中国光大银行智能风控中心VP祝世虎：信用科技助力银行风险管理

观点陈成零壹财经 2020-09-16 阅读：7564

关键词：光大银行祝世虎 信用科技 银行风险管理 智能风控

信用科技的首要问题就是黑产问题。

9月16日，零壹财经·零壹智库联合大数据征信与智能风控服务商共同召开“2020第二届信用科技论坛”，与行业专家、银行业人士、科技企业高管等共同探讨信用科技赋能下的金融数字化转型之路。

中国智能风控中心VP祝世虎

会上，中国光大银行智能风控中心VP祝世虎在本次论坛发表了题为“信用科技助力银行风险管理”的主题演讲，他从信用科技的科技框架、黑产与反欺诈的攻守之道、风险评估（智能风控做黑）、客户挖掘（智能风控做白）展开，描述信用科技是如何助力银行风险管理。

首先，祝世虎指出信用科技的落地实施需要科技框架的承载，这个框架就是风险中台，风险中台在逻辑上分为：数据中台、技术中台和服务中台。对于智能风控的三要素，数据是生产资料，算法是生产力，科技架构就好比生产关系，三者需要形成一个良性的循环。

针对银行的数据问题，祝世虎认为目前银行不是缺少数据，而是不会使用数据，数据没有打通，数据孤岛问题较为严重，数据活力没有完全释放。并且大部分银行的数据管理部门与业务脱钩，并不知道数据的背后的价值，导致宝贵数据资源无法有效使用。

针对银行的科技问题，祝世虎还指出，银行的大部分数据，都需要通过TD和GP架构的数据仓库实现周转，导致了数据时效性是T+1甚至T+N，满足不了业务开展的敏捷性。虽然大部分银行也在做基于hadoop的准实时的传输路径，但是受限于种种原因，没有形成规模。

相比之下，互联网公司在数据互通、IT敏捷性等方面要比银行的科技系统“完胜一代”。

对于风险中台问题，就是为了以顶层设计的方式解决数据孤岛和科技敏捷的问题，进而更好的为银行业务进行服务。其中，数据中台整合了银行几十个系统的行为数据，技术中台整合了智能风控中心独立研发了几百个模型，并在2019年形成了十余项技术专利，服务中台以敏捷响应为目标为银行业务提供风控服务。三个中台相互结合，形成了一站式的智能风控的解决方案。

信用科技的首要问题就是黑产问题：祝世虎讲解了黑产和反欺诈的攻守之道，黑产主要存在恶意欠贷、多头借贷、仿冒身份、黑中介等问题，后续发展成黑产团伙。银行要做出一个成功的反欺诈平台必须“知己知彼”，所谓“知彼”就是要了解黑产，所谓“知己”就是要反欺诈策略要和银行业务发展策略相融合。银行互联网金融业务策略经历过，第一代被动获客，第二代主动选择流量，第三代存量客户挖掘，为此，银行的反欺诈也经历过三代产品，第一代“被动防守”产品是基于规则和外部评分的产品，第二代“主动防御”产品是基于数据模型，第三代“主动进攻”产品就是反欺诈云平台，平台汇集银行各个系统的反欺诈数据，拥有风险的主动探知、风险的智能识别、智能自我进化、千人千面智能风控管理、客户交互唤醒安全心智、反欺诈云建设六大模块，既强调反欺诈又不影响客户体验。

信用科技的第二个问题就是风险评估，就是践行国家普惠金融的号召，用金融科技的方法给小微企业增信，从数据上汇总了行内数据、场景数据、泛场景数据、外部数据等；从技术上，第一代打分卡模型、第二代逻辑回归模型、第三代大数据模型不断更新；从服务上，以“服务”的形式为银行业务服务。

信用科技的第三个问题就是客户挖掘，客户挖掘需要客户画像、产品画像、渠道画像等三个画像相互结合，并形成闭环反馈，进而形成这三种模型的自动化迭代。客户挖掘面临最大的问题就是前文提到数据孤岛和科技敏捷的问题，数据孤岛使得客户行为数据存储在银行的几十个独立系统中融合困难，科技敏捷性问题阻碍了客户画像的实时性，在实践中，我们花费了70%的精力来解决上述两个瓶颈，瓶颈突破后，客户画像和客户挖掘的效果出乎想象。

最后，祝世虎谈到了一点体会，就是智能风控对银行业务的改变。很多银行人认为，智能风控并不能改变银行业务的思路和流程，但是事实证明，智能风控就在改变银行的业务和思维：

一是，以前银行的业务思路是：先设计产品然后按照产品来寻找客户，智能风控的新思路是：先用大数据方法锁定头部客户和他们的金融需求，而后在按需设计产品。

二是，以前银行是“以客户为中心”，智能风控中的网络图谱的技术发展推动了“以家庭为中心”的概念，无论是从营销角度的“家庭九资”概念，还是从风控角度的“家庭风险”概念，再具体的实践中均取得了很好的效果。

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