大数据时代智能风控体系建设实践

大数据时代智能风控体系建设实践

王路遥

连连银通电子支付有限公司   310000

摘要：大数据时代，金融机构的风险管理面临新的挑战。面对新的挑战，传统的风控模式已经无法适应现代金融市场发展的要求。为了实现业务发展与风险防控之间的平衡，从流程设计、风险控制、技术体系、数据治理、人才培养等方面构建大数据时代智能风控体系，采用分层设计、全流程覆盖、多维度交叉验证和"四步法"模型架构等技术手段，对金融机构面临的信用风险进行评估与防控。实践证明，构建大数据时代智能风控体系，可以有效提升金融机构风险管控能力，保障其业务稳健发展。本文从建立健全组织架构、加强风险管理队伍建设、完善风险管理制度体系等方面提出了大数据时代智能风控体系建设的建议。

关键词：大数据；智能风控；体系建设

1、引言

在当今的金融科技时代，传统的风控模式已经无法适应现代金融市场发展的要求。伴随着互联网和云计算技术的发展，大量数据产生，传统风控模式已经不能满足现代金融市场发展的要求，大数据、人工智能等技术逐渐进入金融机构的风险管理工作中。目前，银行业正在逐步由传统金融机构向现代金融企业转型，积极探索互联网、大数据等技术与金融业务的深度融合，风险管理也从过去关注传统的信用风险、市场风险向关注信用风险、市场风险与操作风险转变。大数据时代背景下，面对新形势、新要求，金融机构需要建立健全大数据时代智能风控体系，以满足现代金融市场发展的要求，促进业务稳健发展。

2、风控管理面临的新挑战

近年来，我国金融业快速发展，金融创新不断涌现，金融市场开放程度不断提高，金融风险也呈现出一些新的特点。一是金融风险隐蔽性更强。二是金融风险的全球化程度更高。一方面，传统的风控模式往往根据静态、孤立、碎片化的数据信息进行决策和判断，存在着局限性；另一方面，现代大数据技术的发展和应用使得海量数据成为了一种重要资源，为金融机构建立智能风控体系提供了有利条件。因此，必须顺应时代潮流和金融业发展趋势，加强风控管理能力建设，推动风险管理模式从传统向现代化转变。

3、智能风控体系架构

大数据时代智能风控体系的建设，要遵循"分层设计、全流程覆盖、多维度交叉验证、模型架构"四步法。该体系由六大模块组成：数据层、决策层、策略层、产品层、模型层和应用层。在数据层，需要对信贷业务全流程进行数据采集和分析，构建数据仓库，建立大数据挖掘模型；在决策层，要建立风险评估指标体系，开展客户信息分析和风险等级评定；在策略层，要制定信用风险管控策略，制定信用风险监控预警指标体系；在产品层，要设计并实施全流程的信用风险控制策略；在模型层，要搭建模型评估平台和模型应用平台，进行模型设计和模型评估；在应用层，要按照不同的业务场景设计风控策略及应用系统。

4、业务流程设计

在业务流程设计上，金融机构需要根据自身业务模式、客户特征和风险特点，合理设计业务流程和操作规范，并根据实际情况不断进行优化完善。以信用卡业务为例，一是客户申请环节，需要对申请人的身份信息、收入状况、职业信息、资产信息等进行审核，确保申请人的信用状况符合要求。二是授信审批环节，需要对客户提交的资料进行审核，判断客户的还款能力和还款意愿；在授信审批通过后，还需要对客户的用信行为进行监控，及时发现异常行为并进行预警。三是贷后管理环节，需要对客户的用信行为进行监控和分析，及时发现异常情况并进行预警。四是逾期催收环节，在逾期后需要通过电话催收、短信催收、上门催收等方式及时对客户进行提醒。五是清收处置环节，对于逾期客户需及时采取措施进行清收。六是贷后管理环节，需要定期对客户进行风险排查和征信报告更新。

5、风险控制机制设计

在大数据时代，为了实现对风险的有效管控，金融机构必须构建一套完善的风险控制机制。一是制定科学合理的风险管理政策，根据金融市场的变化，及时调整风控策略；二是制定并落实贷前调查、贷中审查、贷后管理等环节的操作流程和业务规范；三是建立健全内部控制制度，形成有效的内控监督体系；四是建立贷后检查、催收、投诉处理等制度，并严格执行。为了更好地进行风险管控，金融机构应该建立一套行之有效的风险控制机制，主要包括：一是建立客户准入和限额管理体系。客户准入和限额管理体系应当从信用风险、欺诈风险、操作风险和声誉风险四个维度进行考虑。二是建立信用等级评定机制。在贷款发放前对申请人的信用等级进行评定，评定结果将作为贷前审查的重要依据。三是建立信贷档案管理制度。信贷档案包括客户基本信息、授信审批资料、贷款发放资料以及贷款收回资料等。

6、技术实现手段

大数据时代智能风控体系是一个完整的闭环系统，需要采用分层设计、全流程覆盖、多维度交叉验证和"四步法"模型架构等技术手段，对金融机构面临的信用风险进行评估与防控。一是分层设计，即根据金融机构不同业务种类的特点，分别从客户风险、客户行为、风险量化等方面对其进行分层设计，为后续的业务处理奠定基础。二是全流程覆盖，即在进行分层设计的基础上，全面覆盖金融机构信贷业务的贷前、贷中、贷后流程。三是多维度交叉验证，即采用"客户基本信息+消费行为信息+非信贷信息"等多个维度的数据交叉验证方式，对客户风险进行评估。四是模型架构，即在采用"四步法"模型架构的基础上，在模型设计阶段采用多层交叉验证方式对风险进行评估。实践证明，经过以上技术手段设计和建设的智能风控体系是可行的和有效的。

7、智能风控建设建议

从宏观层面上讲，我国正处于经济结构转型时期，金融体系面临的风险和挑战日益突出。由于信息不对称和信息不完全，我国金融市场中存在着许多不透明、不规范的地方，信用风险事件时有发生，因此需要更加有效地管理金融风险。

从微观层面上讲，金融机构的风险管理部门需要进行有效的组织架构调整、加强人员素质培养、完善风险管理制度体系。具体而言：一是建立健全组织架构。金融机构需要在公司内部成立以风险管理部牵头的风险管理部门，负责整个公司的风险管理工作。二是加强人才队伍建设。在公司内部培养既懂业务又懂科技、既懂经济又懂法律的复合型人才，特别是需要加强对大数据和人工智能的人才培养。三是完善风险管理制度体系。在公司内部建立严格的授权审批制度、账户管理制度、贷款发放制度和贷款回收制度，通过科学规范的流程设计实现风险管控的全覆盖。四是加强数据治理。金融机构应建立数据治理体系，对公司数据进行统一收集、存储、分类和分析，为决策提供可靠的数据支持。

8、结束语

总之，大数据时代，金融机构的风险管理面临新的挑战。传统的风控模式已经无法适应现代金融市场发展的要求，为了实现业务发展与风险防控之间的平衡，金融机构需要通过不断完善和优化大数据时代智能风控体系，从流程设计、风险控制、技术体系、数据治理、人才培养等方面出发，加快构建以风险为中心的大数据时代智能风控体系，实现业务发展与风险防控之间的平衡。

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