智慧風控體系建設研究與實踐

■中國農業(yè)銀行風險管理部 石智勇

當前，金融科技不斷沖擊、市場競爭持續(xù)深化，經濟金融形式變革與新冠肺炎疫情影響交織疊加，商業(yè)銀行面臨的經營環(huán)境和風險形勢更為復雜?！霸谖C中育新機，于變局中開新局”，商業(yè)銀行應把握轉型創(chuàng)新主動權，積極建設全面覆蓋、全局防御的智慧風控體系，守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風險的底線，為提升服務實體經濟水平提供有力支撐。

一、智慧風控是適應新業(yè)態(tài)新模式的必然選擇

隨著金融科技時代到來，傳統(tǒng)風控體系在應對新業(yè)態(tài)新模式時問題凸顯：風險數(shù)據(jù)有限，難以全面覆蓋和描述目標對象的風險特征；風險模型簡單，易造成關鍵風險信號失真，且缺乏自適應和自學習能力；風險管控缺乏前瞻性且過度依賴人工，難以滿足線上產品的需求。以突破傳統(tǒng)風控瓶頸為目標，智慧風控綜合運用金融科技新技術，在積極適應新業(yè)態(tài)新模式的過程中實現(xiàn)了諸多創(chuàng)新和突破。

一是提升風險數(shù)據(jù)質效。整合內外部數(shù)據(jù)、構建風險全景視圖，依托數(shù)據(jù)中心、智能計算的強大算力，深度挖掘海量數(shù)據(jù)中暗藏的風險信息，穿透式識別客戶真實性和資產結構，有效解決了大數(shù)據(jù)中信息隱藏層次深的問題。

二是增強風控模型效能。新技術提升了風控模型精度和效率：挖掘算法抽取海量數(shù)據(jù)中的風險特征，通過機器學習、神經網絡構建高維非線性風險模型，并通過人工智能強化模型的自適應、自學習能力；進一步拓展模型應用的深度和廣度，將其嵌入業(yè)務流程和應用場景中，實現(xiàn)了各環(huán)節(jié)全覆蓋、各渠道全接入、各場景全監(jiān)控。

三是優(yōu)化風控管理流程。智慧風控不再是獨立的體系，而是業(yè)務流程中不可分割的一部分，可以根據(jù)不同應用場景制定風控策略、構建風控模型，嵌入業(yè)務流程中成為貫穿其整個生命周期的風控手段。風控流程全面重塑，與金融產品及服務模式創(chuàng)新深度融合、協(xié)同發(fā)展。

四是助力商業(yè)銀行更好地服務客戶和實體經濟。智慧風控提升了商業(yè)銀行主動獲客的能力，銀行可以根據(jù)客戶畫像為客戶提供合適的產品和服務，提升客戶體驗；風控流程與業(yè)務流程有效融合，助力了產品的快速迭代，加快了產品的創(chuàng)新速度。商業(yè)銀行風險經營能力增強，資本配置更為合理、資金運用更為高效，進而更好地踐行服務實體經濟的使命。

智慧風控起步于互聯(lián)網金融新業(yè)態(tài)，伴隨著金融產品和服務模式的創(chuàng)新持續(xù)發(fā)展。以大數(shù)據(jù)為基礎，以金融科技技術為支撐，強化風險管控能力，重塑風險管控流程，降低業(yè)務成本，提高業(yè)務效率，是適應新客群、新模式、新業(yè)態(tài)的產物，是商業(yè)銀行提高自身核心競爭力的必然選擇。

二、智慧風控體系建設的關鍵點

商業(yè)銀行建設智慧風控體系，應依托金融科技新技術，以“數(shù)據(jù)”和“模型”為驅動，重塑制度流程與管理機制，加強人才隊伍建設，打造全方位、立體化的智慧風控體系，以實現(xiàn)風險管控能力的全面升級。

風險數(shù)據(jù)方面，要夯實智慧風控體系的數(shù)據(jù)基礎，提高數(shù)據(jù)價值，合理使用數(shù)據(jù)，避免數(shù)據(jù)濫用。一是建立企業(yè)級風險數(shù)據(jù)標準。從企業(yè)級視角統(tǒng)籌整合內外部數(shù)據(jù)，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準和規(guī)范，建立企業(yè)級數(shù)據(jù)的貫通與共享機制，規(guī)范風險數(shù)據(jù)的全生命周期管理，深入挖掘風險數(shù)據(jù)的價值。二是打造支撐智慧風控的數(shù)據(jù)中臺。將共性的、基礎的風險數(shù)據(jù)元素提煉、封裝為服務和組件，實現(xiàn)風險數(shù)據(jù)產品的標準化、組件化，變“數(shù)據(jù)”為“資產”，持續(xù)沉淀風險數(shù)據(jù)資產，為智慧風控提供靈活高效的數(shù)據(jù)支撐。

