉我们工作权限在哪里。

　　现在AI发展的越来越快，大家觉得人工智能、大模型是否能够直接生成情报呢？我们认为情报工作确实需要人工智能的技术作为一个辅助，可以提高我们的效率，减少我们的工作量。但不能够完全取代情报工作。因为AI目前还是无法做到求证和研判两方面工作，因此我们提出最佳方案是人工智能+智能人工的模式。

　　以上就是我今天要给大家分享的内容，谢谢大家的聆听。

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