透視企業(yè)合規(guī)管理的“冰山之下” -- 揭示關(guān)聯(lián)關(guān)系風(fēng)險(xiǎn)

一、系統(tǒng)核心：以三大方向?yàn)榈讓舆壿嫷年P(guān)聯(lián)關(guān)系深度挖掘

信永中和關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘系統(tǒng)的核心功能在于通過(guò)集成內(nèi)外部多種數(shù)據(jù)構(gòu)建整體關(guān)系圖譜，進(jìn)行多維度數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，深入挖掘企業(yè)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，揭示隱藏的潛在風(fēng)險(xiǎn)。系統(tǒng)的分析框架主要集中在三個(gè)核心方向：股權(quán)關(guān)系、任職關(guān)系、以及其他間接關(guān)系等多維度信息的關(guān)聯(lián)分析。

1. 股權(quán)鏈路深度穿透：揭示股東背后的隱性關(guān)系

股權(quán)結(jié)構(gòu)是企業(yè)最核心的治理結(jié)構(gòu)之一，而背后可能隱藏著復(fù)雜的利益關(guān)系。信永中和關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘系統(tǒng)通過(guò)股權(quán)鏈路分析，能夠在無(wú)限級(jí)上下穿透的基礎(chǔ)上，剖析企業(yè)之間的股東關(guān)系，揭示股東之間的關(guān)聯(lián)。這一過(guò)程不僅限于表面上的股東信息，系統(tǒng)能夠根據(jù)股東的持股比例、出資情況等信息，深入挖掘企業(yè)之間的隱性股東關(guān)系，幫助管理層識(shí)別那些表面上沒(méi)有直接聯(lián)系，但實(shí)際上可能存在共同利益的企業(yè)。例如，系統(tǒng)能夠通過(guò)多層股權(quán)鏈路發(fā)現(xiàn)一些關(guān)聯(lián)公司，其實(shí)由同一股東或同一管理團(tuán)隊(duì)間接控制，從而揭示潛在的利益輸送鏈條。

2. 任職關(guān)系發(fā)散分析：從人到企業(yè)，再?gòu)钠髽I(yè)到人，環(huán)環(huán)相扣，深度挖掘背后的利益關(guān)聯(lián)

企業(yè)管理層的任職關(guān)系往往是揭示企業(yè)之間潛在關(guān)聯(lián)的重要線索。信永中和關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘系統(tǒng)不僅對(duì)當(dāng)前的任職關(guān)系進(jìn)行分析，還會(huì)對(duì)歷史任職記錄進(jìn)行深入挖掘，發(fā)散性地揭示跨企業(yè)的任職流動(dòng)。通過(guò)“公司查人”和“人查公司”兩種方式，系統(tǒng)能夠識(shí)別出一個(gè)關(guān)鍵人物曾在多個(gè)公司擔(dān)任職務(wù)的情況，進(jìn)而揭示這些公司之間是否存在潛在的利益輸送或不正當(dāng)利益交易。同時(shí)，這種任職關(guān)系發(fā)散分析，不僅幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)跨公司的人才流動(dòng)和管理層之間的關(guān)聯(lián)，還能挖掘出一些難以通過(guò)傳統(tǒng)手段識(shí)別的潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。比如，當(dāng)某一企業(yè)的高層管理人員同時(shí)在多個(gè)競(jìng)爭(zhēng)公司擔(dān)任重要職務(wù)時(shí)，這可能意味著這些公司之間存在著某種協(xié)調(diào)和利益輸送的可能性。

3. 多維度信息關(guān)聯(lián)：從地址到郵箱，全面掃描關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)

除了股權(quán)和任職關(guān)系，信永中和系統(tǒng)還在多個(gè)維度進(jìn)行關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘，進(jìn)一步揭示企業(yè)間可能存在的隱性關(guān)聯(lián)。這些維度包括：注冊(cè)信息、地址信息、聯(lián)系信息（電話、郵箱）、網(wǎng)站信息、企業(yè)公示信息、知識(shí)產(chǎn)權(quán)信息、員工和親屬信息、質(zhì)押抵押信息、擔(dān)保信息、法律訴訟信息等等。