風控模型方面，模型是智慧風控的核心，要以風控模型為抓手，提升智慧風控體系核心能力。一是加強風控模型的迭代能力。強化模型的數(shù)據(jù)基礎和技術支持，持續(xù)監(jiān)控評估模型的運行情況，依托金融科技技術加強模型的自學習和自適應能力，根據(jù)內外部環(huán)境和數(shù)據(jù)變化自動迭代。二是提升風控模型的驗證能力。建立健全風控模型驗證的數(shù)據(jù)、方法、管理機制和流程，持續(xù)驗證模型的缺陷和不足，及時優(yōu)化改進模型效能。三是強化對模型風險的管理能力。將模型風險納入全面風險管理體系，明確模型風險管理的組織架構、職責分工及責任機制。按照風險管理的邏輯，持續(xù)對模型風險進行識別、監(jiān)測、評估、控制和緩釋。

制度流程方面，要適配智慧風控體系的要求，優(yōu)化再造風控制度和流程。一是風控制度再造。優(yōu)化完善適應智慧風控的數(shù)據(jù)模型管理機制，對風險管理“三道防線”部門的相關制度進行適應性改造，適應業(yè)務線上化、自動化和智能化發(fā)展的要求。二是風控流程再造。根據(jù)業(yè)務線上化運作的特點，將風險管理政策、風控策略和措施等通過智慧風控工具、系統(tǒng)嵌入到業(yè)務流程和應用場景中，實現(xiàn)風險識別、評估、監(jiān)測報告和計量的全面再造。

管理機制方面，一是要建立良好的風險偏好傳導機制?；陲L險偏好，結合風險狀況和外部環(huán)境，明確風險管理措施，按部門、按條線、按產品分解落實，確保風險管理政策、風控策略與風險管理能力相匹配，并建立監(jiān)測、報告和糾偏機制。二是建立技術創(chuàng)新管理機制。對成熟應用的新技術要建立技術規(guī)范，有序引入，有效管理；對創(chuàng)新應用的新技術，應對創(chuàng)新業(yè)務的市場范圍等設定限制條件，確定風險限額，以保障創(chuàng)新失敗后風險可控。

人才隊伍方面，智慧風控體系的建設高度依賴業(yè)務和技術的有效結合，亟需“業(yè)務+數(shù)據(jù)+模型”復合型人才。應建立人才的交流和引進機制，培養(yǎng)懂業(yè)務、能建模、精通大數(shù)據(jù)挖掘分析的人才隊伍，打破部門壁壘、建立協(xié)作機制，推進技術人員與業(yè)務人員的跨界聯(lián)動，打造靈活、敏捷的智慧風控團隊。

三、智慧風控體系建設實踐

面對日益復雜嚴峻的風險形勢，為主動管理風險、強化風險管控效能，農業(yè)銀行圍繞全行數(shù)字化轉型發(fā)展戰(zhàn)略，從企業(yè)級視角理順風控流程，以風險數(shù)據(jù)為基礎，以風控模型為核心，以風險治理體系為頂層設計，規(guī)劃并逐步建設智慧風控體系（圖1）。

圖1 智慧風控體系架構

（一）風險數(shù)據(jù)平臺

農業(yè)銀行風險數(shù)據(jù)平臺主要依托大數(shù)據(jù)平臺，建設風險數(shù)據(jù)集市和數(shù)據(jù)中臺，為風險管理提供海量的數(shù)據(jù)資源和高效的數(shù)據(jù)服務。一是大數(shù)據(jù)平臺。大數(shù)據(jù)平臺支持行內所有源系統(tǒng)數(shù)據(jù)、行外所有接入數(shù)據(jù)的統(tǒng)一入庫，按統(tǒng)一標準清洗、抽取、轉換、建模，建立統(tǒng)一的元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)質量管理機制，為全行各業(yè)務領域提供全面、標準化的數(shù)據(jù)。二是風險數(shù)據(jù)集市。風險數(shù)據(jù)集市整合了風險領域的內外部數(shù)據(jù)，明確了數(shù)據(jù)規(guī)范和統(tǒng)計口徑，多維匯總風險數(shù)據(jù)、風險信號及處置結果，存儲公共信息和各風險主題數(shù)據(jù)，以快速響應各類個性化風控數(shù)據(jù)需求。三是數(shù)據(jù)中臺。數(shù)據(jù)中臺構建了風險指標庫、客戶標簽庫、風險特征庫，建立了統(tǒng)一的風險視圖，支持對客戶信息、經營情況和客戶關聯(lián)的邏輯分析和關系圖譜分析，并將其整合封裝為輕量級、可復用的數(shù)據(jù)組件，供風控模型、風險計量、管理決策等場景調用。

