突破銀行八大痛點 構建銀行智能風控

光大銀行智能風控中心成立不到兩年時間，卻已在行內有了不小的成就。2019年，中心針對不一樣場景開發出數百個模型，上線自動化場景突破30個，爲銀行引入大量新客戶，沉澱了大量優質資產，目前還有近百個模型正在開發中。同年，中心得到了大數據風控AI創新獎、智能風控最佳實踐獎等多個獎項，《智能風控服務》首批入選國家金融管理中心金融「監管沙盒」創新案例。

構建智能風控的必要性

線上金融並非簡單的線下金融線上化，更是須要一套全新的智能風控體系保駕護航。
何爲智能風控？是對科技、場景、客戶、數據等方面進行整合，從而爲新金融服務。
何爲新金融？隨着前沿科技技術與新業務形態不斷的進步和創新，以及與金融結合的日臻完善，金融科技獲得了長足的發展，逐步垂直細分爲「新科技」與「新金融」，進而催生「數字智能」概念，數字智能將以智能風控爲抓手，整合新科技，服務新金融。

智能風控與傳統風控的主要區別在於由因果關係轉爲基於大數據的關聯關係，更加註重數據、更加註重客戶的體驗。

構建智能風控的八大痛點
傳統銀行構建智能風控存在哪些困境呢？相對互聯網金融公司而言，傳統銀行廣泛存在如下八大痛點，這就使得傳統銀行對於市場需求的反應較爲滯後，主要體如今容易錯過創新型產品的最佳推廣期、在金融科技轉型方面的略顯被動、在技術市場缺少話語權等方面。

面對痛點，傳統銀行應該這樣應對的！

新技術人才的引是進很是重要的，目前光大智能風控中心行員有幾十人，其中具備博士學歷佔三分之一，畢業於清華北大的佔一半，其他均爲知名院校碩士，平均年齡僅爲29歲，在金融、數學、計算機等多個領域具有前沿知識和專業化能力，是名副其實的「年輕化的算法科學家」團隊。
但這個年輕的團隊不容小視，他們在科技層面，中心堅持「自主研發、開源開放」，在服務層面，完成了基石數字智能運行體系的研發、智能風控SaaS服務體系的設計，爲銀行提供數字資產挖掘和智能風控服務；在算法層面，在高維Logit分佈式算法、圖卷積算法、NLP改進算法等多個算法的研發方面均取得了突破，造成了可實施方案；在平臺方面，完成了分佈式數據平臺、模型開發平臺、風險特徵平臺、微服務平臺等科技平臺的開發。目前，正逐步申請發明專利，以保護上述知識產權。

嚴峻的經濟環境下，傳統銀行如何佈局

中國數字經濟駛入量質齊升新階段，銀行做爲中國經濟重要組成部分，數字化轉型已經是大勢所趨。同時，市場和行業趨勢，使得銀行必須大力發展零售和小微業務，所以在實施轉型過程當中，互聯網貸款業務成爲大多數銀行首先考慮開展的領域，具體以下：

1. 聚焦市場已有的成熟類自營類互聯網貸款產品，如公積金貸款、稅務貸等，並結合產品特色以及自身優點，選擇一些流量大、流量資質好或貸款用途清晰的成熟類、自營類互聯網貸款產品，做爲銀行的重點發展方向之一。
2. 經過行內存量客羣分析+存量客戶挖掘，實現將存量客戶轉向互聯網貸款業務客戶。經過存量客戶分析實現客戶分羣、客戶特徵描述、產品需求偏好分析，並基於客戶產品需求與偏好分析結果，充分發掘客戶與銀行間的關聯行爲以及資金需求情況，實現特定羣體客戶向互聯網貸款業務的引流。
3. 經過場景化構建，多場景設計，實現對於客戶的全方位觸達，並提供基於場景化的客戶互聯網貸款業務需求。場景最直接的做用就是引流，當客戶的行爲與場景結合在一塊兒的時候，便具有針對性強、指向性明顯的特色。同時，場景化還具備風控優點，經過場景能夠更好的肯定客戶貸款意圖，避免因借款意圖不明確而形成的套現、欺詐風險。

《專家介紹》
祝世虎，現任光大銀行智能風控中心VP，是北京大學智能科學系第一批人工智能專業的博士生，畢業後在一直從事風險管理工做十年，目前主要工做領域爲：互聯網金融、智能風控、大數據模型、人工智能等。他主持開發的多個項目榮獲人民銀行科技進步獎，銀保監會創新獎，並在智能風控領域得到多項獎項，屢次做爲主講嘉賓參加或主持國內外智能風控的論壇，屢次得到今日頭條、等多家媒體的報道。