編者按：年初，央行印發《金融科技發展規劃（2022-2025年）》，要求高品質推進金融數字化轉型。對金融業而言，建構以資料為中心的現代金融服務體系，是數字經濟的時代要求，從這個意義上，金融業其實也是IT業。将于12月舉辦的第八屆北京金融論壇，據此以“金融數字化拾級而上”為主題，而北京商報也将推出同主題的系列策劃報道，聚焦金融數字化的底層技術、應用場景和數字程度。
在數字化概念還未深入人心時，銀行對于風控系統的交易功能監測有限，除了無法做到實時監測、實時處理之外，各類場景的資料也往往散落在各自的業務系統中，無法做到有效歸集。随着數字金融的快速發展，傳統的風控體系面臨極大挑戰，本次調研的20家A股或H股上市銀行已經意識到多元度建立風控模型的重要性，均建構了較為完善的數字化風險管理能力，實作風險資料“一眼清”。
從線下向線上為主轉變
在疫情影響下，銀行業務逐漸從線下場景轉變至線上場景，這也對風控能力提出了更高要求，由于較為傳統的人工監測資料分析具有滞後性，難以做到實時分析，是以，推進風險監控手段由“人工監測”向“線上監測”為主轉變成為銀行的必經之路。
從調研結果來看，多家銀行均在中報中提到，加強線上數字化風控體系建設，打造全面風險統一視圖。例如，工商銀行打造了以“數字化準入”“智能化風控”“線上線下交叉驗證”為特征的普惠金融全流程風控體系；建設銀行加快了信貸管理數字化能力建設，提升放款、催收等環節的智能化水準；中信銀行不斷推進貸後管理和風險監控數字化轉型方面，努力由“人工監測”向“線上監測為主，人工監測為輔”轉變。
通過一系列的探路，銀行在風險管理方面也開始不斷嘗試新技術、新手段，實作風控前移、動态監測、分級處置。在個人業務方面，建設零售關聯圖譜平台，通過整合全行零售使用者資訊，建立手機号、裝置指紋等多種要素共現的關聯圖譜，實作對各類零售網貸業務的事中實時欺詐阻斷；在對公業務方面，引入工商資訊等多元外部資料，有效輔助審貸決策，建立健全數字化員工違規監測名額體系，更新風險防範水準。
根據多家銀行的回報，在風險控制事前、事中、事後運用數字化手段，不但能大幅提升預警精準度和作業效率，真正實作了降本增效，還能確定業務各階段的留痕可追溯和不可篡改，有效提高業務公信力。
浙江大學國際聯合商學院數字經濟與金融創新研究中心聯席主任、研究員盤和林認為，銀行數字化風控管理能力基于資料收集、利用能力，首先要強調的當然是合規使用資料，在合規的基礎上，銀行應該增加資料來源，比如對于借款方的信用調查，既要有征信報告，還要結合網點收集的使用者資料資訊，也要和網際網路企業合作，通過線上信用調查來了解使用者的信用狀況，多元資訊彙聚來得出結論。
建立風控模型管理平台
為了将使用者的分層分級處理得更加到位，多家銀行還搭建了風控模型管理平台。其中，浦發銀行推動零售審貸數字化，引入工商資訊等多元外部資料，有效輔助審貸決策；興業銀行推廣應用“技術流”授信評價體系，對企業科技創新能力進行量化評估；北京銀行上線“京禦模方”風控模型管理平台，内置“模多商城”和“模型工坊”功能子產品，實作風控模型統籌、集約和可視化管理。
無論是信貸業務風險管理，還是反欺詐、反洗錢等，都更加依賴于資料、科技的能力。綜合調研回報來看，多家銀行也在包括底層的資料倉庫、中台的決策引擎中引入自身開發的風控模型和政策，有效降低了合規風險。
據了解，2022年5月，民生銀行搭建了實時信貸資金用途風控模型和政策，打造金融業首個通過區塊鍊技術與司法機構聯通的電子存證平台，形成了北京網際網路法院、方圓公證處等多源司法能力，確定授信業務流轉過程中“申請、審批、簽約、放款”各階段的留痕可追溯和不可篡改。民生銀行相關人士在接受北京商報記者采訪時表示，存證能力服務于線上貸款、基金、理财、保險代銷等近20種線上金融業務場景，日均上鍊資料近10萬，累計上鍊資料超過1000萬。
近年來甯波銀行的貸款不良率一緻控制在0.79%左右，與該行采用多樣化的風控技術不可分割。據了解，甯波銀行從2014年開始布局數字化風控，逐漸将人臉識别、知識圖譜、區塊鍊、人像視覺、大資料等技術應用到了貸款的各個環節中。
江蘇銀行相關人士也介紹稱，該行在風險管理方面不斷嘗試新技術、新手段，緻力于持續提升數字化風控水準。如：在個人業務方面，建設了零售關聯圖譜平台，通過整合全行零售使用者資訊，建立手機号、裝置指紋等多種要素共現的關聯圖譜，識别高危欺詐風險團夥，實作對各類零售網貸業務的事中實時欺詐阻斷；在對公業務方面，開發了“實際控制人”“集團派系”“關聯方”等6類識别模型，建成了“擔保圈/鍊”“供應鍊”“資金鍊”資料庫，在此基礎上運用關聯關系傳導算法進行風險預警。
全生命周期的量化風險監測
大力提升數字化風控管理能力除了有效降低合規風險之外，更重要的還是為銀行資産品質保駕護航。銀保監會公布的資料顯示，截至今年三季度末，大陸銀行業金融機構不良貸款餘額3.8萬億元，較年初增加2030億元，不良貸款率1.74%，較年初下降0.06個百分點，2022年銀行業資産品質基本保持穩定。
不過仍需注意到，銀行不良暴露本身有一定滞後性。如正常情況下，一筆貸款逾期60天或90天才會納入不良資産，而在疫情期間，監管層又出台了多項延期還本付息的支援政策，也為風險暴露提供了更長的緩沖期。
面對潛在的風險隐患，多家銀行也表示，有信心通過數字化手段維持資産品質穩定。例如，在貸前、貸中、貸後等環節加入智能風控手段，實作全信貸風控生命周期管理；運用機器學習技術提升風險預警的前瞻性和準确性；将傳統風險識别模式和作業方式，更新為全流程可視化數字風控的新模式。
談及下一步銀行建構數字化風控能力的重點，易觀分析金融行業進階咨詢顧問蘇筱芮表示，銀行在建構數字化風控管理能力方面有兩個關鍵點，一是資料資源，既包括内部形成良好的資料管理體系，也包括從外部可信資料源補充資料，共同挖掘和發揮資料在風控中的應用價值；二是技術，利用人工智能、雲計算、區塊鍊等數字化手段，從前、中、後各流程進行梳理，不斷疊代和提高風控效率。
“銀行建構數字化風控能力其一是要重視合規，其二要有資料來源，其三要有算法和方法來進行資料分析，形成完善的風控報告。最終形成精準風控的能力。”盤和林補充說道。
北京商報記者 宋亦桐