在数字化浪潮席卷全球的今天，人工智能技术的快速发展正在变革各行各业，推动业务模式的升级，促进产业效率的提升。不良资产管理行业作为金融系统的重要一环，需要高效率运转以保障整体金融系统的稳定安全。

然后，当前传统的不良资产处置流程过度依赖人工操作，很大程度上制约了业务发展。如何有效利用人工智能技术为不良资产处置业务注入新动力，有效降低运营成本，提升业务效率，已成为业内亟待解决的关键议题。

在不良资产领域里，文档的处理一直是一项繁琐且耗时耗力的工作。当资管公司收购完资产包后，数据采集小组需要按照“债务人-合同-案件”对资料归类整理，确认无误后导入到业务系统支持后续清收处置。

在这个过程中，由于出包方提供的影像种类、格式差异巨大，以及混杂大量手写拍照或扫描件文档，数据采集和处理的业务人员需要有丰富的工作经验才能胜任此项工作，且随着业务持续发展，人工处理已经难以满足持续增长的影像资料采集需求。

为此，合合信息针对不良资产管理领域推出了智能AI文本分类、智能抽取、审核判断和财产线索挖掘能力。其中，智能文档抽取技术依托合合信息自研的垂直领域语义模型，无需训练，实现开箱即用的“零样本”抽取，同时，基于语义模型的文本抽取和启信宝商业大数据可多维度挖掘财产线索，在满足国家、行业地方以及市场自主制定的团体标准下，极大提升业务效率，加速清收业务开展。

为实现不良资产档案业务快速智能化处理，合合信息搭建全流程AI模型，从文档拆分、预处理、档案分类、文档结构化识别、数据审核校对等综合服务完成数据采集和归档。

第一步：拆分资产压缩包，自动处理zip等格式压缩包，并进行文档分类，根据预设分类规则重命名文件，根据规则生成档案清单，人工核对文档类型进行二次复核，如出现漏扫，则需要进行二次补扫或人工上传处理。

第二步：对文档进行关键信息抽取，围绕核心文档和资产信息，构建结构化信息指标体系。一方面完成文档归档构建，另一方面为后续不良资产精细化估值和定价提供数据支撑。

第三步：档案信息核对和复核，数据归档前可编辑、复核和修正，同时可根据主数据等相关信息进行资产包定时任务关联归档，数据同步至核心系统。

1.业务流程

2.文档分类
通过合合信息自研的文字识别训练平台内置的“分类算法”，进行文档类型标注和训练，输出高精度分类模型，从而实现文档的分类。

3.资产档案关键信息抽取
合合信息提供“开箱即用”的方式处理不良资产档案抽取任务，具备处理能力强、高精度预测性能、强大的迁移学习能力等多重特点，仅需配置相关抽取字段，即可完成结构化抽取。

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财产线索挖掘对于不良资产清收起着至关重要的作用，传统财产线索获取较为依赖律师团队的调查，但仍面临着沉没成本高、信息渠道少等痛点。利用AI+大数据的方式能够帮助不良资产公司尽可能全面地挖掘债务人财产线索，从而提高债务回收的成功率。

1.AI模型挖掘

首先从不良资产档案中可了解财产线索查找方向：房地产、对外股权投资、设备、交通工具、存货、到期债权、保险理赔款、知识产权等。

以上相关财产线索，主要存在于法院诉讼类档案，包括但不限于财产保全书、执行裁定书、抵押合同等。

合合信息通过自研语言模型支持对上述文档进行财产线索信息的智能抽取和挖掘，覆盖银行、保险、券商、资管、供应链金融等近百类场景。

以车辆（设备）、房地产、股权等财产线索挖掘为例，可配置抽取字段：汽车车牌号、房产证编号、股权信息等。

2.企业大数据挖掘监控

合合信息旗下启信慧眼“财产线索”功能，可帮助资管公司挖掘、监控债务人及担保人的潜在可执行资产，帮助资管公司掌握更多有价值资产流向线索。

财产线索功能可对企业的资产、股权、动产、不动产、商业收入、无形资产、涉诉资产、无形资产、其他类型等9大类资产进行监控，合计超50项财产线索类型。

除此之外，财产线索功能还提供了针对不同线索的大数据分析，线索执行难度建议、线索对应描述和具体线索详情。

不良资产行业的数字化转型离不开人工智能+大数据的技术成熟落地。合合信息作为数字化转型解决方案提供商，将持续为不良资产相关企业提供专业化支持，提高处置清收效率，降低运营成本，推动可持续的合规发展。

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