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智能風控中臺重塑銀行風控體系

2021-03-28 19:44:32  來源:華夏時報

摘要:銀行歷來是新技術的積極支持者和領先應用者。
關鍵詞: 中臺
     銀行歷來是新技術的積極支持者和領先應用者。幾十年來,銀行不斷采用各種技術重新定義客戶服務方式:1960年代推出ATM機;2000年代,互聯網使全天候在線銀行服務逐漸普及;2010年代,基于移動互聯和數字技術的普及,離柜服務模式廣泛應用。同時,這一時期銀行的業務規模和數據積累較過去也不可同日而語,消費者的多樣化需求對于金融產品的敏捷開發、快速迭代、風險管理等都提出更高要求。

這股浪潮席卷全球,也深刻影響中國銀行業的發展。在國有大型銀行的帶動下,銀行紛紛建立以智能分析能力為基礎,通過數據與模型驅動的金融創新服務,推動全行向智能營銷、智能服務、智能風控、智能決策的精細化模式轉型。例如工商銀行推出的智能反洗錢、智能推薦系統,中國銀行打造的新一代網絡金融風控體系等都是技術變革推動銀行業數字化轉型中的重要實踐案例。

銀行風控體系全面升級

中國銀行業改革開放以來的信息化建設歷程,為新時期的數字化轉型奠定了堅實基礎。時至今日,全行業對科技的投入不斷增加,據銀保監會統計數據顯示,2020年銀行機構信息科技資金投入達到2078億元,同比增長20%。

但不容忽視的是,“每個硬幣都有兩面性”,傳統銀行仍存在機構龐大、部門分割、層級復雜的局面。就風控體系建設為例,此前銀行風控體系多以“項目制”“豎井式”的架構建設,或以部門為主導的模式開發,其結果是不同業務系統、業務場景之間存在數據不通、數據標準不統一,特征應用局限,預警信息不能共享無法復用等問題。這樣的風控體系,面對消費者不斷增長的多樣化的金融服務需求和專業欺詐的團伙愈加力不從心。

與此同時,在當下的移動互聯、數據智能時代,銀行主要業務的線上化程度越來越高,前臺需要更快的響應客戶需求,優化客戶體驗,而后臺始終要保證穩定、安全、合規等核心要求,造成“前臺越做越大,后臺疲于應付”的局面,即使實現局部最優,也難免整體失衡。這也要求銀行著眼全行級戰略目標,建設健壯、可復用的強中臺,將前臺應用中的通用能力沉降到中臺,將后臺中需要被前臺直接使用的能力提升到中臺。

基于上述原因,銀行應建設新一代以“智能風控中臺”為核心的全面風控體系:

以數據中臺為底座,整合行內數據及外部數據,形成多維度、跨行業、跨場景的數據體系。打通跨平臺、跨系統數據鏈路,形成數據挖掘、數據分析與數據治理為一體的數據資產庫。

在數據中臺基礎上,打造出風險標簽體系、特征庫、風險集市和全行級的客戶及客群相關風險統一畫像。

基于指標計算平臺、決策引擎、圖譜平臺、模型平臺,構建實時數據交換、實時分析研判,事后全面分析,批量離線預測的多元化分析決策體系。

將全行各渠道打通,讓各渠道都可以共享名單、標簽、預警信息、內外部聯防聯控。

支持按業務線或者部門進行應用隔離,細粒度權限管控及授權機制,業務場景相對獨立,可拆可組。

在預警和決策過程中實現數據的不斷積累,以及模型策略的不斷優化升級,形成風控管理閉環。

通過主動防御、全面洞察、精準施策,建立客戶可信認證體系,降低對客戶交易身份認證和風險挑戰,讓好的客戶盡量對風控無感,從而全面優化客戶體驗。

目前,全國性銀行機構在這一領域持續發力。例如工商銀行于2019年下半年展開規劃,對全行級風控能力進行整合,建設全行渠道對接、風險防控、風險數據、風險運營一體化的風控中臺,實現面向客戶的跨渠道、跨產品、全流程的企業級聯防聯控反欺詐,并實現首筆欺詐的實時阻斷。農業銀行于2019年提出“薄前臺、厚中臺、強后臺”的設計理念,啟動全行級智能風控中臺項目,面向信用卡、網金業務、個貸部、對公業務部實現全行企業級聯防聯控反欺詐系統實施。

