当下，供应链金融已成为中国中小生产型企业重要的融资模式。通过整合信息、资金、物流等资源，供应链金融服务可对核心企业的上下游企业在采购、生产、销售等环节提供支持。然而，供应链上下游的中小企业，尤其是生产型企业都会存在数据获取难、数据质量验真难等痛点，从而引发融资难、融资贵的问题。以北京市某包装制品有限公司为例，该企业是一家瓦楞纸制造核心企业，也是北京市专精特新企业，年产值约为2-3亿人民币，经营状况良好。因2020年初受新冠疫情影响和账期造成的金钱上的压力，企业要一定的金融服务支持。然而，由于企业缺少能够适用于抵押固定资产，且货物（瓦楞纸）折现率较低，因此在获取廉价金融贷款方面遇到一定困难。逸风金科通过对该企业现有信息化系统（ERP、MES端口）的数据整合，结合自己部署的工业物联网设备（智能摄像头、NB-IOT水表等），形成一套完整的生产数据监控体系，从而辅助该企业成功获取了股权，目前该企业的生产经营状况已经顺利恢复至疫情前的水平。而智能技术能在高频度、多维度及非现场的条件下满足金融机构对风险管理的进阶需求，将传统模式下没办法实现的金融服务精准投放到有需求的企业。

　　制造业智能风控体系建设案例解析：以逸风金科为包装制品客户部署智能风控平台为例

　　针对客户企业的在信息化方面的需求，逸风金科通过为其部署“基于智慧物联网的信息化风控平台”（以下简称智能风控平台）以实现风控体系建设，来提升金融授信额度。相较于传统纸质抵押等供应链金融理财产品，智能风控平台在为中小企业提供信息化系统（如ERP、MES等系统）升级的同时，通过采集公司制作经营过程中的货物流、合同流、数据流、资金流，并进行四流合一，并基于以上信息所产生的200余个风控指标，辅助金融机构为中小企业提供更为廉价便捷的金融服务。

　　智能风控平台是逸风金科的核心业务平台，平台为头部企业产业链和各类中小企业提供多样的金融服务产品（如：信贷、应收抵、商业票据承兑等），其中创新产品主要基于公司制作经营数据，在企业本地、平台做脱敏和指标化处理后，与金融机构合作开展贷前审批和贷后管理工作。平台目前的试点业务已覆盖多家高新技术企业和多条产业链。

　　2. 根据金融机构的需求和授权，对交易过程中相关节点的数据来进行采集、整理、加工，借助丰富的深度学习模型和建模方法，（如神经网络、随机决策树等），构建企业经营风险画像，帮助金融机构更好地掌握企业的销售、库存以及资金回笼等情况，进而对企业经营稳定性进行跟踪和预警。

　　3. 平台后端利用基于RoBERTa模型的深度自然语言处理技术收集并整理有关企业、投放资产和交易对手相关的负面舆情，使金融机构能快速了解涉及资产及行业发生的各类风险事件，及早采取行动。

　　由于中小生产型企业都会存在的由数据获取难、数据质量验真难引发的融资难、融资贵的问题，本案例中，逸风金科通过对客户公司进行调研，从企业现有ERP、MES系统中获取脱敏后的生产（产品型号、参数等）、能耗（水、电、气等）和设备（正常运行时间、设备状态分类、生产开模规律等）信息，并结合其风控平台、边缘计算设备及物联网技术构建了智能风控体系。

　　在本案例中，逸风金科针对造纸厂客户在各项生产线、仓库、物流等场景部署了不同类别的物联网传感器以实现全方位的数据采集。

　　生产线场景：部署针对金融标的物的智能物体追踪边缘摄像头（逸-Cam）。

　　设备运维场景： 对生产设备的电源端装配电流传感器，用于监测其运作时的状态和生命体征信号等。

　　环境监控场景：由于本项目涉及的生产的基本工艺对温湿度的监控和管理至关重要，所以团队在厂房内部署了智能NB-IoT温湿度计，对温湿度进行监控、传输、分析和预警。

　　在全方位部署物联网传感器的情况下，为加强对数据的采集及处理效能，逸风金科对其逸-Cam在硬件架构上设置了可更换的模块化变焦摄像头，以支持不同工业场景的数据获取。在此基础上，经过优化的软硬件系统架构可支持边缘端处理数据的效率与带宽节省。

　　为实现传感器对产线金融标的物的精确捕捉，逸风金科使用了其自行开发的逸风视频图像标注系统。目的是可以方便的通过该标注系统实现目标检验测试的数据集的半自动标注，并对数据来进行自动转换和增强，为下游的深度学习建模任务提供高质量的素材。

　　逸风金科视频图像标注系统的基本功能流程为：先将业务现场采集到的不同时间段的视频录像中特定帧的金融标的物进行一次手动标注，系统随即采用多目标追踪算法来跨帧锁定标注对象，最终在整个视频的连续帧中自动生成有关对象的目标位置图像的训练集信息。系统所使用的追踪算法有：OpenCV-CSRT和 SORT（Simple Online and Real-time Tracking）。同时，在基于深度神经网络的“多物体实时追踪算法”之上，逸风金科利用“Anchor自适应”，“自动超参搜索”，“数据增强”和“样本回流训练”等多项优化措施，使得生产线上金融标的物的平均追踪准确率达到96%以上。由此，只需要一名非技术人员就可以在几小时内将一条产线的数据标注完成。

　　当前传统金融机构在进行金融风险管理，尤其是贷前审批过程中，往往还是依赖于传统的“通用风控指标”。此类指标包括且不限于：企业连续三年净利润是否为正、企业营业收入与信贷额度比、营业收入与经营成本比等等。

　　在本案例中，为加强客户机构在贷前审批过程中为金融机构提供更真实可靠的数据，确保审批效果，逸风金科建立了更为精确的风控预警体系。基于智慧物联网和边缘计算等核心技术，团队将对上述采集的多路数据进行传感器融合处理，并将企业数据与通用风控指标进行对接，从而提高指标的真实性、可穿透性和实时性。

　　以企业净利润标准为例，“净利润”可约等于“营业收入”减去“经营成本”。而“营业收入”的计算则等于一段时期内该企业“各类产品生产数量”乘以“各类产品单价”。在本方案中，“各类产品单价”通过从企业ERP、MRP和MES等系统中获得。而“各类产品的生产数量”则可以通过多种数据渠道交叉验真获得：

　　智能摄像头（深度视觉追踪数据）－利用现场视频采集以及视频图像技术，记录生产线上以及全面质检（FQC）环节上的产品生产数量、产品种类。

　　PLC、电流传感器数据－利用PLC和电流传感器等技术获取核心工艺机械设备中的生产信息，提取产品生产数量、产品种类等数据。

　　企 业 ERP数据－获取一定时间内的订单、生产、出厂数据，数据为产品数量、产品种类。

　　由此，相比传统金融风险管理中仅关注财务报表的模式，通过物联网与边缘计算设备，配合计算机视觉技术，机构可从多个数据源获取更真实，且为底层的数据，完成对“净利润”的推导计算及交叉验证。

　　通过部署逸风金科智能风控平台，客户公司实现了产线运维、风控等重要环节的智能化升级，进一步推进其资产数字化进程。同时，在半年时间内，企业依靠平台有效实现穿透式全景监测，成功让多家头部企业及产业链获得商业银行20%以上的综合授信提升，并帮助多家中小型企业解决了其最迫切的金融需求。

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