当AI技术狂奔，传统的金融风控还能跟上吗？
日前，由来自数字经济与管理学院等多学科背景学生组成的智险可控团队，交出了一份名为《智险可控——人工智能科创企业全生命周期风险识别与智能治理方案》的答卷。团队历时数月，深入调研了券商、科技企业与会计师事务所，不仅搭建了针对AI科创企业的特有风险识别框架，更开发出智能治理原型系统。她们用“事实与证据”打破了传统风控的“黑盒”，完成了一份包含数十项核验任务的真实企业排查底稿，探索出一条金融赋能科技伦理与治理体系建设的新路径。
痛点直击：从真实案例中寻找“风控盲区”
“澜码科技因融资断档被迫停薪、AI数据公司因人脸信息未做合规评估被公安处罚、寒武纪面临实体清单与Fabless模式的供应链碰撞……”在项目早期的研讨会上，团队成员们细数着一系列真实案例。
图一：团队成员研讨照片
随着大模型、智能驾驶等技术的爆发，AI科创企业正迎来高光时刻。然而，这类企业普遍具有技术密集、轻资产、研发周期长等特征。传统金融机构习惯看历史利润、看抵押物，面对大量隐藏在代码、数据和开源协议中的“非标风险”，往往面临“看不懂、看不透”的尴尬，最终导致“不敢贷、不敢投”。
“科创企业的资金链断裂，往往不是因为没技术，而是前置的合规或权属风险突然爆发，瞬间抽干了现金流。”项目负责人表示。敏锐地捕捉到这一痛点，团队决定跳出传统的纯财务评估框架，将目光聚焦于科创企业自身的“生存困境”。
扎根一线：用脚步丈量产业需求
为了让研究不在象牙塔里“纸上谈兵”，团队成员带着问题走出了校园。在中信证券，团队了解到投资端对前沿技术评估的极度依赖主观经验，缺乏动态预警工具；在中科智能，同学们深入了解了技术可靠性与客户准入验收的真实链条；在容诚会计师事务所，审计师们关于穿透式核查的实务经验，则为团队构思“第二层尽调”提供了灵感。
图二：与中科智能进行AI 运维风险分析
结合前期的20余个真实失败案例拆解，团队最终确立了基于企业生命周期理论的R1—R5特有风险框架（涵盖技术与算法、数据安全与合规、知识产权与科技伦理、融资与商业化、组织生态与外部环境），并梳理出8条如同多米诺骨牌般的“跨域风险传导链”。
技术破局：构建“双层诊断”的人机协同底座
面对45.4%以上无法从公开渠道直接获取的关键信息，团队没有选择盲目“捏造”一个综合评分。团队研发的“智险可控”平台，创新性地提出了“双层诊断模型”：第一层进行公开筛查，发现风险暴露与资料缺口；第二层生成尽调任务，指导专业人员核查授权链、合同与测试日志。同时，平台严格贯彻“人机协同”理念，AI只负责长文本检索与证据抽取，规则引擎负责拦截越权判断，最终的风险定性必须交由人工复核并留下审计记录。
“我们不是给企业贴好坏标签，而是把风险转化为可核验的任务。”团队成员在演示系统时介绍道。
图三：团队研发的智能体
实战检验：一份100%人工复核的“穿透式排查报告”
在研究的实证阶段，团队将云从科技2025年度的公开报告输入系统，跑通了一次全流程的“实战演练”。系统通过AI与规则引擎的交叉比对，从1241个字符中精准定位了25处可追溯的原文证据。针对核心代码权属争议、数据出境合规缺口等痛点，系统自动生成了13项待核验任务与5项减量行动。
在这份长达14页的《科创企业风险排查与智能治理报告》中，每一项任务都明确了责任角色与30/60/90天的推进期限。更重要的是，所有的25处证据均经过了专家的逐条复核与100%人工确认，系统保留了清晰的4条审计记录。
“这份报告可以直接作为金融机构尽调的底稿。”指导老师评价道，“它证明了该方案不仅能帮银行看懂还款来源，帮投资看清技术真伪，还能帮保险公司划定可保风险边界，真正实现了‘一企一像、三视并存’。”
展望未来：从“方案可运行”走向“效果可检验”
目前，该项目的相关研究成果已整理成完整的学术论文与技术方案。团队正在进一步补充研发初创期企业的样本，并计划与更多的金融机构开展受控场景试点。
“在科技金融这片蓝海中，我们不仅需要冲锋陷阵的技术勇士，也需要构建基础防御的‘风控雷达’。”团队负责人表示，未来他们将继续探索隐私计算与大模型在风控中的应用，期望能打造出一套可推广的行业标准，让金融活水更安全、更精准地浇灌科技创新的土壤，为构建“既敢投创新、又能控风险”的中国式科技金融新范式贡献青春力量。
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