对B2B业务而言，客户信用风险防控（以下简称“客户信控”）是一道极为重要的安全防线，不仅可以防范坏账风险、提升资金周转效率，也有助于识别洗钱风险，确保业务合规开展。

作为零售行业巨头，某世界500强在服务个人消费者外，还会面向企业客户提供售卡服务，鉴于购物卡等预付卡往往具备匿名性、流动性、易于变现等特点，易被不法分子当做洗钱工具，因此在识别违约风险的同时也需排查合规风险，并根据风险等级决定合作与否、授信额度、账期长短等等。

伴随业务规模的不断扩大，该世界500强的客户规模日益增长，依赖业务人员手动从各个渠道收集信息并评估风险等级的传统客户信控方式，逐渐变得不再适用：

• 存在数据孤岛，信息维度不全：客户信息分散于各公开渠道，缺乏有效整合，业务人员难以全面获取经营信息、经营风险、司法风险等关键数据，导致决策依据不足。
• 依赖人工操作，准入效率较低：从信息查询到风险评估，全流程高度依赖人工操作，新客户准入筛查工作重、周期长、效率低，容易影响业务进度。
• 缺乏统一标准，难免遗漏风险：风险等级的判定取决于业务人员的个人经验与风险偏好，内部筛查规则不一，难免因主观疏忽而误判、漏判风险信号。

为实现立体化、自动化、标准化的客户信控，该世界500强将启信慧眼「资质筛查」能力以插件形式无缝嵌入内部已有的CRM系统中，结合内外部数据对客户开展360°全方位扫描，在此基础上根据预设规则智能判断风险等级、输出审核结果，辅助业务人员确定后续合作方式与授信额度，在大幅缩短筛查周期的同时显著提升风险识别精度，从源头严防高风险客户。

基于境内3.4亿家企业等组织机构、超2000亿条实时动态商业大数据，启信慧眼可以提供涵盖基本信息、经营风险、变更风险、合规风险、涉诉风险、关联关系、利好信息等7大类别、近200个维度的海量外部数据。同时，也能结合该世界500强的业务经验打造专属该客户的地区/行业黑名单等个性化的启信数据字典，例如将违约、合规风险高发的地区/行业认定为高风险地区/行业，助力潜在风险的识别与规避。

除外部数据外，为进一步提升风险评估的全面性，该世界500强结合实际业务需求，将内部收集到的客户数据通过API接口快速上传系统，例如合作性质、合作人员风险特征、历史合作情况等等，目前自定义字段支持文本类、数值类、单选类三种字段类型，以便与启信慧眼提供的外部商业数据相互补充，解决信息不对称的问题，构建更完善、更立体的客户风险画像，让风险评估从“片面判断”转向“全景扫描”，筑牢风险防线。

在传统准入筛查模式下，业务人员主要凭借个人经验评估客户风险等级，企业内部审核标准不一。为了让评估结果更有可比性与参考性，该世界500强基于启信慧眼「资质筛查」能力打造了标准化的筛查模型，将业务经验沉淀为可复用的规则。

具体而言，该世界500强根据自身风险偏好，从7大类别、近200个细分维度中自选指标，同时设置自定义字段作为补充，在此基础上灵活设定各维度所对应的风险等级与命中时的得分变化：例如将“实缴资本≥1000万人民币”设置为低风险，得分加50分；“合作性质属于XX”设置为中风险，得分不变；“历史合作情况存在XX”设置为高风险判断因素，得分扣2分。这种基于得分变化辅助客户风险评定的方式，一则可以摆脱个人主观性，让结果更具参考价值，二则有利于实现从“模糊感知”到“精准量化”的跨越，客户风险高低一目了然。

值得一提的是，在进行“是否为高风险客户”的判断时，模型采用了“9中5”的风险累加判断模式，即在预设的9项核心高风险事件中，每当客户命中1项，系统就会自动扣分，但不会直接提升风险等级，当命中5项及以上维度时才会触发高风险判断，这种风险累加机制可以兼顾对单一风险的容忍度与综合评估的严谨性，让评估结果更合理、更准确。

在将启信慧眼「资质筛查」能力嵌入内部CRM系统后，该世界500强业务人员只需输入客户企业名称及必要数据，系统即可通过API将相关信息同步至启信慧眼，根据预设模型自动完成筛查、判断风险等级之后，再以插件形式于CRM系统返回“不通过、高风险、中风险、低风险”等风险评估结果，辅助业务人员快速制定差异化合作策略。

这种自动化的筛查方式，可以大幅减少个人经验及主观判断下的局限性，降低对业务人员专业能力的要求，即使是一线门店员工也能根据系统给到的评估结果快速判断客户风险等级，实现客户信控能力与业务规模的双重增长。

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