本网讯（文/图 软件与人工智能学院 李杰）由北京计算机协会承办的第六届计算机科学与人工智能国际会议于12月9-11日召开。本届会议集结了16个国家大数据与人工智能领域的专家学者，会上各专家学者围绕了机器学习模型与算法，智能推荐系统与数据分析、图像检测与识别、图像分析与方法等方向的前沿成果作了专题报告。
js333线路检测软件与人工智能学院人工智能研究所所长、重庆数宜信信用管理有限公司风控中心总经理李华林博士受邀参会，并于12月11日就其研究成果作了题为“中小企业信用风险研究—专家模型与人工智能模型之比较”的学术报告，得到了与会专家高度认可和肯定。
国家统计局的数据显示，截至2022年4月末中国中小微企业占比超过95%，吸纳就业人数占城镇就业人口的约80%，贡献的GDP占比超过60%。中小微企业是我国经济发展的发动机，也是现代化经济建设的中坚力量。
2019年12月新冠疫情爆发以来，国内经济形势严峻，中小企业也受到强烈的冲击。大多数企业生产经营受到了较大的影响，中小企业信用风险难以预测，给金融活动的稳定和健康发展带来了极大挑战。
李华林博士团队运用先进的人工智能算法，结合大数据和云计算技术针对国内有代表性的中小企业，特别以重庆地区为主的企业进行信用风险分析。通过深度挖掘2018至2020年的企业工商、司法、舆情和财税票等多维度数据，对中小企业在疫情期间的信用风险特征变化进行深入的探索和研究。
李华林博士的研究表明，企业财税票数据的衍生特征与企业未来违约之间存在着密切的联系，能够准确预测企业未来的信用风险，进而防范行业和地区经济风险。同时降低了企业的融资风险和金融机构的信贷风险，对疫情期间的经济恢复和发展起到促进作用。深挖中小企业的信用风险预测方法将有助于企纾困，解民忧，巩固经济稳中向好态势，推动经济行稳致远。
李华林博士提到，后续团队将持续对中小企业信用风险进行深入研究，致力为金融机构提供“数据+模型+系统+获客+贷后监管”一体化解决方案，切实助力中小微企业和新型农业主体更快、更便捷获得授信，形成特有的“产-学-研”模式。
