新的社會形勢下，我國金融行業(yè)高速發(fā)展，業(yè)務(wù)量呈現(xiàn)出逐年增長的態(tài)勢，在國家經(jīng)濟增長過程中發(fā)揮著重要作用，金融企業(yè)逐漸成為我國金融體系中的重要構(gòu)成部分，社會各界也給金融業(yè)發(fā)展情況較高的重視。為了促進金融業(yè)規(guī)范化運營發(fā)展，增強可持續(xù)發(fā)展能力，國家相關(guān)部門陸續(xù)推出了很多監(jiān)督管理政策法規(guī)，以增強行業(yè)對風險的防控、抵御及化解能力。而現(xiàn)實中金融風險變化莫測，有效的風險控制，通過識別風險類型，采取多樣化的控制措施，盡可能減少風險造成的損失，實現(xiàn)最大化利潤輸出。作為金融企業(yè)要自覺確立風控意識，加大智慧風控系統(tǒng)的建設(shè)及應(yīng)用力度，以長期積累下的結(jié)構(gòu)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)創(chuàng)建專用型的風控模型，利用其更及時、有效地化解企業(yè)運行期間的風險，實現(xiàn)健康、持久發(fā)展的目標。

智慧風控定義及行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀的概述

智慧風控僅是智慧技術(shù)應(yīng)用的一個小型領(lǐng)域，是基于算法等人工技術(shù)對風險進行深度挖掘，實現(xiàn)風險控制的自動化，從而提升效率、增強準確度。以銀行信貸風險為例子，全生命周期分為貸前、貸中、貸后三部分，全流程中客戶群體是風險辨識的對象，精準辨識出客戶持有的還款能力還是還款意愿?；谝陨锨闆r，智能風控應(yīng)符合如下幾點基本要求：

①盡可能地接收到更多的客戶相關(guān)數(shù)據(jù)及和其存在相關(guān)性的環(huán)境數(shù)據(jù)；

②動態(tài)地獲得最新客戶數(shù)據(jù)及有關(guān)的外部環(huán)境數(shù)據(jù)資料；

③綜合分析大數(shù)據(jù)特征，通過執(zhí)行自主挖掘過程生成可靠的經(jīng)驗及運行規(guī)則；

④依照經(jīng)驗及規(guī)則作出做出最合理的決策及實時應(yīng)答。

綜合分析后，發(fā)現(xiàn)①、② 、④是和當前金融業(yè)界運營發(fā)展方向及產(chǎn)品相對應(yīng)的大數(shù)據(jù)風控，本文這里提及的“大”代表的是數(shù)據(jù)橫向?qū)挾?，實質(zhì)上就是伴隨客戶相關(guān)數(shù)據(jù)維度的增加，那么預示著這一方向當前技術(shù)成熟度就越高，實際落地成本就越具有可控性。

以①、② 、④三點要求作為基礎(chǔ)，明確要求③要精準對應(yīng)大數(shù)據(jù)智能風控，此時的“大”是在傳統(tǒng)橫向?qū)挾鹊幕A(chǔ)上還著重強調(diào)縱向深度，只有當數(shù)據(jù)實現(xiàn)足夠?qū)?、足夠深時，才能更加充分地運算、挖掘、歸納數(shù)據(jù)規(guī)律，進而形成可靠的經(jīng)驗規(guī)則。

綜合分析如上論述情況，智慧風控等同于在實現(xiàn)客戶主體參與社會活動是以形成的相關(guān)信息電子化、數(shù)據(jù)化的基礎(chǔ)上，科學且充分地應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)與人工智能（AI）算法智能地建設(shè)出各類型風險模型，最后達到綜合化應(yīng)用各類風險辨識、分析及處理技術(shù)的目標。

