編者按：年初，央行印發(fā)《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022-2025年）》，要求高質(zhì)量推進(jìn)金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型。對金融業(yè)而言，構(gòu)建以數(shù)據(jù)為中心的現(xiàn)代金融服務(wù)體系，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的時代要求，從這個意義上，金融業(yè)其實也是IT業(yè)。將于12月舉辦的第八屆北京金融論壇，據(jù)此以“金融數(shù)字化拾級而上”為主題，而北京商報也將推出同主題的系列策劃報道，聚焦金融數(shù)字化的底層技術(shù)、應(yīng)用場景和數(shù)字程度。

在數(shù)字化概念還未深入人心時，銀行對于風(fēng)控系統(tǒng)的交易功能監(jiān)測有限，除了無法做到實時監(jiān)測、實時處理之外，各類場景的數(shù)據(jù)也往往散落在各自的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，無法做到有效歸集。隨著數(shù)字金融的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的風(fēng)控體系面臨極大挑戰(zhàn)，本次調(diào)研的20家A股或H股上市銀行已經(jīng)意識到多維度建立風(fēng)控模型的重要性，均構(gòu)建了較為完善的數(shù)字化風(fēng)險管理能力，實現(xiàn)風(fēng)險數(shù)據(jù)“一眼清”。

從線下向線上為主轉(zhuǎn)變

(資料圖)

在疫情影響下，銀行業(yè)務(wù)逐漸從線下場景轉(zhuǎn)變至線上場景，這也對風(fēng)控能力提出了更高要求，由于較為傳統(tǒng)的人工監(jiān)測數(shù)據(jù)分析具有滯后性，難以做到實時分析，所以，推進(jìn)風(fēng)險監(jiān)控手段由“人工監(jiān)測”向“線上監(jiān)測”為主轉(zhuǎn)變成為銀行的必經(jīng)之路。

從調(diào)研結(jié)果來看，多家銀行均在中報中提到，加強線上數(shù)字化風(fēng)控體系建設(shè)，打造全面風(fēng)險統(tǒng)一視圖。例如，工商銀行打造了以“數(shù)字化準(zhǔn)入”“智能化風(fēng)控”“線上線下交叉驗證”為特征的普惠金融全流程風(fēng)控體系；建設(shè)銀行加快了信貸管理數(shù)字化能力建設(shè)，提升放款、催收等環(huán)節(jié)的智能化水平；中信銀行不斷推進(jìn)貸后管理和風(fēng)險監(jiān)控數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面，努力由“人工監(jiān)測”向“線上監(jiān)測為主，人工監(jiān)測為輔”轉(zhuǎn)變。

通過一系列的探路，銀行在風(fēng)險管理方面也開始不斷嘗試新技術(shù)、新手段，實現(xiàn)風(fēng)控前移、動態(tài)監(jiān)測、分級處置。在個人業(yè)務(wù)方面，建設(shè)零售關(guān)聯(lián)圖譜平臺，通過整合全行零售用戶信息，建立手機(jī)號、設(shè)備指紋等多種要素共現(xiàn)的關(guān)聯(lián)圖譜，實現(xiàn)對各類零售網(wǎng)貸業(yè)務(wù)的事中實時欺詐阻斷；在對公業(yè)務(wù)方面，引入工商信息等多維外部數(shù)據(jù)，有效輔助審貸決策，建立健全數(shù)字化員工違規(guī)監(jiān)測指標(biāo)體系，升級風(fēng)險防范水平。

根據(jù)多家銀行的反饋，在風(fēng)險控制事前、事中、事后運用數(shù)字化手段，不但能大幅提升預(yù)警精準(zhǔn)度和作業(yè)效率，真正實現(xiàn)了降本增效，還能確保業(yè)務(wù)各階段的留痕可追溯和不可篡改，有效提高業(yè)務(wù)公信力。

浙江大學(xué)國際聯(lián)合商學(xué)院數(shù)字經(jīng)濟(jì)與金融創(chuàng)新研究中心聯(lián)席主任、研究員盤和林認(rèn)為，銀行數(shù)字化風(fēng)控管理能力基于數(shù)據(jù)收集、利用能力，首先要強調(diào)的當(dāng)然是合規(guī)使用數(shù)據(jù)，在合規(guī)的基礎(chǔ)上，銀行應(yīng)該增加數(shù)據(jù)來源，比如對于借款方的信用調(diào)查，既要有征信報告，還要結(jié)合網(wǎng)點收集的用戶數(shù)據(jù)信息，也要和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)合作，通過線上信用調(diào)查來了解用戶的信用狀況，多元信息匯聚來得出結(jié)論。

建立風(fēng)控模型管理平臺

為了將用戶的分層分級處理得更加到位，多家銀行還搭建了風(fēng)控模型管理平臺。其中，浦發(fā)銀行推動零售審貸數(shù)字化，引入工商信息等多維外部數(shù)據(jù)，有效輔助審貸決策；興業(yè)銀行推廣應(yīng)用“技術(shù)流”授信評價體系，對企業(yè)科技創(chuàng)新能力進(jìn)行量化評估；北京銀行上線“京御模方”風(fēng)控模型管理平臺，內(nèi)置“模多商城”和“模型工坊”功能模塊，實現(xiàn)風(fēng)控模型統(tǒng)籌、集約和可視化管理。

