一、基本信息

　　01、项目背景

　　中央金融工作会议要求全面加强监管，有效防范化解金融风险，对风险早识别、早预警、早暴露、早处置。各地金融监管部门也要求建立完善的风险预警机制，密切监测租赁物价值对债权的风险覆盖水平。在融资租赁行业监管持续升级、金融科技快速发展，以及新能源市场化改革背景下，传统租后管理模式面临数据整合不足、风险预警滞后等挑战。京能租赁结合行业特点，优化提升资产管理，形成“1+3+6”租后风险预警体系。

　　02、体系结构特点

　　"1+3+6"租后预警体系是以“风险预警与响应能力提升"为核心的数字化解决方案，包括1个核心—以数智化能力建设；3个维度—覆盖行业、区域、客户的三层预警维度；6大特色行业—光伏、火电、风电、储能、水电、储能六大能源细分领域的定制化模型，通过治理机制重构、流程标准化、模型创新与系统升级四大实施路径，形成闭环管理能力。

　　在体系顶层设计层面，聚焦风险预警能力的数字化转型目标，建立跨部门协作机制、构建集中化数据治理体系，结合能源行业特征优化指标模型与算法，利用机器学习技术实现风险动态评估与报告生成，形成"监测-预警-处置-反馈"全流程闭环。

　　03、体系实施过程

　　一是建立跨部门协同机制和全流程管理体系。依托信息系统实现预警统计结果、巡检报告等数据的租前-租中-租后实时共享。

　　二是实现管理流程标准化。规范预警信号的采集、监控与处置流程，整合内部数据与外部工商、司法、舆情等数据源，建立四级预警应急响应机制，明确蓝色、黄色、橙色、红色预警等级对应的差异化处置方案。

　　三是构建预警模型，从行业环境、财务指标、经营状况等十个维度建立量化监测框架。运用AHP层次分析法构建风险评估模型，通过专家经验赋权确定指标权重，确保模型有效性。针对风光项目开发示范性预警模型，纳入发电量增速、设备利用小时差异度、弃风、弃光率区域对比等特色指标。

　　四是增加AI预警功能，根据承租人所处行业区域、生产经营、舆情信息等，实现AI预警、归因分析和报告生成。

　　二、创新性分析

　　（1）构建租后风险预警指标体系。针对风电、光伏电站，创新引入发电设备利用小时差异度、弃风、弃光率区域对比等特色监测维度。

　　（2）将AHP层次分析法首次应用于租后管理领域。专家经验与数据验证相结合的动态权重调整机制，提升了模型对能源行业周期波动适应性。

　　（3）形成"数据驱动+流程规范+人工研判"高效管理模式。主要表现在预警信号双通道触发机制、业务系统与集团数据直连对接、预警观察期动态管理制度等。

　　（4）首次将AI模型嵌入租后管理流程。AI分析赋能租后预警，通过集团、行业数据库对大模型进行训练，分析比较承租人各项指标，提供个性化改进建议。

　　三、环境、社会效益分析

　　将《金融科技发展规划》转化为具体实施方案，践行金融科技赋能实体经济。通过标准化流程改造与自动化工具应用，实现了运营效率的实质性提升。基于AI辅助和智能体Agent编排，利用大模型和细分行业数据，预警响应速度和风险识别准确率获得极大提升，人工干预量下降60%-70%。

　　"1+3+6"租后风险预警体系助力能源主业快速发展。近年来公司绿色资产增长迅猛，2024年公司资产余额147.91亿元，同比增长50.91%，绿色租赁资产占比超过90%。

　　四、经验总结

　　整合承租人经营数据、财务指标及行业环境监测等多源信息，显著提升风险信号捕捉时效性与准确性，提供从风险识别到处置的闭环管理框架。

　　动态模型优化机制，持续回溯历史数据与预警效果验证，有效解决传统租后管理中信息碎片化、响应滞后等共性问题，为行业实现从"被动应对"向"主动防控"转型提供技术参考路径。

　　实现风险态势全景呈现，可视化"数据看板-风险画像-策略建议"显著缩短了管理决策响应周期，构建起智能化决策支持基础。