人工智能在銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用實(shí)踐

朱云濤

（上海浦東發(fā)展銀行股份有限公司總行，上海 200052）

在人工智能發(fā)展和應(yīng)用的大背景下，商業(yè)銀行都開始積極利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的拓展，特別是人工智能應(yīng)用于信用貸款業(yè)務(wù)中，其所具有的數(shù)據(jù)、算法和算力優(yōu)勢(shì)，使得銀行信貸業(yè)務(wù)出現(xiàn)了巨大的改變。一方面，信貸市場(chǎng)環(huán)境日趨激烈，客戶對(duì)于信用貸款產(chǎn)品和服務(wù)的要求不斷提高，人工智能與信貸業(yè)務(wù)的融合成為銀行必然的發(fā)展趨勢(shì)，另一方面，人工智能可以幫助銀行收集內(nèi)外部數(shù)據(jù)，固化專家經(jīng)驗(yàn)，建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型、規(guī)范審批流程等，有利于銀行風(fēng)險(xiǎn)管理水平的提高。所以，針對(duì)人工智能在銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用進(jìn)行研究，具有積極的意義。

一、人工智能在商業(yè)銀行中的應(yīng)用現(xiàn)狀分析

信貸是銀行十分普遍的一項(xiàng)金融服務(wù)，也是主要的價(jià)值提升路徑。傳統(tǒng)人工模式下，信用貸款審批資料收集時(shí)間較長(zhǎng)，第三方資料較難獲取，信貸員資質(zhì)不一，加之授信決策流程復(fù)雜，增加了中小企業(yè)的融資難度。人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠有效提高銀行的風(fēng)險(xiǎn)管控能力，對(duì)各類特征數(shù)據(jù)開展定量風(fēng)險(xiǎn)分析，獲取具有連續(xù)性特征的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)，提高更好的金融服務(wù)和產(chǎn)品。杭州銀行的“云抵貸”推出了智能化抵押房屋貸款，縮短了貸款審批和放款時(shí)間。螞蟻花唄、京東白條等互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)也積極推出信貸業(yè)務(wù)，通過人工智能算法對(duì)客戶進(jìn)行信用等級(jí)評(píng)定，利用客戶的消費(fèi)歷史數(shù)據(jù)對(duì)信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，使得不良率有效降低[1]。當(dāng)前，人工智能在銀行信貸中的主要應(yīng)用領(lǐng)域是貸款預(yù)測(cè)和信用等級(jí)評(píng)定中，而使用較多的算法主要是支持向量機(jī)、決策樹以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

二、人工智能應(yīng)用與信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)

（一）信息安全風(fēng)險(xiǎn)

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)攻擊技術(shù)也在不斷升級(jí)。銀行在建立智能信貸系統(tǒng)以后，不法分子可能會(huì)利用智能系統(tǒng)漏洞使得信貸服務(wù)中斷。不法分子還會(huì)利用人工智能技術(shù)建立虛假賬戶或者偽造信貸信息騙取貸款，或者發(fā)送虛假指令盜取客戶資金。在智能信貸業(yè)務(wù)中，人工智能使用的數(shù)據(jù)通常需要內(nèi)外聯(lián)合構(gòu)建，并在銀行內(nèi)部完成儲(chǔ)存，體現(xiàn)出了系統(tǒng)化和多元化的特點(diǎn)，給不法分子實(shí)施網(wǎng)絡(luò)攻擊提供了便利。

（二）職業(yè)道德風(fēng)險(xiǎn)

職業(yè)道德風(fēng)險(xiǎn)指的是內(nèi)部工作人員利用自己的權(quán)力提高自身效用或者損害他人利益。人工智能應(yīng)用于銀行信貸服務(wù)，有效減少了工作人員的數(shù)量，使信貸權(quán)力控制在少數(shù)人手中。而人工智能無(wú)法對(duì)非法尋租行為進(jìn)行預(yù)防和監(jiān)測(cè)，信貸人員需要面對(duì)利益誘惑，可能利用自己的權(quán)限為客戶降低貸款門檻，使得銀行不良貸款增加。相較于傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)模式，智能信貸模式下的道德風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)概率更好，隱蔽性更強(qiáng)、破壞性更大。

