智能風(fēng)控：管理與創(chuàng)新

孫爽 劉洋

2019年8月22日，中國人民銀行印發(fā)《金融科技（FinTech）發(fā)展規(guī)劃（2019-2021年）》，明確提出要運用金融科技提升跨市場、跨業(yè)態(tài)、跨區(qū)域金融風(fēng)險的識別、預(yù)警和處置能力，加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險管控和金融信息保護(hù)，做好新技術(shù)應(yīng)用風(fēng)險防范，堅決守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險的底線。金融科技在銀行業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用，而智能風(fēng)控就是其中重要的一環(huán)。智能風(fēng)控運用了數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、生物工程、計算機(jī)及一系列前沿科技，成為金融變革的推動器，引發(fā)銀行業(yè)的一場革命。

為此，由《銀行家》雜志社攜手中國社科會學(xué)院金融研究所、中央財經(jīng)大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)研究院共同主辦的“2020年中國金融創(chuàng)新論壇”特設(shè)“智能風(fēng)控：管理與創(chuàng)新”圓桌論壇。論壇由《銀行家》雜志副主編、中國金融創(chuàng)新獎組委會秘書長歐明剛主持，來自銀行與科技企業(yè)的專家共聚一堂，共同探討我國智能風(fēng)控的創(chuàng)新與發(fā)展之路。

智能風(fēng)控為傳統(tǒng)銀行業(yè)風(fēng)險管理插上了翅膀

風(fēng)險控制是銀行最核心的業(yè)務(wù)，智能風(fēng)控為銀行更好地控制風(fēng)險提供了保障。正如《銀行家》雜志副主編歐明剛所說：“銀行作為金融體系中的風(fēng)險承擔(dān)者必須擁有自己的金剛鉆——風(fēng)險管理能力，而智能風(fēng)控實際上給銀行傳統(tǒng)的風(fēng)險管理能力插上了翅膀”。誠然，智能風(fēng)控對銀行業(yè)來說十分重要。

中國銀行風(fēng)險管理部副總經(jīng)理章彰指出，智能風(fēng)控拆開看是智能和風(fēng)控，除去智能，風(fēng)控與商業(yè)銀行存續(xù)了相同的時間。智能化因素的加入可以使管理部門或銀行更全面、高效地了解風(fēng)險情況，并能夠及時采取一些有效的管控措施來化解、轉(zhuǎn)移或杜絕一些風(fēng)險。

中國建設(shè)銀行風(fēng)險管理部副總經(jīng)理錢愛莉表示，智能風(fēng)控管理已經(jīng)成為風(fēng)險管理界的一個熱詞，金融與科技的合作是非常必要的。與傳統(tǒng)的風(fēng)控相比，智能風(fēng)控在精準(zhǔn)性、有效性和全面性方面有一些獨到的優(yōu)勢。在落實國家的普惠金融政策、解決小微企業(yè)的融資難融資貴問題的過程中，沒有智能風(fēng)控的支撐是很難想象的，大規(guī)模的業(yè)務(wù)量使我們采用搬磚頭的方式管理小微企業(yè)風(fēng)險幾乎是不可能的，成本也不可能降下來，更不用說貫徹落實黨中央有關(guān)普惠金融的戰(zhàn)略了。此外，零售金融是各家銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的重中之重，如果沒有智能風(fēng)控，零售金融業(yè)務(wù)的發(fā)展也是很難想象的。

中國民生銀行個人金融部副總經(jīng)理王笑叢指出，在個人消費金融領(lǐng)域，智能風(fēng)控是十分重要的，沒有智能化、自動化的審批和風(fēng)控，消費貸款很難發(fā)展，長尾客戶也很難獲取。民生銀行在做消費貸款智能化自主營銷的過程中，感受到了幾個方面的支撐：一是風(fēng)控決策框架的全面升級;二是技術(shù)團(tuán)隊和模型團(tuán)隊的合作實現(xiàn)了客群和模型的精細(xì)化管理;三是與其他機(jī)構(gòu)進(jìn)行合作，沉淀消費場景數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)和行內(nèi)數(shù)據(jù)相結(jié)合，使獲客更加精準(zhǔn)。