落實智慧風控的流程

合理設(shè)定集建設(shè)目標 金融業(yè)智慧風控系統(tǒng)建設(shè)目標的確定不是一項簡單的工作，具體實踐中相關(guān)人員要綜合考慮如下幾點：一是落地成本和獲取數(shù)據(jù)的深度及寬度之間存在正比關(guān)系，數(shù)據(jù)挖掘深度及拓展寬度越大時，投入的成本也就越高。而數(shù)據(jù)的的深度對服務(wù)目標客戶的規(guī)模大小起決定性作用，數(shù)據(jù)的寬度影響著風險辨識工作的推進質(zhì)量，當數(shù)據(jù)自身達到既深又寬是提升智能化水平的大前提。故而，在規(guī)劃多大規(guī)模數(shù)據(jù)及寬度值是多少的數(shù)據(jù)之前，應(yīng)客觀地分析數(shù)據(jù)來源的可行性、利用的可持續(xù)性，結(jié)合分析結(jié)果對企業(yè)的目標客戶群體做出科學、精準的定位。

二是因為個體活動區(qū)的政府服務(wù)機構(gòu)、大眾服務(wù)及線上活動平臺等是個體信息數(shù)據(jù)來源，而當下資金儲量龐大的互聯(lián)網(wǎng)頭部平臺、大央企大銀行等在內(nèi)部客戶數(shù)據(jù)深度拓展方面已經(jīng)初步取得了較理想的成績， 但非銀金融機構(gòu)、政府服務(wù)機構(gòu)信息化建設(shè)力度不強，直接造成信息化系統(tǒng)功能不夠完善，外加國家部門嚴加監(jiān)管個體隱私數(shù)據(jù)信息，以致現(xiàn)實中很難快速拓展信息的寬度，要想使數(shù)據(jù)量巨大且類型全面，那么一定會造成相應(yīng)的成本投入呈指數(shù)增長的態(tài)勢。在如上這樣的社會，部分金融企業(yè)將會獲得更多捕獲數(shù)據(jù)寬度相關(guān)信息的機會，引領(lǐng)各級政府信息的協(xié)同共享進程，在外力協(xié)助下壯大自身的運營發(fā)展規(guī)模，優(yōu)化質(zhì)量。

編制系統(tǒng)建設(shè)方案

第一，整合內(nèi)部數(shù)據(jù)及優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量。 在各種歷史因素的長期影響下，金融企業(yè)運行階段形成的各類數(shù)據(jù)通常分散在數(shù)個系統(tǒng)內(nèi)，規(guī)范性不夠，長期也沒有形成統(tǒng)一的管理標準，普遍出現(xiàn)了數(shù)據(jù)質(zhì)量整體偏差、管理力度不足、資源共享實施難度高等現(xiàn)實難題。為了滿足智慧風控系統(tǒng)建設(shè)期間在數(shù)據(jù)方面提出的要求，已經(jīng)全面整合企業(yè)內(nèi)部形成的各類數(shù)據(jù)，不斷增加數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的統(tǒng)一性，增加數(shù)據(jù)的整治力度，全面優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)質(zhì)量。

第二，銜接外部數(shù)據(jù)，拓展數(shù)據(jù)的維度與時效性。綜合以上分析情況，金融業(yè)創(chuàng)建智慧風控系統(tǒng)時要盡可能地引入寬度更大的用戶數(shù)據(jù)，可以采用第三方數(shù)據(jù)、社會化數(shù)據(jù)和央行征信數(shù)據(jù)、客戶群體自身數(shù)據(jù)。

第三，全面梳理風險指標，健全風控模型。 風控模型始終被公認為智能風控系統(tǒng)的核心構(gòu)成部分，基本上是選擇專家規(guī)則作為模型的基礎(chǔ)，通過推行智能規(guī)則是增加模型的完善度。首先，金融企業(yè)要管理層要大力支撐智慧風控系統(tǒng)建設(shè)過程輔助完善。

首先，需要從管理層面加強對系統(tǒng)建設(shè)的支持力度，充分發(fā)揮風險管控專家的優(yōu)勢，全面整理金融業(yè)運營場景的量化風險指標，循序漸進沉淀風控經(jīng)驗，進而建設(shè)出基礎(chǔ)型風控模型。

