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项目案例 | 上海华瑞银行基于人工智能识别的智慧供应链在小微企业融资场景的应用

项目背景

1.智慧供应链金融需要新技术赋能

我行积极探索和深入民营及中小微企业的需求痛点和融资难点,通过创新融资模式、优化产品结构、有效运用金融科技,实现自上游供应商到下游建筑商之间商务流、信息流、物流、票据流、资金流的全封闭管理,将下游优质建筑商的买方信用向上游中小微供应商传导,为供应商提供灵活的可持续在线融资服务,从而有力支持民营及中小微企业生产经营。我行智慧供应链系统于2017年8月投产,创建了瑞e订、瑞e宝、瑞e仓等多种供应链金融产品,受到客户好评。

我行供应链金融产品在确权审核流程中,有大量的纸质收料单和收料视频存在全部依赖人工审核,导致业务流程效率和产能瓶颈明显,实际作业中高频度的出现收料材料出错、要求确权人签名缺失、实收数量和录入数量不一致、确权人签名和视频与立项资料不一致等情况。不仅在处理效率上,同时在风险控制环节都存在效率低、风险高等问题。

2.抓住契机引入新技术新手段

2019年7月,银保监会发布了《中国银保监会办公厅关于推动供应链金融服务实体经济的指导意见》(以下简称《意见》),明确提出鼓励银行业金融机构运用互联网、物联网、区块链、生物识别、人工智能等技术搭建服务上下游链条企业的供应链金融服务平台,完善风控技术和模型,创新发展在线金融产品和服务,实施在线审批及放款,更好地满足企业融资需求。

在监管政策的明确指导下,供应链金融将会迎来新一轮的发展契机。实际上,除了银行业金融机构之外,金融科技行业在供应链金融领域的应用也将更加充分,目前市场上的科技公司、第三方供应链金融平台等企业应适时抓住这一机遇,在合规经营的基础上加强风控建设和技术创新应用,从而更好地发挥出供应链金融在支持小微企业、服务实体经济方面的作用。

值得一提的是《意见》大力鼓励在供应链金融服务中使用创新思维和新技术,对商业银行有着明确的指导意义和现实意义,在此大背景下,我行顺应趋势,抓住机遇,自智慧供应链系统投产以来始终紧跟业务发展,以及新技术在供应链场景方面的应用预研,顺利完成智慧供应链的赋能升级,将人工智能、区块链等多项新技术融入到智慧供应链场景中。

 

项目方案

我行根据自身的整体战略目标和信息技术发展规划,及时启动和实施了“基于人工智能识别的智慧供应链在小微企业融资场景的应用”项目(项目系统名称为“智慧供应链影像文件智能识别系统”,简称“影像文件智能识别系统”)。影像文件智能识别系统,与智慧供应链系统进行了无缝集成,使之成为一体,在智慧供应链环节添加人工智能处理以完成确权质量完整性控制、文本和视频识别、一致性比对,人机结合地改进该作业流程,还将人工智能引入到自动化审核场景中,弥补人工作业的漏检、错检等情况,规范和落实业务作业流程,同时为下一步的整体行内智能应用系统的建设和形成智能化核心管理能力创造了必要的前提条件,对提升华瑞银行的产品创新能力和业务竞争能力具有积极的意义。

影像文件智能识别系统建立了统一、集中、完整的供应链审核作业系统,该系统通过与供应链系统、影像平台系统直接连接,在总行层面实现了供应链贷款的审核,改变了以往依赖纯人工处理、审核的情况,提高了作业的安全性和时效性,大大降低了因智慧供应链中材料缺失、审核错误等情况,确保业务过程无一漏检。同时该系统还建立了完整的报表系统,规范作业过程的数据记录和报表产生等。

智慧供应链影像文件智能识别系统实施主要目的是为了提升供应链业务人工审核效率,降低操作风险,推进人工智能图像识别技术场景化应用,真正实践科技助力供应链金融。

智慧供应链影像文件智能识别系统,主要分两阶段实现,一阶段主要实现视频中人脸与样本库人脸比对、单据手写签名(全文扫描)与样本库手写签名比对;二阶段实现单据机打和手写要素识别以及结构化输出。

整个项目实施按照整体规划、业务驱动、滚动开发的原则执行。同时为实现智慧供应链全流程业务的连贯性,其他关联系统需要配合进行改造,各系统的主要目标如下:

