公开数据在DT时代发挥越来越重要的作用，自然语言处理、机器学习等人工智能技术的融合，为“AI+公开数据”在公开情报分析与智能风控领域的落地提供了最佳路径。

　　“数据+AI”助力企业数据化风控
    与人工智能技术的深度结合，可以更大地释放公开数据的潜力。风报作为智能科技金融应用的又一重磅产品，致力于借助人工智能为合作伙伴提供企业情报分析及风险管理服务。

　　通过全网采集公开数据包括工商、涉诉、税务、行政处罚等海量政府公开信息以及权威媒体信息，采用人工智能技术，将非结构化的的文本进行清洗、分析、关联，形成结构化的企业情报信息及企业关系图谱。

　　从不同角度挖掘企业实体之间关联，为企业提供风险控制及情报分析，通过标准化SaaS服务的模式，风报已赋能数百家合作伙伴，赋能企业实现数据化决策，帮助金融机构实现全流程统一风控。

　　风报在企业尽职调查、风险控制、合规审计、司法调查、行业研究和商机及投资机会筛选等场景已经获得了广泛的应用，典型客户涵盖500强企业、商业银行、融资租赁、供应链金融、不良资产等。

　　三道核心技术重构企业情报

　　据风报全网公开数据统计得出：2017年，全网企业相关公开数据总量已然达到15亿条。数据正在成为企业“新资产”，而如何有效处理这些分散在互联网各地、非结构化格式且不同维度的数据，并将数据实现价值最大化是现如今面临的最大挑战。鉴于此，风报利用三大AI暖科技帮助企业解决公开数据的“数据孤岛、结构化程度低和关联性”等难题。

　　技术一：智能数据采集

　　风报建立了一套成熟的分布式数据采集系统，高效的数据采集集群，减少人工采集盲区。风报的数据全面、实时，分布式采集涵盖全国 8000 万工商注册主体，3000+ 法院各诉讼流程，全网智能调度上万家政府网站及权威媒体，为合作企业持续跟踪全网动态，每日新增数据超过 100 万条，实现了对全网信息的高质量覆盖。

　　技术二：智能结构化
    智能文本结构化，助您快速解读海量情报。基于自研的自然语言处理技术和数千万条高质量语料，风报积累建立超过 20 个中文语义模型，覆盖诉讼、政府公告、信息披露、新闻事件各大板块，将非结构化的文本进行清洗、去重、分析，经过分词、实体识别、关系抽取等多道工序，把数据分门别类，转化为结构化的企业情报信息。经过结构化处理的情报，结合风报丰富的数据可视化，企业情报一目了然。

　　技术三：智能关联化
    1亿节点10亿关联，企业关系图谱让风险无处藏身。风报建设了一套基于内存的图计算引擎，能够在1秒内挖掘10层以上的企业关联。在此基础上，结合反洗钱、风控等业务场景进一步搭建了最终受益人、混业经营等识别能力，形成立体透视企业关系网，穿透股东、投融资、诉讼、交易上下游等多种关联，全方位掌握企业关联风险，进一步丰富图计算引擎的场景应用。

　风报企业关联图

　　通过以上高效的“AI+公开情报”技术能力，覆盖了潜在商机挖掘、风控前置、尽职调查、竞争对手情报、风险动态监控和监管合规等大量应用场景。大大减少了企业、金融机构在等过程的资源成本，提高了风险识别能力，减少风险事件发生的可能性。

　　以某电子公司为例：于2016年3月新闻报道“塑胶手机壳制品面临较大的行业风险，行业利润下降。6月，A公司宣告破产，引发较大的行业关注。因往年合作良好，A公司2016年依旧在B集团企业的供应商名单中。如何在危机引爆前，阻止风暴的来临呢?

　　根据风报提供的动态监管，可以发现该公司于2014年通过资金募集进行资本扩大，当时公司经营尚可。可是自2014年底被披露了大量买卖合同纠纷和劳动合同纠纷。自2015年起，该电子公司先后向多家金融机构单位进行20多次股权转让、质押，反映出其资金链上存在的隐患，最后该公司在一年后破产。

　　结合“公开数据+AI”，风报可以大大降低在企业在风险管理中的难度。依托公开数据实时、高频的特点，结合强大的数据结构化和关联分析能力，可以帮助机构更加快速地捕捉企业风险的动态变化，捕捉异常指标和风险信号进行相应的实时信息推送和风险事件提醒。

　　依托风报“暖科技”，风报的风险感知能力可以和企业管理结合，帮助企业更好地实现数据化决策，帮助金融机构实现全流程统一风控。风报相信，通过推动公开数据和人工智能技术的广泛、平等的利用，可以为世界带来更多微小而美好的变化。

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