独角兽最爱的银行，如何用科技强化金融服务

随着2019年科创板的开闸，200多家科创独角兽们陆续迎来了腾飞时刻。除了政策，科技，人才，市场等条件，通畅友好的金融环境也是独角兽发展的重要助力。

对银行而言，如何在独角兽发展中早期阶段展开合作，陪伴客户一起成长，早已成为关注的焦点与发展的方向。

而提到服务科创独角兽的银行，就不得不提其集大成者：硅谷银行（Silicon Valley Bank）。其不仅在中早期阶段便服务了今日的科技巨头如 Facebook 和 Twitter，2019和2020年在美国IPO的科创企业的客户渗透率更是超过了三分之二。

全美国近50%的风投支持的创业公司是硅谷银行的客户

而浦发硅谷银行作为硅谷银行与浦发银行成立的合资银行，在国内享有“哺育独角兽的银行”之称。自创立以来，浦发硅谷银行一直致力于服务科技创新企业，迄今已为近2000家中国科技创新企业提供了全方位金融服务。

独角兽的高成长引人垂涎，然而高收益也隐含着高风险。科创独角兽们的经营情况普遍高度不确定，也常常为了快速拓展市场而亏损。

而且，科创类企业大多为轻资产模式。在贷款授信过程中由于抵押物少，常常仅能以信用贷的方式合作，潜在风险较高。

同时，受资本市场认可的科创独角兽，融资渠道不限于债权，需求多，变化快，对融资的便捷性和服务灵活度也有更高的要求。

此外，独角兽在早期阶段常常财务制度不成熟，报表质量有限，仅靠财报数据不足以作为全面了解企业真实经营情况的唯一数据源。

如何通过金融科技手段赋能，全面控制风险，加快审核速度，缩短处理时间，提高客户满意度，是浦发硅谷银行一直关注的重点和发展的方向。

鉴于财务数据仅作为了解客户情况的部分数据源，银行流水凭借其“真实，准确，便捷，实时，精细”的优势，成为浦发硅谷银行授信过程中的重要经营情况证明。无论在贷前或贷后，都会要求企业提供电子流水。

然而，目前的处理分析流程重度依赖人工，而国内电子银行流水格式不统一，手工汇总清洗分析耗时费力，关联关系复杂，可疑交易行为层出不穷，人工分析难以兼顾快速，全面和深入。

比如，银行对于企业贷款的使用途径往往有明确要求，只能用于经营性目的。但在贷后企业可通过关联公司或进行关联交易将资金转作他用。虽然在资金转移的过程中，合同、发票等财务资料是齐全的，但是背后却没有交易实质发生。

流水蕴含着大量经营信息，本应是客户经理和银行了解客户的最佳渠道。然而受限于项目处理时间和人力处理效率等原因，大量的流水数据“金矿”没有得到有效的细致分析。

此外，每个项目处理分析的数据结果散落在不同的Excel文件中，没有经过标准化处理，难以沉淀为有价值的“数据资产”，为客户的长期持续分析起到应有的价值。

针对以上流水处理分析中的问题，浦发硅谷银行经过深入调研，决定携手见知数据，系统化提高流水尽调审查的效率效果，控制风险，实现流水尽调的智能化和自动化。

浦发硅谷银行的战略：为创新企业加速

见知数据的现金流尽调系统基于其特有的全流水识别专利技术与针对流水的语义分析能力，为浦发硅谷银行提供了包括数据合并验证、关联交易验证、企业经营情况分析、系统设置等核心功能模块，替代了大部分繁琐手动汇总查询工作。

见知现金流尽调系统可智能识别国外4000+银行模板，支持多银行流水一键汇总，自动完成各银行流水数据标准化清洗，可节省99%流水处理时间。

系统内置九大分析模块，通过规则引擎审查100%交易流水，实现流水数据真实性、完整性的校验，重点关注的可疑交易的发现，还进行资金波动，隐形负债，收支结构和上下游的全面分析，5分钟内快速判断客户经营情况，提高工作效率，发现风险点。

此外，针对浦发硅谷银行对于交易对手方关联交易分析的深度需求，见知数据量身定制了股权穿透功能，对流水交易前十大收入方与支出方和本方企业进行穿透分析。系统智能分析后，可针对多层关系一键穿透，洞察关系链路，展示关联关系结果，及时发现资金转移等风险。

基于见知数据现金流尽调系统的模块化产品和团队强大的技术开发与落地实施能力，进行了高效快速的定制化开发与部署实施，在3周内即完成了系统的上线。

倾注一切，只为助力创新

见知数据现金流尽调系统部署上线浦发硅谷银行总行后，信贷与风控部在贷前贷后全流程应用，帮助信审及风控人员提高流水尽调、审查的效率和效果，大幅提高了流水处理分析的效率与准确度，有效控制风险，沉淀流水数据资产，实现了信贷审核与贷后监控的银行流水的智能风控。