实战 | 以智能风控为突破口，推进数字化转型走向深处

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文 / 东营银行信息技术部  李宝东

数字化转型大潮来临

近年来随着金融科技的快速发展，特别是新冠肺炎疫情带来的非接触式金融服务需求的急剧扩张，驱动着传统金融服务从线下逐步转移到线上，各银行开始分析并满足更多长尾客户的金融需求。同时，国家方针和监管政策对普惠金融日趋重视，商业银行越来越关注客群细分和精准营销管理，金融生态格局也在悄然发生变化，这对传统的银行业务能力与服务水平提出了更高要求。特别是2022年初前后，中国人民银行和银保监会相继对银行的金融科技发展规划和数字化转型规划提出了具体的指导意见，要求各银行加强统筹规划，强化金融科技创新与风险防控，确保银行业高质量发展。

在此背景下，东营银行积极探索适用于本行的数字化转型之路，以数字化、智能化、线上化作为转型方向，不断夯实信息科技基础能力建设，稳步推进新型业务发展与金融科技创新。在转型过程中，风控平台的建设就是一个典型的科技业务充分融合应用的案例。

建设智能风控，助力线上业务

东营银行在保持传统业务稳步发展的基础上，不断拓展互联网金融产品，利用线上优势开展自营贷业务，既可扩充零售资产业务品种，又可以实现对传统线下信贷业务的优化提升。互联网信贷业务交易量大、客群复杂，需要对迅速提升的交易风险做有效防控，对新申请的客户做黑名单的命中匹配、多头借贷的历史查询等，迫切需要改变传统风控防控手段与措施，引进新的技术和风险防控经验。

为进一步提高互联网信贷风险识别防控水平，满足监管合规要求，为客户提供更加安全的服务体验，东营银行基于风险合规数据、个人信用评分，运用统计分析等手段，建立了一套基于大数据分析技术，覆盖贷前、贷中、贷后全生命周期风控体系的智能风控系统，致力于满足对互联网信贷业务的欺诈检测与阻断，防范由欺诈风险、信用风险等带来的资产损失，提升我行互联网贷款等线上业务的风险控制和管理能力。在此基础上，完成行内首个自营类互联网信用贷款产品——“e盈贷”的上线推广。

东营银行具有城市商业银行典型的本地化优势，即良好的市场基础和获客便利，借助金融科技的力量，在产品定位、客群经营、风险管理等方面进行业务变革，实现自身信贷业务稳步发展，以数据、风控、人工智能为着力点提早布局，是东营银行及各城商行未来形成独特竞争优势的关键。

智能风控系统的建设，实现了东营银行对互联网贷款等线上金融产品的全生命周期风险识别与控制。贷前建立起申请反欺诈、设备反欺诈、信用评估、产品定价、实时授信决策；贷中实现存量客户的动态预警；贷后完成催收策略的制定。行内业务数据及外部第三方数据的统一聚合、分析与建模是智能风控平台的基础和核心，通过合理部署风险规则和模型，确保能有效应用于相应的风控场景中。涉及的数据主要包括行内资产负债等业务数据，人行征信信息，外部欺诈及风险信息，公积金、社保、税务、工商等政务数据等。

图  系统逻辑架构图

分布式、机器学习等新兴技术

充分应用

在技术上，平台采用Spring Cloud分布式微服务架构、Flink分布式流数据引擎（用于数据统计）、RocketMQ分布式消息中间件（用于异步交互）、MongoDB分布式NoSQL非结构化数据库（用于存储三方落地数据、报表数据、模型过程节点数据、请求数据）、FastDFS分布式文件系统（用于存储征信原始报文及衍生变量）、MySQL数据库主同步集群部署方案，节点数20余个，无单一故障点，满足应用高可用及数据安全的要求，任一节点故障不影响业务正常运行，主备库数据实时同步，支持任一时间点数据恢复。

在功能上，系统包含决策集、决策表、决策树、评分卡、决策流等多种决策组件，内置丰富的策略组件，可视化操作界面，无需编码。支持规则热部署，可进行仿真业务测试，支持基于机器学习语言和神经网络的模型部署；支持模型重载和模型热部署，决策模型可以自动运行,决策模型修改审核上线及时生效,无需重启服务；具备模型的仿真测试、评估及发布功能；支持特征工程、机器学习等模型优化功能，支持冠军/挑战者（即A/B Test）或规则回溯。为提高实时监控效果，以开源框架Prometheus为基础自主研发部署大屏展示与自动化监控平台，实时展现业务进件、授信、放款、还款等业务状况，实现各服务器节点状态、资源的监控告警。

本项目承载的互联网贷款平台是我行在联机实时交易系统中采用分布式集群部署的典型案例，系统上线以来运行平稳可靠，基础环境可用率100%，整体可用率99.9%以上，单日最大申请笔数超过2.8万笔，单日最大授信笔数超过1.4万笔。系统经受住了高并发、大数据量的考验，充分满足了业务正常开展的需求，达到了预期的安全要求及性能指标，未发生系统入侵、数据泄露、安全欺诈等生产事故。

系统落地，质效提升

智能风控平台的建设对于东营银行有着重要的意义。首先，通过多方数据的分析应用，充分盘活行内数据资产。本项目创新性地实现了根据行内客户的多维度变量进行建模及综合评分，并应用于后续的自动审批决策中，维度包括客户行内资产负债情况、收入情况、履约历史、交易行为等。通过深入挖掘行内客户对我行的贡献价值，充分盘活基础数据资产。其次，依靠智能决策和丰富的风控规则，线上贷款业务决策审批效率得到全面提升。通过智能风控系统与网贷平台及个贷平台的结合，借助三方数据，实现线上贷款业务完全线上自主决策审批，大幅减少决策时间，提高贷款审批效率。同时，数据的采集和计算采用自动化的方式，其中数据计算采用适合处理复杂逻辑且计算效率高的Flink流式计算，保证整体的计算效率。第三，实现自动化客群划分、审批决策。客户申请进件后，智能风控系统通过决策流逐步筛选客户所属的客群种类，主要包括白名单客户、公积金客户、行内代发工资客户、行内定期客户、行内按揭客户、山东城商行联盟客户、互联网客户等，综合审批决策后，给予客户最高的授信额度和最低的授信利率。应用推广实现线上线下相结合，精准营销触达客户。在传统的“铺网点、铺人员”营销方式基础上，通过智能风控系统运用行内客户数据、人行征信数据、公积金数据及第三方数据等，获取客户的产品偏好、渠道偏好、风险偏好、理财偏好、客户行为等全视图信息，建立客户画像，从中选择筛选信贷高意向客户，并通过短信发送、人工坐席、APP推送等方式，实现线上精准营销客户。

稳步推进金融科技应用，

让数字化转型走向实质

智能风控是银行业在金融科技领域的一个典型应用，涵盖了大数据分析、人工智能、分布式微服务等新兴前沿技术，同时也对风控人才、模型专家等金融科技人才有很大的依赖性。东营银行以智能风控为突破口，探索科技、业务相互融合、促进的举措，得到了一定的实践经验。在我们看来，数字化转型工作还有很长的路要走，作为具有区域性经营特色的城市商业银行，应在科技能力培养、人才激励引进、金融服务生态构建、数据能力建设、风险防范化解等方面持续发力，加强科技与业务的融合能力，方能从整体上提升经营绩效和可持续发展能力。

（栏目编辑：韩维蜜）

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