（二）風控模型中臺

農業(yè)銀行打造以風控策略中心、模型管控中心、風險計量中心“三大中心”為核心的風控模型中臺，持續(xù)構建跨領域、全流程、全覆蓋的風控模型生態(tài)圈。

1. 風控策略中心。風控策略中心（圖2）建立統(tǒng)一客戶風險評分體系、風險決策大腦、全面風險識別預警、風險水平評價四大功能，以風控模型為抓手，提升了跨領域、跨條線的全面風險管理能力。一是統(tǒng)一客戶風險評分體系。通過整合客戶信息、授信、評級、表內信貸、表外業(yè)務等行內風險信息及政務數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)等行外風險信息，形成集團統(tǒng)一的全維度、標簽化、組件化客戶風險評分體系，可支撐營銷、準入、授信、貸后等各類風控管理活動。二是風險決策大腦模塊。建立集團統(tǒng)一的風險指標庫和監(jiān)控報告機制，對全行各領域風險系統(tǒng)產生的風險信息進行全景掃描，可前瞻性判斷風險影響范圍和危害，并及時調整更新風險模型及風控策略。三是全面風險識別預警模塊?？芍С诛L險規(guī)則和風險線索的快速編制和動態(tài)更新，能基于最新規(guī)則和線索探查實時和歷史風險數(shù)據(jù)中的預警信號；可運用大數(shù)據(jù)技術進行多維分析，跟蹤潛在的風險特征和風險點，快速識別并持續(xù)監(jiān)控各類風險。四是風險水平評價模塊。通過設置定量和定性相結合的考評指標，可綜合衡量各分行全面風險狀況和總體風險水平；總行依據(jù)分行風險評價監(jiān)測和報告結果，能有效分析分行的風險趨勢，開展針對性指導，從而形成總分聯(lián)動的風險管控體系。

圖2 風控策略中心架構

2. 模型管控中心。模型管控中心（圖3）建立了模型全生命周期、模型資產、模型風險、模型報告與可視化四大功能，實現(xiàn)了對全行風險模型統(tǒng)一監(jiān)測、評價和報告，及高效、敏捷的全生命周期管理。一是模型全生命周期管理。實現(xiàn)模型開發(fā)、模型審批投產、模型驗證、模型監(jiān)控、模型變更和退出等全生命周期管理。二是模型資產管理。通過集中管理全行模型資產，建設風險模型清單庫，可存儲并能持續(xù)更新模型資產基本信息、歷史迭代版本、運行效果等信息。三是模型風險管理。通過搭建包括模型風險水平指標、管理能力指標、風險評估結果以及風險控制管理在內的模型風險管控體系，對各類風險模型的運行效果及有效性、適用性、合理性等進行評價和管理。四是模型報告與可視化管理。作為模型管控中心報告功能的統(tǒng)一扎口，記錄模型的歷史演變情況，形成貫穿全生命周期的模型統(tǒng)一視圖，自動化生成模型風險報告、模型驗證報告、模型評審報告等管理文檔。

圖3 模型管控中心架構

3. 風險計量中心。風險計量中心（圖4）基于計量組件工廠，實現(xiàn)三大風險事后計量和事前、事中風險計量功能。打破“豎井式”現(xiàn)狀，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)共享與功能復用，提高了風險計量質效。一是計量組件工廠。通過整合風險計量流程，提煉包括基本信息、參數(shù)信息、違約概率、違約損失率、VaR等基礎組件和公共組件，統(tǒng)一風險計量入口，可快速滿足個性化的計量要求。二是三大風險事后計量。以全面落實巴III新標準為導向，持續(xù)推進信用風險內部評級法、市場風險內部模型法、操作風險新標準法的實施工作。三是事前、事中風險計量。構建事前事中計量模型、規(guī)則或指標，以判別客戶、區(qū)域、行業(yè)、產品潛在的風險，可前瞻性采取管控措施，促使風險管理工作前移。

圖4 風險計量中心架構

（三）風險治理體系

農業(yè)銀行持續(xù)建設優(yōu)化服務于新業(yè)態(tài)的風險治理體系。一是再造風控制度和流程體系。為適應新業(yè)務發(fā)展，在對傳統(tǒng)業(yè)務領域管理流程升級再造的同時，制定適應線上業(yè)務發(fā)展的制度體系。明確了對產品創(chuàng)新管理的要求，制定了配套管理辦法。建立風險偏好傳導機制，將風險偏好逐步分解傳導到各部門、各條線及業(yè)務流程環(huán)節(jié)中。二是優(yōu)化風險數(shù)據(jù)和風控模型管理機制。建立數(shù)據(jù)治理架構，制定數(shù)據(jù)治理基本制度、數(shù)據(jù)標準、指標規(guī)范，構建企業(yè)級數(shù)據(jù)資產地圖。實現(xiàn)了風控模型統(tǒng)一管理，建立持續(xù)監(jiān)測、反饋評價和主動退出管理機制，設立了模型管理專委會，按“三道防線”原則明確業(yè)務部門、風險合規(guī)部門、審計部門的模型風險管理職責。三是加強復合型人才隊伍建設。加快風控領域業(yè)技融合，加強業(yè)務與技術人員交流合作，開展智慧風控專題培訓。業(yè)務部門持續(xù)增加技術人才比例，建立輪崗機制，成立模型風險、IT風險和數(shù)據(jù)分析挖掘專職團隊，著力打造智慧風控復合型人才隊伍。

