课程背景
在数字经济和供给链金融深度融合的来由下，商业保理作为缓解公司赊销压力、盘活应收账款的核心金融业态，正面临业界演进的要害转型期。一方面，运行层面，经济周期波动下优质应收账款资产筛选难度加大、买卖方双端信用隐患复杂化、业界利差持续收窄，传统 “心得驱动、人工主导” 的业务模式已难以适配精细化营运诉求；另一方面，监管架构日趋完善，对保理业务的合规性、风控的实时性，资产的可追溯性提出更高要求，合规成本和营运效率的矛盾日益凸显。和此同时，机器智能技艺的成熟落地为商业保理业界破局提供了核心抓手，机器研习、学识图谱、NLP、计算机视觉等等技艺正从 “辅助抓手” 向 “业务核心引擎” 转变，促成保理业务从资讯化流程线上化，向智能化决策自动化跨越。头部保理机构已率先布局 AI 赋能，落地时，在智能风控、应收账款全生命周期管控、合同智能审查、精准获客等等情境达成突破，形成了 “资料 + 算法” 的核心竞争力。
为支援商业保理业界中高层管人人员把握 AI 技艺赋能的业界趋势，突破传统业务瓶颈，构筑智能化管控思路，掌握从方略规划到落地施行的全流程办法论，特炼就本课。课程以商业保理业务核心痛点为切入点，结合业界标杆实践和 AI 技艺落地规律，系统拆解 AI 在风控、资产管控、合规、营销四大核心情境的运用路径，助力公司达成从数智化到智能化的方略跃迁，在业界转型中抢占先机。
课程收益
• 宏观视野：领会数智化转型来由下，AI 技艺重塑商业保理业界的必然趋势和方略价值。
• 思路重塑：从 “心得驱动” 向 “资料 + 算法驱动” 转变，构筑智能化业务管控思路。
• 办法落地：掌握 AI 在风控、资产管控、合规、营销四大核心情境的落地办法论和施行路径。
• 实战本领：借助标杆实例拆解和情境拆解，具备规划并促成公司 AI 转型项目的本领。
课程大纲
一、业界困局和破局之道：从“规模红利”到“技艺红利”
1.1 经济周期下的融资租赁业生存现况
1.1.1 资产荒和优质资产获取难度加大的挑战
第 一课：势和道 -- 商业保理数智化转型的方略蓝图和 AI 路径
一、业界困局和破局之道：从 “规模红利” 到 “技艺红利”
1.1 经济周期下的商业保理业生存现况
1.1.1 优质应收账款资产获取难度加大的挑战
1.1.2 利差收窄来由下精细化营运的迫切性
1.1.3 监管趋严和合规成本上升的双重压力
1.2 数智化转型的深水区特征
1.2.1 从资讯化向智能化的跨越
1.2.2 资料资产化成为公司核心竞争力
1.3 业务挑战和核心痛点：传统模式的局限性
1.3.1 资讯不对称导致的买方 / 卖方信用隐患盲区
1.3.2 人工尽调和审批效率瓶颈制约业务规模
1.3.3 保理后资产管控被动、滞后，应收账款处置难
1.3.4 获客成本高企，往细里说，同质化竞争严重
二、 AI 赋能商业保理的理论基础和顶层规划
2.1 AI 技艺栈在金融领域的成熟度拆解
2.1.1 机器研习：预测和分类的核心引擎
2.1.2 学识图谱：关联关系挖掘和风控推理
2.1.3 自然语言处理 (NLP): 非结构化资料的金矿
2.1.4 计算机视觉 (CV): 交易凭证真实性核验的数智化抓手
2.1.5 生成式 AI (AIGC) 在商业保理的运用前景展望
2.2 “双速 IT” 方略在保理业的适配
2.2.1 前台敏捷：迅速响应市场和买方诉求
2.2.2 后台稳健：确保风控和合规底线
2.3 AI 赋能的四大支柱架构轮廓
2.3.1 资料层：打破资料孤岛，构筑统一资料湖
2.3.2 算法层：模型工厂和全生命周期管控
2.3.3 业务层：情境化运用的深度融合
2.3.4 组织层：人机协同的新型作业模式