億聯(lián)銀行首席風(fēng)險官陳以平表示，目前風(fēng)控最大的一個特點就是數(shù)字驅(qū)動。實際上以科技為基礎(chǔ)的智能風(fēng)控有一個自然發(fā)展的過程，科技發(fā)展到了某一個階段的時候，它就應(yīng)運而生了。這個過程也是從低程度智能到中高程度智能的一個過渡時期，在這個階段機(jī)構(gòu)會碰到各種各樣的問題，但是通過不斷的技術(shù)改進(jìn)、方法改進(jìn)，當(dāng)下的問題終將在發(fā)展中得到解決。

北京云真信科技有限公司聯(lián)合創(chuàng)始人/COO朱金星指出，智能風(fēng)控的核心目標(biāo)是降本增效。降本，即如何降低獲客成本，不僅能做到將客戶需求與應(yīng)用場景相結(jié)合，還要能夠觸達(dá)互聯(lián)網(wǎng)長尾客戶，并實現(xiàn)高轉(zhuǎn)化率。增效，就是增強(qiáng)數(shù)據(jù)效果，一方面是數(shù)據(jù)有效的融合場景，在貸前、貸中、貸后有細(xì)化的產(chǎn)品來實現(xiàn)場景化的聯(lián)合建模，另一方面是技術(shù)能力的提升。

智能風(fēng)控發(fā)展之路荊棘叢生

任何事物都有兩面性，智能風(fēng)控雖然為銀行風(fēng)控的發(fā)展帶來了諸多好處，但同樣存在一些不可消除的問題。國家互聯(lián)網(wǎng)金融安全技術(shù)專家委員會秘書長吳震總結(jié)了智能風(fēng)控目前面臨的三個關(guān)鍵問題。首先，數(shù)據(jù)來源問題。數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的原材料，但是面對中國14億人的數(shù)據(jù)，很難做到全面、有效覆蓋，且在個人風(fēng)控中大量的數(shù)據(jù)還會涉及個人隱私問題。其次，可信度問題。市場上的數(shù)據(jù)來源五花八門，其可信度是值得懷疑的。最后，數(shù)據(jù)安全問題。2018年以來國家對數(shù)據(jù)安全的要求越來越高，現(xiàn)在對App違規(guī)收集數(shù)據(jù)等都加大了安全管控，但是數(shù)據(jù)有“黑、白、灰”三個領(lǐng)域，灰色領(lǐng)域的數(shù)據(jù)是否合法較難判斷。目前的解決方案主要包括各企業(yè)、交易平臺匯集數(shù)據(jù)，以及通過供應(yīng)鏈金融、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等采集企業(yè)的數(shù)據(jù)。

中國銀行風(fēng)險管理部副總經(jīng)理章彰也指出，技術(shù)的發(fā)展提升了風(fēng)險的識別能力，盡管部分領(lǐng)域進(jìn)展較快、跑得較遠(yuǎn)，但是整體來看智能化程度還是沒有那么高。從銀行體系來看，智能風(fēng)控要求銀行的IT架構(gòu)具有足夠的靈活性，數(shù)據(jù)管理也需要根據(jù)智能化的決策、識別及管控要求進(jìn)行，而這一過程本身較為緩慢。此外，銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)的不通、不全、不準(zhǔn)是制約銀行智能化風(fēng)控體系的重要因素。所以，風(fēng)控中臺如果能夠增強(qiáng)IT架構(gòu)的靈活性，使數(shù)據(jù)管理形成一套體系，是智能風(fēng)控在銀行落地的前提條件。同時，銀行業(yè)需要高度關(guān)注合作機(jī)構(gòu)的風(fēng)險和消費者權(quán)益保護(hù)方面的問題，避免風(fēng)險傳染以及數(shù)據(jù)使用不當(dāng)?shù)葞淼碾[患。

中國工商銀行信貸與投資管理部副總經(jīng)理劉超表示，智能風(fēng)控的痛點體現(xiàn)在以下四個方面：一是數(shù)據(jù)的合規(guī)性。許多數(shù)據(jù)在使用上存在合規(guī)性問題，尋找替代數(shù)據(jù)需要花費大量成本，這一問題可能需要通過立法來解決。二是模型的有效性。當(dāng)一個具有顛覆性的技術(shù)產(chǎn)生時，在專家評審過程中如果發(fā)現(xiàn)其存在例外性，就會被淘汰。銀行本身的風(fēng)險偏好就是比較穩(wěn)健和保守的，故模型的有效性也是一大難題。三是系統(tǒng)的復(fù)雜性。系統(tǒng)的建立在理論和實際中是天差地別的，看似很簡單的問題在實際解決的過程中往往非常復(fù)雜。四是技術(shù)的先進(jìn)性。銀行在智能風(fēng)控系統(tǒng)建立初期會有大量的資金投入，如果一兩年后技術(shù)失效或研究方向不正確，會產(chǎn)生一定的損失。所以，現(xiàn)在我們會關(guān)注科學(xué)家們的研究，并據(jù)此做相應(yīng)的嘗試。