其次 ，合理應(yīng)用機器學習、知識圖譜等新技術(shù)、新方法實時解讀信用風險、欺詐風險等，綜合分析結(jié)果創(chuàng)建動態(tài)決策機制和風控模型，協(xié)助金融企業(yè)增加管理決策的精準度與工作執(zhí)行效率。比如，中國銀行以風險數(shù)據(jù)集市以及有關(guān)系統(tǒng)作為依托，具備單一與組合式層面的風險監(jiān)測與預警、風險計量與報告、風險模型練習等諸多功能，并采用大數(shù)據(jù)和AI語義分析技術(shù)成功建設(shè)了“艾達”系統(tǒng)，全面整合金融行業(yè)內(nèi)部信息與外部互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，通過深入挖掘企業(yè)畫像與關(guān)聯(lián)關(guān)系，為企業(yè)更有效地管理信用風險提供了可靠支撐，現(xiàn)如今已經(jīng)獲得了553 萬多條互聯(lián)網(wǎng)輿情信息，勾畫出1.8萬多家企業(yè)的大數(shù)據(jù)風險畫像，描繪了股權(quán)、管理、擔保和投融資不同維度之間的關(guān)聯(lián)圖譜，實時監(jiān)測了145項預警指標，并且自主研發(fā)了5個業(yè)務(wù)情景嵌入風險管理流程。在獲得以上工作成果的基礎(chǔ)上，中國銀行加大AI技術(shù)利用力度，更加深入地分析不同客戶之間潛在的關(guān)系，由“面”建“體”，精準辨識出顯性集團、隱性集團，勾畫出“擔保圈”，并建設(shè)出“擔保球”，進而探查出更加多樣化、深層次的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并且要持續(xù)完善大數(shù)據(jù)風控預警指標體系，將其整體嵌入到智慧風控系統(tǒng)內(nèi)，全面采集和分析行業(yè)景氣指數(shù)等外部信息，以進一步增強信用風險主動防控效果。最后，立足于企業(yè)真實情況，有針對性地完善智慧風控模型，優(yōu)化風控模型管理機制，創(chuàng)建數(shù)據(jù)整治架構(gòu)，編制數(shù)據(jù)政治工作的基本制度、數(shù)據(jù)標準、指標要等，建立相對完善的企業(yè)級數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖。

通過這種方式達到對智慧風控模型的統(tǒng)一管理，創(chuàng)建動態(tài)化監(jiān)測、反饋評估與主動退出管理機制，金融企業(yè)組建模型管理專委會，嚴格依照“三道防線”規(guī)則合理確定業(yè)務(wù)、風險合規(guī)、審計部門在智慧風控模型實施期間各自應(yīng)承擔的職責。

運行業(yè)務(wù)系統(tǒng)整個流程 作為金融企業(yè)，一定要確立全過程的風控管理意識，特別是在事前辨識環(huán)節(jié)，一定要嚴格按照相關(guān)規(guī)程落實好賬戶安全以及行為畫像的辨識工作；進入到事中決策環(huán)節(jié)，要將決策引擎作為導向，主動和模型平臺充分融合；而在事后處理環(huán)節(jié)，要通過結(jié)合大數(shù)據(jù)分析與數(shù)字化控制大腦的方式建設(shè)出覆蓋整個業(yè)務(wù)系統(tǒng)流程的智慧風控體系，為了增強智慧風控系統(tǒng)對新業(yè)務(wù)的適應(yīng)能力，要及時再造風控制度和流程體系，在規(guī)范升級傳統(tǒng)業(yè)務(wù)領(lǐng)域的管理流程的基礎(chǔ)上，編制適應(yīng)線上業(yè)務(wù)發(fā)展模式的全新制度體系。明確金融產(chǎn)品創(chuàng)新管理提出的需求，編制相配套的管理策略。建立健全風險偏好傳輸機制，循序漸進地把風險偏好分解傳輸?shù)礁鱾€部門、各條線及業(yè)務(wù)流程內(nèi)。

具體實施模式

開發(fā)大數(shù)據(jù)智能風控模式 實施這種風控模式過程中投資會很大，并且要配置強大的科技力量。 近些年，國內(nèi)國a9ff793508a0aa3e5f8941ba91f9cf8e90e63937423016dc2fd602cf66b19205有銀行機構(gòu)廣泛應(yīng)用了這種模式。普遍有客戶基礎(chǔ)的規(guī)模大的運營特點，并且把本體或母公司推行的主營業(yè)務(wù)為載體，進而在內(nèi)部形成了大量的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，并抓住金融市場機遇，適時應(yīng)用本體在科研方面具備的優(yōu)勢及形成的成果，進而成功開發(fā)出數(shù)字化服務(wù)及智慧風控現(xiàn)代化產(chǎn)品。