三、 商业保理 AI 方略转型施行打法和路径规划
3.1 AI 赋能商业保理成熟度特征
3.1.1 初始期：局部试点，换个角度看，单点突破
3.1.2 演进期：多点开花，实操中，平台建设
3.1.3 成熟期：生态协同，智能决策
3.2 施行路径核心要则：小步快跑，价值驱动
3.2.1 不唯技艺唯价值
3.2.2 人机协同不替代
3.2.3 资料先行不冒进
3.3 公司实例拆解和课堂交流
3.3.1 实例拆解：某头部商业保理公司“AI+供给链金融”转型实践
3.3.2 课堂交流答疑
第二课：盾和矛 --AI 赋能商业保理全流程智能风控
一、 风控现况和痛点：从 “静态防御” 到 “动态攻防”
1.1 传统风控模式的局限性
1.1.1 交易资料 “看不清”: 资讯滞后和失真隐患
1.1.2 买卖方关系网络 “透不过”: 隐性关联和隐患传导
1.1.3 保理后管控 “管不住”: 被动响应和成本困境
1.2 智能风控的定义和核心价值
1.2.1 智能风控的科学定义和内涵
1.2.2 多维资料融合：打破资讯壁垒
1.2.3 实时动态监控：重构时效价值
二、 解题打法和典型情境：构筑智能风控 “大脑”
2.1 保理前准入和尽调智能化
2.1.1 买卖方双维度智能准入评分卡构筑
2.1.2 应收账款真实性智能尽调辅助
2.2 保理中审批和定价智能化
2.2.1 自动化审批决策引擎
2.2.2 基于隐患定价的差异化保理额度测算
2.3 保理后隐患预警和处置
2.3.1 全天候买卖方舆情监测系统
2.3.2 应收账款资产质量恶化趋势预测
三、 技艺支撑和模型管控：炼就可信赖智能决策底座
3.1 学识图谱构筑：让隐性隐患 “看得见”
3.2 模型隐患管控：防止“机器犯错”的合规隐患
四、公司实例拆解和课堂交流
4.1 实例拆解：平安保理智能风控系统建设全景复盘
4.2 交流答疑
第三课：管和估 --AI 驱动商业保理资产智能管控和估值
一， 业务挑战：商业保理的核心是 “管应收账款”
1.1 资产管控难点
1.1.1 应收账款确权难，重复转让、虚假交易隐患高
1.1.2 回款路径监控缺失，在实际应用里，资金挪用、逾期预警滞后
1.1.3 应收账款估值缺乏公允架构，逾期资产处置难度大
1.2 施行标的
1.2.1 从 “被动核账” 到 “主动管账”，达成应收账款全生命周期管控
二、 解题打法和典型情境：AI + 海量资料赋能的深度运用
2.1 应收账款全生命周期智能监控：从 “被动追查” 到 “主动风控”
2.2 AI 驱动的智能估值架构：破解 “定价难、处置难” 痛点
2.3 保理后资产动态管控：从 “逾期处置” 到 “隐患前置”
三、 施行打法和保障措施：构筑 AI 驱动的应收账款价值管控架构
3.1 资料基建打法：炼就 “可信” 的估值和监控资料底座
3.2 模型落地打法：从 “专家心得” 向 “人机协同” 过渡
3.3 管控保障：资料合规和模型治理
四、公司实例拆解和课堂交流
4.1 实例拆解：远东保理应收账款智能管控平台实践
4.2 交流答疑
第四课：审和合 --AI 赋能商业保理合同智能审查和合规管控
一， 管控痛点：传统合规模式的 “三大隐患”
1.1 效率隐患：放款时效和规模扩张的 “矛盾死结”
1.2 质量隐患：应收账款和合同条款的 “确权陷阱”
1.3 成本隐患：胜诉率和监管合规的 “双重压力”
二、解题打法和典型情境：AI 重构 “契约安全和效率” 闭环
2.1 智能审查提速，往细里说，打破 “效率瓶颈”
2.1.1 “AI 预审官” 模式：达成 “T+0” 极速放款
2.1.2 智能条款博弈系统：终结非标 “拉锯战”
2.2 要害隐患透视，实操中，扫除 “确权陷阱”