（三）法律監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)

當(dāng)前我們國(guó)家對(duì)銀行進(jìn)行監(jiān)管使用的主要法律是《商業(yè)銀行法》，是以傳統(tǒng)模式下銀行業(yè)務(wù)流程為基礎(chǔ)制定和頒發(fā)的，但是我們國(guó)家對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融的監(jiān)督和管理還停留在規(guī)章制度層面，未能上升至法律層面，使得銀行信貸業(yè)務(wù)中應(yīng)用的人工智能技術(shù)超出了法律規(guī)定的邊界，存在著許多的不足或者漏洞，給一些不法分子留下了空間。一些不法分子會(huì)利用的漏洞，逃避法律監(jiān)管，從而引發(fā)監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)問題。假如這些漏洞無(wú)法被及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理，就會(huì)給銀行造成滯后性損失。法律體系的不完善會(huì)使得監(jiān)督管理部門對(duì)智能信貸的執(zhí)法和監(jiān)管效率下降，影響信貸服務(wù)的質(zhì)量和效率。

（四）信息時(shí)效性風(fēng)險(xiǎn)

智能信貸牽扯到計(jì)算機(jī)和金融等多個(gè)領(lǐng)域，所以許多潛在的專業(yè)性問題存在突發(fā)性和綜合性。時(shí)效性風(fēng)險(xiǎn)指的是銀行智能信貸業(yè)務(wù)中各種潛在風(fēng)險(xiǎn)問題的發(fā)現(xiàn)和處理存在一定的滯后性，時(shí)間越長(zhǎng)，那么風(fēng)險(xiǎn)敞口也會(huì)越大[2]。解決這一類型風(fēng)險(xiǎn)的主要措施是及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理潛在風(fēng)險(xiǎn)問題，因此需要培養(yǎng)智能信貸所需的復(fù)合型人才，確保復(fù)合型人才能夠高速動(dòng)態(tài)構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)模型，創(chuàng)建高精度數(shù)字場(chǎng)景，并設(shè)計(jì)模型與現(xiàn)實(shí)應(yīng)用的有效銜接。有關(guān)資料顯示，我們國(guó)家當(dāng)前金融科技人才數(shù)量嚴(yán)重不足，銀行需要面對(duì)因?yàn)槿瞬诺亩倘币鸬臅r(shí)滯性風(fēng)險(xiǎn)問題。

（五）數(shù)據(jù)壟斷風(fēng)險(xiǎn)

為了提高銀行信貸業(yè)務(wù)中人工智能的正確率，銀行要通過信貸數(shù)據(jù)對(duì)人工智能開展機(jī)器學(xué)習(xí)，而這些都需要全面完整的數(shù)據(jù)信息作為基礎(chǔ)。信貸數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的因素性和分散性，所以銀行無(wú)法通過大數(shù)據(jù)服務(wù)公司獲取，只能將具體風(fēng)險(xiǎn)案例中的數(shù)據(jù)反饋給人工智能進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，但是一家銀行能夠使用的案例相對(duì)有限，用來(lái)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的樣本較為稀缺，使得人工智能在學(xué)習(xí)樣本時(shí)存在擬合問題。加上機(jī)器學(xué)習(xí)使用的設(shè)備以及數(shù)據(jù)收集使用的傳感器耗能和成本較高，這些都會(huì)使得人工智能的應(yīng)用存在數(shù)據(jù)壁壘問題。

（六）模型有效性和智能化不足的風(fēng)險(xiǎn)