在以上多種維度的關(guān)系數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上，我們對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行關(guān)鍵模型定義與構(gòu)建，例如：

（1）數(shù)據(jù)定義模型作為本體模型構(gòu)建的基礎(chǔ)，涉及人與人、人與公司、公司與公司之間的關(guān)系，以及公司和人員畫像、地址、電話、郵箱和聯(lián)系人等等之間的關(guān)系定義；

（2）數(shù)據(jù)治理模型中的數(shù)據(jù)抓取、源解析、清洗和迭代更新等定義；

（3）關(guān)系計(jì)算模型中的典型最短路徑搜索算法、廣度優(yōu)先算法和深度優(yōu)先算法（如實(shí)控人、股權(quán)分析）等算法設(shè)計(jì)；

（4）結(jié)果剪枝模型中所涵蓋的代理記賬關(guān)聯(lián)、弱因子降權(quán)與增強(qiáng)召回、無(wú)效因子剔除以及分值權(quán)重表達(dá)算法的構(gòu)建；

（5）風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型中結(jié)合AI風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、AI診斷及預(yù)定義規(guī)則進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等模型的定義。

同時(shí)，對(duì)于多維度關(guān)聯(lián)的因子，我們會(huì)基于事務(wù)所內(nèi)部專家的大量行業(yè)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行關(guān)聯(lián)因子強(qiáng)弱分類建模，并將其中的弱關(guān)聯(lián)因子降噪。因?yàn)殡S著關(guān)聯(lián)因子緯度的增多，并非每個(gè)關(guān)聯(lián)因子都能絕對(duì)準(zhǔn)確的刻畫兩個(gè)實(shí)體之間的關(guān)系，有些弱關(guān)聯(lián)因子則會(huì)造成關(guān)聯(lián)誤傷（例如基金公司關(guān)聯(lián)帶來(lái)的噪聲污染），為了提高準(zhǔn)確性，并在系統(tǒng)挖掘關(guān)聯(lián)關(guān)系計(jì)算時(shí)對(duì)弱關(guān)聯(lián)因子可通過(guò)降噪使用增加召回（即關(guān)聯(lián)擴(kuò)召），以提高整體關(guān)聯(lián)關(guān)系的準(zhǔn)確性和覆蓋率，下面是一個(gè)部分關(guān)聯(lián)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的概覽：

關(guān)系一：?jiǎn)T工或家屬與合作商基于多因素疑似關(guān)聯(lián)關(guān)系路徑解析

關(guān)系二：合作商之間基于多因素關(guān)聯(lián)關(guān)系路徑解析

關(guān)系三：合作商與員工或家屬基于任職的疑似關(guān)聯(lián)關(guān)系路徑解析

二、綜合分析與智能預(yù)警：從專家模型到關(guān)系圖譜以及AI風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的探索

通過(guò)多種專家模型的設(shè)計(jì)和構(gòu)建，系統(tǒng)能夠全面整合多維度的行業(yè)專家知識(shí)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合數(shù)據(jù)定義模型、關(guān)系計(jì)算模型和AI技術(shù)，精準(zhǔn)識(shí)別和分析潛在風(fēng)險(xiǎn)。專家模型的作用不僅在于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，還能為不同類型的風(fēng)險(xiǎn)提供針對(duì)性的評(píng)估框架，從而確保對(duì)企業(yè)及其關(guān)聯(lián)方的全面了解與審查。同時(shí)，系統(tǒng)不僅能通過(guò)多維度的關(guān)系挖掘揭示潛在風(fēng)險(xiǎn)，還能根據(jù)分析結(jié)果生成不同的報(bào)告形式，幫助企業(yè)全面掌握合規(guī)情況，以及輔助審查人員進(jìn)行人工查驗(yàn)、證據(jù)發(fā)現(xiàn)和線索啟發(fā)。

• 關(guān)系圖譜：通過(guò)直觀的關(guān)系圖譜展示企業(yè)之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系，幫助管理者快速識(shí)別企業(yè)背后的隱性關(guān)聯(lián)。圖譜中的每一條線條和節(jié)點(diǎn)，都是企業(yè)之間潛在利益關(guān)系的真實(shí)反映，幫助管理層迅速捕捉到高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域。

