Deepseek AI智能体引领企查查第三方风险排查系统革新潮流

数字智能护航，企查查助力企业风险防范

　　 数据、在当今时代，算力与算法作为推动人工智能发展的两大基石已得到了充分的发展。然而，在算力充沛且算法不断迭代更新的背景下，“高质量数据”却成为了影响AI商业应用效果的关键瓶颈。 高质量的数据不仅是训练机器学习模型的基础，也是确保人工智能系统能够准确理解和处理现实世界复杂情况的前提。缺乏足够数量和质量的数据，再强大的算力和先进的算法也无法发挥出应有的效能。因此，如何获取、整理和优化这些数据，已经成为当前人工智能领域亟待解决的重要课题之一。 随着技术的进步和社会对AI应用需求的增长，我们有理由相信未来会有更多创新方法和技术来应对这一挑战。比如通过增强数据采集手段、提升数据清洗和标注效率等措施，以促进高质量数据资源的有效利用，从而推动整个行业向前发展。

　　 近日，商业数据平台企查查宣布，已率先实现了“第三方风险排查系统接入DeepSeek”的应用场景，新增了【智能分析解读】功能。该功能能够从企业背景、运营稳定性、信用记录和债务偿还能力等多个角度进行深入剖析，并给出合作建议，帮助用户迅速理解分析、做出高效决策。

　　 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，用户只需输入企业名称，系统便能迅速生成一份结构化的报告。与传统的Excel表格不同，该系统运用AI模型和自然语言处理技术，将繁杂的数据转化为易于理解的模块化内容，如“风险评级”、“关键风险点”以及“合作建议”。 这种创新方式不仅提高了信息处理的效率，也使得复杂的数据变得更为直观易懂。用户无需具备专业的数据分析技能，就能快速获取到对企业决策至关重要的信息。这无疑为企业的风险管理提供了极大的便利，同时也展示了人工智能在商业领域应用的巨大潜力。通过这种方式，企业管理者能够更加高效地识别潜在的风险因素，并据此做出更为明智的商业决策。

　　 例如，某医药企业在评估潜在供应商时，通过系统发现其“核心专利即将到期”的风险。AI不仅指出了专利的具体到期时间，还分析了行业内的研发动态，并建议缩短合同周期或增加备选供应商。这种“诊断处方”的方式显著提升了决策效率。

　　 2.一键评估：从“人工比对”到“智能归因”

　　 在招投标过程中，传统的风控方法需要逐个审查候选企业的股权结构和历史围标记录，既耗时又费力。企查查利用图计算技术，自动揭示企业间的潜在关联关系。

　　 -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：在当今社会，捕捉社交媒体上疑似商业诋毁的线索变得越来越重要。例如，最近有报道指出，一些企业通过社交媒体平台发布不实信息来损害竞争对手的声誉。这种行为不仅违反了公平竞争的原则，也对消费者的知情权造成了侵害。为了维护市场的健康秩序，监管机构应当加强对这类行为的监控，并采取必要的法律措施。同时，消费者也应该提高警惕，学会辨别虚假信息，避免被误导。 我认为，随着网络技术的发展，信息传播的速度和范围都在不断增加。这既为企业的品牌宣传提供了便利，也可能成为某些不良商家进行不正当竞争的工具。因此，除了加强法律法规的制定与执行外，还需要社会各界共同努力，营造一个更加透明、公正的市场环境。消费者自身也应该增强判断力，理性消费，共同抵制此类不道德的行为。

　　 某汽车集团在应用了这项新功能后，每年能够排查5000家供应商，工作效率提升了2000%。此外，其招投标合规性审查通过率也显著提高，从原来的72%上升到了99.3%。 这项技术的应用不仅大幅提高了企业的运营效率，还大大降低了因不合规而导致的风险。尤其在当前市场竞争激烈的背景下，这一进步无疑为企业节省了大量时间和成本，同时也增强了市场对其的信任度。这不仅是技术上的突破，也是企业管理和流程优化的一个重要里程碑。

　　 3.多维洞察：从“单点防控”到“全景画像”

　　 系统突破了传统风控的线性思维，创新地构建了覆盖企业全生命周期的风险雷达，这不仅为企业提供了一种全新的风险管理视角，也标志着金融科技创新在风险控制领域迈出了重要一步。 这一举措充分展示了技术如何赋能金融服务，通过更加动态和全面的风险评估机制，可以更早地识别潜在风险，从而帮助企业及时采取措施，有效防范可能面临的危机。这样的系统无疑为企业的健康发展提供了坚实的保障，同时也为整个行业的风险管理树立了新的标杆。

