陳振華
摘要:隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)等先進(jìn)技術(shù)的發(fā)展,金融行業(yè)的管理逐漸趨向智能化,特別是在銀行的各種管理過(guò)程中,大數(shù)據(jù)技術(shù)能發(fā)揮重要的作用。目前,很多銀行已經(jīng)開(kāi)始以大數(shù)據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ)構(gòu)建內(nèi)部智能風(fēng)控體系。文章主要通過(guò)對(duì)當(dāng)前銀行面臨的機(jī)遇、挑戰(zhàn)以及大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)控制優(yōu)勢(shì)進(jìn)行分析,提出了完善大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)控制內(nèi)容、完善銀行內(nèi)部審計(jì)、建立大數(shù)據(jù)服務(wù)云平臺(tái)、完善風(fēng)險(xiǎn)模型開(kāi)發(fā)技術(shù)平臺(tái)等措施,以此對(duì)智能風(fēng)控體系進(jìn)行構(gòu)建。
關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)技術(shù)? 銀行? 智能風(fēng)控體系
近年來(lái),銀行業(yè)發(fā)展迅速,而大數(shù)據(jù)技術(shù)在其中起到了關(guān)鍵性作用。同時(shí),在大數(shù)據(jù)的支持下,人工智能、云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)也開(kāi)始進(jìn)入到銀行風(fēng)控體系的構(gòu)建中,為銀行智能風(fēng)控體系構(gòu)架提供了技術(shù)支撐[1]。目前,銀行的經(jīng)營(yíng)環(huán)境發(fā)生了重大改變,銀行需要面對(duì)的風(fēng)險(xiǎn)種類更加多樣。在大數(shù)據(jù)背景下,銀行需要不斷提升自身的風(fēng)險(xiǎn)管理能力,抓住機(jī)遇,通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能等技術(shù)的合理應(yīng)用,構(gòu)建內(nèi)部智能風(fēng)控體系,促使自身風(fēng)控能力得到提升,從而促進(jìn)自身的快速發(fā)展。
一、大數(shù)據(jù)時(shí)代下銀行面臨的機(jī)遇和挑戰(zhàn)
在機(jī)遇方面,當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展迅速,其技術(shù)體系已經(jīng)趨于完善,被運(yùn)用于各大銀行中。在大數(shù)據(jù)技術(shù)的支撐下,銀行可依據(jù)傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)控制分析技術(shù)基礎(chǔ)來(lái)實(shí)現(xiàn)升級(jí),打破原有瓶頸,從而實(shí)現(xiàn)海量吞吐以及高效處理等目標(biāo)。同時(shí),在大數(shù)據(jù)技術(shù)的支撐下,銀行還可以擴(kuò)大風(fēng)險(xiǎn)管理分析對(duì)象范圍,提升管理的精準(zhǔn)性。另外,大數(shù)據(jù)技術(shù)促使銀行的傳統(tǒng)風(fēng)控模式發(fā)生了轉(zhuǎn)變,從而促使銀行風(fēng)險(xiǎn)管控方式得到創(chuàng)新發(fā)展。比如,在大數(shù)據(jù)技術(shù)的支撐下,銀行的數(shù)據(jù)分析密度更大,分析范圍更加廣泛,這大大提升了數(shù)據(jù)的有效性。再比如,大數(shù)據(jù)技術(shù)可以支撐銀行進(jìn)行知識(shí)管理,從而搭建起風(fēng)險(xiǎn)管控模型,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)更好的風(fēng)險(xiǎn)管控。
在挑戰(zhàn)方面,在信息時(shí)代下,銀行需要收集的數(shù)據(jù)量十分巨大,其不僅需要對(duì)內(nèi)部數(shù)據(jù)進(jìn)行采集分析,還需要對(duì)市場(chǎng)、行業(yè)以及個(gè)人的信息進(jìn)行收集分析,這就大大增加了銀行數(shù)據(jù)收集分析的難度。收集難度的提升促使銀行需要對(duì)自身的數(shù)據(jù)收集成本進(jìn)行考量,這也間接提升了銀行數(shù)據(jù)收集分析的難度。另外,銀行在數(shù)據(jù)收集、處理、存儲(chǔ)以及維護(hù)的過(guò)程中需要充分考慮數(shù)據(jù)的安全性,這就要求銀行需要采取相應(yīng)的安全措施,如果沒(méi)有相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施,銀行就無(wú)法保障數(shù)據(jù)安全。
二、大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)控制的優(yōu)勢(shì)
相較于銀行傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管控技術(shù),大數(shù)據(jù)技術(shù)具有一定優(yōu)勢(shì),能夠更好地幫助銀行進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管控。大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)控制的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:
(一)能夠更好地實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)
