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  机构从“客户身份识别（了解你的客户，KYC）”，全方面转型升级为“客户尽职（Customer Due Diligence，CDD）。不论是监管政策要求，还是机构业务实践，对客户身份及风险识别的要求与日俱增，为解决用户该痛点，企查查SaaS服务推出全新功能“数字化尽职”，利用其底层人工智能、大数据技术助力商务人群快速识别高风险企业，洞察关联企业与关联风险，动态跟踪管理企业客户，实现尽职

  《金融机构客户尽职调查和客户身份资料及交易记录保存管理办法（修订草案征求意见稿）》第二章第七条提出，“金融机构应当运用风险为本的方法确定采取客户尽职调查措施的程度和具体方式”。由此可见，风险是尽职调查系统的底层逻辑。

  由于机构之间的客群和业务形态存在不同程度的差异，对风险的理解和认识也不完全一样。因此，能够形成共识的“风险”特征是尽职调查系统搭建的基础。将具有普遍性、共识性的风险特征纳入系统功能结构当中，是系统建设的出发点。

  尽职调查，从字面意思理解上，对比“客户身份识别/KYC”，程度更深，难度也相应加大。从信息采集的角度，对于客户的了解或者调查，有多少信息来自于机构内部，又有多少信息来自于外部渠道？换言之，客户提供的信息当中，由于一定的业务背景和管理要求，信息的覆盖面相对较窄。通过系统搭建的方式，有效将内外部信息资源予以整合，实现客户管理的统一和完整视图。借助系统功能捕捉客户的静态和动态信息，降低线下人工调查与客户之间的摩擦，是线上化客户尽职调查的意义所在。

  客户尽职调查是业务（产品）周期管理中的节点之一，从本质上来说，尽调仍是为后续的业务开展服务的。现实中不是所有的问题都能够最终靠系统解决，避免让新系统成为业务开展与推进的掣肘。充分聚焦业务，部署客户尽职调查的实施方法，是新系统建设的重要策略。

  同时，数字化尽职调查的内容体现为，通过量化尽职调查系统各项功能输出的最终结果，并将这种量化结果用于呈现或衡量反洗钱与合规管理质量。结合业务的推进节点，促进客户尽职调查的最终结果在业务层面形成有效互补。因此，以数据为基础，以尽调业务规则为边界，对数据予以规范化和标准化处理，有效衔接尽职调查和业务开展两端，才能为新系统的搭建创造良好的运行环境。

  有行业的人说，企查查以大数据技术为核心，在数据积累、算法模型、实际应用场景的落地方面均形成深厚积累，为后续发展 B 端客户服务、将基于超算平台AI技术在不一样的行业场景上实现真正的商业落地奠定了技术基础。

  目前，企查查总用户规模已达3亿，平台总查询次数突破10万亿，在各类生活工作场景中，“查企业，上企查查”早已深入人心。根据联通大数据发布的排名显示，企查查在企业信用信息查询行业中月活数据高居第一。在《2020胡润中国猎豹企业》榜单中，企查查作为业内唯一一家公司成功入围该榜单。

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