1. 开放平台:接收样本库与确权材料的文件清单;通过阿里云获取影像件并返回供应链;返回智能识别结果于合作方;

2. 供应链系统:获取收料与确权文件清单;获取开放平台从阿里云下载的影像;将影像件上传影像平台;调用智能识别服务进行影像识别比对;接收智能识别的服务通知结果并返回渠道端;

3. 影像平台:样本库存储;提供智能识别服务查询影像地址并将地址返回智能识别服务。

4. 影像文件智能识别系统:从影像平台获取影像材料;影像比对并返回结果于供应链;

智能识别业务全流程图:

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业务流程说明:

1.合作方(钰翔)将样本库/项目信息清单以及确权材料清单推送至开放平台,然后开放平台将文件清单推送至供应链系统,供应链系统根据清单中地址发起请求经开放平台从阿里云下载影像件;

2. 供应链系统将样本及确权相关的影像件上传至影像平台;

3. 供应链系统调用智能识别系统进行影像比对,随后智能识别通过查询影像平台影像件将样本及确权材料从人脸以及签字照片两个维度进行比对;

4. 影像文件智能识别系统将比对涉及相关影像存储于影像平台,然后通过企业服务总线将比对结果返回于供应链,供应链系统将智能识别结果传送开放平台与合作方。

创新点

我行作为全国首批、上海首家民营银行,秉承“来自民营,服务民营”的宗旨,始终坚持服务民营经济、服务小微大众的战略定位,不断探索、创新为中小微企业解决融资难、融资贵的金融服务方案。同时,我行深入贯彻国务院《关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》,大力践行供应链推动金融供给侧改革,紧密围绕产业场景,创新运用金融科技,以供应链金融产品为工具,积极为民营及中小微企业提供差异化金融服务。

将人工智能引入到智慧供应链中是智慧供应链业务科技赋能项目建设主要思想,人工智能在智慧供应链场景中的应用体现了三个创新:

1.模式创新

双核心驱动,创新N+1+M模式

与传统供应链金融的1+N模式不同,在强势的下游核心买方与弱势的上游供应商之间架入核心平台——供应链管理企业,并引入投贷联动工具,实现与核心平台的合作融合。通过对核心平台的封闭式管理,银行可获信息直达上下游商务交易环节,贸易结算资金在链条体内良性循环,从而实现银行风控管理通过1家核心平台向M家核心买方渗透。因此,通过与1家核心平台的合作,将M家核心买方的信用有效引入链中,在双核心的驱动下,将融资服务向N家二级供应商延伸,我行智慧供应链中,创新了N+1+M模式,有效地扩大了供应链金融对多层级上游中小供应商的惠及度。

融资时点前移,实现零账期经营

供应商从备货到最终收款,需经历备货、发运、签收、对账、收票及回款等环节。某些行业供应商从备货到收款,平均需历时240天。供应商在资金最为紧张的阶段,只能在银行办理流动资金贷款业务,此时银行授信条件主要考量供应商本身资产情况、信用水平、抵质押缓释等,民营中小微供应商面临较高的授信门槛;而在票据贴现阶段,虽然授信门槛降低,但融资时点滞后,无法解决民营中小微供应商从发货到收票阶段的融资需求。

嵌入人工智能的智慧供应链以封闭式供应链管理为服务场景,在产品组合、贸易背景追踪、交易信息验证、融资在线操作等方面实现突破,将对民营中小微供应商的融资时点创造性地由核心买方债务确权前移至货物确权,将滞后的交易账期转化为灵活的融资账期,极大地提升民营中小微供应商融资获得性,从而实现从发货到收款零账期经营,有效地加快了资产和资金的周转效率,经营水平得到明显改善。

2.科技创新——数字化手段激活基础金融服务

嵌入人工智能的智慧供应链是科技助力供应链金融的有效实践。通过有效利用企业网银、银企直联等电子银行技术,实现交易信息和融资信息实时交互,为中小微企业提供24小时在线融资提款功能;在产品全生命周期中通过有效植入大数据反欺诈、物联网、智能地磅、生物识别等前沿科技手段,不断提高业务流程管理效率和风险管理的精度;结合智能OCR技术及区块链存证技术,大幅度提升审核效率,强化流程信息多点存证。

