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顺德农商:打造数智化风控重器,筑牢金融+安全防线

文章来源:中国电子银行网  发布时间: 2023-04-27 19:19:23  责任编辑:cfenews.com
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案例名称

打造数智化风控重器,筑牢金融+安全防线


(资料图)

案例简介

顺德农商行积极探索智能化、数字化、高效能的线上风控新模式,围绕全行数字化转型战略,紧扣真实风控业务场景,引入前沿技术,整合内外部资源,构建“全域联动、主动防御、立体高效、360无死角”的企业级智能风控平台。平台围绕身份识别、反欺诈、信用评估等维度构建多种策略规则与风险模型,实现信用风险的量化判断与有效预测,打通业务各环节,提升线上风控审批效率和精确度,全面助力风控工作创新升级,筑牢安全银行,守住人民群众钱袋子。

创新技术/模式应用

以群众根本利益为出发点和落脚点,我行积极构建出一套具有高准确率、高性能、高可用、高可扩展、高灵活等特性的企业级智化风控平台,提升群众对金融服务的安全感和获得感。平台基于NGDB分布式架构,运用自主可控、技术领先的批流一体技术框架,打造风控中心主控引擎、风控名单筛查子引擎、风控限额子引擎、认证授权子引擎和业务风控子引擎 “一主四子引擎”(如图1所示),建立面向全行业务的客户级监控体系,实现交易的实时评分、控制分析以及风险决策,促进我行风险防控工作全面升级。平台创新特点主要体现在以下方面:

图1 企业级智能风控平台—主控总体结构设计

一是全新的设计理念。智能风控平台有效打破了烟囱式体系,形成了“企业级”打法(如图2所示),从源头梳理风险处置、风险评估等流程,整合优化全行风控流程,有效打通堵点,连接断点,打破部门级烟囱式风控系统,建设统一的企业级智能风控平台,并实现交易数据、风险数据和名单数据的标准化、集中化管理,让全行数据互通共享。二是构筑立体防控模式,支持全模态监控。智能风控平台打造了企业级风控模式,支持实时、准实时、事后的全模态监控,模型覆盖由线上延展到柜面等线下渠道,建立起立体纵深防御体系。三是智能化建模,风险模型更“准确”。智能风控平台针对重点业务面临的风险,建设不同维度的智能模型,实现高准确率、低误报率、低漏报率的风险监控与识别。四是实现多场景多策略并发运行,多决策结果按处理顺序动态选择(如图3所示)。支持多风控策略配置,一次调用多策略并行处理,智能风控中心配置策略采用决策引擎模式,包括策略模型、名单判断、冠军挑战者、子策略等节点。可满足授信业务风控规则集和决策流的配置。五是批流一体框架,技术架构更“灵活”。运用行业领先的批流一体技术框架,实现批式决策和流式决策的无缝连接,以批流结合业务管理模式,支持各条线灵活处理不同阶段的多重风控需求。六是用户体验更友好。智能风控平台建立多套自动化作业流程,实现了从手工到自动的升级。

图2 企业级智能风控平台—认证授权检查核验总体架构视图

图3 企业级智能风控平台—主控调用子引擎高并发设计

项目效果评估

以科技为刃,辟未来之路。为有效解决业务痛点,改善以往业务决策靠经验、业务控制靠手工,业务信息不对称、管理不智能和审批放款不高效等问题。该平台在将全行风控管理体系线上化的基础上,进一步提升风控智能化水平,实现舆情监测智能化和实时监控等,打造全覆盖、多维度、智能化的风控平台,实现事前、事中、事后的全周期风险管理,已建立策略模型400多个。平台通过主动调用或被拦截的方式,实现应用间无缝无感知对接。适用于银行所有业务风控管理。经过一年多的不断优化迭代,平台已初见成效。

一是业务效率显著提升。智慧风控平台高度关注业务效率提升。改变了过去线上走流程,线下尽调的状况,全方位客观展示客户风险水平,提升业务处理效率及客户满意度。二是业务成本大幅降低。智慧风控平台高度去手工化、标准化的业务流程和精准的风控模型能有效帮助降低运营成本。三是风险控制能力提升显著。智慧风控平台将风险管理嵌入具体的交易场景和业务流程中,强化了全流程风险管控能力。四是有效推动银行数字化转型。基于先进技术,实现业务流程自动化和风险控制智能化,是金融科技赋能银行重大成果,对推动我行研发规范化及经营数字化转型,都具有重大而深远的意义。五是有效防控金融风险。智慧风控平台搭建基于人工智能的风控模型,持续监测多维度、多场景的风险指标,在风险防控上先人一步,有效防范了重大风险和授信政策违规事件,为降低银行业系统风险,实现社会金融稳定具有积极影响。六是通过深入挖掘数据应用价值,有效提升风控管理的效率和质量。我行利用人工智能、机器学习等技术,融合第三方及互联网数据、公共数据、银行内部数据等,挖掘有价值的信息,实现多层次、全方位风险数据可视化,提升风控管理的效率和质量,为业务场景发展注入有深度、有广度、有速度、有精度的服务,如实时风控服务、智能决策服务、数字大屏服务等,推动智能风控赋能全产业链协同转型,加速技术价值变现。

项目牵头人

王纪华 副总经理

项目团队成员

于自军、林特生、郑启超

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