金融数字化调查银行数字化风控势在必行

　　编者按：年初，央行印发《金融科技发展规划（20222025年）》，要求高质量推进金融数字化转型。对金融业而言，构建以数据为中心的现代金融服务体系，是数字经济的时代要求，从这个意义上，金融业其实也是IT业。将于12月举办的第八届北京金融论坛，据此以金融数字化拾级而上为主题，而北京商报也将推出同主题的系列策划报道，聚焦金融数字化的底层技术、应用场景和数字程度。
　　在数字化概念还未深入人心时，银行对于风控系统的交易功能监测有限，除了无法做到实时监测、实时处理之外，各类场景的数据也往往散落在各自的业务系统中，无法做到有效归集。随着数字金融的快速发展，传统的风控体系面临极大挑战，本次调研的20家A股或H股上市银行已经意识到多维度建立风控模型的重要性，均构建了较为完善的数字化风险管理能力，实现风险数据一眼清。
　　从线下向线上为主转变
　　在疫情影响下，银行业务逐渐从线下场景转变至线上场景，这也对风控能力提出了更高要求，由于较为传统的人工监测数据分析具有滞后性，难以做到实时分析，所以，推进风险监控手段由人工监测向线上监测为主转变成为银行的必经之路。
　　从调研结果来看，多家银行均在中报中提到，加强线上数字化风控体系建设，打造全面风险统一视图。例如，工商银行打造了以数字化准入智能化风控线上线下交叉验证为特征的普惠金融全流程风控体系；建设银行加快了信贷管理数字化能力建设，提升放款、催收等环节的智能化水平；中信银行不断推进贷后管理和风险监控数字化转型方面，努力由人工监测向线上监测为主，人工监测为辅转变。
　　通过一系列的探路，银行在风险管理方面也开始不断尝试新技术、新手段，实现风控前移、动态监测、分级处置。在个人业务方面，建设零售关联图谱平台，通过整合全行零售用户信息，建立手机号、设备指纹等多种要素共现的关联图谱，实现对各类零售网贷业务的事中实时欺诈阻断；在对公业务方面，引入工商信息等多维外部数据，有效辅助审贷决策，建立健全数字化员工违规监测指标体系，升级风险防范水平。
　　根据多家银行的反馈，在风险控制事前、事中、事后运用数字化手段，不但能大幅提升预警精准度和作业效率，真正实现了降本增效，还能确保业务各阶段的留痕可追溯和不可篡改，有效提高业务公信力。
　　浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任、研究员盘和林认为，银行数字化风控管理能力基于数据收集、利用能力，首先要强调的当然是合规使用数据，在合规的基础上，银行应该增加数据来源，比如对于借款方的信用调查，既要有征信报告，还要结合网点收集的用户数据信息，也要和互联网企业合作，通过线上信用调查来了解用户的信用状况，多元信息汇聚来得出结论。
　　建立风控模型管理平台
　　为了将用户的分层分级处理得更加到位，多家银行还搭建了风控模型管理平台。其中，浦发银行推动零售审贷数字化，引入工商信息等多维外部数据，有效辅助审贷决策；兴业银行推广应用技术流授信评价体系，对企业科技创新能力进行量化评估；北京银行上线京御模方风控模型管理平台，内置模多商城和模型工坊功能模块，实现风控模型统筹、集约和可视化管理。
　　无论是信贷业务风险管理，还是反欺诈、反洗钱等，都更加依赖于数据、科技的能力。综合调研反馈来看，多家银行也在包括底层的数据仓库、中台的决策引擎中引入自身开发的风控模型和策略，有效降低了合规风险。
　　据了解，2022年5月，民生银行搭建了实时信贷资金用途风控模型和策略，打造金融业首个通过区块链技术与司法机构联通的电子存证平台，形成了北京互联网法院、方圆公证处等多源司法能力，确保授信业务流转过程中申请、审批、签约、放款各阶段的留痕可追溯和不可篡改。民生银行相关人士在接受北京商报记者采访时表示，存证能力服务于线上贷款、基金、理财、保险代销等近20种线上金融业务场景，日均上链数据近10万，累计上链数据超过1000万。
　　近年来宁波银行的贷款不良率一致控制在0。79左右，与该行采用多样化的风控技术不可分割。据了解，宁波银行从2014年开始布局数字化风控，逐步将人脸识别、知识图谱、区块链、人像视觉、大数据等技术应用到了贷款的各个环节中。
　　江苏银行相关人士也介绍称，该行在风险管理方面不断尝试新技术、新手段，致力于持续提升数字化风控水平。如：在个人业务方面，建设了零售关联图谱平台，通过整合全行零售用户信息，建立手机号、设备指纹等多种要素共现的关联图谱，识别高危欺诈风险团伙，实现对各类零售网贷业务的事中实时欺诈阻断；在对公业务方面，开发了实际控制人集团派系关联方等6类识别模型，建成了担保圈链供应链资金链数据库，在此基础上运用关联关系传导算法进行风险预警。
　　全生命周期的量化风险监测
　　大力提升数字化风控管理能力除了有效降低合规风险之外，更重要的还是为银行资产质量保驾护航。银保监会公布的数据显示，截至今年三季度末，我国银行业金融机构不良贷款余额3。8万亿元，较年初增加2030亿元，不良贷款率1。74，较年初下降0。06个百分点，2022年银行业资产质量基本保持稳定。
　　不过仍需注意到，银行不良暴露本身有一定滞后性。如正常情况下，一笔贷款逾期60天或90天才会纳入不良资产，而在疫情期间，监管层又出台了多项延期还本付息的支持政策，也为风险暴露提供了更长的缓冲期。
　　面对潜在的风险隐患，多家银行也表示，有信心通过数字化手段维持资产质量稳定。例如，在贷前、贷中、贷后等环节加入智能风控手段，实现全信贷风控生命周期管理；运用机器学习技术提升风险预警的前瞻性和准确性；将传统风险识别模式和作业方式，升级为全流程可视化数字风控的新模式。
　　谈及下一步银行构建数字化风控能力的重点，易观分析金融行业高级咨询顾问苏筱芮表示，银行在构建数字化风控管理能力方面有两个关键点，一是数据资源，既包括内部形成良好的数据管理体系，也包括从外部可信数据源补充数据，共同挖掘和发挥数据在风控中的应用价值；二是技术，利用人工智能、云计算、区块链等数字化手段，从前、中、后各流程进行梳理，不断迭代和提高风控效率。
　　银行构建数字化风控能力其一是要重视合规，其二要有数据来源，其三要有算法和方法来进行数据分析，形成完善的风控报告。最终形成精准风控的能力。盘和林补充说道。
　　北京商报记者宋亦桐