排列科技：數字經濟時代，銀行信貸風控的轉型之機

2017年，國家正式提出數字經濟的發(fā)展理念，數字經濟已然從行業(yè)發(fā)展的維度上升到了國家戰(zhàn)略的層面。排列科技認為，隨著數字經濟的深入發(fā)展，銀行內部幾乎所有業(yè)務和職能，都開始循序漸進地引入大數據、人工智能等金融科技，進行數智化改造。其中，信貸風險領域的數智化轉型，尤其是業(yè)內關注的焦點。

過去十年，隨著金融服務線上化，銀行面對的風險環(huán)境已發(fā)生巨大變化，風控成本、難度也不斷激增。正因為如此，風險職能部門進行數智化改造的動力更足。事實上許多案例也證明，通過提高效率、改善風險決策質量，風險領域的數智化轉型能夠為銀行創(chuàng)造真正的商業(yè)價值。

數智化風控涵蓋能提高風險管理效率、效能的諸多數智化因素，包含了流程自動化、決策自動化、模型智能化監(jiān)控和迭代等。圍繞數據、流程、計算等維度，以機器學習和人工智能等高級分析工具，增強數據質量、改善風險管理流程，從而使銀行風控系統與數字化時代的風險環(huán)境相適應。

以排列科技的「全流程信貸風控」系統為例。

與只注重貸中審核部分的傳統風控相比，排列科技針對信貸業(yè)務的貸前、貸中、貸后三個環(huán)節(jié)，針對性地提出數智化解決方案——全流程信貸風控系統。該系統包含了“流量+系統+風控+聯合運營”幾個部分，涉及配套APP軟件、信貸審核系統、可配置規(guī)則引擎、風控模型引擎、埋點監(jiān)控系統等部件，將風控管理分解成貸前、貸中、貸后幾個環(huán)節(jié)。

首先，是風控前置到貸前申請階段。采用大數據畫像技術，收集客戶全域信息數據，通過智能算法來做數據分析，對自有流量、第三方流量的客戶進行識別，完成貸前第一步信用評估，提前發(fā)現風險、規(guī)避風險，使銀行在精準地觸達客戶的同時，也能有效地降低風險成本。

其次，是貸中智能化信貸審核階段。通過信息核驗、規(guī)則匹配等，對申請人提供信息和數據庫信息的交互驗證，進行客戶信用風險水平的評估，做出放款與否、放款金額以及利率多少的決策;并且信審程序、黑名單管理、放款系統等功能模塊為復雜的貸中信息審核提供自動化操作，內置各種行為模型為貸中風險提供及時預警。

最后，是貸后行為檢測與資產管理階段。通過設置還款系統、催收系統等程序為貸后的智能化管理提供規(guī)范的操作，結合還款行為模型、催收模型為貸后提供最安全的決策。一是行為檢測，包括建立行為模型、信息補全、逾期預警等，盡可能做到百密而無一疏;二是持續(xù)的貸后管理，通過智能化的手段進行催收分級、權限分配、外催支持等。

三者環(huán)環(huán)相扣，共成系統，體系化、全流程化地解決信貸業(yè)務中的賬戶安全風險、交易欺詐風險、信用風險等風險問題。因為在各個環(huán)節(jié)內嵌入依據大數據、人工智能技術設置的模塊，各業(yè)務模塊靈活可配置，使業(yè)務流程得到全面優(yōu)化升級、風險管理全面覆蓋。

據全球著名的咨詢公司麥肯錫調查，數智化風控舉措可以切實提高銀行風險管理的效率、效能，使風險活動運營成本降低20-30%，準確性得到大大提升。數智化風控的效果，可以說立竿見影。正是基于此，越來越多的銀行將數智化風控納入到戰(zhàn)略體系之內。

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