智能模型的發(fā)展仍在起步階段，智能化風(fēng)險(xiǎn)模型的應(yīng)用更多偏向于特定專業(yè)領(lǐng)域，通用性和多場(chǎng)景適用性不強(qiáng)，且模型有效性會(huì)隨時(shí)間衰變，自我迭代更新能力不足。關(guān)鍵風(fēng)控模型仍采取較為簡(jiǎn)化的專家經(jīng)驗(yàn)法，擬人化智能不足，已較難適應(yīng)科技驅(qū)動(dòng)下的各類新型場(chǎng)景風(fēng)控要求。

三、人工智能在信貸風(fēng)險(xiǎn)防控中的應(yīng)用

（一）采集與整合內(nèi)外數(shù)據(jù)

銀行所掌握的內(nèi)外部數(shù)據(jù)是人工智能應(yīng)用于信貸風(fēng)險(xiǎn)管理的基礎(chǔ)。針對(duì)銀行業(yè)務(wù)人員、數(shù)據(jù)分析人員和模型開發(fā)人員進(jìn)行調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，銀行在建立信用貸款風(fēng)險(xiǎn)智能管控體系時(shí)，需要客戶、市場(chǎng)環(huán)境、行業(yè)趨勢(shì)、經(jīng)營(yíng)管理、財(cái)務(wù)管理、融資管理等方面的數(shù)據(jù)。

具體來(lái)說(shuō)，一是內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)。內(nèi)部數(shù)據(jù)是銀行生存和發(fā)展的重要資產(chǎn)，具有很高的應(yīng)用價(jià)值，能夠?yàn)槿斯ぶ悄茉陲L(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用提供支撐。銀行的內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)主要包括企業(yè)信用資質(zhì)信息、集團(tuán)關(guān)聯(lián)、人行征信資料、擔(dān)保關(guān)系、客戶賬戶信息、經(jīng)營(yíng)財(cái)務(wù)報(bào)表、內(nèi)部等級(jí)評(píng)定信息、資產(chǎn)質(zhì)量類別劃分、上下游企業(yè)管理、貸款償還表現(xiàn)等。

二是外部風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)。作為銀行內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的輔助資料，外部風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的覆蓋度和時(shí)效性，能夠幫助風(fēng)險(xiǎn)管理人員對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別、監(jiān)控、預(yù)警和處理。銀行的外部風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)包括工商注冊(cè)信息、司法信息、行政處罰信息、輿情信息、知識(shí)產(chǎn)權(quán)資料、環(huán)境保護(hù)信息、供應(yīng)鏈信息、行業(yè)環(huán)境信息、外部評(píng)級(jí)信息等[3]。

一些銀行已經(jīng)有效地與地方政府?dāng)?shù)據(jù)系統(tǒng)完成了對(duì)接，可以獲得社保信息、電力使用資料、稅務(wù)信息等，這些也可以應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)管理當(dāng)中。銀行內(nèi)外部數(shù)據(jù)都是底層風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)，無(wú)法被模型開發(fā)人員直接利用，一方面，要對(duì)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的真實(shí)性和完整性進(jìn)行評(píng)估，對(duì)數(shù)據(jù)與實(shí)際業(yè)務(wù)之間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行分析，從而完成數(shù)據(jù)的類別劃分和科學(xué)篩選。另一方面，要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、轉(zhuǎn)換和加工，建立風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)，為信息查詢和模型構(gòu)建奠定基礎(chǔ)。

（二）構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型

第一步，對(duì)客戶進(jìn)行分層分類。因?yàn)榭蛻舻男袠I(yè)特征不同，使用相同指標(biāo)的情況也會(huì)出現(xiàn)差異。銀行要結(jié)合企業(yè)規(guī)模、財(cái)務(wù)報(bào)表等因素對(duì)客戶進(jìn)行類別劃分，建立起人工智能風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，提高模型應(yīng)用的匹配度。第二步，劃分客戶范圍，界定風(fēng)險(xiǎn)客戶。模型構(gòu)建使用的客戶范圍通常是銀行近些年的信貸客戶，風(fēng)險(xiǎn)客戶指的是符合任何一項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)的客戶，包括本金逾期超過五天，利息逾期超過十天，貸款五級(jí)劃入后五類，內(nèi)部評(píng)級(jí)為違約級(jí)別。第三步，建立變量并進(jìn)行預(yù)警信號(hào)的篩選。有關(guān)人員要對(duì)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，建立變量體系，依據(jù)區(qū)分水平、缺失率和穩(wěn)定性等不同指標(biāo)，篩選出合適的模型變量。第四步，通過PYTHON進(jìn)行模型的開發(fā)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的變量多少、隱藏層個(gè)數(shù)、迭代方法和次數(shù)等進(jìn)行調(diào)試，做好模型訓(xùn)練，并且在數(shù)據(jù)集中對(duì)模型效果進(jìn)行測(cè)驗(yàn)，確定最終模型。

