人工智能在銀行信貸風(fēng)險管理中的應(yīng)用實踐

朱云濤

（上海浦東發(fā)展銀行股份有限公司總行，上海 200052）

在人工智能發(fā)展和應(yīng)用的大背景下，商業(yè)銀行都開始積極利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)業(yè)務(wù)的拓展，特別是人工智能應(yīng)用于信用貸款業(yè)務(wù)中，其所具有的數(shù)據(jù)、算法和算力優(yōu)勢，使得銀行信貸業(yè)務(wù)出現(xiàn)了巨大的改變。一方面，信貸市場環(huán)境日趨激烈，客戶對于信用貸款產(chǎn)品和服務(wù)的要求不斷提高，人工智能與信貸業(yè)務(wù)的融合成為銀行必然的發(fā)展趨勢，另一方面，人工智能可以幫助銀行收集內(nèi)外部數(shù)據(jù)，固化專家經(jīng)驗，建立風(fēng)險預(yù)警模型、規(guī)范審批流程等，有利于銀行風(fēng)險管理水平的提高。所以，針對人工智能在銀行信貸風(fēng)險管理中的應(yīng)用進行研究，具有積極的意義。

一、人工智能在商業(yè)銀行中的應(yīng)用現(xiàn)狀分析

信貸是銀行十分普遍的一項金融服務(wù)，也是主要的價值提升路徑。傳統(tǒng)人工模式下，信用貸款審批資料收集時間較長，第三方資料較難獲取，信貸員資質(zhì)不一，加之授信決策流程復(fù)雜，增加了中小企業(yè)的融資難度。人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠有效提高銀行的風(fēng)險管控能力，對各類特征數(shù)據(jù)開展定量風(fēng)險分析，獲取具有連續(xù)性特征的風(fēng)險定價，提高更好的金融服務(wù)和產(chǎn)品。杭州銀行的“云抵貸”推出了智能化抵押房屋貸款，縮短了貸款審批和放款時間。螞蟻花唄、京東白條等互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)也積極推出信貸業(yè)務(wù)，通過人工智能算法對客戶進行信用等級評定，利用客戶的消費歷史數(shù)據(jù)對信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險進行評估，使得不良率有效降低[1]。當(dāng)前，人工智能在銀行信貸中的主要應(yīng)用領(lǐng)域是貸款預(yù)測和信用等級評定中，而使用較多的算法主要是支持向量機、決策樹以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

二、人工智能應(yīng)用與信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險

（一）信息安全風(fēng)險

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)攻擊技術(shù)也在不斷升級。銀行在建立智能信貸系統(tǒng)以后，不法分子可能會利用智能系統(tǒng)漏洞使得信貸服務(wù)中斷。不法分子還會利用人工智能技術(shù)建立虛假賬戶或者偽造信貸信息騙取貸款，或者發(fā)送虛假指令盜取客戶資金。在智能信貸業(yè)務(wù)中，人工智能使用的數(shù)據(jù)通常需要內(nèi)外聯(lián)合構(gòu)建，并在銀行內(nèi)部完成儲存，體現(xiàn)出了系統(tǒng)化和多元化的特點，給不法分子實施網(wǎng)絡(luò)攻擊提供了便利。

（二）職業(yè)道德風(fēng)險

職業(yè)道德風(fēng)險指的是內(nèi)部工作人員利用自己的權(quán)力提高自身效用或者損害他人利益。人工智能應(yīng)用于銀行信貸服務(wù)，有效減少了工作人員的數(shù)量，使信貸權(quán)力控制在少數(shù)人手中。而人工智能無法對非法尋租行為進行預(yù)防和監(jiān)測，信貸人員需要面對利益誘惑，可能利用自己的權(quán)限為客戶降低貸款門檻，使得銀行不良貸款增加。相較于傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)模式，智能信貸模式下的道德風(fēng)險出現(xiàn)概率更好，隱蔽性更強、破壞性更大。

