依托大數據技術構建商業銀行智能風控體系的探討

鄧彩虹

摘 要：近年來在大數據技術快速發展的過程中，人們的生活方式發生改變，社會生產生活效率逐漸提升，對商業模式也產生了直接影響。尤其是商業銀行，在大數據技術發展的過程中，可創建智能風控體系，將數據信息當做是基礎部分，以技術作為驅動力，在客戶、服務與產品轉變成為數字形態的同時，使用數字思維和技術方式等，完善了銀行業務與工作流程，有效預防出現風險問題，強化了風險控制工作的前瞻性，具有重要意義。因此，在商業銀行實際發展的過程中，應該積極采用大數據技術完善相關智能風控體系，不斷提升風險控制的智能化水平，為其后續的發展夯實基礎。

關鍵詞：大數據技術;商業銀行;智能風控體系

商業銀行在實際發展的過程中，應該積極將大數據技術作為依托，完善相關的智能風控體系，健全風險防控的工作模式與機制，在大數據技術的支持下，不斷增強商業銀行的風險防控能力，達到預期的工作目的。

一、依托大數據技術構建商業銀行智能風控體系的重要意義

在大數據技術快速發展的背景之下，商業銀行構建智能風控體系，具有非常重要的意義，可有效預防出現市場、操作與其他的風險問題，強化風險防控的工作效果。具體表現為：

（一）有助于提升風險的分析能力

商業銀行采用大數據技術構建風控體系，可使用數據庫系統、大數據技術等等，創建開源分布式的工作模式，應用實時化分布式的計算框架與機制，可提升商業銀行的風險數據分析能力與信息處理能力，尤其在大數據技術應用的過程中，具有一定的海量數據吞吐能力、數據流處理能力、實時化分布技術能力等等，可利用較低的成本挖掘數據內容，綜合性分析，將數據信息與相關內容轉變成為有價值的數據資源，使得商業銀行的風險管控工作能夠從樣本數據分析提升到所有數據分析的層次，了解海量數據信息相互之間的聯系與潛在規律，便于綜合性的分析和研究。

（二）有助于創新風險管控的模式

商業銀行在自身的發展過程中，采用大數據技術創建風控體系，有助于創新相關的風險管控工作模式，轉變傳統的風險控制手段，創新性的開展各方面工作。首先，商業銀行采用大數據技術，可豐富數據分析的維度與密度，增強風險模型的可信度，確保各方面風險防控工作的有效實施。其次，可采用數據流計算方式、實時化數據分析的方式，增強所建設風控模型中數據信息的時效性，通過實時化反饋的方式，預測風險未來的發展趨勢。最后，采用大數據技術，還能準確識別各種風險管理信息與防控信息，將其中的風險防控知識，轉變成為業務規則信息與模型內容，確保整體工作的有效落實。除此之外，在使用大數據技術的過程中，還能綜合分析多種因素數據、維度數據內容，減少風控的技術門檻，不斷增強各方面工作的有效性與可靠性。

二、依托大數據技術構建商業銀行智能風控體系的思路

（一）完善相關的技術平臺

商業銀行在使用大數據技術構建智能風控體系的過程中，應完善有關的技術平臺，增加數據內容的維度和密度，提升風險的實時化分析能力與決策能力。首先，采用大數據技術的過程中，應該確保各種數據內容的維度和密度，整合各種客戶信息，搜集金融資產數據、交易數據等等，全面提升各種數據的可信度。在采用大數據技術期間，商業銀行應該借助各種數據內容，有效開展風險防控活動，整合網絡平臺、第三方機構的各種信用數據內容，強化消費方面與人脈方面的數據管理力度，確保行業內部與外部、線上與線下的各種數據有效整合。其次，應該積極使用大數據技術，構建完善的工作平臺，增強商業銀行在智能風控體系方面的實時化分析能力與決策能力。大數據背景下商業銀行應該構建專門的技術平臺，增強數據信息的離線處理能力、數據流的計算能力，創建云服務系統平臺，便于開展可視化的分析工作和研究工作。要求相關的技術平臺，可以將數據信息內容實時化的應用在業務工作、場景工作中，利用機器學習模型、深度學習模型、人工智能技術等，保證風險決策的實時化水平與智能化水平。

（二）創建風險管理體系

商業銀行采用大數據技術創建智能風控體系，應該創建較為完善的風險管理工作機制，構建出數據系統、決策系統、監控系統相互整合的良好平臺。商業銀行在實際工作中，應采用風險管理知識庫系統，明確其中的業務規則，創建風險模型，準確識別自身發展過程中可能存在的風險問題。商業銀行應該將風險識別模型應用在業務工作中，準確評估與監控具體的風險問題，利用大數據技術實時化改進相關的模型，形成動態化的閉環機制，促使風險管控工作向著良好的方向發展。