在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制的過(guò)程中,數(shù)據(jù)發(fā)揮著非常重要的作用,尤其是用戶的數(shù)據(jù),比如用戶身份信息、資產(chǎn)負(fù)債情況、交易信息等,都是銀行業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制的關(guān)鍵數(shù)據(jù)信息。用戶行為在某種程度上與信用風(fēng)險(xiǎn)有所聯(lián)系,只需要通過(guò)對(duì)用戶的行為進(jìn)行分析就可以判斷出信用風(fēng)險(xiǎn)的情況[2]。銀行通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)已經(jīng)存在的信用風(fēng)險(xiǎn)事件進(jìn)行分析,可以判斷出用戶的基本行為情況,這對(duì)信用實(shí)踐提供了非常關(guān)鍵的作用。通過(guò)對(duì)用戶的基本信息進(jìn)行總結(jié)和分析,可以直接發(fā)現(xiàn)信用方面存在的問(wèn)題,進(jìn)而有效地避免信用風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)控制的主要優(yōu)勢(shì)在于它可以通過(guò)技術(shù)和龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè),如果數(shù)據(jù)庫(kù)提供的信息存在虛假情況,就很難判斷出是否存在真正的風(fēng)險(xiǎn),但是如果依靠大數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和分析,就可以有效地避免這一情況。通過(guò)大數(shù)據(jù)對(duì)用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可以發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律,而且這些規(guī)律會(huì)隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)化得到完善。
(二)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)化
使用大數(shù)據(jù)技術(shù),可以有效地避免傳統(tǒng)時(shí)代風(fēng)險(xiǎn)控制的缺點(diǎn)和不足,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)錄入,保證評(píng)估結(jié)果的實(shí)時(shí)輸出,有效地解決傳統(tǒng)風(fēng)控結(jié)果缺乏時(shí)效性。如果利用滯后的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,那么評(píng)估結(jié)果必然會(huì)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)帶來(lái)影響,而大數(shù)據(jù)技術(shù)就可以有效地解決風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的時(shí)效性問(wèn)題[3]。一般來(lái)說(shuō),銀行風(fēng)險(xiǎn)具有很強(qiáng)的聯(lián)動(dòng)性,用傳統(tǒng)方法很難根據(jù)其中的聯(lián)系對(duì)具體的情況進(jìn)行分析和聯(lián)系,這就體現(xiàn)出實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的重要性。引用大數(shù)據(jù)技術(shù),收集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),可以有效地提升風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別情況,改善當(dāng)前的風(fēng)險(xiǎn)控制機(jī)制。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)的采集能力、計(jì)算能力和分析能力建立實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)管理視圖,可以提升風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性、風(fēng)險(xiǎn)管理的及時(shí)性,提升銀行的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估能力。
(三)能夠豐富數(shù)據(jù)的層次感和顆粒度
在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,銀行面臨的環(huán)境越來(lái)越復(fù)雜,但是以往的風(fēng)險(xiǎn)控制模型數(shù)據(jù)不完整,無(wú)法將數(shù)據(jù)豐富、完整地呈現(xiàn)出來(lái),銀行的相關(guān)信息,比如銀行競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境、銀行競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)品情況、銀行交易信息、客戶信息等都無(wú)法多層次、全面地呈現(xiàn)出來(lái)。而在大數(shù)據(jù)技術(shù)下進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制,可以提供更加全面的數(shù)據(jù),即使是非常細(xì)微的數(shù)據(jù),也可以得到關(guān)注,有利于銀行提升管理水平。大數(shù)據(jù)通過(guò)打通不同程度顆粒感的數(shù)據(jù),有利于銀行及時(shí)掌握用戶的還款能力,將用戶的誠(chéng)信情況進(jìn)行及時(shí)展現(xiàn)。
三、大數(shù)據(jù)技術(shù)的銀行智能風(fēng)控體系構(gòu)建對(duì)策
(一)完善大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)控制內(nèi)容