（三）法律監(jiān)管風(fēng)險

當(dāng)前我們國家對銀行進行監(jiān)管使用的主要法律是《商業(yè)銀行法》，是以傳統(tǒng)模式下銀行業(yè)務(wù)流程為基礎(chǔ)制定和頒發(fā)的，但是我們國家對互聯(lián)網(wǎng)金融的監(jiān)督和管理還停留在規(guī)章制度層面，未能上升至法律層面，使得銀行信貸業(yè)務(wù)中應(yīng)用的人工智能技術(shù)超出了法律規(guī)定的邊界，存在著許多的不足或者漏洞，給一些不法分子留下了空間。一些不法分子會利用的漏洞，逃避法律監(jiān)管，從而引發(fā)監(jiān)管風(fēng)險問題。假如這些漏洞無法被及時發(fā)現(xiàn)和處理，就會給銀行造成滯后性損失。法律體系的不完善會使得監(jiān)督管理部門對智能信貸的執(zhí)法和監(jiān)管效率下降，影響信貸服務(wù)的質(zhì)量和效率。

（四）信息時效性風(fēng)險

智能信貸牽扯到計算機和金融等多個領(lǐng)域，所以許多潛在的專業(yè)性問題存在突發(fā)性和綜合性。時效性風(fēng)險指的是銀行智能信貸業(yè)務(wù)中各種潛在風(fēng)險問題的發(fā)現(xiàn)和處理存在一定的滯后性，時間越長，那么風(fēng)險敞口也會越大[2]。解決這一類型風(fēng)險的主要措施是及時發(fā)現(xiàn)和處理潛在風(fēng)險問題，因此需要培養(yǎng)智能信貸所需的復(fù)合型人才，確保復(fù)合型人才能夠高速動態(tài)構(gòu)建風(fēng)險模型，創(chuàng)建高精度數(shù)字場景，并設(shè)計模型與現(xiàn)實應(yīng)用的有效銜接。有關(guān)資料顯示，我們國家當(dāng)前金融科技人才數(shù)量嚴重不足，銀行需要面對因為人才的短缺引起的時滯性風(fēng)險問題。

（五）數(shù)據(jù)壟斷風(fēng)險

為了提高銀行信貸業(yè)務(wù)中人工智能的正確率，銀行要通過信貸數(shù)據(jù)對人工智能開展機器學(xué)習(xí)，而這些都需要全面完整的數(shù)據(jù)信息作為基礎(chǔ)。信貸數(shù)據(jù)具有較強的因素性和分散性，所以銀行無法通過大數(shù)據(jù)服務(wù)公司獲取，只能將具體風(fēng)險案例中的數(shù)據(jù)反饋給人工智能進行機器學(xué)習(xí)，但是一家銀行能夠使用的案例相對有限，用來進行機器學(xué)習(xí)的樣本較為稀缺，使得人工智能在學(xué)習(xí)樣本時存在擬合問題。加上機器學(xué)習(xí)使用的設(shè)備以及數(shù)據(jù)收集使用的傳感器耗能和成本較高，這些都會使得人工智能的應(yīng)用存在數(shù)據(jù)壁壘問題。

（六）模型有效性和智能化不足的風(fēng)險

智能模型的發(fā)展仍在起步階段，智能化風(fēng)險模型的應(yīng)用更多偏向于特定專業(yè)領(lǐng)域，通用性和多場景適用性不強，且模型有效性會隨時間衰變，自我迭代更新能力不足。關(guān)鍵風(fēng)控模型仍采取較為簡化的專家經(jīng)驗法，擬人化智能不足，已較難適應(yīng)科技驅(qū)動下的各類新型場景風(fēng)控要求。

三、人工智能在信貸風(fēng)險防控中的應(yīng)用

（一）采集與整合內(nèi)外數(shù)據(jù)

銀行所掌握的內(nèi)外部數(shù)據(jù)是人工智能應(yīng)用于信貸風(fēng)險管理的基礎(chǔ)。針對銀行業(yè)務(wù)人員、數(shù)據(jù)分析人員和模型開發(fā)人員進行調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，銀行在建立信用貸款風(fēng)險智能管控體系時，需要客戶、市場環(huán)境、行業(yè)趨勢、經(jīng)營管理、財務(wù)管理、融資管理等方面的數(shù)據(jù)。

