Deepseek AI智能体引领第三方风险排查系统创新浪潮

颠覆传统，智能引领未来风险管理革命

　　 数据、在当今时代，算力与算法作为人工智能发展的两大基石已广为人知。尽管目前算力充足，算法也在持续优化升级，但“高质量数据”却成为了影响AI商业应用成效的主要瓶颈。 注：由于新闻内容的主体和关键信息未变，上述修改仅调整了表达方式以符合要求。

　　 近日，商业数据平台企查查近日宣布，已成功实现“第三方风险排查系统接入DeepSeek”的场景化应用，新增了【AI解读分析】功能。这一功能能够从企业概况、经营稳定性、信用履约、偿债能力等多个角度进行深度分析，并提供相应的合作建议，帮助用户快速理解和分析信息，从而做出高效的决策。 这项创新不仅体现了技术在商业数据分析领域的深入应用，也反映了企查查致力于通过先进的技术手段为用户提供更加全面、精准的信息服务的决心。这无疑将大大提升用户的决策效率，减少潜在的风险，对企业和个人来说都是一大利好。此外，这也预示着未来商业数据平台的发展方向，可能会有更多的技术创新应用于风险管理和决策支持领域。

　　 AI升级三大核心能力，让风险“看得懂、理得清”

　　 1. AI智能解读：从“数据堆砌”到“结论可视化”

　　 在企查查的第三方风险排查系统界面，用户仅需输入企业名称，系统便能立即生成一份结构化的报告。与传统的Excel表格不同，该系统利用自然语言处理技术，将复杂的数据转化为“风险评级”、“关键风险点”和“合作建议”等模块化内容。

　　 例如，某医药企业在使用系统时发现其潜在供应商存在“核心专利即将到期”的风险。AI不仅准确提示了专利到期的具体时间，还详细对比了行业内其他企业的研发进度，并据此建议该企业考虑缩短与该供应商的合同周期，或者增加一些备选供应商以降低风险。这一“诊断处方”的模式显著提升了企业的决策效率。 这种通过技术手段实现的风险预警和策略建议，不仅为企业节省了大量时间和资源，还大大提高了应对市场变化的能力。尤其在医药行业这样竞争激烈且对创新依赖度极高的领域，能够及时识别并解决供应链中的潜在风险，对于维持企业的竞争力至关重要。此外，这也展示了人工智能在实际业务操作中的巨大潜力，未来有望在更多领域发挥重要作用。

　　 2.一键评估：从“人工比对”到“智能归因”

　　 在招投标环节，传统风控需逐一核查候选企业的股权结构、历史围标记录等，耗时耗力。企查查通过图计算技术，自动识别企业间的隐性关联：

　　 -股权穿透：发现某供应商与竞对存在共同股东；

　　 -任职网络：预警某投标方的高层管理人员曾就职于甲方的相关联企业。

　　 -舆情关联：捕捉社交媒体上疑似商业诋毁的蛛丝马迹。

　　 某汽车集团应用该功能后，年均排查5000+供应商，效率提升2000%，更重要的是，其招投标合规性审查通过率从72%跃升至99.3%。

　　 3.多维洞察：从“单点防控”到“全景画像”

　　 系统颠覆了传统风控的线性思考模式，打造了一套贯穿企业整个生命周期的风险预警系统：

　　 -经营稳定性：分析经营信息、股东信息、同行业多维度对比分析；

　　 -信用履约：整合司法判决、行政处罚、企业征信记录；

　　 -产业链关联：识别上下游企业风险传导路径。

　　 以某新能源企业为例，AI系统通过分析其供应商的“资质数据异常”，提前预警了潜在环保合规风险，避免了欧盟“碳关税”处罚危机。

　　 行业实践，用人工智能+高质量数据服务千行百业

　　 案例1：电子产业集团的“3500+经销商全周期管理”

　　 某电子产品品牌借助企查查第三方风险筛查系统，构建了一套涵盖全球经销商的风险管控体系：

　　 -准入阶段：自动筛查黑名单关联企业，拦截12家高风险经销商；

　　 -监控阶段：实时监控社交媒体上的舆论动态，迅速应对某一地区代理商所引发的负面事件；

　　 -退出阶段：基于数据模型评估的“企查分”、“科创分”，优化淘汰机制。

　　 该集团风控总监表示：“过去我们依赖第三方律所的季度报告，现在AI系统每天推送风险预警，让我们能主动管理风险，而非被动应对。”

　　 案例2：汽车产业链的“智能年检平台”

　　 某头部车企引入系统后，实现供应商年检自动化：

　　 -数据整合：打通ERP、OA等内部系统与外部工商数据；

　　 -智能评分：从资质合规性、产能吻合度、社会责任等方面进行评分；

　　 -动态调整：根据市场变化自动更新评分模型。

　　 这家企业的采购负责人透露，通过引入新的核查系统，每年能够节省8000小时的人工核查时间，更为重要的是，供应商的质量提升了30%。 这一改进不仅大幅提高了工作效率，还显著提升了供应链的整体质量水平。在当前竞争激烈的市场环境中，这样的效率提升和质量改进无疑是企业获得竞争优势的关键因素。这表明企业在管理与技术革新方面的努力已经初见成效，未来有望进一步优化流程，实现更高的运营效能。

　　 传统的企业风险分析就像拼拼图，但AI正在把拼图变成全景扫描

　　 随着全球商业环境的不断演变，企业的供应链变得愈发复杂且充满风险。从供应商资质造假到招投标中的串通行为，从利益冲突到突发的舆情危机，传统的风险管理方式已显得力不从心。“传统的企业风险评估如同拼接拼图，而AI技术正在将这一过程转变为全方位扫描。”一位来自企查查的数字化风控专家这样形容。要理解“人工智能高质量数据”在风控领域的重要突破，我们需要从三个核心方面来解析和探讨。

　　 高质量数据的标签化

　　 长期以来，企业征信行业一直受困于数据孤岛的问题：工商数据、司法数据、财税数据和供应链数据各自独立，犹如分散的拼图碎片。企查查在AIGC领域的尝试，实际上是在数据治理过程中融入了大模型的语义理解能力。通过创建超过400个风险特征标签，该系统能够自动发现“某企业中标政府采购项目”与“其子公司存在劳动纠纷”之间的潜在联系，这种多维度的数据整合能力使得风险识别从单一视角提升到了网络化的深度洞察。

　　 高阶决策工具的普惠化

　　 传统风控报告内的专业术语和交叉引用让非风控背景的决策者望而却步，AI生成的分析报告则完成了两个关键转化：将风控领域生涩的专业词汇转化为业务语言（如将财务专业术语"流动比率1.2"解释为"短期偿债压力较高，建议延长账期"），将数据关联转化为决策建议（如发现某供应商上游原材料价格波动，自动建议增加价格调整条款）。这种"决策翻译"能力，使得企业风控从风控总监的专属工具变成了业务部门的通用“武器”。

　　 实时风控的范式转移

　　 “我们曾调研一家国内头部电商企业，过去他们评估第三方供应商，等尽调报告出来，竞对已经签完合同了。传统尽调公司的数据延后性让这家电商公司苦不堪言。”但AI系统的实时分析能力正在改变这个游戏规则。通过对接动态企业信用数据，企查查能够为平台企业高效完成入驻商基础风险扫描，配合内部数据、舆情监控的实时更新，让企业风控从"事后追责"转向"事前预警"。