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中小上市商业银行积极构建智能风控体系,提升风险防控能力

研究观点 王紫玉 2023-08-31 4401
在数字浪潮下,商业银行借助数字化转型,利用数据和人工智能等技术手段,打造智能化、精细化风控能力,推动商业银行建立更加全面、精准和实时的风险防控体系,实现风险预测和预警,提高业务风险管理的效率和水平。

随着金融科技快速发展,商业银行面临着越来越多的风险挑战,如信用风险、市场风险、操作风险等,贯穿在商业银行日常运营和管理全流程中。风险控制是商业银行的核心管理能力,在数字技术飞速发展的环境下,传统风控模式面临数据处理和分析能力不足、决策响应速度慢、无法应对多维度和新型风险挑战等瓶颈,相比之下,准确、可靠、反应灵敏的智能化风控体系将极大增强商业银行的核心竞争力。在此背景下,商业银行借助数字化转型,利用数据和人工智能等技术手段,打造智能化、精细化风控能力,推动商业银行建立更加全面、精准和实时的风险防控体系,实现风险预测和预警,提高业务风险管理的效率和水平。

近年来,商业银行积极布局智能风控平台,基于客户的金融交易、生活等多维度的行为数据,建立风险控制模型,并覆盖全渠道、全产品建设,实现风险识别、预警和管控的全流程一体化处理。目前,智能风控在信贷、反欺诈、异常交易监测等领域得到广泛应用。

图1-1 智能风控体系

    l  盘点商业银行智能风控建设现状

       Ø  国有大行

工商银行高度重视以先进技术夯实全面风险管理基础,构建大数据智能化风控平台,推进风险“主动防、智能控、全面管”,提升预警能力。与此同时,工商银行不断加强智慧风控对外应用赋能,目前已打造并输出客户资金保护、智慧信贷决策、交易风险管理、合规反洗钱管理等5大类近20款产品,支持中小金融机构加强业务管理和风险防控,已累计服务300多家同业金融机构。工商银行还全面加强客户信息安全管理和个人隐私保护,自主开发的“融安e信”大数据风控产品自投产以来,已累计拦截欺诈汇款50多万笔,为客户避免损失近130亿元。

中国银行构建信用风险领域数据智能化分析及应用平台“中银智能风控”,以大数据为基础、以机器学习、知识图谱等新兴技术为工具、以风险指标为决策依据,贯穿贷前、贷中、贷后,为全面识别、防范和化解风险提供有力支撑。平台包括“万象”风险360全景试图、“天网”风险图谱多维分析、“洞鉴”风险预警监控平台、“神策”风险决策引擎和“妙算”风险模型工厂等5大类产品服务,其中,“洞鉴”风险预警监控平台是以风险知识库为基础,整合总分行全辖各条线预警因子、预警模型的定义,形成可灵活配置且全辖统一的因子库、信号库、标签库,为信贷客户的风险发掘与管控提供支撑。

国有大行积极拥抱数字化转型浪潮,聚焦智能风控,不断融合新兴技术,融合风控数据、服务、产品,实现技术共建、共享、共用的新思路,构建线上线下全场景、全渠道、全流程覆盖的企业级智能风控平台,推动全面风险管控和治理,持续赋能业务发展;同时,依托金融科技优势,向金融监管等重点领域,推出多款风控产品及服务,助力提升风险防控能力。

Ø  股份制银行

招商银行依托金融科技能力,持续构建零售智慧风控生态体系,其包括“天秤”智慧风控平台、实时AI人工审理平台、智能风险调查平台、综合身份认证平台等,将风险感知、实时决策、风险调查和问题处置等能力整合,形成覆盖可疑账户和风险交易的全生命周期风险管理闭环,实现对潜在被骗交易的精准高效甄别,在客户登录至交易的全流程,多节点地提醒、劝阻客户,阻断风险交易,避免资金损失。此外,招商银行运用大数据风控模型,为中小微企业提供的纯信用、线上化、自动化的流动资金贷款。

平安银行基于数字化技术,打造智慧风控平台,将授信业务风控全流程纳入线上化、数字化管理。平安银行通过智慧风控平台,贷前依托评级模型体系开展智能尽调,自动导入信息数据;贷中塑造风险预警模型体系,通过客户画像分析,实现标准化业务自动审批,缩短单笔业务审批时长;贷后应用限额模型体系,实现贷后管理精细化以及贷后动作自动化。