首先,在數(shù)據(jù)采集方面。銀行要想有效地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制,就一定要準(zhǔn)確地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別,評(píng)估出風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),為制定風(fēng)險(xiǎn)控制策略提供數(shù)據(jù)參考。因此,銀行的數(shù)據(jù)源中除了包括銀行本身所掌握的數(shù)據(jù)以外,還可通過(guò)第三方平臺(tái)來(lái)獲取數(shù)據(jù),比如工商紅盾網(wǎng)數(shù)據(jù)、企查查數(shù)據(jù)、法律文書裁判網(wǎng)、環(huán)保局處罰數(shù)據(jù)、社交平臺(tái)數(shù)據(jù)以及其他媒體平臺(tái)等都可以成為獲取數(shù)據(jù)的來(lái)源。待數(shù)據(jù)源確定之后,銀行便可以使用先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,在大數(shù)據(jù)技術(shù)的幫助下,即使是不同來(lái)源、不同類型的數(shù)據(jù)都可以被迅速采集[4];其次,在數(shù)據(jù)分析方面。數(shù)據(jù)分析一般包括數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)挖掘兩部分。數(shù)據(jù)預(yù)處理是指根據(jù)計(jì)算機(jī)技術(shù)的基本知識(shí)來(lái)了解數(shù)據(jù)的類型和機(jī)構(gòu),以方便后續(xù)工作的開(kāi)展,另外便是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和轉(zhuǎn)化,大數(shù)據(jù)技術(shù)由于其先天性優(yōu)勢(shì),可以直接對(duì)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行甄別和處理。海量數(shù)據(jù)中不僅具有風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的信息,還有很多沒(méi)用的數(shù)據(jù),通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和甄別,可以提取出有效數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)擁有較先進(jìn)和成熟的數(shù)據(jù)分析方法,其中涉及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析、遺傳算法等分析方法,大數(shù)據(jù)技術(shù)在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程中可以直接篩選出有用信息,并且找出其中規(guī)律;最后,在數(shù)據(jù)應(yīng)用方面。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制,還可以根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果提供方大數(shù)據(jù)分析報(bào)告,將用戶的信用等級(jí)和欺詐檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行展示。通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)可以有效地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,尤其是大數(shù)據(jù)分析報(bào)告可以有效地提高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的系統(tǒng)性、可靠性和安全性。所以,銀行可以在應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的過(guò)程中提供完整的數(shù)據(jù),幫助銀行將風(fēng)險(xiǎn)控制在可以接受的范圍之內(nèi)。
(二)完善銀行的內(nèi)部審計(jì)
銀行的特點(diǎn)決定了金融數(shù)據(jù)的復(fù)雜性,在大數(shù)據(jù)背景下,傳統(tǒng)的審計(jì)方法無(wú)法適應(yīng)當(dāng)今海量的數(shù)據(jù)采集和分析工作。隨著金融創(chuàng)新的不斷升級(jí),越來(lái)越多的金融產(chǎn)品不斷出現(xiàn),銀行的海量數(shù)據(jù)資源需要不斷進(jìn)行整合管理,進(jìn)而轉(zhuǎn)變?yōu)榻y(tǒng)一規(guī)范的數(shù)據(jù)信息。因此,銀行需要利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理,并且對(duì)需要進(jìn)行審計(jì)的對(duì)象進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤,避免數(shù)據(jù)不充分情況出現(xiàn)。在處理數(shù)據(jù)的過(guò)程中要及時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行集中處理,將那些無(wú)用的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,同時(shí)可以排查出遺漏的數(shù)據(jù)。在分析階段要充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多層次和多角度的篩選,發(fā)現(xiàn)其中存在的問(wèn)題,利用技術(shù)將人為錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)降低,提升審計(jì)工作的開(kāi)展效率。具體來(lái)說(shuō):首先,在數(shù)據(jù)采集方面,銀行本身的數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)集中、信息化程度高、業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)度高等特點(diǎn),這樣就導(dǎo)致審計(jì)工作數(shù)據(jù)采集難度較大,比如需要較長(zhǎng)的數(shù)據(jù)采集時(shí)間、儲(chǔ)存難度大等問(wèn)題。但是在大數(shù)據(jù)時(shí)代,銀行可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)保障銀行的數(shù)據(jù)采集從實(shí)際活動(dòng)出發(fā),整合歷史數(shù)據(jù),有目的的進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,同時(shí)借助計(jì)算機(jī)技術(shù),對(duì)非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)一采集,將不同的信息納入到統(tǒng)一范圍內(nèi)。