廣發證券入選首屆“點數成金”金融科技創新應用示範案例

近日，廣發證券DCAR企業財務智能預警平台憑藉卓越的科研創新實力，在廣州市地方金融監督管理局主辦的2021年首屆金羊“點數成金”數字金融創新案例示範活動中脱穎而出，經形式審核、專業評審、實地考察、路演答辯等環節評審，最終入選成為十大“金融科技創新應用示範案例”之一，這標誌着廣發證券的金融科技實力再次獲得認可。

　　金融科技前沿技術助力，構建一體化智能預警平台

　　當前，越來越多企業意識到財務風險防範的重要性。隨着以人工智能為代表的金融科技新技術日益成熟，利用金融科技提升金融風險防控能力，優化金融風險管理模式，提升金融管理的效能成為前沿的科技熱點。廣發證券企業財務智能預警平台正是在此背景下應運而生。

　　2019年，廣發證券啓動數字化合規與風險監控體系DCAR建設，目標是藉助大數據和AI技術落地監管要求的同時，打造“數字化合規與風控監控體系”，為全集團、全業務提供實時、連續、穿透式的合規與風險管理。廣發證券企業財務智能預警平台作為該體系中重要的一環，通過對歷史財務舞弊、監管處罰等案例分析，基於企業財報表內、表外數據，構建企業財務分析預警指標體系，融合業務專家經驗及機器學習算法模型，尤其是當下深度學習領域最前沿技術——超大規模預訓練大模型，構建了集數據、模型、服務於一體的企業財務智能預警平台。

　　數據基礎層面，平台依託廣發證券大數據基礎設施，構建了企業財務及非財務數據等的自動化採集、加工處理和校驗機制，全面保障數據質量，同時針對財務舞弊、監管處罰案例佔比低導致的壞樣本稀疏問題，增加了廣發證券資深財務專家認定的可疑樣本，大大豐富了案例庫；在指標的選取方面，針對當前業內同類模型高度依賴財務類指標現狀，該平台創新性引入企業行為、實時輿情、公告事件和股價波動等高頻數據源，改善了傳統依賴年報、季報等低頻數據建模的做法，大幅提升了對企業多維度數據使用的廣度和深度，為平台風險識別準確率、及時性的提升打下堅實的數據基礎。

　　模型構建層面，平台先後構建了基於專家經驗的決策類模型、機器學習模型以及預訓練大模型。決策類模型基於審計及財務專家豐富的專業經驗，篩選出有效的分析指標，結合專家規則及指標的橫向、縱向對比統計，模型結果在可解釋性上具有顯著優勢；機器學習模型利用多種人工智能算法，基於對好壞樣本的學習進行訓練預測，平衡了模型結果的可解釋性與預測性能的表現；預訓練大模型採用當下人工智能領域最前沿的千億級參數的超大規模預訓練模型方案，基於海量的預訓練數據、高度複雜的網絡結構和強大的算力支撐，使模型性能從65%大幅提升到90%，達到行業領先水平。

　　服務建設層面，平台整合了多類模型的預測結果進行交叉驗證，提供企業財務異常識別、舞弊動機及手段分析、企業財務總體評價等具有行業特色的用户應用端，及案例庫維護、指標組合試算及規則動態配置等的運營管理端，確保模型與系統的可持續更新和動態調整。平台在設計過程中，充分考慮了系統的通用性和開放性，通過提供Web應用、API服務、數據SDK等多種方式，供內外部用户及應用系統接入使用。

　　金融科技平台賦能，全面深化風控能力建設

　　目前，平台實現了對超過4000家A股上市主體的財務異常及舞弊粉飾識別的覆蓋，及超過6000家發債企業的違約分析和預警支持，實現從財務合理性、持續盈利、獨立性和融資能力4大類財務風險視角，識別企業為實控人利益輸送、資本套利、爭奪控制權等6大舞弊動機，同時，該平台從企業的償債能力、盈利能力、企業規模、流動性等6大維度預測企業的違約風險點，提供超過160類預警信號，全面、準確、細緻的揭示企業財務風險。系統上線以來，已支持包括投行、風控等多條線用户，支持項目審核、盡調、督導等多業務流程，並在做好權限安全隔離管理的前提下拓展至財富管理、融資融券等更多部門。同時，廣發證券企業財務智能預警平台除支持企業內部多業務線外，還具備支持外部接入的能力，平台為有序推進金融改革發展、治理金融風險，增強金融服務普惠性以及探索行業金融科技創新及智能風控場景，提供實戰參考。

　　作為A+H上市大型券商，廣發證券始終堅持金融科技創新的重要發展戰略，綜合運用金融科技為客户提供優質服務，同時持續加大科技人員和研發資金投入。2018年至2020年，根據公司年報統計，廣發證券信息技術投入連續三年均超過8億元，位居行業前列。未來，廣發證券還將以科技創新引領金融業務革新，提升各項現有業務的市場競爭力，同時加大科技研發投入，保持公司信息技術水平領先及各部門信息化程度領先。