近期在媒体上比较火热的立新能源（001258.SZ）曾在7月16日至27日录得“八天七涨停”的战绩，市值突破百亿。
股价快速翻倍的支撑，是一份净利润暴增超700%的成绩单，上半年营收6.44亿元，归母净利润7302.39万元，同比增幅高达715.75%。
作为风控团队，账不能只看一面。请把利润拆开看一看，盈利的大头来自联营企业新疆华电天山发电有限公司的投资收益1.21亿元，占利润总额的146.75%。真正让财务人员和风控人员睡不踏实的，是那笔越滚越大的应收账款。
一、31.35亿补贴款“趴在账上”，
一家新能源发电企业的应收账款画像
立新能源的应收账款，说白了就是“国家欠的钱”。截至2026年6月末，公司应收可再生能源发电补贴款余额约为31.35亿元（未经审计），占应收账款的比例高达95.38%。其中三年以上账龄的占比约为52.92%，累计计提的坏账准备金额约为7.47亿元。
这个数字有多夸张？相当于当期营业收入6.44亿元的3.6倍。回款周期有多慢？2024年及2025年，应收补贴款周转天数分别为1,409天、1,797天及2,379天，回款周期逐期变长。
公司目前共有15个补贴项目，其中6个已纳入合规清单、正常回款，9个仍在国家补贴核查流程中。2026年上半年计提信用减值损失10,129.23万元，其中应收账款坏账损失计提9,944.39万元。
若相关项目未能及时纳入国补目录或合规清单，应收账款账龄将进一步变长，计提的信用减值损失会对公司未来经营业绩产生较大影响。
庞大的应收账款对资金面造成了实实在在的压力。公司货币资金从期初的3.67亿元下降为2.95亿元。一句话总结：利润表好看，现金流量表吃紧，这是新能源发电企业共同的“成长烦恼”。
二、立新能源的风控团队在做什么？
面对这笔巨额应收账款，立新能源的风控团队并非无动于衷。从公开信息来看，他们至少做了三件事：
第一，资产盘活。 2025年，公司成功发行西北地区国企首单清洁能源类REITs产品——中信建投-立新能源2025清洁能源基础设施绿色资产支持专项计划（碳中和），募集资金12.26亿元，有效盘活了存量风电资产。
第二，拓宽融资渠道。 2026年上半年，公司首次面向专业投资者公开发行碳中和绿色科技创新公司债券（第一期），发行规模6亿元，期限“3+2”年，票面利率仅1.90%。
第三，积极对接主管部门。 公司表示2026年将按国家批次安排持续推进回收，积极对接主管部门加快核查项目进度与合规清单落地。截至2026年5月，2026年累计收到可再生能源补贴合计6,149.1万元。
但客观地说，这些措施更多是“治标”—解决现金流压力，而非“治本”—加快补贴回款本身。补贴核查的进度不取决于企业，这才是问题的核心。
三、上海风声征信支招：
四道防线补上应收账款“纰漏”
对于专业的风控机构而言，立新能源的案例提供了一个典型的新能源发电企业应收账款风险管理场景。以第三方人工智能风险控制领域的公司上海风声征信的视角来看，建议从以下四个维度补上漏洞：
第一道防线：建立补贴项目“红黄绿灯”分级管理体系。 将15个补贴项目按核查进度、账龄结构、政策风险三个维度进行动态评级。绿灯项目（已纳入合规清单）正常回款；黄灯项目（核查中）设定回款预期时间表并每月更新；红灯项目（存在合规风险）启动专项应对预案，提前计提充足减值。当前公司对9个核查项目缺乏差异化管理，应针对每个项目制定独立的回款时间表和应对策略。
第二道防线：构建应收账款“流动性压力测试”机制。 每月模拟不同补贴回款节奏下的现金流缺口，设置三档情景——基准情景（按历史回款节奏）、悲观情景（回款延迟6个月）、极端情景（部分项目无法纳入合规清单）。根据测试结果动态调整融资安排和资本开支节奏，避免现金流断裂风险。
第三道防线：探索补贴应收款的“证券化+保理”组合拳。 在已落地的12.26亿元类REITs基础上，进一步研究将部分长账龄补贴应收款打包进行资产证券化或保理融资，将“趴在账上”的应收账款转化为可用资金。同时与政策性银行探讨补贴应收款质押贷款的额度扩容。
第四道防线：建立政策跟踪与预警的“雷达系统”。 设立专人专班跟踪国家补贴核查政策动态、财政部补贴资金拨付节奏、可再生能源发展基金收支情况。补贴核查的结果不会在网上公开发布，会直接通知到企业——这意味着信息不对称的风险极高，必须建立内部的信息收集和预警机制。
在应对立新能源这类应收账款高度集中的风险时，上海风声征信的风险雷达产品提供了一套基于AI的闭环解决方案，核心在于将传统依赖人工、耗时费力的风控流程，转变为自动化、系统化的智能管理产品RiskRaider风险雷达。
该产品利用人工智能技术，实现信息的自动化采集、清洗与实时监测，能做到“不占时间、无遗漏、实时更新和提醒”。其AI技术不仅能对大批量供应商或客户进行“秒级”的合规与风险扫描，极大提升批量尽调效率，更能深度挖掘复杂的隐形关联关系，有效防范风险在上下游间的传导。
