随着数字经济的快速发展，传统依靠人工经验的投融资决策模式难以适应海量信息与复杂的市场环境。大数据与人工智能技术的融合为投融资决策提供了全新的解决方案，达成了从经验判断到数据驱动的转变。文章系统探讨了基于大数据的投融资决策智能化分析方法，揭示其在价值评估、风险预测和资源匹配等方面的应用及影响。

投融资决策智能化分析方法的内涵界定

投融资决策智能化分析方法是运用大数据技术与人工智能算法，对投融资活动里的海量信息进行深度挖掘和模式识别，通过构建量化模型达成对企业价值、市场趋势、风险水平等关键要素自动化分析与判断的技术体系，处理来自财务报表、交易记录、舆情信息、行业数据等多维度异构数据源的信息整合任务。和传统分析手段主要依靠财务指标与行业报告进行静态评估相比，智能化分析方法具备动态追踪、实时更新、多因素关联分析的技术特性，可以在更大数据规模和更复杂市场环境中，识别隐藏的投资机会或潜在的风险信号。

投融资决策的智能化分析方法类型

大数据技术在投融资决策里形成覆盖价值测算、风险评估、主体匹配的方法体系。这些方法整合企业内部运营数据和来自统计部门、行业协会、金融监管机构等外部数据源公共信息，通过建立多维度交叉验证机制给资本配置提供量化决策依据。

数据驱动的企业价值评估方法

数据驱动的企业价值评估方法借助整合多源异构数据构建出企业经营状况的立体画像，把传统基于财务报表的静态评估拓展到动态数据的综合测算。南京公共交通集团于2024年1月完成大约700亿条公交数据资源的资产化入表工作，整个流程涵盖数据盘点归集、应用场景挖掘、合规确权、质量评价、价值评估、资源登记、资源入表七个步骤。在北京国际大数据交易所完成700亿条数据资源的确权登记，采用成本法测算数据采集存储清洗等全流程投入，同时运用收益法预测数据产品未来在智慧交通场景里的销售收入与用户增长趋势。这种方法面向具备大量运营数据的企业，通过量化分析数据资产的规模结构更新频率及在具体业务中的应用潜力，为投资方判断企业真实价值提供基于数据证据的参考。

基于深度学习的信用风险预测方法

基于深度学习的信用风险预测办法借助神经网络来处理借款主体的多维度特征数据，整合央行征信系统、法院裁判文书、工商登记信息、纳税等级评定、社保缴纳记录等多源数据构建风险评估模型。CCF大数据竞赛当中使用中原银行个人信用贷款违约数据，该数据集包含1万条经过脱敏处理的记录且共有38个特征变量，分析团队开展数据清洗和特征工程后,把初始38个特征缩减成18个核心指标。

经过对特征重要性进行排序后发现排名前五的因素分别为信贷周余额合计、贷款发放日期距初始日期天数、借款人贷款评分平均分、当前贷款利率及匿名变量f0。研究采用SMOTEENN组合采样方法来处理正负样本不平衡问题，分别建立决策树、随机森林、AdaBoost和LightGBM四个机器学习模型开展对比验证工作，通过Ljung - Box残差检验确认模型拟合的有效性，为金融机构的授信决策提供量化风险参考。

多维度匹配的智能推荐方法

多维度匹配的智能推荐方法借助协同过滤与内容相似度计算来实现投融资双方自动对接，整合政府部门掌握的公共数据与金融机构产品特征构建匹配机制。浙江省金融综合服务平台建立起小微企业和金融机构的融资对接机制，小微企业主通过“‘浙里办’小微企业融资协调专区”填写融资需求，平台依据企业融资意向向银行端推送需求信息，银行通过上门服务达成最快当日申请当日放款。

平台把企业工商登记、税务缴纳记录、社保参保人数及水电气消耗等多维度公共数据进行归集，从这些数据里提取企业成立年限、注册资本规模、近12个月纳税总额及生产用电量环比增速等基础特征，利用用户画像技术来刻画企业资金需求规模、可接受成本区间及期望获批时间等融资偏好。系统同时构建金融产品特征向量来标注贷款额度上限、年化利率水平、抵押物要求及放款周期等核心要素，采用余弦相似度，计算企业需求向量与产品特征向量匹配分数,并按降序排列推荐结果，为银企双方建立起基于数据驱动的对接渠道。