（三）規(guī)范信貸審批流程

傳統(tǒng)模式下銀行信貸審批通常需要一周，只有完成審批才能進(jìn)入信用貸款的后續(xù)環(huán)節(jié)，因此信貸審批的時(shí)間對(duì)于信用貸款辦理的整體效率具有直接影響。將人工智能應(yīng)用于信貸審批環(huán)節(jié)以后，這一過程被縮短到了十秒左右，而且速度會(huì)不斷加快。人工智能可以利用人臉識(shí)別和設(shè)備指紋記錄對(duì)用戶的真實(shí)性進(jìn)行判斷，并且與活體檢測(cè)互相配合，利用相似度數(shù)值賦予不同的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。

第一，人工智能技術(shù)能夠與稅務(wù)系統(tǒng)、土地資源管理系統(tǒng)、銀聯(lián)系統(tǒng)等建立連接，通過聯(lián)網(wǎng)查詢判斷客戶提交資料的真實(shí)性，還可以在審批過程中對(duì)客戶個(gè)性、風(fēng)險(xiǎn)偏好等非財(cái)務(wù)資料進(jìn)行考察。通過大數(shù)據(jù)引擎能夠調(diào)取各種平臺(tái)的數(shù)據(jù)，包括移動(dòng)通信、公共出行、網(wǎng)絡(luò)社交等，從而給出可靠的評(píng)估建議[4]。

第二，人工智能技術(shù)可以對(duì)客戶經(jīng)理的行為進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)督和自動(dòng)定位，對(duì)信貸審批過程進(jìn)行監(jiān)控，并留下圖片影像資料，有效防范不作為問題。而且利用人工智能還可以設(shè)置行業(yè)調(diào)查模板，自動(dòng)生成調(diào)查報(bào)告、損益表等。

第三，利用人工智能技術(shù)可以構(gòu)建貸款審批模型，利用打分卡的方法完成自動(dòng)審批。將智能審批與人工審核有效結(jié)合，可以開展分級(jí)式差異化管理，有效解決貸后管理缺失問題。

第四，利用人工智能技術(shù)取代傳統(tǒng)作業(yè)模式，加強(qiáng)對(duì)公授信業(yè)務(wù)的管理，建立人工智能與專家審批的互補(bǔ)機(jī)制，可以有效保證審批結(jié)論的嚴(yán)肅性，為信貸資產(chǎn)的質(zhì)量提供保障。

（四）建立動(dòng)態(tài)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控機(jī)制

風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控系統(tǒng)指標(biāo)體系的科學(xué)合理對(duì)于銀行是否可以發(fā)現(xiàn)信貸業(yè)務(wù)中的風(fēng)險(xiǎn)具有直接的影響，是銀行提前制定防范措施的基礎(chǔ)。針對(duì)信用貸款風(fēng)險(xiǎn)來(lái)說(shuō)，人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以為風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控機(jī)制的建立提供支撐。人工智能風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控機(jī)制的指標(biāo)主要包括工商準(zhǔn)入信息、行業(yè)準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)等貸款對(duì)象的合法性指標(biāo)，營(yíng)業(yè)利潤(rùn)、經(jīng)營(yíng)支出等經(jīng)營(yíng)狀況指標(biāo)，司法訴訟信息等法律糾紛指標(biāo)，負(fù)面新聞信息等輿情指標(biāo)，貸款償還情況、信用執(zhí)行情況等金融信用指標(biāo)，還包括國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)環(huán)境指標(biāo)以及行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)指標(biāo)等。通過指標(biāo)體系的構(gòu)建，可以在風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控機(jī)制內(nèi)設(shè)置預(yù)警紅線，當(dāng)觸碰紅線時(shí)會(huì)及時(shí)發(fā)出警示信息，從而達(dá)到風(fēng)險(xiǎn)防范和處理的目的。