具體來說，一是內(nèi)部風(fēng)險數(shù)據(jù)。內(nèi)部數(shù)據(jù)是銀行生存和發(fā)展的重要資產(chǎn)，具有很高的應(yīng)用價值，能夠為人工智能在風(fēng)險管理中的應(yīng)用提供支撐。銀行的內(nèi)部風(fēng)險數(shù)據(jù)主要包括企業(yè)信用資質(zhì)信息、集團關(guān)聯(lián)、人行征信資料、擔(dān)保關(guān)系、客戶賬戶信息、經(jīng)營財務(wù)報表、內(nèi)部等級評定信息、資產(chǎn)質(zhì)量類別劃分、上下游企業(yè)管理、貸款償還表現(xiàn)等。

二是外部風(fēng)險數(shù)據(jù)。作為銀行內(nèi)部風(fēng)險數(shù)據(jù)的輔助資料，外部風(fēng)險數(shù)據(jù)具有較強的覆蓋度和時效性，能夠幫助風(fēng)險管理人員對風(fēng)險進行識別、監(jiān)控、預(yù)警和處理。銀行的外部風(fēng)險數(shù)據(jù)包括工商注冊信息、司法信息、行政處罰信息、輿情信息、知識產(chǎn)權(quán)資料、環(huán)境保護信息、供應(yīng)鏈信息、行業(yè)環(huán)境信息、外部評級信息等[3]。

一些銀行已經(jīng)有效地與地方政府?dāng)?shù)據(jù)系統(tǒng)完成了對接，可以獲得社保信息、電力使用資料、稅務(wù)信息等，這些也可以應(yīng)用于風(fēng)險管理當(dāng)中。銀行內(nèi)外部數(shù)據(jù)都是底層風(fēng)險數(shù)據(jù)，無法被模型開發(fā)人員直接利用，一方面，要對風(fēng)險數(shù)據(jù)的真實性和完整性進行評估，對數(shù)據(jù)與實際業(yè)務(wù)之間的關(guān)聯(lián)性進行分析，從而完成數(shù)據(jù)的類別劃分和科學(xué)篩選。另一方面，要對數(shù)據(jù)進行整合、轉(zhuǎn)換和加工，建立風(fēng)險數(shù)據(jù)庫，為信息查詢和模型構(gòu)建奠定基礎(chǔ)。

（二）構(gòu)建風(fēng)險預(yù)警模型

第一步，對客戶進行分層分類。因為客戶的行業(yè)特征不同，使用相同指標的情況也會出現(xiàn)差異。銀行要結(jié)合企業(yè)規(guī)模、財務(wù)報表等因素對客戶進行類別劃分，建立起人工智能風(fēng)險預(yù)警模型，提高模型應(yīng)用的匹配度。第二步，劃分客戶范圍，界定風(fēng)險客戶。模型構(gòu)建使用的客戶范圍通常是銀行近些年的信貸客戶，風(fēng)險客戶指的是符合任何一項標準的客戶，包括本金逾期超過五天，利息逾期超過十天，貸款五級劃入后五類，內(nèi)部評級為違約級別。第三步，建立變量并進行預(yù)警信號的篩選。有關(guān)人員要對風(fēng)險數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行加工，建立變量體系，依據(jù)區(qū)分水平、缺失率和穩(wěn)定性等不同指標，篩選出合適的模型變量。第四步，通過PYTHON進行模型的開發(fā)，對風(fēng)險預(yù)警模型的變量多少、隱藏層個數(shù)、迭代方法和次數(shù)等進行調(diào)試，做好模型訓(xùn)練，并且在數(shù)據(jù)集中對模型效果進行測驗，確定最終模型。

（三）規(guī)范信貸審批流程

傳統(tǒng)模式下銀行信貸審批通常需要一周，只有完成審批才能進入信用貸款的后續(xù)環(huán)節(jié)，因此信貸審批的時間對于信用貸款辦理的整體效率具有直接影響。將人工智能應(yīng)用于信貸審批環(huán)節(jié)以后，這一過程被縮短到了十秒左右，而且速度會不斷加快。人工智能可以利用人臉識別和設(shè)備指紋記錄對用戶的真實性進行判斷，并且與活體檢測互相配合，利用相似度數(shù)值賦予不同的風(fēng)險指標。