同時(shí),大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)還建立及時(shí)、保密的專業(yè)數(shù)據(jù)傳輸通道,保證集中審計(jì)、實(shí)時(shí)審計(jì)和遠(yuǎn)程審計(jì)工作的有效開(kāi)展;其次,在數(shù)據(jù)分析方面,當(dāng)數(shù)據(jù)采集工作完成之后,銀行內(nèi)部審計(jì)部門還需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和分析,快速發(fā)現(xiàn)不正常數(shù)據(jù),進(jìn)而對(duì)可能存在的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù),銀行可以直接通過(guò)多維分析、查詢分析、關(guān)聯(lián)分析和專題分析等技術(shù)手段建立起審計(jì)模型,找出其中存在的異常數(shù)據(jù),根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)生成分析報(bào)告。例如,大數(shù)據(jù)技術(shù)通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘?qū)?shù)據(jù)庫(kù)中的不同數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,然后再與往年的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,進(jìn)而可以評(píng)估出銀行可能存在的風(fēng)險(xiǎn),銀行就可根據(jù)這些內(nèi)容生成分析報(bào)告,為銀行規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)提供依據(jù)。
(三)建立大數(shù)據(jù)服務(wù)云平臺(tái)
為了應(yīng)對(duì)在大數(shù)據(jù)時(shí)代中銀行風(fēng)險(xiǎn)控制所面臨的挑戰(zhàn),銀行需要建立風(fēng)險(xiǎn)管理大數(shù)據(jù)服務(wù)云平臺(tái)。這樣不僅可以對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)、資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)等進(jìn)行更好的管控,同時(shí)還能夠?qū)L(fēng)險(xiǎn)管控納入到云管理之中,提升銀行風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的量化以及銀行對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用能力[5]。具體為:首先,銀行需要建立大數(shù)據(jù)云存儲(chǔ)空間,構(gòu)建基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)和指標(biāo)庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的量化。大數(shù)據(jù)云存儲(chǔ)相較于一般性存儲(chǔ)具有成本低、延展性好的優(yōu)點(diǎn),因此銀行建立大數(shù)據(jù)云存儲(chǔ)空間可以降低成本,同時(shí)還能將數(shù)據(jù)保存超過(guò)十年,使銀行的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)資源不再是數(shù)據(jù)應(yīng)用過(guò)程中的阻礙;其次,通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的抽取、分析及解決。大數(shù)據(jù)技術(shù)有著極其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力,能夠以月為單位對(duì)數(shù)據(jù)及相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行處理,并且處理過(guò)程耗時(shí)較短,處理完成的數(shù)據(jù)更加穩(wěn)定,銀行可以隨時(shí)使用這些數(shù)據(jù);最后,通過(guò)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)管控模型的優(yōu)化升級(jí)。通過(guò)大數(shù)據(jù)可以對(duì)當(dāng)前銀行中的風(fēng)險(xiǎn)模型以及相關(guān)管理進(jìn)行處理,從而將其中的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)聯(lián)通和共享,這樣不僅可以實(shí)現(xiàn)提升風(fēng)險(xiǎn)模型的開(kāi)發(fā)速度,還能夠充分保證模型本身優(yōu)化、監(jiān)控、運(yùn)行等方面的穩(wěn)定性。
(四)完善風(fēng)險(xiǎn)模型開(kāi)發(fā)技術(shù)平臺(tái)
首先,銀行可以引入最新的生物識(shí)別技術(shù),加強(qiáng)對(duì)客戶身份識(shí)別的準(zhǔn)確性。銀行可以建立客戶聲音以及人臉識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù),通過(guò)人臉識(shí)別技術(shù)或聲音識(shí)別技術(shù)來(lái)替代傳統(tǒng)的人工審核、密碼審驗(yàn)證等方式,提升自身的工作效率及客戶身份識(shí)別的準(zhǔn)確率,精簡(jiǎn)工作流程,從而提升整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)管控系統(tǒng)的智能化水平;其次,銀行可以通過(guò)各種方式加強(qiáng)對(duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用。對(duì)于銀行來(lái)說(shuō),通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠提升其本身數(shù)據(jù)收集處理能力和計(jì)算能力,提升風(fēng)險(xiǎn)管控模型對(duì)于不同風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別能力。