• 完整關(guān)聯(lián)路徑表單：系統(tǒng)提供的關(guān)聯(lián)路徑表單詳細(xì)列出了每一條關(guān)聯(lián)關(guān)系的具體路徑，并對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)的公司屬性描述，例如：公司規(guī)模、注冊(cè)時(shí)間、注冊(cè)資金以及營(yíng)業(yè)范圍這些因素可能幫到審查人員對(duì)于公司畫像的判定。不僅確保了結(jié)果的透明性和可追溯性，還為企業(yè)合規(guī)審查提供了充分的依據(jù)。

• AI風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與預(yù)警：系統(tǒng)能夠?qū)γ恳粭l關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行深入分析，基于大數(shù)據(jù)分析和歷史案例，實(shí)時(shí)識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。一旦系統(tǒng)檢測(cè)到某一企業(yè)或關(guān)聯(lián)關(guān)系存在異常，AI會(huì)自動(dòng)發(fā)出預(yù)警，提醒管理層進(jìn)行進(jìn)一步審查。通過(guò)智能預(yù)警，企業(yè)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)，采取措施避免可能的法律和財(cái)務(wù)問(wèn)題。

三、系統(tǒng)與手工能力對(duì)比矩陣

四、實(shí)際應(yīng)用案例：揭示招投標(biāo)違規(guī)行為

以某集團(tuán)公司為例，該公司在參與招投標(biāo)過(guò)程中，系統(tǒng)幫助其成功識(shí)別出供應(yīng)商之間存在的串標(biāo)圍標(biāo)行為。以下為虛擬情景模擬對(duì)話場(chǎng)景：

甲方企業(yè)負(fù)責(zé)人（王總）

李老師，您好！我們最近在進(jìn)行一個(gè)大型項(xiàng)目的招投標(biāo)工作，參與投標(biāo)的供應(yīng)商多達(dá)80多家。雖然我們可以通過(guò)一些簡(jiǎn)單的方式查找部分供應(yīng)商的關(guān)系，比如用天眼查或者企查查來(lái)查詢少數(shù)幾家公司的股東關(guān)系，但這樣的方法對(duì)于我們這個(gè)數(shù)量級(jí)的供應(yīng)商來(lái)說(shuō)顯然不足以完成關(guān)系調(diào)查，一是公司數(shù)量眾多，通過(guò)天眼查、企查查等平臺(tái)的查詢?nèi)肟跓o(wú)法提供批量關(guān)系發(fā)掘的問(wèn)題，無(wú)論是股權(quán)、任職、聯(lián)系方式還是標(biāo)書內(nèi)容等等，均是單點(diǎn)查詢，兩兩組合查詢數(shù)量就達(dá)到了將近4000次查詢，還不包括復(fù)雜關(guān)系整理的時(shí)間成本；二是如果我們已經(jīng)通過(guò)人工篩選出較小范圍的疑似清單，再通過(guò)天眼查、企查查人工查詢證據(jù)鏈和問(wèn)題是可以的，包括查公司、查關(guān)系、查老板等等，但無(wú)法對(duì)家屬在供應(yīng)商及關(guān)聯(lián)方任職行為進(jìn)行有效查詢，同樣無(wú)法對(duì)隱藏較深的員工任職關(guān)系進(jìn)行查詢，淺層次的可以手工去搜索，但查詢步驟較為繁瑣，層級(jí)一多就無(wú)能為力了，另外人工篩選出的結(jié)論可能會(huì)遺漏大量隱藏在關(guān)系網(wǎng)里的公司，造成部分公司漏網(wǎng)等等。因此，我們擔(dān)心其中可能有一些供應(yīng)商存在串標(biāo)、圍標(biāo)或捆綁投標(biāo)的行為以及內(nèi)外部的潛在利益輸送問(wèn)題。不知道您這邊有什么建議嗎？