“現(xiàn)在消費信貸市場發(fā)展如火如荼，但機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存。對于前臺來說，挑戰(zhàn)還是比較大的，包括信用風(fēng)險、欺詐風(fēng)險以及監(jiān)管政策的相關(guān)要求。”中國民生銀行個人金融部副總經(jīng)理王笑叢指出。在業(yè)務(wù)方面，獲客成本高、通過率低;在數(shù)據(jù)合規(guī)方面，維度缺失、準(zhǔn)確率低;在模型方面，部分模型的風(fēng)險測驗存在漏洞，效果也不佳。

北京云真信科技有限公司聯(lián)合創(chuàng)始人/COO朱金星也指出了智能風(fēng)控面臨的困難。一是數(shù)據(jù)層面的，包括數(shù)據(jù)不全，飽和度、緯度各方面受到限制等。二是安全合規(guī)的數(shù)據(jù)交互。三是開放性受到制約。機(jī)構(gòu)與機(jī)構(gòu)之間，科技公司和金融機(jī)構(gòu)之間，都存在著交互性問題，不同類型的機(jī)構(gòu)都有各自的優(yōu)勢，未來如何能夠有效地提升數(shù)據(jù)的融合補(bǔ)充仍有待探討。

同盾科技副總裁李偉東表示，線下業(yè)務(wù)變線上，是這次疫情的倒逼，而做線上業(yè)務(wù)和線下業(yè)務(wù)完全不一樣，因為整個業(yè)務(wù)的“黑產(chǎn)”攻防對抗性非常高，且現(xiàn)在整個“黑產(chǎn)”是團(tuán)伙化、平臺化的，所以智能風(fēng)控要做到整個業(yè)務(wù)模型的變化，包括管理手段、管理方式、防范方式的變化。此外，現(xiàn)在很多銀行與平臺合作，不同的平臺有不同的產(chǎn)品，不同的產(chǎn)品有不同的準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)，所以會出現(xiàn)同樣一個申請人在不同的平臺申請出現(xiàn)不同的審批結(jié)果，這是現(xiàn)在很多銀行面臨的問題。所以，需要從客戶的角度建立風(fēng)險評級，建立客戶檔案和客戶風(fēng)險評價體系。

中國誠信信用管理股份有限公司副總裁謝秋平提出，智能風(fēng)控在零售端的應(yīng)用與消費金融對企業(yè)端的應(yīng)用有明顯的差異：一是銀行普遍存在數(shù)據(jù)治理難題，所以做智能風(fēng)控的第一個問題就是到底哪些數(shù)據(jù)維度可以放到智能風(fēng)控數(shù)據(jù)模型中;二是在B端智能風(fēng)控的建設(shè)需要有足夠多經(jīng)驗豐富的專家參與進(jìn)來，不能完全模仿C端的路徑構(gòu)建;三是銀行對主體風(fēng)險的識別，能否貫穿到全業(yè)務(wù)流程，風(fēng)險管理的前置很重要。

邦盛科技首席風(fēng)控官尹航從風(fēng)控的具體實踐角度談了三點體會。一是金融風(fēng)控的重點和難點實際上是來自于反欺詐，也就是欺詐所造成的壞賬，或者騙貸風(fēng)險實際上比信用風(fēng)險大很多。二是目前從欺詐的領(lǐng)域來講，團(tuán)伙欺詐比個人欺詐無論從范圍還是社會危害程度上都大得多。三是產(chǎn)業(yè)化、智能化是目前金融欺詐最明顯的兩個特征，“黑產(chǎn)”分子利用大數(shù)據(jù)、AI等技術(shù)，研發(fā)出了精準(zhǔn)欺詐系統(tǒng)，從欺詐數(shù)據(jù)獲取、身份信息的偽造、相關(guān)信息的包裝，到欺詐、騙貸的實現(xiàn)以及銷贓等，形成了完整、暢通的產(chǎn)業(yè)鏈。