（三）打造優質的人才隊伍

商業銀行在采用大數據技術構建智能風控體系的過程中，應該打造優質的人才隊伍，保證工作人員全面掌握大數據的分析技術，熟悉商業銀行中的各種工作業務，滿足當前智能風控體系建設方面的人才需求。在實際工作中應該做好教育培訓工作，組織工作人員學習大數據技能、智能風控知識，形成良好的數據分析能力、風險管控能力，增強工作人員的專業素養，滿足當前的時代發展需求，達到預期的工作目標。

三、依托大數據技術構建商業銀行智能風控體系的建議

在大數據的環境背景下，商業銀行應該積極構建智能風控體系，將大數據技術的積極作用充分發揮出來。具體措施為：

（一）拓寬數據信息的獲取渠道

商業銀行在實際發展的過程中，采用大數據技術構建智能風控體系，應拓寬具體的數據信息獲取渠道，增強智能風控工作效果。首先，要求做好內部數據信息的治理工作。近年來商業銀行實際發展過程中，涉及到的數據信息數量很大，其中主要有賬戶方面、交易方面的數據內容，為確保數據內容的有效處理，應該創建統一化的數據管理工作模式，保證在治理工作中明確工作標準，全面開發業務價值與具體的附加價值，增強數據信息獲取工作效果。其次，要求在實際工作中，綜合性的統籌管理內部與外部的數據信息，除了需要全面處理各種內部數據信息之外，還需重點開發外部的數據內容，例如：逾期數據信息、風險名單數據信息等，在全面整合以后，可以和內部的數據信息內容相互整合，便于統一開展管理工作。最后，具體的工作中要求創建數據閉環的管理工作模式，便于在智能風控體系方面，集中化的完成數據信息管理工作，有效開展數據信息采集工作、分析工作的監控活動，在各個維度中優化數據指標，有效完成各方面的工作任務。

（二）創建完善的風控工作模型

為確保商業銀行采用大數據技術構建完善的智能風控體系，應創建較為完善的風控工作模型，形成智能化的感知效應。具體工作中應該積極采用大數據技術，構建出完善的風險控制工作模型，增強商業銀行在風險防控方面的感知能力，有效完成各方面的風險防控工作任務。首先，在實際工作中將常規性的信息檢驗技術、人臉識別技術等當做基礎，配合采用大數據的挖掘算法，在輸入相關數據信息以后，有效匯總、歸納與分析，在此期間，應該積極使用神經網絡模型，有效評價商業銀行中不同用戶的信用風險，增強風險評估、分析的精確度，優化各方面的工作模式。其次，實際工作中應該積極采用知識圖譜技術，在相關風控模型的基礎上，創建完善的動態決策工作體系，動態化評價是否有欺詐風險、外部風險問題。

（三）完善場景融合的功能

商業銀行采用大數據技術構建智能風控體系，應該確保在各種風險場景之內，結合實際情況作出反應。在構建相關智能風控體系的過程中，應該積極設置場景融合的功能，增強內在的驅動力，一方面，應該在其中設計客戶信息的審查系統，智能化的識別客戶信息，開展審批工作與風險預警工作，便于預防出現信用風險的問題。另一方面，應該健全其中的內部風險監督與管理機制，有效解決內部風險問題，保證風險防控工作效果。

四、結語

近年來在商業銀行實際發展的過程中，受到諸多因素的影響還存在很多風險問題，對商業銀行的長遠發展會造成不利影響。這就需要在實際工作中，積極采用大數據技術措施，構建智能風控體系，提升風險識別能力、監控能力與應對能力，有效預防可能出現的風險隱患問題，保證從根本上規避商業銀行的風險問題，將大數據技術的積極作用充分發揮出來。

參考文獻：

[1]邢桂偉.依托大數據技術構建商業銀行智能風控體系[J].中國金融電腦，2018，45（8）：19-22.

[2]閆鼎華.基于大數據的商業銀行風險預警研究[J].經濟研究導刊，2018，56（17）：146-148.

[3]李莉.金融科技驅動下中小銀行零售業務轉型研究[J].經濟師，2019，66（11）：125-126，130.

[4]劉剛.大數據時代智能風控體系建設實踐[J].中國金融電腦，2018，5（8）：15-18.

[5]彭惠新.金融科技推動農業銀行零售業務轉型發展[J].中國信用卡，2018，11（9）：44-45.

[6]李關政，傅勇.工業4.0，銀行轉型與產業互聯網金融平臺[J].上海金融，2016，23（4）：45-77.