“行業正在形成部門級風控向企業級風控轉變的趨勢,通過打通部門風險數據,建設部門內和跨業務的風險模型,實現跨部門的風險防控能力,阻斷風險在行內部門間蔓延,提升風控的效能。”邦盛科技資深技術專家龐德全在金融智能風控發展新洞察沙龍指出。近日,由中國信通院和中國通信標準化協會大數據技術標準推進委員會共同舉辦的“金融智能風控發展新洞察”線上沙龍成功舉辦,邦盛科技就數字化轉型背景下銀行風控體系建設,與參會嘉賓共同探討金融智能風控領域的應用與實踐。網絡金融誕生以來,金融行業一直飽受黑產侵擾,我國每年金融欺詐損失高達上千億人民幣。隨著我國信息技術與行業深入融合應用,金融反欺詐技術在不斷迭代升級,以AI和大數據為核心的智能風控體系已成為越來越多金融機構的主流技術選擇。
數字化轉型下銀行風險防控難度更大
隨著線上產品和服務需求與日俱增,金融數據治理的要求不斷提高,數字化轉型成為銀行核心競爭力和市場地位的體現。據統計,2021年6家國有大行的金融科技資金投入總量超過千億元,同比增長10%。數字化轉型成為銀行經營管理的驅動要素,與此同時,也對銀行風險防控提出了新挑戰。
數據量更大:數字化轉型使銀行業務互聯網化,用戶更傾向于通過互聯網渠道線上辦理業務,而線上業務的方便快捷也使銀行的業務數據量呈現指數級提升。
時效性要求更高:銀行業務線上化后,用戶期望達到交互式體驗,對交易的時效性要求更高,秒到賬、實時到賬、秒批秒貸、實時營銷等成為眾多銀行業務的核心競爭力。
風險更易發:銀行業務線上化的特點是非面對面交易,如三方綁卡、轉賬交易、借貸等都可以線上完成,盜用、冒用的風險更多,更易發生欺詐。
防控更復雜:數字化轉型背景下,欺詐風險呈現跨行、跨業務條線、遍地開花的新特征,同一個用戶的信息發生泄漏后,可能在銀行的手機銀行、信用卡、網貸等場景同時發生風險,導致風險識別和防控的難度加大。
風控的思考:企業級、實時、智能化
面對這些新挑戰,邦盛科技技術專家建議,銀行風控建設可以從企業級、實時、智能化三個關鍵詞著手,優化現有的風控體系。
首先針對多個業務場景構建統一的風控平臺,相較于豎井式風控建設,企業級風控平臺可以解決交易風控、信貸風控、賬戶風控、合規風控等眾多場景風控需求,實現數據打通和跨條線的風險防控,避免重復投入和多套系統艱難運維。
另一方面,銀行業務錯綜復雜,單一的風控模式不能完全解決所有業務場景的風控問題,不同場景應該做不同的思考,建設實時+準實時+批量的立體防控體系。針對電子銀行場景構建實時風控,控制風險避免資損的同時,讓客戶擁有交互式體驗;針對商戶結算、網貸申請、信用卡申請等對響應延遲沒有那么敏感的風險場景,構建準實時風控;針對賬戶涉賭涉詐、商戶套現、欺詐團伙分析等需要復雜計算、復雜分析的場景構建批量風控。
第三,銀行需要通過新技術提升智能化能力,如引入機器學習,通過數據驅動解決專家經驗上限問題,提升風險的識別效果。引入知識圖譜,提升對業務中跨條線欺詐團伙的識別能力。
銀行風控建設的四個階段
基于豐富的實踐服務經驗和業務沉淀,邦盛科技歸納總結了銀行風控建設的發展趨勢。第一階段,建設部門級風控,逐步實現產品的國產化,這個階段與國家的信息科技創新要求相關,很多中小銀行目前處于這一階段。
第二階段,從全行角度構建跨條線的企業級風控平臺,目前一些國有行和股份制銀行處于這個階段。企業級風控平臺需要具備三個能力,一是構建客戶級跨條線的風險防控策略;二是針對不同的業務場景,構建不同的風控模式,覆蓋準實時、實時、批量三種模式;三是企業級風控建設過程中支持智能化工具,如機器學習和知識圖譜等。
第三階段,風險模型策略的強化和持續運營,這一階段是一個長期運營的過程。第四階段,探索前沿技術,如實時圖計算技術、NLP技術、三核決策技術在風控場景的應用以及在風控場景中產生的價值。邦盛科技調研發現,一些國有銀行及股份制銀行已經處于第三和第四個階段了。
隨著數字化轉型的深入,對于金融機構而言,風控能力的建設將成為其未來直面競爭、順應監管趨勢的根基,金融機構需提高主動感知風險的能力,并借力大數據智能風控技術進行業務安全風控建設。
免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。
