日前，由 21世紀經濟報道聯合騰訊安全主辦的“共建金融風控科技”系列閉門研討會第五場在長沙舉行。富邦華一銀行大數據風險模型負責人林楠在研討會上詳細介紹了該行搭建的數字化風控體系，以及在搭建過程中遇到的一系列挑戰。

“我行一直以積極的態度擁抱金融科技的發展，將數字化、智能化轉型作為重要發展戰略，探索數字化風控管理的最佳實踐”, 林楠表示，到目前為止，富邦華一銀行已經建立了一套比較完善的數字化風控體系，將智能風控決策融入到業務流程中，支持行內多項業務自動化風險管理，實現了秒級審批，自動審批率高達99%。

據林楠介紹，富邦華一銀行的數字化風控體系主要由三大核心部分組成：一是量化模型體系。該行從去年開始啟動信用評級體系建設項目，基于其目標客群細分采用行內生態圈數據以及外部三方數據，經過數據挖掘整合以后，構建了一套數據驅動、專家經驗結合的模型體系，其中包括客戶統一評級模型、產品級模型、資產級模型，涵蓋了普惠信貸業務，大幅度提升該行量化模型的能力，也為授信準入、額度管理、風險定價以及交叉營銷等精細化管理提供了基礎。

二是風險策略體系。在量化模型基礎上，富邦華一銀行構建了模塊化的風控體系策略，涵蓋貸前、貸中、貸后整個信貸管理。貸前身份識別模塊采用比較先進的人工智能和生物技術進行客戶身份的核驗；反欺詐模塊基于三方數據采用機器學習和知識圖譜模型進行欺詐風險的識別和防范；信用風險策略模塊有統一的策略框架以及差異化的策略，前者主要是堅守一些監管的要求和風險底線，后者是根據客戶不同畫像以及風險偏好進行差異化的額度管理和策略定價；貸中根據對客戶行為軌跡的監測、分析進行自動化監控和早期風險預警；貸后則嘗試采用多種催收策略組合，比如智能語音催收、人工催收、委外催收，盡可能提升資產處置的效率。同時為了確保這套風控策略體系有效運行，富邦華一銀行設計了冠軍挑戰者策略評估機制，能實現更加有效的評估和快速迭代。

三是風控全流程系統搭建。模型和策略的有效運用有賴于系統，智能化風控系統能夠支持海量數據秒級響應，實現信貸業務全線上自動化，主要包括統一資信平臺，能夠高效整合行內外數據，支持數據調用、數據加工衍生、黑灰名單庫管理，實現各個條線在風險數據上的共享；反欺詐系統能夠支持復雜網絡模型運算，實時預警，人工盡調，風控決策引擎能幫助我們實現模型和策略的快速靈活部署，實時運算，一鍵式功能也大幅度提升模型策略部署的效率。我們還擁有可視化的報表展示平臺，及時提供多維度的風險報告，為我們風險決策助力。

林楠表示，在數字化風控體系的支持下，富邦華一銀行的風險管理能力得到大幅提升，推動了普惠業務快速發展，“數字化風控是我們探索AI應用的第一步，我們期待更多先進的AI技術、大數據算法、區塊鏈技術在金融領域應用，以解決綠色金融、普惠金融、互聯網金融等發展所面臨的新挑戰”。

責任編輯：王超