江蘇通付盾科技有限公司高級總監(jiān)朱旭光也談了幾點智能風(fēng)控存在的問題。一是新形勢下環(huán)境的變化帶來了一些新的機(jī)遇和新的挑戰(zhàn)，很多風(fēng)控流程轉(zhuǎn)到了線上，一些傳統(tǒng)風(fēng)控手段并沒有效果，這為風(fēng)控領(lǐng)域創(chuàng)造了很多機(jī)會。二是大家對AI、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)賦予了新的期望，但是不能解決所有的問題。三是一些分工的變化，以前是金融機(jī)構(gòu)自行解決風(fēng)控問題，現(xiàn)在出現(xiàn)了更多的風(fēng)控企業(yè)以專業(yè)手段和智能手段解決風(fēng)控問題。四是數(shù)據(jù)合規(guī)和數(shù)據(jù)隱私的問題，這也是近年來國家立法方面很重視的一點，為此，一些傳統(tǒng)的智能風(fēng)控手段也需要變革。

智能風(fēng)控的探索與實踐

近幾年，智能風(fēng)控的發(fā)展如火如荼，多家金融機(jī)構(gòu)以及互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在此領(lǐng)域均進(jìn)行了深入探索。中國平安集團(tuán)風(fēng)險管理部副總經(jīng)理劉小青指出，風(fēng)險管理的工作要先知、先覺、先行，由于銀行存在數(shù)據(jù)孤島問題，所以會導(dǎo)致銀行內(nèi)部重復(fù)采購或重復(fù)建設(shè)，提高了成本。為解決這一問題，在建設(shè)底層數(shù)據(jù)庫時，平安銀行從內(nèi)部打通了各個子公司的數(shù)據(jù)，從外部購入了各類數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗;在AI層面，各個子公司會搭建自身的智能化信貸系統(tǒng)，并由集團(tuán)內(nèi)部進(jìn)行公共的AI組建。智能風(fēng)控平臺的建設(shè)使平安集團(tuán)擁有了四個方面的能力：一是風(fēng)險預(yù)測與預(yù)判能力;二是將AI工具嵌入系統(tǒng)中提升管理效率;三是受益所有人關(guān)聯(lián)方的識別達(dá)到秒級;四是節(jié)約重復(fù)采購的成本。

FICO公司中國總裁助理胡睿軒從大數(shù)據(jù)評分方面提出了對當(dāng)前零售金融風(fēng)險的思考。在智能風(fēng)控方面，除了IT架構(gòu)以外，做風(fēng)險模型的最重要的三個環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)、模型和戰(zhàn)略。尤其是在信貸模型方面，銀行或金融科技企業(yè)需要通過結(jié)合宏觀經(jīng)濟(jì)、外部環(huán)境以及模擬真實世界的情況，研究出真正模擬信貸業(yè)務(wù)特點的專利算法，把好人和壞人分開，在一個大數(shù)環(huán)境下，好人和壞人并不是一盤散沙，而是呈現(xiàn)一種分布，這種專門的算法，相當(dāng)于把這兩個分布分的足夠開，模擬信貸業(yè)務(wù)的實際情況。

慧安金科（北京）科技有限公司CEO黃鈴分享了一些AI技術(shù)在落地層面解決風(fēng)控和監(jiān)管領(lǐng)域的案例。金融科技部門可以利用半監(jiān)督、無監(jiān)督大關(guān)聯(lián)圖關(guān)系的手段，從海量的銀行帳號和數(shù)據(jù)中挖掘出看不到的風(fēng)險并將其呈現(xiàn)出來，以幫助業(yè)務(wù)部門發(fā)現(xiàn)和管控這些風(fēng)險，把金融的風(fēng)控合規(guī)從事后管控推向事前的預(yù)警和事中的阻斷。

江蘇通付盾科技有限公司高級總監(jiān)朱旭光將他們在智能風(fēng)控領(lǐng)域的探索概括為四個緊密協(xié)同：一是人力與機(jī)器的協(xié)同;二是產(chǎn)品和管理體系的協(xié)同，三是智能風(fēng)控被動與主動的緊密協(xié)同;四是內(nèi)部與外部的協(xié)同。以往的智能風(fēng)控都是被動風(fēng)控，事后再彌補(bǔ)，AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析和挖掘等新技術(shù)的應(yīng)用，可以創(chuàng)造主動風(fēng)控的機(jī)會。