　　 -运营稳定性：审视运营数据、股东背景、以及行业内全方位对比分析；

　　 -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系统通过检测其供应商的“资质数据异常”，提前预警了潜在的环保合规风险，帮助企业规避了欧盟“碳关税”的处罚危机。

　　 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”

　　 某电子消费品牌借助企查查第三方风险排查系统，成功构建了一套覆盖全球经销商的风险管理体系。这一举措不仅提升了企业在全球市场中的竞争力，也彰显了其对风险管理的高度重视。通过这样的系统，企业能够更有效地监控和管理与全球合作伙伴相关的各种潜在风险，从而确保业务稳定发展，进一步巩固其市场地位。 此做法展示了该品牌在应对全球化挑战时的前瞻性和灵活性，也反映了当前企业在国际化进程中对信息技术依赖度的提升。随着市场竞争日益激烈，如何利用先进的技术手段来提高自身风险防范能力，已成为企业能否在国际市场中脱颖而出的关键因素之一。

　　 -准入阶段：通过智能系统自动筛查出与黑名单相关的关联企业，并成功拦截了12家高风险经销商。这一举措不仅显著提升了企业的风险防控能力，也展示了企业在合规经营方面的决心和行动力。在当前复杂多变的市场环境中，这样的主动防范措施显得尤为关键，有助于维护市场的健康秩序，同时也提醒其他企业应加强内部管理，避免潜在的风险。 此措施体现了企业在风险管理上的前瞻性和执行力，对于构建一个更加透明、安全的商业环境具有积极的意义。同时，这也向外界传递了一个信号：任何试图规避监管的行为都将面临越来越高的成本和风险。

　　 -监控阶段：实时抓取社交媒体舆情，及时处理某区域代理商的负面事件；

　　 -退出阶段：“企查分”和“科创分”这两种数据模型评估方式在优化企业信用评价和科技创新能力方面具有重要意义。然而，在实际应用中，这些评估体系需要不断地进行调整和完善，以确保其公正性和有效性。例如，“企查分”可以更全面地考虑企业的经营状况、财务健康度以及市场竞争力等多方面因素，而“科创分”则应更加注重企业在技术创新、成果转化等方面的贡献度和潜力。同时，淘汰机制也需更加科学合理，既要保证对不合格企业的严格淘汰，也要为那些有潜力但暂时遇到困难的企业提供改进的机会。通过这样的优化，可以使这两个评分系统更好地服务于社会经济的发展需求，促进企业间的公平竞争，并激励更多的企业投入到创新活动中来。

　　 该集团风控总监表示：“以往我们依靠外部律师事务所每季度提供的报告，而现在AI系统每日推送风险预警，使我们能够主动管理风险，而不再只是被动应对。”

　　 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、产能匹配程度、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。

　　 某企业采购负责人表示，通过引入新的管理系统，该企业每年节省了8000小时的人工核查时间，更重要的是，供应商的质量提升了30%。 这一改进不仅大幅提高了企业的运营效率，还显著增强了供应链的整体质量水平。节省下来的时间可以被重新分配到其他更具战略意义的任务上，从而为企业创造更大的价值。同时，供应商质量的提升有助于减少产品缺陷和退货率，最终提高客户满意度和企业的市场竞争力。这种双赢的结果值得业界更多关注和借鉴。

　　 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变化，企业供应链的复杂性与风险性呈指数级增长。从供应商资质造假到招投标围标串标，从利益冲突到突发舆情危机，传统风控手段已难以应对日益隐蔽的威胁。“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。”企查查数字化风控专家表示，要理解“人工智能+高质量数据”在风控领域的突破性进展，需要从三个关键维度进行拆解和分析：

　　 高质量数据的标签化

　　 过去很长一段时间，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、供应链数据各自分散，犹如散落的拼图碎片。企查查在这一领域进行了大胆的尝试，通过引入大模型的语义理解能力，将其应用到数据治理过程中。该平台已构建了超过400个风险特征标签，能够自动识别“某企业中标政府采购项目”与“其子公司存在劳动纠纷”之间的潜在关联，从而实现跨维度的高质量数据整合。这种从线性分析到网状洞察的转变，不仅提升了风险识别的效率，还极大地丰富了数据分析的深度和广度。 这种创新的方法无疑为企业征信行业带来了新的希望。它不仅有助于打破数据孤岛的现状，还能帮助企业更全面地了解自身的风险状况。然而，如何确保这些数据的准确性和隐私保护仍然是需要关注的重要问题。未来，随着技术的进步和法规的完善，相信这样的创新方法将在企业征信领域发挥更大的作用。

　　 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"。