無論是信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險管理，還是反欺詐、反洗錢等，都更加依賴于數(shù)據(jù)、科技的能力。綜合調(diào)研反饋來看，多家銀行也在包括底層的數(shù)據(jù)倉庫、中臺的決策引擎中引入自身開發(fā)的風(fēng)控模型和策略，有效降低了合規(guī)風(fēng)險。

據(jù)了解，2022年5月，民生銀行搭建了實時信貸資金用途風(fēng)控模型和策略，打造金融業(yè)首個通過區(qū)塊鏈技術(shù)與司法機(jī)構(gòu)聯(lián)通的電子存證平臺，形成了北京互聯(lián)網(wǎng)法院、方圓公證處等多源司法能力，確保授信業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)過程中“申請、審批、簽約、放款”各階段的留痕可追溯和不可篡改。民生銀行相關(guān)人士在接受北京商報記者采訪時表示，存證能力服務(wù)于線上貸款、基金、理財、保險代銷等近20種線上金融業(yè)務(wù)場景，日均上鏈數(shù)據(jù)近10萬，累計上鏈數(shù)據(jù)超過1000萬。

近年來寧波銀行的貸款不良率一致控制在0.79%左右，與該行采用多樣化的風(fēng)控技術(shù)不可分割。據(jù)了解，寧波銀行從2014年開始布局?jǐn)?shù)字化風(fēng)控，逐步將人臉識別、知識圖譜、區(qū)塊鏈、人像視覺、大數(shù)據(jù)等技術(shù)應(yīng)用到了貸款的各個環(huán)節(jié)中。

江蘇銀行相關(guān)人士也介紹稱，該行在風(fēng)險管理方面不斷嘗試新技術(shù)、新手段，致力于持續(xù)提升數(shù)字化風(fēng)控水平。如：在個人業(yè)務(wù)方面，建設(shè)了零售關(guān)聯(lián)圖譜平臺，通過整合全行零售用戶信息，建立手機(jī)號、設(shè)備指紋等多種要素共現(xiàn)的關(guān)聯(lián)圖譜，識別高危欺詐風(fēng)險團(tuán)伙，實現(xiàn)對各類零售網(wǎng)貸業(yè)務(wù)的事中實時欺詐阻斷；在對公業(yè)務(wù)方面，開發(fā)了“實際控制人”“集團(tuán)派系”“關(guān)聯(lián)方”等6類識別模型，建成了“擔(dān)保圈/鏈”“供應(yīng)鏈”“資金鏈”數(shù)據(jù)庫，在此基礎(chǔ)上運用關(guān)聯(lián)關(guān)系傳導(dǎo)算法進(jìn)行風(fēng)險預(yù)警。

全生命周期的量化風(fēng)險監(jiān)測

大力提升數(shù)字化風(fēng)控管理能力除了有效降低合規(guī)風(fēng)險之外，更重要的還是為銀行資產(chǎn)質(zhì)量保駕護(hù)航。銀保監(jiān)會公布的數(shù)據(jù)顯示，截至今年三季度末，我國銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)不良貸款余額3.8萬億元，較年初增加2030億元，不良貸款率1.74%，較年初下降0.06個百分點，2022年銀行業(yè)資產(chǎn)質(zhì)量基本保持穩(wěn)定。

不過仍需注意到，銀行不良暴露本身有一定滯后性。如正常情況下，一筆貸款逾期60天或90天才會納入不良資產(chǎn)，而在疫情期間，監(jiān)管層又出臺了多項延期還本付息的支持政策，也為風(fēng)險暴露提供了更長的緩沖期。

面對潛在的風(fēng)險隱患，多家銀行也表示，有信心通過數(shù)字化手段維持資產(chǎn)質(zhì)量穩(wěn)定。例如，在貸前、貸中、貸后等環(huán)節(jié)加入智能風(fēng)控手段，實現(xiàn)全信貸風(fēng)控生命周期管理；運用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)提升風(fēng)險預(yù)警的前瞻性和準(zhǔn)確性；將傳統(tǒng)風(fēng)險識別模式和作業(yè)方式，升級為全流程可視化數(shù)字風(fēng)控的新模式。

談及下一步銀行構(gòu)建數(shù)字化風(fēng)控能力的重點，易觀分析金融行業(yè)高級咨詢顧問蘇筱芮表示，銀行在構(gòu)建數(shù)字化風(fēng)控管理能力方面有兩個關(guān)鍵點，一是數(shù)據(jù)資源，既包括內(nèi)部形成良好的數(shù)據(jù)管理體系，也包括從外部可信數(shù)據(jù)源補充數(shù)據(jù)，共同挖掘和發(fā)揮數(shù)據(jù)在風(fēng)控中的應(yīng)用價值；二是技術(shù)，利用人工智能、云計算、區(qū)塊鏈等數(shù)字化手段，從前、中、后各流程進(jìn)行梳理，不斷迭代和提高風(fēng)控效率。

“銀行構(gòu)建數(shù)字化風(fēng)控能力其一是要重視合規(guī)，其二要有數(shù)據(jù)來源，其三要有算法和方法來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，形成完善的風(fēng)控報告。最終形成精準(zhǔn)風(fēng)控的能力。”盤和林補充說道。

北京商報記者 宋亦桐

標(biāo)簽：