3.风控创新——金融科技助力智慧风控

在银行传统风控基础上,嵌入人工智能的智慧供应链对风控模式进行创新,一方面借助金融科技不断提高线上风控效用,另一方面打造主动式、现场式风控办公模式,将核心风控环节前置至企业场所,通过派驻风控人员现场办公的方式,提升线下风控效用。

技术实现特点

1.采用的技术原理

该项目主要研究通过人工智能模块完成确权质量完整性控制,实现文本与视频内容的一致性比对,进一步实现自动化审批,建立的统一、集中、完整的供应链确权审核系统。

根据具体的功能分为业务层、服务层、数据层、基础层。其中各层的技术处理如下:

业务流程接入:负责批量接收影像识别请求,返回识别结果;

调度处理:调度各个算法子模块进行影像处理;

预处理:影像区域检测,图像旋转、分类等预处理操作;

文本检测:文本区域检测,找出影像中的文本区域;

文本识别:针对给定的文本区域进行文字内容识别;

签名比对:对收料单的签名进行检测、框全,并与留底签名进行一致性比对;

人脸比对:对收料过程中的动态人脸视频进行检测、定位,并与留底人脸照片进行一致性比对;

结构化:影像内容理解、矫正,结构化输出;

领域知识库:影像相关领域知识,用于输出内容矫正;

通过开放平台与合作方对接,接受并转发文件推送请求至供应链融资,通过供应链融资获取收料与确权文件清单,获取开放平台从阿里云下载的影像并将影像件上传影像平台,影像文件智能识别系统获取影像文件进行智能比对得出结果,再将结果并返回渠道端响应供应链影像请求,最后由供应链融资将结果返回给合作方。整个业务流程核心技术模块是以影像作为输入,输出AI判断、结构化识别结果。

2.关键技术及创新点

该项目的技术特点为支持批量与精准的检测、提取、识别影像中的文本或图像特征,支持7*24小时的高并发、高可用。且能高效的从影像、视频等非结构化数据中获取业务场景需求的结构化数据,返回给业务系统。

1)核心模块功能介绍

A.任务调度

通过RPC串联调度各算法子模块,解耦子模块相互依赖,提升计算资源使用率,按需实现同步或者异步接口调用的方式

B.预处理

预处理包括基于深度学习模型的图像区域检测、旋转、分类等功能, 提供RPC接口调用

C.手写签名检测

基于深度学习的手写签名区域检测,返回检测到的签名以及对应位置信息,提供RPC接口调用

D.签名比对

基于深度学习的文本识别子模块,针对给定的文本区域识别出文本内容, 提供RPC接口调用

E.结构化输出

基于检测出手写签名、特征比对的结果,输出结构化数据(JSON字符串), 提供RPC接口调用。

2)核心模块的技术要点

A.旋转模块

通过ResNet神经网络训练出四分类模型,输入需识别的票证影像,输出各个方向朝向的概率,对应地做角度旋转,纠正影像的朝向。

B.文本检测模块

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文本检测采用Faster R-CNN算法,分为四个部分:

Dataset:数据,提供符合要求的数据格式

Extractor:利用CNN提取图片特征features

RPN(Region Proposal Network):负责提供候选区域ROIS

RoIHead:负责对ROIS分类和微调,对RPN找出的rois,判断它是否包含目标,并修正框的位置和坐标。

Faster R-CNN整体的流程分为三步:

提特征:影像经过预训练的网络,提取到了图片的特征;

Region Proposal:利用提取的特征,经过RPN网路,找出一定数量的rois;

分类与回归:将rois和影像特征,输入到RoIHead,对这些rois进行分类,判断都属于什么类别,同时对这些rois的位置进行微调

3)识别或比对

签名比对分为四个过程:签名检测、签名对齐、特征提取、特征匹配。其中,特征提取作为签名比对最关键的步骤,提取到的特征更偏向于该签名“独有”的特征,对于特征匹配起到举足轻重的作用,而该系统的网络和模型承担着提取特征的重任,优秀的网络与训练策略使得模型更加健壮。但在Resnet网络表现力十分优秀的情况下,要提高签名比对模型的性能,除了优化网络结构,修改损失函数是另一种选择,优化损失函数可以使模型从现有数据中学习到更多有价值的信息。而在该系统以往接触的分类问题有很大一部分使用了Softmax loss来作为网络的损失层,实验表明Softmax loss考虑到样本是否能正确分类,而在扩大异类样本间的类间距离和缩小同类样本间的类内距离的问题上有很大的优化空间,因而在Arcface*文章中讨论了Softmax到Arcface*的变化过程,同时还指出了数据清洗的重要性,改善了Resnet网络结构使其“更适合”学习手写签名的特征。