（五）加強(qiáng)貸后管理

首先，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)有效地監(jiān)管抵質(zhì)押品。銀行有效轉(zhuǎn)移或者分解信用貸款風(fēng)險(xiǎn)的主要手段是資產(chǎn)抵押，假如利用第三方公司對(duì)抵押品進(jìn)行看管或者安排銀行工作人員定期查驗(yàn)，經(jīng)常出現(xiàn)流失問題。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將信息流、資金流、物流等進(jìn)行有效的連接，利用遠(yuǎn)程視頻技術(shù)能夠?qū)崟r(shí)掌握物資的實(shí)際情況，將前臺(tái)視頻高效的對(duì)接后臺(tái)系統(tǒng)，在抵押物出現(xiàn)異動(dòng)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)及時(shí)發(fā)出警示，從而有效地對(duì)固定資產(chǎn)和動(dòng)產(chǎn)進(jìn)行跟蹤和管理。

其次，利用區(qū)塊鏈技術(shù)加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管控。企業(yè)在進(jìn)行經(jīng)濟(jì)活動(dòng)時(shí)，可以從供應(yīng)鏈角度對(duì)經(jīng)濟(jì)關(guān)系進(jìn)行解釋，能夠看作是上下游企業(yè)供應(yīng)和需求的拓展，而這一供應(yīng)鏈在不斷地拓展和延伸，從而形成供應(yīng)鏈金融。其中最主要的風(fēng)險(xiǎn)包括票據(jù)、交易和抵押物的真實(shí)性以及支付的時(shí)效性。區(qū)塊鏈技術(shù)能夠保證數(shù)據(jù)的可靠性，智慧合約可以依據(jù)有關(guān)規(guī)定對(duì)結(jié)算行為進(jìn)行科學(xué)的控制，對(duì)票據(jù)進(jìn)行記錄和存儲(chǔ)，是供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)管控的重要手段。

最后，傳統(tǒng)模式下，貸后管理主要是安排客戶經(jīng)理在不同的時(shí)間節(jié)點(diǎn)到貸款單位進(jìn)行檢查，由于時(shí)間較短，很難獲取全面有效的數(shù)據(jù)信息。而人工智能技術(shù)能夠?qū)Ω黝悢?shù)據(jù)進(jìn)行整理和分析，獲取貸款單位相關(guān)數(shù)據(jù)，輔助客戶經(jīng)理開展貸后檢查工作，并在出現(xiàn)反常問題時(shí)安排人工進(jìn)行精準(zhǔn)排查，從而有效提高貸后管理的效率和質(zhì)量。

四、人工智能背景下銀行加強(qiáng)信貸風(fēng)險(xiǎn)防范的保障措施

（一）做好網(wǎng)絡(luò)信息安全防護(hù)

銀行在開展信貸業(yè)務(wù)時(shí)，對(duì)信息安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行管理的主要手段是加強(qiáng)基礎(chǔ)性管理，提高銀行信息安全管理的精細(xì)化。銀行在加強(qiáng)信息安全基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的過程中，要持續(xù)地對(duì)信息系統(tǒng)進(jìn)行維護(hù)和完善，定期對(duì)系統(tǒng)整體安全進(jìn)行測(cè)試和評(píng)估，并依據(jù)結(jié)果對(duì)信息安全建設(shè)制定出針對(duì)性的整改措施。銀行可以將內(nèi)部信息安全系統(tǒng)與公安部網(wǎng)絡(luò)安全局進(jìn)行連接，當(dāng)系統(tǒng)安全遭受威脅時(shí)及時(shí)發(fā)出警示上報(bào)記錄到公安可疑日志信息中。銀行通過人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)安全進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)督、實(shí)時(shí)監(jiān)控和公安防護(hù)，使銀行網(wǎng)絡(luò)信息安全管理的整體水平得到提高。