高級(jí)審計(jì)師（李老師）

在這種大規(guī)模的招投標(biāo)場(chǎng)景下，手動(dòng)查詢每一家供應(yīng)商的詳細(xì)關(guān)聯(lián)關(guān)系確實(shí)非常耗時(shí)且不切實(shí)際。針對(duì)這種情況，信永中和的關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘系統(tǒng)能夠提供更高效的支持，幫您從80多家供應(yīng)商中快速發(fā)現(xiàn)潛在的串標(biāo)圍標(biāo)以及內(nèi)外部隱藏的一些利益問(wèn)題。通過(guò)系統(tǒng)先對(duì)80多家供應(yīng)商進(jìn)行底層關(guān)聯(lián)圖譜的構(gòu)建，包括人與公司，人與人，公司與公司之間的各種關(guān)聯(lián)關(guān)系，確定公司和人的實(shí)體、關(guān)系和屬性（公司之間的 4 種直接關(guān)系（股東、投資、擔(dān)保、分支），以及公司之間的間接關(guān)系（注冊(cè)地址、郵箱、域名、電話、商標(biāo)、專利、著作權(quán)、擔(dān)保），公司與個(gè)人之間的 5 種直接關(guān)系（股東、投資、擔(dān)保、高管、聯(lián)系人）。我們可以自動(dòng)化地進(jìn)行大規(guī)模的多維度信息關(guān)聯(lián)分析和挖掘，并以可視化形式展示關(guān)聯(lián)關(guān)系和路徑，幫您高效識(shí)別所有供應(yīng)商之間的隱性關(guān)聯(lián)。

（圖3 關(guān)聯(lián)關(guān)系本體模型）

王總

聽(tīng)起來(lái)很有意思。具體來(lái)說(shuō)，系統(tǒng)是如何幫助我們?cè)谶@么大體量的投標(biāo)供應(yīng)商中找到潛在問(wèn)題的呢？

李老師

系統(tǒng)的核心價(jià)值在于，它能夠在大規(guī)模供應(yīng)商中，通過(guò)關(guān)聯(lián)關(guān)系的深度挖掘，自動(dòng)識(shí)別出可能的操控行為。首先，我們會(huì)基于供應(yīng)商的股東結(jié)構(gòu)、法定代表人、管理層任職等信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。即使我們?nèi)斯o(wú)法逐一手動(dòng)查詢所有供應(yīng)商，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)將這些供應(yīng)商的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，并呈現(xiàn)出可能存在相同股東、相同高管、相同聯(lián)系人、地址電話等等一切產(chǎn)生聯(lián)系的公司。

王總

那系統(tǒng)是如何處理這些大量供應(yīng)商的數(shù)據(jù)呢？我們?nèi)绾未_保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性？

李老師

我們通過(guò)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)整合能力和我們的業(yè)務(wù)專家的指導(dǎo)，系統(tǒng)基于預(yù)定義模型自動(dòng)抓取并匯總各類信息源。通過(guò)公開數(shù)據(jù)和開放的數(shù)據(jù)接口，自動(dòng)獲取各個(gè)供應(yīng)商的股東結(jié)構(gòu)、管理層、聯(lián)系方式等信息，并進(jìn)行深度數(shù)據(jù)抓取比對(duì)，在底層構(gòu)建一個(gè)關(guān)聯(lián)關(guān)系圖譜。這些信息的多維度分析讓我們能夠發(fā)現(xiàn)跨公司之間的隱藏聯(lián)系。更重要的是，系統(tǒng)能夠處理數(shù)萬(wàn)家供應(yīng)商之間的數(shù)據(jù)，并根據(jù)關(guān)聯(lián)程度為每個(gè)供應(yīng)商打上標(biāo)簽和關(guān)聯(lián)系數(shù)，讓您快速識(shí)別出潛在的串標(biāo)或圍標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)。