股份制银行依托金融科技在优化服务中小微企业的智能风控方面较为突出,其运用客户全方位精准画像系统和线上化、智能型的风险管控体系等先进技术,显著降低银行客户信贷管理和资金运营风险监控之间的信息不对称性,及时对信贷资金进行跟踪监控和管理,有效缓解中小微企业申请难、流程多、用资贵、放款慢等难题。

Ø  中小上市商业银行

北京银行不断提升电子银行业务反欺诈能力,依托金融科技赋能,持续建设“护盾”智能交易反欺诈平台。该平台对电子银行全渠道交易开展实时监测,对识别出的风险进行实时核查,并采取有效管控措施,成功构建完成“风险识别、风险确认、风险处置”的高效管理闭环,实现“事前预防、事中控制、事后分析”的风控模式,有效保障了客户线上资金交易安全。截至2022年末,“护盾”智能交易反欺诈平台共拦截风险交易超 25 万笔,深度受诈客户成功拦截率超 90%,全年保持线上渠道资金零盗刷。

南京银行坚持“以客户为中心”,从客户生命周期的各个阶段开展基于大数据的分析应用,完成从客户准入、反欺诈、贷中监测到贷后预警的全流程风险管理,防范和化解金融风险。并依托大数据等科技手段,搭建风险预警体系,建立全行大数据风险预警指标体系,有效识别潜在的违约客户,并同步给工作人员对其加以重点关注。

相较国有大行和股份制银行,中小上市商业银行起步较晚,在科技投入、风险管理、系统建设、人才储备等方面相对弱势。但随着数字化转型的不断深入,部分银行运用新兴技术,结合自身业务优势,建立特色数据系统。如基于大数据、知识图谱和人工智能技术搭建智能风控场景,并广泛应用在反欺诈场景中,提升个人征信的广度和精度,降低风控成本。

l  中小上市商业银行典型案例

北京银行为确保客户线上渠道资金安全,以高效、精准、柔性风控为目标,持续建设“护盾”智能交易反欺诈平台。“护盾”平台是由策略运营平台、智能案件核查平台、实时风险外呼平台、合规图谱查询平台、黑产舆情监测平台、系统健康监测平台等多平台联合作业的系统集群,配备专家运营团队,实现了线上渠道交易的实时风险闭环监测处置,全方位保障线上渠道的安全运营。

目前,“护盾”平台以北京银行内部交易画像为基础,持续引入有权机构、通信运营商、头部互联网、安全技术企业等外部风控数据,不断完善客户画像,从多维度描绘客户的操作行为、交易习惯,风险特征和风险等级,从而实现更精准高效的立体化、智能化风险防控。在防控风险同时,平台持续赋能体验提升,为无风险客户的换设备登录、跨行转账操作提供简易化的验证体验,实现了客户风控与体验的双提升。

此外,北京银行建立风险外呼核查团队,为客户提供7*24小时全天候的风险交易核实和风险提示服务,同时,还引入人工智能AI机器人承接平台人工外呼核查任务,将低风险交易的人工核实替代为智能机器人核实,实现电子银行渠道风险交易核查与劝阻的智能化,有效提升外呼核查承载量、降低综合运营成本,提升风险核查效率和智能化水平。

近年来,北京银行以数字化风控体系建设为抓手,加大金融科技投入,借助大数据、云计算、人工智能等科技手段,积极推动金融科技与风险管理相互融合,不断增强风险的精准识别、前瞻预警和实时化解能力,智能风控能力显著提升。目前,北京银行持续完善智能风控体系,全方位赋能业务线产品创新、场景拓展、流程优化与效率提升,形成了涵盖交易反欺诈各个环节在内的多维度风控体系,让客户可以更安全、便捷地享受移动金融服务。

在数字浪潮的推动下,智能风控已成为商业银行数字化转型的发力方向。易观分析认为,中小上市商业银行需进一步加强智能风控能力,持续深化数据智能应用,积极构建智能风控体系,将智能风控嵌入到各业务流程中,不断提升预警系统的精准性、及时性,有效实现风控增效。同时,借助科技赋能,通过客户画像细分等手段,实现精细化风险管理,进而为客户提供安全可靠的金融产品及服务。