ArcFace*的输入输出流程简介:

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上图的处理流程如下:假设样本类别数为n,输入数据x的维度为d,模型权重w的维度为d⋅n。首先对样本x和权重w进行归一化,归一化之后样本经过网络最后得到1⋅n维的全连接输出,输出后计算得到Target Logit再乘以归一化参数s再经过Softmax计算得到Prob。

在训练过程中,神经网络都是基于我们的训练数据学习特征的,既然是从训练数据学习特征,最终的方向自然是逼近最终数据的最真实的特征,也就是说,该系统数据最原始是什么样子,该系统的网络的极限就是什么样子,它不能超越数据本身,而该系统在做的也就是使得网络最后能更加逼近“极限”。

4)结构化模块

结构化模块技术架构包含:

A.类别检测:未指定模板类型时,基于文本识别结果计算模板得分,确定模板类别

B.背景缩放:缩放输入图像尺寸至模板图像大小

C.透视变换:依据文本检测以及文本识别结果,确定锚点文本并进行透视变换,摆正输入图像

D.字段匹配:确定比对特征关系,以及判断的结果

E.前景偏移:纠正前景字段二次打印问题

F.后置处理:调用后置处理函数过滤等

G.结果:比对结果的结构化数据输出

项目过程管理

智慧供应链影像文件智能识别项目由华瑞银行公司与金融市场总部牵头,信息科技部负责实施。智慧供应链影像文件智能识别项目实施主要目的是为了提升瑞e订业务人工审核效率,降低操作风险,推进人工智能AI图像识别技术场景化应用。由于是首次将AI技术应用于供应链金融应收账款确权业务场景,为了保证该业务的顺畅运营,防止因不可控问题导致业务的暂停风险,上线后采用试运行和全面正式运营的分阶段方式。

人工智能在智慧供应链中的应用分为三个主要阶段目标执行。

1. 阶段一

a) 阶段范围:收料单上签名的查找和比对

b) 阶段目标:AI模块比对保留率达到75%,保留准确率达到98%

c) 测试时间:2019年4月3日

d) 预计上线时间:2019年8月15日

e) 阶段工作内容:

图像的质量控制:图像的旋转、ROI框选、光影/偏移等纠正;

签名区域检测;

签名提取和比对

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2. 阶段二

a) 阶段范围:动态视频中人脸信息和资料库中人脸一致性比对

b) 阶段目标:AI模块比对保留率达到60%,保留准确率达到90%

c) 预计测试时间:2019年4月3日

d) 预计上线时间:2019年8月15日

e) 阶段工作内容:

视频中人脸图像的截取;

截取人脸和数据库中人脸比对;

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3. 阶段三

a) 阶段范围:货运提货单(机打版本)关键字段信息提取和比对

b) 阶段目标:AI模块比对保留率达到70%,保留准确率达到85%

c) 预计上线时间:待定

d) 阶段工作内容:

图像的质量控制:图像的旋转、ROI框选、光影/偏移等纠正;

字段信息识别;

已识别字段的结构化输出。

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项目过程主要经历了以下几个阶段:

1、需求分析和概要设计阶段

此阶段起始时间为2019年2月至2019年4月初,其间主要完成了业务需求分析、业务功能和技术架构的顶层设计。提交了现状需求分析报告、各功能模块的顶层设计、技术构架和接口的顶层设计等文档。

2、系统详细设计阶段

此阶段起始时间为2019年4月2019年5月初,其间主要完成了系统详细设计工作,提交了智慧供应链影像文件智能识别项目系统详细设计说明书等文档。

3、系统编码、测试和上线准备阶段

此阶段起始时间为2019年5月至2019年8月初,其间2019年5月至2019年7月中旬完成了智慧供应链影像文件智能识别项目的系统客户化开发编码,包括了AI技术的定制化开发及供应链金融系统的配套功能及接口改造。2019年7月底完成系统间的联调测试及上线准备工作,2019年8月初进行了用户验收测试,提交了智慧供应链影像文件智能识别项目系统测试报告及上线方案、系统设置等文档。