王總

明白了，那除了股東和任職信息，系統(tǒng)還能從哪些方面進(jìn)行進(jìn)一步的關(guān)聯(lián)分析呢？

李老師

除了股東和任職關(guān)系，系統(tǒng)還可以通過(guò)以下幾個(gè)維度進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，包括但不限于：注冊(cè)信息、地址信息、聯(lián)系信息（電話、郵箱）、網(wǎng)站信息、企業(yè)公示信息、知識(shí)產(chǎn)權(quán)信息、員工和親屬信息、質(zhì)押抵押信息、擔(dān)保信息、法律訴訟信息等等，具體需要哪些信息，我們會(huì)基于公司的需求進(jìn)行一些定制，甚至還可以去關(guān)聯(lián)企業(yè)自身的一些業(yè)務(wù)系統(tǒng)或者財(cái)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行輔助驗(yàn)證和識(shí)別。

王總

這就太方便了！如果我們有80家供應(yīng)商，傳統(tǒng)的方法無(wú)論如何都無(wú)法手動(dòng)檢查所有公司之間的關(guān)系。通過(guò)這個(gè)系統(tǒng)，我們可以在短時(shí)間內(nèi)看到這些供應(yīng)商的隱藏關(guān)系。那是否可以查出我們公司的員工和家屬是否與供應(yīng)商存在一些聯(lián)系呢？

李老師

事實(shí)上，由于涉及到隱私的問(wèn)題，任意一個(gè)開放的系統(tǒng)均無(wú)法直接查詢員工及家屬與公司之間的確定關(guān)系，但是我們基于開放平臺(tái)數(shù)據(jù)特性和算法匹配規(guī)則，在關(guān)聯(lián)路徑上進(jìn)行人員重名匹配搜索，以及人員信息屬性的綜合定位，尋找與花名冊(cè)存在關(guān)系的所有路徑和節(jié)點(diǎn)，為后續(xù)人工審查提供啟發(fā)和洞察。

需要指出的是系統(tǒng)查詢員工或家屬是否存在疑似關(guān)系的方法，是先有明確的關(guān)聯(lián)關(guān)系路徑，而后在路徑中匹配重名人員。而我們傳統(tǒng)的手工查詢方式則無(wú)法構(gòu)建完整關(guān)聯(lián)路徑，因此無(wú)法找出疑似關(guān)聯(lián)關(guān)系。

王總

你們是如何通過(guò)聯(lián)系信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)的？如果聯(lián)系信息本身是由于代理記賬等類似無(wú)效關(guān)聯(lián)，你們?nèi)绾翁幚恚?/span>

李老師

我們通過(guò)多維度的關(guān)聯(lián)因子進(jìn)行聯(lián)系信息的匹配，首先根據(jù)電話、地址、郵箱等信息識(shí)別潛在的關(guān)聯(lián)關(guān)系。在處理關(guān)聯(lián)時(shí)，我們區(qū)分關(guān)聯(lián)因子的權(quán)重，完全確認(rèn)的關(guān)系賦予高權(quán)重，弱關(guān)聯(lián)因子則通過(guò)降噪處理來(lái)降低影響。對(duì)于代理記賬等可能導(dǎo)致無(wú)效關(guān)聯(lián)的情況，我們會(huì)排除共享地址、電話等弱關(guān)聯(lián)因素，尤其是針對(duì)小公司和使用代理記賬模式的企業(yè)，我們通過(guò)公司規(guī)模、注冊(cè)時(shí)間、注冊(cè)資本、實(shí)繳資本、社保人數(shù)、經(jīng)營(yíng)狀態(tài)等特征構(gòu)建識(shí)別模型，并進(jìn)行AI識(shí)別并過(guò)濾無(wú)效數(shù)據(jù)。此外，我們還結(jié)合行為相似性分析，強(qiáng)化那些具有相似企業(yè)畫像和行為的關(guān)聯(lián)。最后，系統(tǒng)通過(guò)設(shè)置關(guān)聯(lián)層級(jí)控制召回量，平衡召回和準(zhǔn)確率，并通過(guò)分值輸出幫助業(yè)務(wù)人員準(zhǔn)確判斷關(guān)聯(lián)結(jié)果，確保識(shí)別有效關(guān)系，減少誤傷。

