數(shù)字化起步晚、數(shù)據(jù)分散稀疏、專業(yè)壁壘高、行業(yè)知識依賴「老師傅」，是很多傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展面臨的難題。2023年云棲大會上，螞蟻集團安全科技品牌蟻盾發(fā)布“知識交互建模引擎”，將實體產(chǎn)業(yè)知識與AI模型有機結(jié)合，助力企業(yè)最快10分鐘定制自主可控的垂直領(lǐng)域AI風控引擎。目前，已率先面向大宗商品行業(yè)落地測試。

二十大報告將“確保重要產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈安全”上升到國家安全高度。以產(chǎn)業(yè)上下游協(xié)作為例，違約、跑路、暴雷等惡性事件，不僅給企業(yè)帶來資金損失，還影響產(chǎn)業(yè)間協(xié)作信任、阻礙產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。而以人肉調(diào)研、人工經(jīng)驗研判為主的傳統(tǒng)供應鏈風控手段，已無法滿足當前對風險時效性、精準度的高要求。

蟻盾基于螞蟻十余年風控實戰(zhàn)經(jīng)驗，打造了專注管理企業(yè)“對公業(yè)務風險”的一站式產(chǎn)業(yè)風控平臺，原本需要數(shù)日完成的人工盡職調(diào)查，現(xiàn)在最短秒級完成，助力業(yè)務降險增效。

蟻盾產(chǎn)品負責人李莎在分享中表示，“傳統(tǒng)的信貸風控模型基于通用金融知識打磨，未能充分融合行業(yè)數(shù)據(jù)和知識，無法直接復用在產(chǎn)業(yè)風控中。每個行業(yè)有不同的準入資質(zhì)、業(yè)務形態(tài)、數(shù)據(jù)緯度、政策背景、上下游風險傳導關(guān)系等。因此，每個行業(yè)、每種合作形式都應有不同的風險判斷標準，才能實現(xiàn)更精準的風控。”在大宗商品領(lǐng)域，蟻盾已與產(chǎn)業(yè)龍頭企業(yè)熱聯(lián)集團、物產(chǎn)中大集團等共建了鋼廠、水泥廠、貿(mào)易商、建筑行業(yè)等數(shù)十個垂類行業(yè)模型。

「數(shù)據(jù)和知識雙輪驅(qū)動」的人工智能被認為是AI的下一個高潮，將加速推動AI落地實體產(chǎn)業(yè)。據(jù)了解，蟻盾為企業(yè)搭建了合規(guī)可信的數(shù)據(jù)管道，將呈現(xiàn)客商股東關(guān)系的“企業(yè)圖譜”、與呈現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)作關(guān)系的“行業(yè)圖譜”進行融合升級，打造了承載6000+行業(yè)、近1億企業(yè)、20億條關(guān)系的“產(chǎn)業(yè)圖譜”，從宏觀和微觀視角描繪企業(yè)間的供求關(guān)系、生產(chǎn)關(guān)系、風險傳導關(guān)系等。在風控應用層面，蟻盾為產(chǎn)業(yè)圖譜注入螞蟻積累的40000+風險因子，從客商的經(jīng)營能力、信用風險、輿情風險等角度，刻畫出更全面的客商風險畫像。

蟻盾此次發(fā)布的“知識交互建模引擎”是其產(chǎn)業(yè)風控平臺的新功能。在通用算法底座之上，讓傳統(tǒng)企業(yè)可通過與AI交互方式，注入行業(yè)經(jīng)驗，最快10分鐘構(gòu)建成垂直行業(yè)的個性化風控引擎。此外，該引擎解決了企業(yè)自身風險樣本數(shù)據(jù)不足的問題，通過知識交互增強技術(shù)實現(xiàn)自動化的樣本擴展、標簽擴展，有助于快速形成符合企業(yè)風險認知的定制模型。蟻盾數(shù)據(jù)算法負責人章鵬表示，“這項創(chuàng)新嘗試，可以讓建模工作靈活高效，也有助于蟻盾拓展更多垂直行業(yè)、讓AI風控深入服務實體產(chǎn)業(yè)。”