4、上线试运行阶段

此阶段起始时间为2019年8月15日至2019年9月中旬,其间在钰翔供应链合作平台单个项目中试运行,使用AI识别技术的对真实场景的业务数据进行识别分析,完成供应链金融全业务流程的验证。根据上线试运行阶段的情况,对全面正式运营提出优化需求。

5、全面正式运营阶段

此阶段起始时间为2019年9月中旬至今,对钰翔供应链合作平台的所有项目全面开放,进入全面正式投产上线。智慧供应链影像文件智能识别项目实施严格按照总行项目管理相关制度,从计划、质量、财务等多方面进行规范化管理,项目最终如期完成。

运营情况

影像文件智能识别系统于2019年8月15日搭建完成,系统试运行情况来看,系统整体运行稳定,预警反应快捷,信息发布及时,实用有效,达到了项目建设的预期效果。

本项目包括项目样本库(项目合同、确权人照片,确权人银行印鉴),项目现场确权人手写签字的视频,从现场视频中截取确权人的照片及签字与样本库中的的确权人照片及确权人银行印鉴进行基于AI算法的比对,并返回一致、不一致及需要人工查看的比对结果。该系统具有以下特点:

1、免去了人工线下审核人脸视频与签字照片材料的流程需求,极大降低了人力成本、时间成本及风险,大大提升了工作效率。

2、影像智能识别渠道中台,达到了比对结果图形化界面展示的效果,可实现对确权比对信息实时监控与处理等功能。

3、供应链样本信息管理功能,解决了样本变更管理的问题。

另外,科技人员可在故障发生的第一时间得到故障信息,能优先于用户发现问题,解决问题,提高了服务质量和效率。

目前在系统试运行过程中,暂未发生生产事件。通过试运行期间的整体情况来看,该系统对故障信息的反应均比较及时,系统提供故障信息和实际状况相符,该系统可以较好的完成供应链项目相关的任务,科技人员能够配合业务实际情况对系统及算法等作出调整,得到了业务人员的认可和肯定。

项目成效

1. 经济效益

项目2019年8月上线,首次运用在智慧供应链-瑞e订业务中,计划截止2020年7月贷款规模达到36亿元,平均利差约为250个BP,该系统的运用大大降低了人工审核的成本,大幅度提升了瑞e订人工审核效率,进一步降低操作风险,上线后试运行情况良好。

2. 社会效益

(1)有利于强化我行供应链金融品牌,提升我行企业形象,增强我行在细分领域的竞争优势,体现较好的同业示范效应。

(2)在规范系统业务流程的同时也规范了合作方的业务管理流程,为业务的快速复制及拓展打下了良好的基础,也为实施供应链管理实现了强有力的平台。

(3)在行业中首个将AI智能识别运用在供应链业务中提升工作效率及降低风险,起到了良好的行业示范作用。

(4)推动企业其他的管理改进,优化了已有的业务模式,覆盖了旧业务模式中暴露出的风险点,在银行传统风控基础上,嵌入人工智能的智慧供应链对风控模式进行创新。

(5)未来结合区块链技术的运用,打造了华瑞特色的智慧供应链业务模式,为新业务模式的探索奠定了基础。

经验总结

智慧供应链影像文件智能识别项目从需求孵化、调研、立项、实施、到最终上线,前后经历了近7个多月的时间,整个实施严格按照总行项目管理相关制度,从计划、质量、财务等多方面进行规范化管理,期间得到了行内各部门的鼎力协助,及合作厂商的密切配合,才保证了项目最终如期上线。

智慧供应链影像文件智能识别项目是保理产品与金融科技的经典组合,是科技助力供应链金融的有效实践。通过有效利用智能识别技术,大幅度提升审核效率,减少了人工操作风险。截至2020年7月底,“瑞e订”产品户均融资余额663万元,笔均放款额40万元,服务小微企业近1500余家。其创新性、科技性、适用性都呈现了最初设计研发的构想。下一步,华瑞银行将对该产品持续优化和迭代,进一步提升其普惠金融的效率和产能,在普惠金融的道路上进一步提高客户服务的便利性和满意度。

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