四、智慧風控體系建設展望

2021年是我國“十四五”規(guī)劃開局破題之年，在全面推進鄉(xiāng)村振興、加快推動綠色發(fā)展的戰(zhàn)略部署下，客戶下沉速度將持續(xù)加快、業(yè)務創(chuàng)新需求將更為旺盛。面對新形勢、新挑戰(zhàn)，智慧風控體系建設如何謀篇布局，實現(xiàn)更大突破，是當前面臨的關鍵問題。從新的發(fā)展趨勢來看，商業(yè)銀行未來的智慧風控體系建設應充分發(fā)揮平臺和工具的協(xié)作效能，持續(xù)推動將智慧風控工具、模型、系統(tǒng)與前臺部門、業(yè)務條線、流程環(huán)節(jié)等進行深度融合，最終實現(xiàn)開放、共享、協(xié)作、融合的智慧風控新格局。

（一）構建多平臺多工具協(xié)作的智慧風控生態(tài)

從企業(yè)級視角整體規(guī)劃和統(tǒng)籌設計智慧風控生態(tài)，梳理各領域個性化、差異化的風控要求，識別提煉跨領域的風控組件，建設標準化平臺、發(fā)揮多平臺協(xié)作效能。一是持續(xù)加強風控平臺建設。堅持平臺化建設思路，將風險管控能力沉降為標準化平臺，以支持風控策略敏捷迭代為導向，建立穩(wěn)定強大、彈性擴展的風控平臺，提供豐富的風控技能“工具箱”，滿足各類風控場景服務需求。二是充分發(fā)揮風控平臺的協(xié)作效能。圍繞風險管控目標，多平臺、多工具交互協(xié)作、形成合力，發(fā)揮出“1+1>2”的效能。建立跨平臺風險數(shù)據(jù)和風控模型的優(yōu)勢互補和交叉驗證機制；加強金融科技技術工具的融合，催生發(fā)展新動能。

（二）強化智慧風控與“一道防線”的深度融合

智慧風控體系建設應從“一道防線”的業(yè)務需求和應用場景出發(fā)，充分運用智慧風控工具加強風控的主動性和前瞻性，既要“護城”，又要“攻城”。一是將智慧風控工具廣泛部署到業(yè)務流程環(huán)節(jié)中。從業(yè)務需求和產品特征出發(fā)，豐富智慧風控工具在商業(yè)銀行各領域的應用場景，強化全業(yè)務、全渠道的覆蓋度。探索將氣候風險管理納入智慧風控體系并融入業(yè)務流程的機制。二是實現(xiàn)風控角色從“管控”到“引領”的轉變。將智慧風控工具深度應用于管控準入策略、引導業(yè)務流程方面，前置風險管控措施，牽引業(yè)務發(fā)展方向，積極做好“業(yè)務未動，風控先行”。

（三）打造開放共享的智慧風控體系

持續(xù)提升智慧風控體系的核心競爭力，實現(xiàn)數(shù)據(jù)與技術的共享、平臺與工具的復用，同時加強產業(yè)聯(lián)動、資源整合，構建開放、合作、共贏的智慧風控體系。一是建設智慧風控服務開放平臺。結合自身業(yè)務特點和發(fā)展路線，實現(xiàn)風控策略和方法的整合解構和模塊封裝，打造高效復用的平臺和工具，建立資源和服務開放共享機制，提升智慧風控服務對外的輸出能力。二是構建共建、共享、共贏的開放化智慧風控體系。運用聯(lián)邦學習、隱私計算等技術，結合外部數(shù)據(jù)，在自主創(chuàng)新的基礎上，加強同業(yè)和第三方合作，借助優(yōu)質資源強化風險管控能力，實現(xiàn)互相賦能、共建共贏的智慧風控新格局。

道阻且長，行則將至。商業(yè)銀行在建設智慧風控體系的過程中，應擁抱時代變化、緊跟科技潮流，全面提升風險的智能管控能力、前瞻防范能力和主動化解能力，堅決守住不發(fā)生系統(tǒng)性風險的底線，筑牢可持續(xù)發(fā)展的安全屏障，為商業(yè)銀行服務實體經濟高質量發(fā)展保駕護航。

智慧風控 攝影：中國農業(yè)銀行河南省鶴壁市分行 杭 斌