而加強(qiáng)對(duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用則是可以結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)更加深入挖掘客戶的信息以及客戶關(guān)系,從而以此為基礎(chǔ)繪制出客戶信息關(guān)系網(wǎng)絡(luò),進(jìn)而解決在多層關(guān)系中對(duì)客戶信息挖掘以及進(jìn)行計(jì)量的問(wèn)題;再次,銀行需要對(duì)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型進(jìn)行創(chuàng)新。銀行可以在傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)模型的基礎(chǔ)上,通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)更多的數(shù)據(jù)以及信息進(jìn)行整合,形成相較于以往更強(qiáng)的信息集合,提升風(fēng)險(xiǎn)控制模型的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力[6]。同時(shí),銀行需要建立對(duì)客戶關(guān)系識(shí)別的風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制,對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分級(jí)處理,及時(shí)對(duì)處于不同層級(jí)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別,保障其方向的正確性。另外,銀行還需要對(duì)智能終端、第三方支付等方面存在的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量問(wèn)題進(jìn)行研究,提升自身對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行科學(xué)性識(shí)別。最后,在風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型創(chuàng)新的基礎(chǔ)上,銀行還需要搭建智能風(fēng)險(xiǎn)管控模型試驗(yàn)室,引進(jìn)當(dāng)前最先進(jìn)的算法及技術(shù),以此來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的智能化分析和處理,從而代替?zhèn)鹘y(tǒng)方式,促使銀行的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別更加及時(shí)和精準(zhǔn)。
(五)創(chuàng)新場(chǎng)景,有效防控
在上述基礎(chǔ)上,銀行還需要積極應(yīng)用大數(shù)據(jù)及風(fēng)險(xiǎn)管理模型,以此來(lái)響應(yīng)不同應(yīng)用場(chǎng)景的需要,解決風(fēng)險(xiǎn)管控的難點(diǎn)和痛點(diǎn)。首先,銀行可以通過(guò)建設(shè)反欺詐平臺(tái),對(duì)交易中的欺詐風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效防控。銀行需要在不斷完善自身信息采集和整合、風(fēng)險(xiǎn)管控模型開(kāi)發(fā)以及風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)等基礎(chǔ)上,通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)等建立反欺詐平臺(tái),將反欺詐范圍從原來(lái)的網(wǎng)上支付、銀行卡以及信用卡等拓展到包括個(gè)人業(yè)務(wù)或更大范圍,實(shí)現(xiàn)對(duì)欺詐風(fēng)險(xiǎn)的全程監(jiān)控和管理,做到一旦出現(xiàn)欺詐風(fēng)險(xiǎn)就可以全面布控,防控欺詐風(fēng)險(xiǎn)[7]。比如,工商銀行就以大數(shù)據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ)建立了自己的數(shù)據(jù)平臺(tái),將客戶基本信息、授權(quán)信息、賬戶信息等全部存儲(chǔ)在該平臺(tái)中,并且通過(guò)對(duì)這些信息的分析,建立了客戶交易行為檔案,實(shí)現(xiàn)了對(duì)欺詐交易的精準(zhǔn)定位;其次,銀行可以通過(guò)建立金融風(fēng)險(xiǎn)統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)平臺(tái)來(lái)對(duì)金融產(chǎn)品以及客戶出現(xiàn)的關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行監(jiān)測(cè)、預(yù)警。金融風(fēng)險(xiǎn)統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)平臺(tái)可以對(duì)客戶信息、產(chǎn)品信息進(jìn)行整合,建立起從客戶、產(chǎn)品到資金的多層次投資關(guān)系,對(duì)投資過(guò)程中的資金使用情況、資產(chǎn)情況等進(jìn)行識(shí)別,從而繪制出風(fēng)險(xiǎn)傳播視圖。然后通過(guò)相關(guān)計(jì)算方式,對(duì)客戶及產(chǎn)品中存在的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別,從而找到風(fēng)險(xiǎn)傳染的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),并對(duì)該節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理,抑制或者消除風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)各種交叉性金融業(yè)務(wù)的科學(xué)分析和即時(shí)監(jiān)測(cè)。
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作者單位:交通銀行廣東省分行