實踐見“真章”

依托自身在金融科技領域的不斷沉淀和服務積累,同盾科技協助多家銀行機構開展智能風控中臺方面的系統建設。

以某股份制銀行客戶為例,面對層出不窮、形式多樣的線上業務及互聯網欺詐,該行與同盾科技深入合作,利用人工智能及大數據技術,構建了多層次的智能化風控安全防御體系,整合行內外和跨行業數據及多維度跨場景行為特征,實現了跨渠道、跨業務的用戶行為追蹤,綜合評估用戶行為風險:一是首創零售條線全渠道接入、全場景覆蓋、全閉環管理的智能風控體系;二是實現策略體系智能化管理,建立風險指標與特征體系;三是基于正態分布算法預測客戶行為習慣,實現對客戶行為的深入洞察;四是構建多維度反欺詐AI風控模型,實現主動防御和及時攔截;五是基于客戶歷史行為的智能風險驗證模式等。

自2019年底智能風控中臺項目上線以來,已階段性地實現了對該行主要線上渠道的接入,覆蓋了手機銀行、直銷銀行、個人網銀等13個渠道60個交易場景,部署策略規則達1300多條,系統月平均處理交易近3億筆,單筆交易處理平均用時20毫秒以內。整體風險交易的偵測率較之前整體提升超過30%,月平均監測事中交易達2億多筆,單日最高監測事中實時業務近千萬筆。平臺上線至今高風險直拒交易上萬筆,線上攔截風險交易涉及資金近2億元,賬戶安全及策略成功預警防范典型欺詐案件近千起。

再以某城商行為例,同盾協助該行秉持“風險導向、技術創新、數據驅動、集中管理”的理念建設智能風控中臺,通過運用多維度的內外部數據構建科學合理的規則模型,對受控業務進行實時有效的風險監測、識別、評估和控制,以達到“減少人工干預、提升處理效率、豐富決策依據、強化管控成效”的目的。

項目效果方面,一是協助該行建立了全面的交易風險防控體系,目前已覆蓋手機銀行、網上銀行等10余個電子渠道,實現事前預防、事中控制、事后分析的全周期閉環管理。二是構建信貸風險防控體系,范圍覆蓋信貸業務受理、授信申請、預授信額度、放款出賬以及貸后預警等關鍵節點。系統上線不到兩個月的時間,就完成了交易反欺詐業務監測累計達869.4萬筆,信用卡申請業務監測累計75.14萬筆。

技術并非全部

筆者認為,建設智能風控中臺是完善銀行風控體系的關鍵之舉,但這不是技術工具的簡單堆砌,而是對銀行產品、服務、流程的數字化重塑。適配的組織架構、體制機制是轉型落地,加速發展的保障。

科技和銀行業務、運營等組織架構的深度融合已成必然。銀行的數字化轉型不僅要貫徹金融服務實體經濟的宗旨,貫徹金融供給側改革及各項監管要求,還要解決現有文化機制不協調、跨部門跨條線協同機制欠缺、創新技術人才不足、數據質量和數據治理落后等綜合問題。

作為第三方科技力量,同盾所做的正是把所有的金融科技要素,圍繞銀行業務全流程,從業務診斷、安全咨詢、平臺建設、平臺運營、流程再造,通過“科技+場景+風控“三位一體的模式,既授人以魚,為銀行提供大數據、人工智能、云計算等技術和服務,幫助銀行解決或加強客戶洞察、數據分析與積累、IT建設等方面的能力;更授人以漁,提升銀行的數字化轉型能力、風控意識,因地制宜,以實踐加沉淀的方式建立起長期發展所需的核心能力。

今年的《政府工作報告》從宏觀經濟發展、財政貨幣政策、利率定價水平、信貸資金投向和金融風險防控等方面明確了金融重點工作方向。筆者認為,銀行不僅要面對整體的資產規模增速放緩,還要在科技金融、綠色金融、普惠金融等存在信息不對稱,違約風險相對高的領域加快產品開發、加強客戶服務,提升服務實體經濟的效能。在這一過程中,防風險仍是重中之重,完善智能風險防控體系勢在必行。

編輯:史言


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責編:zhanglinying

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