人工智能和保理：即将到来的革命？（上）

Igor Zaks, CFA, President, Tenzor and TenzorAI

Vlad Skorokhod PhD, Chief Data Scientist, TenzorAI

AIexei Lapouchnian, PhD, CTO, TenzorAI

在技术发展的加速期，诸多融资领域正在发生巨变。应收账款融资也不例外。信息传输便捷化和基础工具自动化促进供应链金融（SCF：一个古老的概念，也称为反向保理或者保兑，重新设计为主流银行产品）等领域快速发展，各种应收账款平台试图将已确认的发票商品化。然而，传统保理对变化具有很强的抵抗力：虽然较新的操作平台使保理流程更容易和更有效，但它仍然深受人类专业和决策的驱动。

在技术发展的加速期，诸多融资领域正在发生巨变。应收账款融资也不例外。信息传输便捷化和基础工具自动化促进供应链金融（SCF：一个古老的概念，也称为反向保理或者保兑，重新设计为主流银行产品）等领域快速发展，各种应收账款平台试图将已确认的发票商品化。然而，传统保理对变化具有很强的抵抗力：虽然较新的操作平台使保理流程更容易和更有效，但它仍然深受人类专业和决策的驱动。

原因在于，由于多重风险相互作用，例如买方信用风险、供应商风险、履约风险、操作风险（导致稀释风险）和欺诈风险，保理作为一种产品，本质上是复杂的。对这些相互关联的风险缺乏深入了解，以及对其复杂性的误解已经导致许多不成功的尝试，设立的不同平台/企业试图运用技术创建捷径而不是全面自动化整个过程。

为高度自动化的应收款融资形式开发的大多数实体（例如各种平台中运用的SCF和类似SCF的结构）通过改变买方和供应商之间的关系，以及依靠买方确认（通常通过专用系统，依靠具有特定的法律术语，如限制抵消权等进行沟通）绕过这种复杂性。这允许将信用风险从复杂的信用/履约风险混合体中分离出来，并且通过适当的结构和系统，创建主流银行产品（SCF），或者是可能通过各种平台出售给那些经验不怎么丰富的投资者的产品。

然而，这些解决方案存在许多挑战，因为它们需要与买方系统集成，并且由于过长和低效的发票审批流程而可能导致明显的支付延迟。传统保理优势在于资金可以更快获得（可能在发票刚开出之后），并且在许多情况下通常不会改变或使买方流程复杂化（例如通过引入分步的确权流程、法律协议等）。但是，它确实存在重大风险和低效率，并且严重依赖手工流程。需要依赖保理商的专业知识和业务技能仍然是主要限制。

从癌症诊断到车辆驾驶，人工智能（AI）已经改变了许多行业，这主要得益于更大数量和更高质量的数据、更强的计算能力以及支持复杂算法的随时可用的编程框架。

引入基于AI的先进系统将对保理生态系统产生重大的组织和技术影响，尤其是对保理组织本身。在组织层面上，系统自行推荐和/或做出决策的能力将大大降低人类参与程度。基于各种机器学习算法的系统，可以通过训练解释有关过去决策信息和数据模式，和/或监控当前正在做出的决策（以及监控当前生成的数据），了解如何在特定业务领域做出决策， 从而模仿人类决策者的专业知识（AI系统通常可以超越人类同行）。

这种发展态势可能导致在简单的或常规场景中完全替代人类决策者，或者是以AI系统担任顾问，可以将常规性的决策移交给初级工作人员，而级别较高、经验丰富的保理工作人员则去处理复杂情况，比如说审计等。由此带来的生产率提高将使保理公司能够应对更大的客户数量并降低运营成本。

越来越多的（通常是缺乏事实根据的）断言声称，AI是一种万灵药。因此，对于AI解决方案提供商来说，保持专注并设定明确、可信、具体和可以实现的目标极为重要。

在开展保理业务和供应链金融业务中运用计算机算法和预测模型，在三个关键领域发挥价值，具有巨大潜力：

首先，准确、快速的风险评估将大大降低风险成本，特别是在因无法准确利用所有可能的风险因素而导致风险评估过于保守的情况下。

其次，运用自动决策算法将支持及时的、数据驱动的和基于证据的决策，这些决策考虑了各种威胁和机会，并且根据尽可能多的积累值进行了优化。

最后，与需要进行大量流程修订的“以解决方案为中心”的现有工具相比，能够引入强大的预测性解决方案而无需大量修订现有流程和供应链要素之间的关系，将最大限度地减少对业务流程的干扰，提高对新方法的接受程度。

普遍认为，因为AI能够从多个相关来源的大容量、高速度的结构化和非结构化数据中提取关键点，然后整合最终的分析和信息，因而提高了在这三个领域中的应用价值。

在已经或可以运用保理的那些行业中，一个主要趋势是买方和供应商之间的集成度显著提高。如果这种变化不是由融资驱动的，而是由其他运营考虑驱动的，那将为保理行业开启了一个巨大的机会。物流企业或不同的门户网站所采用的复杂的采购和财务流程管理系统和优良的IT系统产生大量的数据，包含了履约风险的多个要素（例如货物的状况、争议、审批等）。通过运用自然语言处理技术和具有光学字符识别功能的图像处理技术，标准采购流程（需三重匹配）可以容易地实现自动化（即使在没有电子发票的情况下）。即使购买者尚未使这些过程自动化，但也可以对此进行建模和分析。

（未完待续）

（注：本文编译自World Factoring Yearbook 2018）

编译：焦万慧

审校：李   伟