第一，人工智能技術(shù)能夠與稅務(wù)系統(tǒng)、土地資源管理系統(tǒng)、銀聯(lián)系統(tǒng)等建立連接，通過聯(lián)網(wǎng)查詢判斷客戶提交資料的真實性，還可以在審批過程中對客戶個性、風(fēng)險偏好等非財務(wù)資料進行考察。通過大數(shù)據(jù)引擎能夠調(diào)取各種平臺的數(shù)據(jù)，包括移動通信、公共出行、網(wǎng)絡(luò)社交等，從而給出可靠的評估建議[4]。

第二，人工智能技術(shù)可以對客戶經(jīng)理的行為進行實時監(jiān)督和自動定位，對信貸審批過程進行監(jiān)控，并留下圖片影像資料，有效防范不作為問題。而且利用人工智能還可以設(shè)置行業(yè)調(diào)查模板，自動生成調(diào)查報告、損益表等。

第三，利用人工智能技術(shù)可以構(gòu)建貸款審批模型，利用打分卡的方法完成自動審批。將智能審批與人工審核有效結(jié)合，可以開展分級式差異化管理，有效解決貸后管理缺失問題。

第四，利用人工智能技術(shù)取代傳統(tǒng)作業(yè)模式，加強對公授信業(yè)務(wù)的管理，建立人工智能與專家審批的互補機制，可以有效保證審批結(jié)論的嚴肅性，為信貸資產(chǎn)的質(zhì)量提供保障。

（四）建立動態(tài)的風(fēng)險監(jiān)控機制

風(fēng)險監(jiān)控系統(tǒng)指標體系的科學(xué)合理對于銀行是否可以發(fā)現(xiàn)信貸業(yè)務(wù)中的風(fēng)險具有直接的影響，是銀行提前制定防范措施的基礎(chǔ)。針對信用貸款風(fēng)險來說，人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以為風(fēng)險監(jiān)控機制的建立提供支撐。人工智能風(fēng)險監(jiān)控機制的指標主要包括工商準入信息、行業(yè)準入標準等貸款對象的合法性指標，營業(yè)利潤、經(jīng)營支出等經(jīng)營狀況指標，司法訴訟信息等法律糾紛指標，負面新聞信息等輿情指標，貸款償還情況、信用執(zhí)行情況等金融信用指標，還包括國內(nèi)外市場環(huán)境指標以及行業(yè)發(fā)展趨勢指標等。通過指標體系的構(gòu)建，可以在風(fēng)險監(jiān)控機制內(nèi)設(shè)置預(yù)警紅線，當(dāng)觸碰紅線時會及時發(fā)出警示信息，從而達到風(fēng)險防范和處理的目的。

（五）加強貸后管理

首先，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)有效地監(jiān)管抵質(zhì)押品。銀行有效轉(zhuǎn)移或者分解信用貸款風(fēng)險的主要手段是資產(chǎn)抵押，假如利用第三方公司對抵押品進行看管或者安排銀行工作人員定期查驗，經(jīng)常出現(xiàn)流失問題。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將信息流、資金流、物流等進行有效的連接，利用遠程視頻技術(shù)能夠?qū)崟r掌握物資的實際情況，將前臺視頻高效的對接后臺系統(tǒng)，在抵押物出現(xiàn)異動時，系統(tǒng)會及時發(fā)出警示，從而有效地對固定資產(chǎn)和動產(chǎn)進行跟蹤和管理。

其次，利用區(qū)塊鏈技術(shù)加強風(fēng)險管控。企業(yè)在進行經(jīng)濟活動時，可以從供應(yīng)鏈角度對經(jīng)濟關(guān)系進行解釋，能夠看作是上下游企業(yè)供應(yīng)和需求的拓展，而這一供應(yīng)鏈在不斷地拓展和延伸，從而形成供應(yīng)鏈金融。其中最主要的風(fēng)險包括票據(jù)、交易和抵押物的真實性以及支付的時效性。區(qū)塊鏈技術(shù)能夠保證數(shù)據(jù)的可靠性，智慧合約可以依據(jù)有關(guān)規(guī)定對結(jié)算行為進行科學(xué)的控制，對票據(jù)進行記錄和存儲，是供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管控的重要手段。

最后，傳統(tǒng)模式下，貸后管理主要是安排客戶經(jīng)理在不同的時間節(jié)點到貸款單位進行檢查，由于時間較短，很難獲取全面有效的數(shù)據(jù)信息。而人工智能技術(shù)能夠?qū)Ω黝悢?shù)據(jù)進行整理和分析，獲取貸款單位相關(guān)數(shù)據(jù)，輔助客戶經(jīng)理開展貸后檢查工作，并在出現(xiàn)反常問題時安排人工進行精準排查，從而有效提高貸后管理的效率和質(zhì)量。