王總

系統(tǒng)輸出的結(jié)果是怎樣的呢？

李老師

系統(tǒng)會(huì)生成可視化的關(guān)系圖譜，展示所有供應(yīng)商之間的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)這種圖譜，您可以直觀地看到哪些供應(yīng)商之間存在明顯的股東、管理層或投資關(guān)系。系統(tǒng)還會(huì)為您提供詳細(xì)的關(guān)聯(lián)路徑報(bào)告，列出供應(yīng)商之間的關(guān)系鏈條及其背后的潛在風(fēng)險(xiǎn)以及各個(gè)公司的相關(guān)屬性信息，幫助您進(jìn)行后續(xù)人工判斷的數(shù)據(jù)依據(jù)。

（圖4 關(guān)聯(lián)關(guān)系結(jié)果輸出要素）

此外，系統(tǒng)還可以通過(guò)AI風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，為每個(gè)供應(yīng)商打上風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，并在發(fā)現(xiàn)異常時(shí)自動(dòng)發(fā)出預(yù)警，幫助您實(shí)時(shí)掌握招投標(biāo)過(guò)程中的潛在問(wèn)題。

王總

這樣一來(lái)，我們可以迅速篩查出那些可能的圍標(biāo)行為，避免出現(xiàn)問(wèn)題。這個(gè)系統(tǒng)的效率和準(zhǔn)確性真是傳統(tǒng)手動(dòng)查詢無(wú)法比擬的。

李老師

正是如此。尤其是當(dāng)涉及到數(shù)十甚至上百家供應(yīng)商時(shí)，手動(dòng)排查不僅效率低，而且容易遺漏重要的關(guān)聯(lián)信息。我們的關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘系統(tǒng)通過(guò)自動(dòng)化的關(guān)聯(lián)分析，不僅節(jié)省了大量的時(shí)間成本，還能提高識(shí)別準(zhǔn)確性，確保招投標(biāo)過(guò)程的公平和透明。

王總

非常感謝，李老師。

李老師

客氣，王總！如果以后遇到類似的情況，您隨時(shí)可以使用系統(tǒng)來(lái)幫助監(jiān)測(cè)和分析，確保每一個(gè)投標(biāo)項(xiàng)目的合規(guī)性和公平性。

結(jié)語(yǔ)

通過(guò)這一對(duì)話，甲方企業(yè)和審計(jì)師展示了如何在大量供應(yīng)商參與的招投標(biāo)中，使用信永中和的關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘系統(tǒng)高效識(shí)別潛在的串標(biāo)圍標(biāo)行為。在80多家供應(yīng)商的復(fù)雜投標(biāo)場(chǎng)景中，手動(dòng)查詢幾乎無(wú)法進(jìn)行或查詢效果甚微，但系統(tǒng)通過(guò)自動(dòng)化的關(guān)聯(lián)分析，能夠迅速揭示供應(yīng)商之間的隱性關(guān)聯(lián)，確保招投標(biāo)過(guò)程的公平、公正。該系統(tǒng)的高效性和準(zhǔn)確性為大規(guī)模投標(biāo)項(xiàng)目提供了極大的價(jià)值，尤其在大體量的招投標(biāo)場(chǎng)景下，它的優(yōu)勢(shì)更加明顯。

五、為企業(yè)合規(guī)管理保駕護(hù)航

信永中和關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘系統(tǒng)通過(guò)深入的多維度數(shù)據(jù)分析，幫助企業(yè)全面了解自身與外部公司之間的關(guān)系，揭示潛在的利益輸送、串標(biāo)圍標(biāo)作弊等不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)行為。系統(tǒng)通過(guò)股權(quán)鏈路、任職關(guān)系、其他關(guān)聯(lián)因子等多個(gè)維度進(jìn)行細(xì)致的風(fēng)險(xiǎn)挖掘，結(jié)合圖譜展示和AI預(yù)警，為企業(yè)提供精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和管理支持。

在合規(guī)管理日益重要的今天，信永中和關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘系統(tǒng)為企業(yè)提供了一個(gè)強(qiáng)有力的合規(guī)工具，幫助企業(yè)提前識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)、降低法律和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，確保企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)環(huán)境中穩(wěn)健前行。

如果您也希望了解如何通過(guò)關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘系統(tǒng)提升企業(yè)的合規(guī)管理效率，歡迎聯(lián)系我們，探索更多解決方案！

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