《中華人民共和國國民經濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠景目標綱要》中明確指出：“穩(wěn)妥發(fā)展金融科技，加快金融機構數(shù)字化轉型”“實施金融安全戰(zhàn)略。健全金融風險預防、預警、處置、問責制度體系，落實監(jiān)管責任和屬地責任，對違法違規(guī)行為零容忍，守住不發(fā)生系統(tǒng)性風險的底線”。

近年來，大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等新一代金融科技的廣泛應用，驅動著商業(yè)銀行向數(shù)字化、智能化、信息化轉型，金融科技在獲客活客、場景建設、防控風險、增強競爭力等方面發(fā)揮著積極作用。作為金融科技在金融領域主要的應用成果之一，智能風控備受關注。

智能風控以大數(shù)據(jù)為基礎、以風控模型和機器學習等新興算法為工具、以場景融合為驅動，貫穿風險管理全流程，為識別客戶、授信審批、貸后管理等提供決策和方案支持。與傳統(tǒng)風控相比，智能風控通過引入大量非金融數(shù)據(jù)，提高了對客戶的風險特征識別能力，拓寬了銀行金融服務的覆蓋面；同時通過大數(shù)據(jù)和機器算法學習，能有效捕捉此前關注不到或實際操作困難的信息維度，提高了風險識別的有效性和準確性；另外，通過大數(shù)據(jù)的迭代更新，還能夠更加敏銳地發(fā)現(xiàn)客戶風險特征變化，更加及時地響應和調整風控模型的策略。

為充分發(fā)揮智能風控對商業(yè)銀行數(shù)字化轉型的積極作用，商業(yè)銀行應結合線下核心風控思維，利用智能風控的技術優(yōu)勢，加快數(shù)據(jù)整合、加強模型搭建、加速場景融合、加大人才培養(yǎng)力度，提高風險管理數(shù)字化、智能化、集約化水平，以進一步提升防范和化解金融風險的能力。

數(shù)據(jù)整合是基石。一是要加快對各業(yè)務條線涉及的客戶基本信息、金融產品交易、資產信息、信用歷史等數(shù)據(jù)的開發(fā)、挖掘。二是要加大力度對接工商、司法、海關等外部數(shù)據(jù)。三是要加大對數(shù)據(jù)的治理力度，依托系統(tǒng)化、自動化的手段開展批量治理工作，以保證各種數(shù)據(jù)質量統(tǒng)一、規(guī)范、可用性強。

模型運用是關鍵。一是要充分利用大數(shù)據(jù)、高級分析、模型算法等技術搭建標準化、組件化、參數(shù)化的風控模型，為不同業(yè)務領域、不同層級客戶快速匹配相應模型，提升風控精準度。二是要積極探索運用機器學習、知識圖譜等新技術，準確關聯(lián)客戶相關內外部信息，全方位展現(xiàn)客戶風險特征，有效識別關聯(lián)風險，預防外源性風險傳導。三是要積極管理智能風控的模型風險，充分開展模型的試運行測試、業(yè)務連續(xù)性管理和壓力測試，在合規(guī)經營的前提下，不斷提高風險監(jiān)測的科學性和有效性。

場景融合是動能。一是利用AI技術，對接客戶需求和金融服務場景，在決策、分析、流程三大智能方向上拓展智能應用場景，實現(xiàn)信貸領域全面智能化。二是在線上信貸業(yè)務反欺詐領域，開展反欺詐數(shù)據(jù)挖掘和信息共享，圍繞渠道建設、客戶需求和產品服務等多個維度布局反欺詐技術，重點關注第三方支付、超級賬戶等方面的反欺詐風險計量，提高風險識別的前瞻性。三是結合不同風險特征，通過有針對性的采集風險信息、抓取特征數(shù)據(jù)、建立不同風險模型，推動信用風險、市場風險、操作風險管理的智能化。

《農銀學刊》編輯部