四、人工智能背景下銀行加強信貸風(fēng)險防范的保障措施

（一）做好網(wǎng)絡(luò)信息安全防護

銀行在開展信貸業(yè)務(wù)時，對信息安全風(fēng)險進行管理的主要手段是加強基礎(chǔ)性管理，提高銀行信息安全管理的精細化。銀行在加強信息安全基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的過程中，要持續(xù)地對信息系統(tǒng)進行維護和完善，定期對系統(tǒng)整體安全進行測試和評估，并依據(jù)結(jié)果對信息安全建設(shè)制定出針對性的整改措施。銀行可以將內(nèi)部信息安全系統(tǒng)與公安部網(wǎng)絡(luò)安全局進行連接，當(dāng)系統(tǒng)安全遭受威脅時及時發(fā)出警示上報記錄到公安可疑日志信息中。銀行通過人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)安全進行動態(tài)監(jiān)督、實時監(jiān)控和公安防護，使銀行網(wǎng)絡(luò)信息安全管理的整體水平得到提高。

（二）利用人工智能實現(xiàn)員工合規(guī)管理

互聯(lián)網(wǎng)背景下，銀行辦公體現(xiàn)出了智能化和數(shù)字化的特點，因此要依據(jù)自身實際需要建立起完善的內(nèi)部管理系統(tǒng)。銀行工作人員在辦理信貸業(yè)務(wù)時都在內(nèi)部管理系統(tǒng)中完成，通過人工智能視覺和生物特征識別技術(shù)對經(jīng)辦人員的身份進行核實，依據(jù)崗位權(quán)力的不同設(shè)置不同的操作權(quán)限，并對內(nèi)部員工的操作進行動態(tài)的跟蹤和全面的記錄，實現(xiàn)責(zé)權(quán)層次的合理劃分和可視化升級。同時，在內(nèi)部管理系統(tǒng)中可以設(shè)置預(yù)警模塊，當(dāng)發(fā)現(xiàn)工作人員存在違規(guī)操作時，系統(tǒng)會及時發(fā)出預(yù)警上報給上級部門，從而制定出針對性的處理預(yù)案。

（三）加強金融科技人才培養(yǎng)

銀行要組織信貸風(fēng)險管理人員和人工智能技術(shù)人員共同組成學(xué)習(xí)和工作小組，加強彼此的溝通與交流，通過互相學(xué)習(xí)促進彼此專業(yè)水平和綜合能力的提高，共同討論和解決信貸風(fēng)險管理中出現(xiàn)的各種突發(fā)問題。銀行要選拔一批優(yōu)秀員工將其培養(yǎng)成金融科技領(lǐng)軍人才，積極探索金融科技在信用貸款業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，推動銀行信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險管理能力的提高。從長遠角度來說，銀行要積極與國內(nèi)高等院校內(nèi)的金融科技專業(yè)合作與交流，組織金融機構(gòu)、高科技企業(yè)、高等院校針對人工智能在信貸風(fēng)險管理應(yīng)用中的難題進行協(xié)作攻關(guān)，建立科學(xué)完善的金融科技創(chuàng)新研發(fā)系統(tǒng)和多元化多維度的培訓(xùn)體系，為人工智能在信用貸款管理中的應(yīng)用奠定人才基礎(chǔ)。

五、結(jié)束語

人工智能應(yīng)用于銀行信貸業(yè)務(wù)中是未來必然的發(fā)展趨勢，但是某些業(yè)務(wù)模式和操作流程還處于探索階段，容易引發(fā)各種信貸風(fēng)險問題。所以，銀行要加強人工智能技術(shù)的應(yīng)用，通過內(nèi)外部數(shù)據(jù)采集、風(fēng)險預(yù)警模型構(gòu)建、信貸審批流程的規(guī)范、貸后管理的強化、金融科技人才的培養(yǎng)等措施，建立起科學(xué)完善的信貸風(fēng)險管控體系，實現(xiàn)信貸市場的拓展，為銀行健康穩(wěn)定發(fā)展提供保障。