金融科技场景应用:智能风控

2022-09-13 由 发布 阅读(269)

随着《数据安全法》的出台,我国对于个人隐私数据的保护生态慢慢形成,一系列与数据安全有关的政策法规逐步落实,包括个人隐私数据保护在内的政策体系形成。

在高度依赖数据的金融行业,尤其是信贷的风控审核,一旦出现数据安全问题,其风险往往不可逆,故风控合规管理愈发严苛。监管层要求制定高质量的风控合规要求,加快建设以平台为载体的智能风控体系。

不久前,央行出台《金融数据安全 数据安全分级指南》,旨在从技术角度出发详细定义金融行业数据分级管理的方法和规范。紧接着,银保监会继续出台《关于进一步规范商业银行互联网贷款业务的通知》、《网络小额贷款业务管理暂行办法》等多项规定,用以约束信贷业务中对于数据应用和隐私保护的管理要求,意味着金融行业风控体系在往高级智能化阶段前进。摆在金融机构眼前的只有一条路,那就是建立更加严格的风控合规流程,满足监管要求。然而,对于小型金融机构而言,不易实现,此前大多依赖第三方金融科技公司的风控模型进行风控管理和审批,如今要自主建立,则必须要加大在风控技术上的投入,形成更具体系化的风控体系,贯穿整个业务脉络。

农业、工业、现代服务业等各行各业都有着具有行业特性的数字化金融服务需求,金融机构在服务时也需要有不同的风控模型与之对应,这要求金融机构深入行业进行分析,详尽把握风险点进而制定风控模型,并从宏观政策环境、行业发展阶段、企业经营发展情况等方面全方位制定风控模型,实现个性化与差异化。

面对各行业持续不对的发展和转型需求,金融机构需加快自身风控能力和调研能力的建设,必要时进行转型升级。首先是信息采集和风控分析,需要金融机构从研、产、供、消等环节全链路去开脱风控信息和数据。其次是风控风险能力构建,针对不同主体在行业风控的基础上进行适应性调整,再进行风险识别、风险度量和风险控制,形成独立的风险分析体系。

以小微企业贷款的风控模型为例,需沟通了解企业经营情况,获取交易票据信息、企业征信信息、企业法人征信信息、产业链上下游情况。通过智能物联网平台技术,利用映射技术实现线上数据和线下实物一一对应的,从而降低货品的仓储、监管、交易、理货、运输等成本,形成小微企业的全方位画像,为银行制定利率提供参考,实现小微企业信贷的定价与风险评估。

随着5G、物联网、区块链、人工智能、卫星互联网等新技术的融合协作,致使智能风控平台的实现成为可能。比如,畜牧业、采矿业等细分领域中,金融机构利用卫星、遥感、图像识别等高科技技术,加以对偏远地区情况的监控与风控。而在面向个人、小微企业等普惠金融用户时,风控条件愈发繁琐,如若不利用高新技术,监控成本将无法控制,智能风控可以大幅提升风控效率和监管成本。

新技术的深化与演进,大幅提升风控技术的智能化。在以普及的智能风控平台中,已有的多项风控手段如,实时、自动采集多维数据,自主优化风控指标和模型,精准形成客户画像与特征,自动识别金融业务风险和风控预警。在前沿技术的帮助下,利用5G、物联网、卫星遥感等技术,提供更丰富的数据来源,利用数据挖掘、机器学习等技术、自动观察目标并迭代数据分析模型,强化对目标业务的监控,降低人为因素的影响,为智能风控提供优化空间。