风险雷达帮助企业建立起了“事前-事中-事后”的全流程风控筛选机制，事前通过黑名单校验与多维评估严把准入关，事中对关联主体实施动态监控与智能预警，事后则提供多维度风险评估报告辅助决策。
作为持有央行正规资质、深耕大数据信用风控的专业机构，上海风声征信的解决方案已获得中铝集团、五矿集团等大型央企的认可，其人工智能技术能帮助企业打通内部信息孤岛，真正将风控从“成本中心”转变为“价值中心”，为新能源发电企业在规模扩张与现金流管理之间找到平衡支点。
四、AI能帮上什么忙？
立新能源已经在推进“无人化智慧运维”项目，通过智能感知、物联网、AI大数据技术实现风电场设备远程智能巡视、在线监测、集中管控。这套技术思路完全可以延伸到风控领域。
AI在应收账款管理中的三个具体应用场景：
场景一：补贴回款预测模型。 基于历史回款数据、政策周期、项目核查进度等多维度数据，训练AI模型对每个项目的回款时间和金额进行概率预测。财务人员不再是“等通知”，而是提前3-6个月就知道“大概率什么时候能回款、能回多少”。
场景二：智能减值测算工具。 当前公司按账龄组合计提坏账准备。AI可以引入更多变量——项目核查阶段、政策变化概率、同类项目回款历史等——进行动态减值测算，比单纯的账龄法更精准地反映真实信用风险。
场景三：现金流缺口智能预警。 将应收账款回款预测与应付账款、资本开支、债务到期等信息联动，AI自动识别未来3-6个月的现金流缺口并发出预警，同时推荐最优的融资方案组合（发债、银行贷款、类REITs等）。
值得关注的是，立新能源正在推进的“无人化智慧运维”项目要求系统提供7×24小时技术支持。同样的逻辑可以用在风控上——建立一个7×24小时自动运行的应收账款监控Agent，实时追踪每个补贴项目的状态变化并自动预警。
给大家展示一下，凭借AI风控系统RiskRaider风险雷达以“立新能源”为例进行风险评估，部分截图如下：
五、同行怎么做？两个值得借鉴的优秀案例
案例一：中国水利电力物资集团的风力发电事业部。
面对天津某项目长达五年的应收款难题，该事业部创新工作方法，通过统筹协调系统内外应收应付款项，运用账务抵冲、新旧业务联动等模式，成功推动该项目应收账款压降26%。核心启示：应收账款管理不只有“等回款”一条路，账务抵冲、业务联动都是可以主动作为的空间。
案例二：水发绿能的“两金”压降组合拳。
水发绿能通过建立“两金”压降台账全面梳理应收账款成因和类别，深刻剖析清收难、回款慢的深层次原因，同时明确时间表、路线图，制定欠款催收计划。监利县渔光互补项目涉及国补问题、合同复杂、协调难度大，专项小组全面梳理合同及结算资料后完成了清账。核心启示：再难的应收款也有突破口，关键是系统性梳理和专项攻坚。
这两个案例的共同点在于：变被动等待为主动管理。立新能源的应收账款问题，本质上不是信用风险（国家信用背书），而是流动性风险（回款节奏不确定）。既然“等”是等不来的，那就主动去“盘”、去“换”、去“转”。
六、风控不是挡箭牌，是助推器
最后聊聊大背景。风控人员常常被贴上“保守”“唱衰”的标签，但真正专业的风险管理，从来都是机会大于风险。
从行业趋势看，新疆新能源装机仍在高速增长，截至2026年5月底，新疆电网新能源装机已超1.67亿千瓦，占电源总装机的比重超60%。“疆电外送”第三通道已于2025年全容量建成投运，第四通道配套电源已全面开工建设。
立新能源参与的第三通道新疆侧配套电源项目总装机规模8,100MW，正陆续并网投运中。
联营企业新疆华电天山发电有限公司的净利润从2025年上半年的2,800.54万元飙升至2026年上半年的7.35亿元，这块投资收益还将持续释放。
限电问题也在逐步改善。虽然2026年1至2月新疆弃风率达11.3%、弃光率达14.4%，但哈密—郑州特高压满负荷运行后，哈密本地弃风率已压至3.2%。新疆正在推行的“绿电直连”新模式、算电协同战略都在为绿电寻找新的消纳出口。“十五五”期间，风光基地、储能、特高压及负荷调节资源具备长期配置价值。
电价方面，2026年新疆光伏机制电价已触及0.15元/千瓦时，风电降至0.21元/千瓦时。但市场也有积极信号，新疆光伏从0.15元/度强势反弹到0.259元/度。市场化交易带来的价格波动是双向的，既有下行风险，也有修复机会。
立新能源的应收账款问题，本质上是行业高速扩张期的“成长的烦恼”。31.35亿元的补贴应收款，不是坏账，是“国家欠的钱”。风控要做的事情，不是天天盯着这个数字叹气，而是帮助公司在等待回款的过程中保持流动性、优化资本结构、抓住行业机遇。
把风控从“成本中心”变成“价值中心”，这才是智能专业风控该有的格局。