基于專家規(guī)則創(chuàng)建智能風控系統(tǒng) 這種風控模式實施期間的成本投入行為有可控性、能取得較理想的成效，較好地滿足了金融企業(yè)參與市場差異化競爭活動的現(xiàn)實需求。推行這種風控模式時要嚴格把控風控模型的創(chuàng)建、數(shù)據(jù)寬度的拓 展及其在業(yè)務(wù)流程中的盈盈情況。我國中小金融企業(yè)持有的科技力量不足，數(shù)據(jù)量不夠多，可以結(jié)合現(xiàn)實所需適時引進外部力量或有限數(shù)據(jù)資源，進而輔助自身更有效地防控運營風險。

創(chuàng)建大數(shù)據(jù)風控管理機制，增加金融業(yè)務(wù)流程的規(guī)范性 有大數(shù)據(jù)思維作為“風向標”，以客戶作為中心創(chuàng)建智慧風控系統(tǒng)體系，比如基于客戶大數(shù)據(jù)信息平臺實現(xiàn)對各類信息的集成化管理，實現(xiàn)真正意義上的統(tǒng)一授信，統(tǒng)一數(shù)據(jù)接口和數(shù)據(jù)資源的加工，進而持續(xù)健全數(shù)據(jù)信息共享機制。充分應(yīng)用大數(shù)據(jù)具備的時效性、真實性、完備性等特性及數(shù)據(jù)分析的模型化屬性，有針對性地改善智慧風險決策機制，不斷增加風險角色、判斷的智能化水平。借助大數(shù)據(jù)分析過程的便捷性，結(jié)合金融企業(yè)現(xiàn)實發(fā)展需求合理升級風險預警機制，實現(xiàn)對客戶貸前、貸中、貸后各個流程潛在風險的智能化分析與動態(tài)監(jiān)測，實時預警風險事項。與此同時，機電金融企業(yè)要盡早匹配便捷、簡練的信貸政策和業(yè)務(wù)執(zhí)行流程，創(chuàng)建完善的快速應(yīng)答機制，使風控管理工作經(jīng)濟化、高質(zhì)量化推進。充分應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的挖掘功能，主動探查到業(yè)務(wù)執(zhí)行期間各個流程內(nèi)隱匿的風險因素，及時完善檢查與評估機制?？傊鹑跈C構(gòu)各條線、各部門均要基于大數(shù)據(jù)思維和技術(shù)創(chuàng)建風控管理機制，主動朝著智慧風控系統(tǒng)的方向轉(zhuǎn)型。

建立健全管理體系，創(chuàng)建“數(shù)據(jù)+決策+監(jiān)控”的動態(tài)閉環(huán) 金融機構(gòu)可采用風險管理知識庫內(nèi)的業(yè)務(wù)規(guī)則及風險模型組織風險辨識工作，由“全體數(shù)據(jù)”內(nèi)直接、快速地提取風險特征模型，拔風控模型用在金融業(yè)務(wù)流程內(nèi)，并進行持續(xù)化的評價監(jiān)控，并主動在大數(shù)據(jù)“沙箱環(huán)境”訓練并調(diào)整模型的表現(xiàn)特征，打造動態(tài)閉環(huán)，通過這種方式不斷增加智慧風控體系建設(shè)的成熟度。

在國家相關(guān)政策的支持下，國內(nèi)智慧風控的落地條件成熟度持續(xù)增加，AI技術(shù)持續(xù)和金融服務(wù)深入融合，智慧風控已經(jīng)成為金融市場內(nèi)企業(yè)之間進行差異化競爭的利器。本文較為詳細地探究智慧風控系統(tǒng)建設(shè)方案及實施策略，包括自主開發(fā)大數(shù)據(jù)智能風控模式，基于專家規(guī)則創(chuàng)建智能風控系統(tǒng)，建立大數(shù)據(jù)風控管理機制及管理體系等，多管齊下，不斷增加金融智慧風控系統(tǒng)的完善度，實施階段創(chuàng)造出更理想的效益。

（作者單位：珠海大橫琴置業(yè)有限公司）