中新网上海新闻11月8日电(缪璐 黄学铭)在万豪股权投资基金的会议室里，总经理任忠正对着屏幕上跳动的数据流讲解项目进展。屏幕上，“基于深度学习的投资分析报告生成系统 V1.0” 自动生成的某房企不良债权处置方案，清晰标注着资产估值、风险点与回款预测，这份曾需团队一周攻坚的报告，如今只需 48 小时即可完成。从深耕不良资产处置十余年的经验者到跨界研发金融科技系统的创新者，任忠用技术为行业发展注入新动能。

　　“不良资产处置就像在迷雾中寻宝，每一笔债权背后都是复杂的法律关系与资产状况。” 任忠的办公桌上，厚厚一摞标注密密麻麻的尽调报告见证着他的行业积淀。大概四五年前，他接手某大型地产公司的不良债权包，涉及 12 家关联企业、37 项抵质押资产，传统尽调耗时一个月仍未理清权属关系，导致处置方案迟迟无法落地。“当时每天埋在合同堆里，光整理财务数据就用了20多个 Excel 表格，还总担心遗漏关键风险点。” 这段经历让他深刻体会到行业痛点：人工分析效率低、数据维度单一、风险预判滞后，往往错过最佳处置窗口期。

　　作为兼具法律与金融背景的复合型人才，任忠始终坚持 “合规为先、价值重塑” 的处置理念。在处置某制造业企业不良债权时，他并未简单采取资产拍卖方式，而是通过深入调研发现企业核心生产线仍具有市场竞争力。通过引入战略投资者重组债务、优化生产流程，不仅实现债权全额回款，更帮助企业恢复产能，创造了 “处置回款 + 就业保障” 的双赢局面。近年来，他主导收购处置不良债权资产超 80 亿元，为数十家大型企业提供融资顾问服务，通过债务重组、资产证券化等多元化手段，提升资产处置回收率。

　　“技术迭代倒逼行业升级，传统依赖经验的分析模式已经跟不上市场节奏。” 任忠敏锐捕捉到金融科技赋能行业的趋势。2021 年起，他利用业余时间系统学习深度学习知识，带领 3 人技术小组启动研发。为构建精准的算法模型，他梳理了近五年经手的 200 余个项目数据，涵盖债权类型、抵质押物特征、司法流程等 12 大类 87 项指标，建立起行业首个 “不良债权处置特征数据库”。针对报告生成中的痛点，系统创新采用 LSTM 时间序列模型捕捉财务数据动态趋势，通过 Transformer 注意力机制挖掘跨指标关联，解决了传统分析难以量化的隐性风险问题。

　　2023 年，“基于深度学习的投资分析报告生成系统 V1.0” 正式投入使用，迅速显现成效。在处置某商业综合体不良债权时，系统自动整合工商、税务、司法等多维度数据，识别出隐藏的租赁权瑕疵风险，及时调整处置策略，避免了后续法律纠纷；针对新能源企业的融资顾问项目，系统通过历史数据训练的回款预测模型，将现金流测算误差控制在 5% 以内，为投资方提供了精准决策依据。

　　“技术是工具，核心还是对资产价值的深刻理解。” 任忠始终保持着对行业本质的清醒认知。他要求团队将系统分析与实地尽调相结合，在某物流园不良资产处置中，系统提示土地使用权存在争议，他随即带队奔赴现场核查，发现是历史遗留的地界划分问题，通过协调政府部门重新确权，最终实现资产溢价处置。这种 “技术 + 经验” 的模式，让他在行业内树立起专业可靠的口碑。

　　如今，任忠的系统已引起行业关注，多家资产管理公司前来交流学习。他毫无保留地分享研发经验，推动行业数据标准建设。“真正的行业进步，不是一家企业的独善其身，而是整个生态的共同提升。” 谈及未来，他计划在系统中融入区块链技术保障数据安全，新增绿色资产估值模块，助力 “双碳” 目标下的资产价值挖掘。从手写尽调笔记到智能生成分析报告，任忠的职业轨迹映射着不良资产处置行业的转型历程。正如国家金融监督管理总局在不良资产业务管理办法中强调的 “科学合理处置、优化资源配置”，他用专业与创新践行着这一原则，成为金融行业高质量发展的生动注脚。(完)

注：请在转载文章内容时务必注明出处!   

编辑：王丹沁