不法分子利用企业账户进行非法行为，典型的就是电信诈骗，洗钱、虚开发票等行为，而监管机构为了打击这类行为，对银行的开户审查义务，提出了诸多要求。一方面要满足监管反洗钱与反电诈的需求，一方面要服务好企业客户，商业银行的客户尽职调查工作难度升级。

企百科--客户尽职调查工具，已为多家金融机构提供客户尽职调查，反洗钱、反电信诈骗解决方案。从以下3家机构的使用情况来分析企百科如何帮助金融机构在对公开户、风险监控等业务场景中识别企业风险。

某国有行北京分行将企百科--尽职调查应用于反电诈。

银行需求：风险识别+尽调建议。客户尽职调查在银行的对公业务中必不可少的环节，与大多数银行一样，这家国有行北京分行在尽调中也面临着企业信息缺失，风险持续监控难等问题，经过调研与筛选，选择使用企百科进行客户尽职调查。

应用示例：以上海某融资租赁公司为例，来看企百科--尽职调查如何帮助银行在实际业务中准确识别出企业风险并提供决策建议。

风险识别结果：风险等级--高风险 | 评分--87分建议--拒绝开户或增强尽职调查风险指标--命中“注册地址或实际经营地址相同的企业涉赌涉诈或涉洗钱案件”、“注册地址或实际经营地址相同的企业域名涉赌涉诈”等共17项风险指标。

本着风险为本的原则，分行客户经理采取了加强尽调措施，根据企业命中的风险项逐一排查，并与企业沟通提交了了其它补充材料。

随后，在最高法公布的【养老诈骗犯罪典型案例】中显示该企业为以房养老非法集资犯罪案件的涉案企业：

在过去的3年里，企百科--尽职调查功能帮助该分行完成了超过20万次企业的风险识别，分行依据企业的风险识别结果，命中的风险指标详情及建议做出正常开户、拒绝开户或增强尽职调查等决策。

企百科--尽职调查，如何识别企业风险？
企百科从司法实践出发，定期对涉及各类洗钱、恐怖融资、诈骗及其他金融类犯罪行为的裁判文书展开大数据分析。从中提取直接、间接相关企业的各类风险形态，通过对其深度风险画像，挖掘涉案企业隐蔽特征，利用机器学习构建客户主体风险决策模型。

主体风险决策引擎可快速挖掘企业实控人、地址、股权与治理结构、关联方、空壳异常等12个维度 120+项风险特征，并将企业各维度风险特征与违法样本进行相关性测算，给出真实意图的预测结果并量化风险。同时，依托于自身积累的大规模的司法判决与政策指引知识库，自动匹配相关司法案例与政策指引，辅助进一步的风险研判，做到有例可循，有据可查。

完成对全行账户的风险排查，有效化解存量风险，严防增量风险。一方面，优化外部数据质量，为账户开办客户尽职调查提供安全可靠的数据支撑；另一方面，风险模型实时监控账户风险并进行管控，满足人民银行账户分级分类监管要求。

企百科--尽职调查——5万+金融行业从业人员都在用的对公客户尽职调查工具，帮助金融机构在客户身份识别和客户持续识别业务中，快速、准确了解对公账户洗钱及账户风险、欺诈风险，有效预防以电信诈骗犯罪为目的的账户开立，在源头切断犯罪资金转移，有效防范电信诈骗，并帮助引导用户快速进行风险分类、风险核查和业务决策。

关于企百科：企百科是由中数智汇公司专为银行业务场景设计的商查工具，在满足企业工商、司法、税务、经营等信息查询的基础上，面向银行对公业务中的营销拓客、反洗钱KYC、反电诈风险拦截、监管政策、同业资讯等场景下的需求，提供了各类专项服务方案。企百科通过App、小程序、电脑端及本地化部署等形式提供服务。

关于中数智汇：北京中数智汇科技股份有限公司成立于 2012 年，致力于用企业大数据服务金融创新，是国内领先的大数据信用科技公司。是首批获得中国人民银行颁发的“企业征信机构”牌照的企业之一，荣获“专精特新小巨人企业”。多年来，为金融机构、互联网公司等提供高技术与业务附加值的企业大数据综合服务，已成为行业内领先服务商。
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