（二）利用人工智能實(shí)現(xiàn)員工合規(guī)管理

互聯(lián)網(wǎng)背景下，銀行辦公體現(xiàn)出了智能化和數(shù)字化的特點(diǎn)，因此要依據(jù)自身實(shí)際需要建立起完善的內(nèi)部管理系統(tǒng)。銀行工作人員在辦理信貸業(yè)務(wù)時(shí)都在內(nèi)部管理系統(tǒng)中完成，通過人工智能視覺和生物特征識(shí)別技術(shù)對(duì)經(jīng)辦人員的身份進(jìn)行核實(shí)，依據(jù)崗位權(quán)力的不同設(shè)置不同的操作權(quán)限，并對(duì)內(nèi)部員工的操作進(jìn)行動(dòng)態(tài)的跟蹤和全面的記錄，實(shí)現(xiàn)責(zé)權(quán)層次的合理劃分和可視化升級(jí)。同時(shí)，在內(nèi)部管理系統(tǒng)中可以設(shè)置預(yù)警模塊，當(dāng)發(fā)現(xiàn)工作人員存在違規(guī)操作時(shí)，系統(tǒng)會(huì)及時(shí)發(fā)出預(yù)警上報(bào)給上級(jí)部門，從而制定出針對(duì)性的處理預(yù)案。

（三）加強(qiáng)金融科技人才培養(yǎng)

銀行要組織信貸風(fēng)險(xiǎn)管理人員和人工智能技術(shù)人員共同組成學(xué)習(xí)和工作小組，加強(qiáng)彼此的溝通與交流，通過互相學(xué)習(xí)促進(jìn)彼此專業(yè)水平和綜合能力的提高，共同討論和解決信貸風(fēng)險(xiǎn)管理中出現(xiàn)的各種突發(fā)問題。銀行要選拔一批優(yōu)秀員工將其培養(yǎng)成金融科技領(lǐng)軍人才，積極探索金融科技在信用貸款業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，推動(dòng)銀行信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理能力的提高。從長(zhǎng)遠(yuǎn)角度來(lái)說(shuō)，銀行要積極與國(guó)內(nèi)高等院校內(nèi)的金融科技專業(yè)合作與交流，組織金融機(jī)構(gòu)、高科技企業(yè)、高等院校針對(duì)人工智能在信貸風(fēng)險(xiǎn)管理應(yīng)用中的難題進(jìn)行協(xié)作攻關(guān)，建立科學(xué)完善的金融科技創(chuàng)新研發(fā)系統(tǒng)和多元化多維度的培訓(xùn)體系，為人工智能在信用貸款管理中的應(yīng)用奠定人才基礎(chǔ)。

五、結(jié)束語(yǔ)

人工智能應(yīng)用于銀行信貸業(yè)務(wù)中是未來(lái)必然的發(fā)展趨勢(shì)，但是某些業(yè)務(wù)模式和操作流程還處于探索階段，容易引發(fā)各種信貸風(fēng)險(xiǎn)問題。所以，銀行要加強(qiáng)人工智能技術(shù)的應(yīng)用，通過內(nèi)外部數(shù)據(jù)采集、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型構(gòu)建、信貸審批流程的規(guī)范、貸后管理的強(qiáng)化、金融科技人才的培養(yǎng)等措施，建立起科學(xué)完善的信貸風(fēng)險(xiǎn)管控體系，實(shí)現(xiàn)信貸市場(chǎng)的拓展，為銀行健康穩(wěn)定發(fā)展提供保障。