智能化分析方法对投融资决策的影响

智能化分析方法正在重新构建投融资决策实践模式，从决策流程的运作效率到风险管理技术手段，再到市场主体之间的互动关系都呈现出变化。数据驱动分析工具让投融资决策从依赖经验判断转向基于量化证据理性选择，这种变化既体现在单个机构业务优化层面，也延伸至整个投融资市场生态结构性调整。

决策效率与准确性的改变

智能化分析方法借助自动化处理海量数据的方式，有效缩短了投融资决策所需的时间周期，同时还提高了决策依据的全面性与客观性。浙江省金融综合服务平台自2019年11月正式上线以来，累计交易量已经超过了1.3万亿元，依托该平台直接完成的授信额度超3600亿元，其中90%的贷款在三天内就完成了授信。

2024年1月南京公交集团完成约700亿条公交数据资源资产化入表之后，在3月25日获批中国光大银行南京分行数据资产融资授信1000万元，从数据资产评估到融资授信落地整个流程仅用两个月时间。在决策准确性方面，浙江省金融综合服务平台通过归集工商税务社保等公共数据，让93.3%的贷款成为普惠型小微贷款,且26.5%的贷款以纯信用方式发放，这表明基于大数据分析的信用评估能够支撑更大比例的无抵押授信决策。

风险识别与控制能力的重塑

基于深度学习的风险预测模型改变金融机构识别与量化信用风险技术路径，让风险评估从静态指标分析转变为动态特征追踪。传统信用评分主要依靠企业历史财务数据与抵押物价值，智能化分析方法能够整合央行征信、司法诉讼、工商变更、纳税等级等多源信息，构建更立体的风险画像。

中原银行在个人信用贷款违约预测项目里通过特征工程，从38个原始变量当中筛选出18个核心指标，识别出信贷周余额合计、贷款发放日期、借款人评分等关键风险因素，采用LightGBM模型训练之后准确率达到96.1%。这种基于机器学习的风险识别方式能够捕捉传统方法难以发现的非线性关系。浙江银保监局针对63万户纳税B级以上的小微企业梳理无贷户清单，逐家对接这些小微企业的融资需求，2020年新增首贷企业11.6万户且首贷金额达3356亿元，智能化分析工具通过整合税务等级评定数据，帮助金融机构识别以往被传统风控标准排除在外，但实际具备还款能力的企业客群。

投融资市场生态的演进

智能化分析方法普及应用促使投融资市场参与主体行为模式和互动机制产生变化，数据资产作为新型融资标的进入市场，改变企业资产结构认定标准和融资渠道选择。截至2024年3月已有13家城投或其下属企业达成数据资产入表，数据资产入表有助于提升城投资产规模并降低资产负债率，这种变化让拥有大量运营数据的公共服务类企业获得新融资工具。

浙江省金融综合服务平台数据查询量已超5200万次，199家银行的8708个业务网点完成对接入驻，该平台惠及企业数量达108万余家，平台化的信息共享机制降低了银企双方信息不对称程度，改变了以往融资服务主要依靠线下网点覆盖与客户经理人际关系网络的格局，让地理位置偏远或缺乏银行关系的小微企业能通过数据证明自身信用水平从而获得融资机会。

基于大数据的投融资决策智能化分析方法包含企业价值评估、信用风险预测和智能推荐匹配等多个维度，在提升决策效率、优化风险识别及推动市场生态演进等方面具有应用潜力。展望未来，随着数据要素市场化改革深化和人工智能技术发展，数据资产入表、多源数据融合、动态风控模型等创新实践需在探索中逐步成熟，智能化分析方法有望在服务实体经济、优化资源配置、防范金融风险等领域持续发挥作用，为构建现代投融资体系提供技术支撑。

作者简介：王军   河北交通投资集团有限公司