2.2.1 应收账款 “真实性” 智能交叉核验：守住 “债权” 红线
2.2.2 保理合同深度语义拆解：隐蔽陷阱 “无处遁形”
2.3 证据智能固化，就一线经验说，筑牢 “胜诉防线”
2.3.1 AI 智能证据链构筑：炼就 “胜诉铁证”（合同、发票、物流单等等多凭证核验）
2.3.2 监管资料自动化报送：消灭 “资料打架”
三、 施行打法和保障措施：从 “人治” 走向 “智治”
3.1 学识库建设：沉淀公司的 “法律大脑”
3.2 人机协同新模式：重塑组织职能
3.3 责任边界划分：明晰 “机器责任” 和 “人工责任”
四、公司实例拆解和课堂交流
4.1 实例拆解：某大型保理公司智能法务和合规平台建设实例拆解
4.2 交流答疑
第五课：攻和守 --AI 驱动商业保理业务营销和买方智能营运
一，运行层面， 营销痛点：传统营销模式的 “三大盲区”
1.1 获客盲区：人海战术的 “低效困局”
1.2 转化盲区：心得主义的 “主观陷阱”
1.3 留存盲区：被动管控的 “离职黑洞”
二，执行层面， 解题打法和典型情境：AI 重构 “营销增长飞轮”
2.1 AI 赋能寻客：从 “盲目扫街” 到 “精准制导”
2.1.1 AI 全网态势感知：智能锁定 “高潜赊销型公司名单”
2.1.2 AI 业界链穿透：批量挖掘 “供给链链上保理诉求客群”
2.2 AI 智能助攻：从 “诉求错配” 到 “千人千面”
2.2.1 AI 话术生成器：秒级定制 “破冰脚本”
2.2.2 AI 货品智能匹配：根据账期，业界，买卖方信用自动生成 “最 优保理方案”
2.3 AI 存量守护：从 “被动等待” 到 “主动干预”
2.3.1 AI 离职预警雷达：实时拦截 “买方离职隐患”
2.3.2 AI 复购挖掘引擎：自动激活 “沉睡买方保理诉求”
三、 施行打法和路径：构筑 “AI 驱动型” 组织
3.1 思路重塑：从 “人采用抓手” 到 “人机协同”
3.2 情境切入：以 “中小微公司快保理” 为 AI 驱动试验田
3.3 资料底座：为 AI 大脑注入 “高质燃料”
四、实例拆解和交流
4.1 标杆实例：平安保理AI驱动的中小微公司保理业务营销和买方智能营运变革
4.2 交流答疑
第六课：谋和行 -- 商业保理业界 AI 转型施行办法和未来展望
一、 商业保理业界 AI 转型办法论：落地施行 “五步法”
1.1 情境价值锚定
1.2 资料资产化治理
1.3 算法模型工厂化
1.4 人机协同流程重塑
1.5 敏捷迭代和营运
1.6 落地要害保障
二、 施行路径：三阶段演进路线图
2.1 点状突破，就一线经验说，速赢见效 （0-6 个月）
2.2 线面串联，具体来看，从实践看，流程重塑 （6-18 个月）
2.3 生态重构，就一线经验说，智能原生 （18 个月 +）
三、 组织保障：构筑 “双轮驱动” 的支撑架构
3.1 组织架构变革
3.2 资料治理基石
3.3 英才和信念重塑
四、隐患合规和伦理底线
4.1 监管合规 “三条红线”
4.2 模型隐患管控 (MRM)
五、 避坑指南：AI 转型路上的“三个陷阱”和化解打法
六、 未来展望：AI 浪潮下的“新保理”
6.1 智能技艺跃迁：从“辅助抓手”到“自主智能体”
6.2 商业模式迭代：从 “应收账款服务商” 到 “供给链金融生态营运商”
七、 实例拆解和交流研讨
7.1实例拆解：远东宏信保理 AI 赋能“保理 + 供给链营运”生态化转型
7.3 交流答疑
老师简介
Introduction to lecturers
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