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现在很多机构都说是智能风控、大数据风控,能否通俗的解释下?

来源:网络整理 发布时间:2021-08-04 19:08 标签:大数据机器学习风险管理
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首先我们来讲讲只能风控。

智能风控——金融科技领域最主要的应用场景之一,借助大数据与人工智能技术提升风险管理能力,在银行、证券、保险、互联网金融等领域的应用愈加广泛。

近年来,金融机构都很喜欢提智能风控这一概念,但市场上对智能风控并未有准确的定义。事实上,在AI潮到来之前,也没有人将风险管理与“智能”联系起来。大数据热逐渐降温后,随着人工智能的兴起,计量金融领域又迎来新一波热点:AI in Financial Risk Management。

我很讨厌“智能”这个流行词,因为其不过是将机器学习进行了有目的的包装,而机器学习也远没有发展到一个可靠的工程原则,很多不确定性、规模化、推理性的问题都没有解决。随着大数据、AI技术运用于风险管理已经越来越不鲜见,金融机构对于智能风控系统的建设需求迫切,市场成熟度和集中度也逐渐提升。我想聚焦于其内涵、应用模式和应用架构,谈一谈什么是智能风控。

1、智能风控的定义

智能风控有很多种“别名”,我见过的像大数据风控、决策引擎、风险计量引擎、风险模型实验室...其实都可以纳入到这一概念范畴。其基本逻辑都是运用大数据平台的计算分析能力、机器学习或深度学习模型,运用于信贷风控、反欺诈、反洗钱、交易监控、保险理赔等场景。所以,本质上是以数据驱动的风险管控与运营优化。

对于金融机构而言,智能风控并没有改变底层业务逻辑,也和传统金融的风控模式、建模方法和原理没有本质区别。只是由于大数据的引入,能够获取到更多维度的外部数据,像客户行为、电商消费、运营商数据、地理位置、购物习惯等等。与传统金融数据相比(如央行征信、交易流水、资产状况、财务报表等),虽然这些数据与客户违约本质上没有必然关系,但增加了更多风险因子和变量,可以从更多层面刻画客户风险视图,可以提升风险定价、违约计算的效果。

智能风控改变了过去以合规、满足监管检查为导向的风险管理模式,强调用金融科技降低风险管理成本、提升客户体验、数据驱动风控能效,实质上代表了一种精益风险管理思维。如果说巴塞尔新资本协议的全面风险管理(资本计量、监督检查、市场纪律作为三大支柱)是传统风控的体现,那么智能风控则是互联网、大数据时代风险管理实务的变革与创新。

从前些年的大数据风控到如今的智能风控,并没有改变数据+模型+规则的处理逻辑,而是突出了机器学习模型的应用,如线性回归、Logistic回归、支持向量机、神经网络、深度学习、集成学习等。对于金融机构的风险管理人员来说,随着外部数据获取途径的增加,对于过去无法获取有效风险特征的人员或中小企业,风险数据得到了有效的补充,从而能够为更多的场景、人群设计不同的金融产品,从而起到了金融科技赋能普惠金融的作用。

2、智能风控的应用模式

智能风控在金融领域的应用模式应站在不同行业的视角来看。虽然本质上都是数据驱动的风险控制与管理决策,但由于银行、证券、保险的行业属性、业务场景差异较大,智能风控的应用模式也不同。

银行业:信贷、反欺诈、关联分析

虽然没有考证过,但我相信智能风控的称谓最初应来源于银行业在信贷风险管理、交易反欺诈、风险定价和关联关系监控中的大数据应用。像FICO、Experian(益百利)、Equifax(艾可菲)等公司早已通过各类风控模型来实现反欺诈或征信。随着技术手段的丰富,数据获取的逐渐便利,商业银行可以通过外部数据合作的方式获取、存储、加工不同维度的数据。通过大数据基础平台的强大算力电商 知识图谱,计算用户之间的相关性,例如电话号、邮箱、地址、设备号等。

以消费信贷风控为例,按照贷前、贷中、贷后作为风控的时间维度,以信用品质、偿债能力、押品价值、财务状况、还款条件作为评估维度,时间和评估形成不同的信贷风险关注要点。商业银行结合不同信贷风险的关注要点,进行相关数据的获取。

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