AI发展瓶颈凸显
在当前时代，数据、算力和算法构成了人工智能发展的三大支柱，其重要性显而易见。尽管算力持续提升、算法不断更新，但“高质量数据”却成为了阻碍AI商业应用成效的关键障碍。近期，商业数据平台企查查推出的一项新措施，有望破解这一难题。
目前，AI在商业领域的应用因数据质量不高，未能充分展现其全部效能。许多企业在利用AI进行风险评估等任务时，所取得的效果并不理想。
企查新应用亮相
近期，企查查率先实现了“第三方风险排查系统与DeepSeek的对接”，并引入了【AI解读分析】的新功能。该功能能够从企业概况、经营状况、信用记录、偿债能力等多个维度进行深入分析，并提供相应的合作建议。
用户在企查查的第三方风险排查系统界面中，仅需输入企业名称，系统便能即时生成一份组织化的信息，极大地便利了用户对数据的快速解读与分析，以及决策的高效制定。
数据呈现新形式
企查查的AI模型与传统的Excel表格不同，它通过自然语言处理技术，将复杂的数据转换成“风险评级”、“关键风险点”以及“合作建议”等结构化的信息模块。
某医药公司在运用该系统过程中，揭露了潜在供应商面临“关键专利即将失效”的隐患。系统不仅提供了专利失效的具体时间，还分析了行业内的研发动态，并提出了调整合同期限或拓展备选供应商的可行性建议。
隐性关联识别
企查查运用图计算技术，能够自动发现企业之间的潜在联系。该汽车集团采纳此技术后，每年平均审查超过五千家供应商，其工作效率显著提高了两千倍。
特别值得关注的是，该集团在招投标合规性审查方面的通过率显著提升，从原先的72%上升至现在的99.3%，这一变化充分显示出该功能在风险防控方面的重要作用。
全生命周期风控
系统打破了传统风险控制的线性思维方式，建立了涵盖企业整个生命周期的风险监测系统。在评估经营稳定性时，系统会分析企业的经营数据、股东背景，并进行与同行业的多角度对比研究。
某电子消费品牌利用企查查的风险排查工具，构建了一个全球经销商的风险管理网络。在经销商准入环节，系统自动识别并阻断了与黑名单相关的企业，成功阻止了12家高风险经销商的加入；而在经销商退出环节，则通过“企查分”和“科创分”对淘汰机制进行了优化。
风控变革意义
企查查数字化风控领域的专家强调，要深入认识“人工智能与高质量数据”在风险控制方面的重大突破，必须从三个核心角度进行剖析。企查查在人工智能生成内容（AIGC）领域进行了深入研究，成功将大型模型的语义理解功能整合到数据管理中，并创建了超过400个风险特征标签。
企业凭借“决策翻译”技能，已将风控总监的独享工具转变为业务部门广泛应用的“利器”。借助实时更新的企业信用信息，风控工作已由传统的“事后追究”转变为“事前预防”。您认为企查查新增的这些功能，将如何对企业风控策略产生深远影响？
