以智能風(fēng)控為突破口推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型走向深處

以智能風(fēng)控為突破口，推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型走向深處數(shù)字化轉(zhuǎn)型大潮來臨近年來隨著金融科技的快速發(fā)展，特別是新冠肺炎疫情帶來的非接觸式金融服務(wù)需求的急劇擴(kuò)張，驅(qū)動著傳統(tǒng)金融服務(wù)從線下逐步轉(zhuǎn)移到線上，各銀行開始分析并滿足更多長尾客戶的金融需求。同時，國家方針和監(jiān)管政策對普惠金融日趨重視，商業(yè)銀行越來越關(guān)注客群細(xì)分和精準(zhǔn)營銷管理，金融生態(tài)格局也在悄然發(fā)生變化，這對傳統(tǒng)的銀行業(yè)務(wù)能力與服務(wù)水平提出了更高要求。特別是2022年初前后，中國人民銀行和銀保監(jiān)會相繼對銀行的金融科技發(fā)展規(guī)劃和數(shù)字化轉(zhuǎn)型規(guī)劃提出了具體的指導(dǎo)意見，要求各銀行加強(qiáng)統(tǒng)籌規(guī)劃，強(qiáng)化金融科技創(chuàng)新與風(fēng)險防控，確保銀行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。在此背景下，東營銀行積極探索適用于本行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路，以數(shù)字化、智能化、線上化作為轉(zhuǎn)型方向，不斷夯實(shí)信息科技基礎(chǔ)能力建設(shè)，穩(wěn)步推進(jìn)新型業(yè)務(wù)發(fā)展與金融科技創(chuàng)新。在轉(zhuǎn)型過程中，風(fēng)控平臺的建設(shè)就是一個典型的科技業(yè)務(wù)充分融合應(yīng)用的案例。建設(shè)智能風(fēng)控，助力線上業(yè)務(wù)東營銀行在保持傳統(tǒng)業(yè)務(wù)穩(wěn)步發(fā)展的基礎(chǔ)上，不斷拓展互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品，利用線上優(yōu)勢開展自營貸業(yè)務(wù)，既可擴(kuò)充零售資產(chǎn)業(yè)務(wù)品種，又可以實(shí)現(xiàn)對傳統(tǒng)線下信貸業(yè)務(wù)的優(yōu)化提升。互聯(lián)網(wǎng)信貸業(yè)務(wù)交易量大、客群復(fù)雜，需要對迅速提升的交易風(fēng)險做有效防控，對新申請的客戶做黑名單的命中匹配、多頭借貸的歷史查詢等，迫切需要改變傳統(tǒng)風(fēng)控防控手段與措施，引進(jìn)新的技術(shù)和風(fēng)險防控經(jīng)驗(yàn)。為進(jìn)一步提高互聯(lián)網(wǎng)信貸風(fēng)險識別防控水平，滿足監(jiān)管合規(guī)要求，為客戶提供更加安全的服務(wù)體驗(yàn)，東營銀行基于風(fēng)險合規(guī)數(shù)據(jù)、個人信用評分，運(yùn)用統(tǒng)計分析等手段，建立了一套基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，覆蓋貸前、貸中、貸后全生命周期風(fēng)控體系的智能風(fēng)控系統(tǒng)，致力于滿足對互聯(lián)網(wǎng)信貸業(yè)務(wù)的欺詐檢測與阻斷，防范由欺詐風(fēng)險、信用風(fēng)險等帶來的資產(chǎn)損失，提升我行互聯(lián)網(wǎng)貸款等線上業(yè)務(wù)的風(fēng)險控制和管理能力。在此基礎(chǔ)上，完成行內(nèi)首個自營類互聯(lián)網(wǎng)信用貸款產(chǎn)品——“e盈貸”的上線推廣。東營銀行具有城市商業(yè)銀行典型的本地化優(yōu)勢，即良好的市場基礎(chǔ)和獲客便利，借助金融科技的力量，在產(chǎn)品定位、客群經(jīng)營、風(fēng)險管理等方面進(jìn)行業(yè)務(wù)變革，實(shí)現(xiàn)自身信貸業(yè)務(wù)穩(wěn)步發(fā)展，以數(shù)據(jù)、風(fēng)控、人工智能為著力點(diǎn)提早布局，是東營銀行及各城商行未來形成獨(dú)特競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵。智能風(fēng)控系統(tǒng)的建設(shè)，實(shí)現(xiàn)了東營銀行對互聯(lián)網(wǎng)貸款等線上金融產(chǎn)品的全生命周期風(fēng)險識別與控制。貸前建立起申請反欺詐、設(shè)備反欺詐、信用評估、產(chǎn)品定價、實(shí)時授信決策；貸中實(shí)現(xiàn)存量客戶的動態(tài)預(yù)警；貸后完成催收策略的制定。行內(nèi)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)及外部第三方數(shù)據(jù)的統(tǒng)一聚合、分析與建模是智能風(fēng)控平臺的基礎(chǔ)和核心，通過合理部署風(fēng)險規(guī)則和模型，確保能有效應(yīng)用于相應(yīng)的風(fēng)控場景中。涉及的數(shù)據(jù)主要包括行內(nèi)資產(chǎn)負(fù)債等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，人行征信信息，外部欺詐及風(fēng)險信息，公積金、社保、稅務(wù)、工商等政務(wù)數(shù)據(jù)等。圖?系統(tǒng)邏輯架構(gòu)圖分布式、機(jī)器學(xué)習(xí)等新興技術(shù)充分應(yīng)用在技術(shù)上，平臺采用SpringCloud分布式微服務(wù)架構(gòu)、Flink分布式流數(shù)據(jù)引擎（用于數(shù)據(jù)統(tǒng)計）、RocketMQ分布式消息中間件（用于異步交互）、MongoDB分布式NoSQL非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫（用于存儲三方落地數(shù)據(jù)、報表數(shù)據(jù)、模型過程節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)、請求數(shù)據(jù)）、FastDFS分布式文件系統(tǒng)（用于存儲征信原始報文及衍生變量）、MySQL數(shù)據(jù)庫主同步集群部署方案，節(jié)點(diǎn)數(shù)20余個，無單一故障點(diǎn)，滿足應(yīng)用高可用及數(shù)據(jù)安全的要求，任一節(jié)點(diǎn)故障不影響業(yè)務(wù)正常運(yùn)行，主備庫數(shù)據(jù)實(shí)時同步，支持任一時間點(diǎn)數(shù)據(jù)恢復(fù)。在功能上，系統(tǒng)包含決策集、決策表、決策樹、評分卡、決策流等多種決策組件，內(nèi)置豐富的策略組件，可視化操作界面，無需編碼。支持規(guī)則熱部署，可進(jìn)行仿真業(yè)務(wù)測試，支持基于機(jī)器學(xué)習(xí)語言和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型部署；支持模型重載和模型熱部署，決策模型可以自動運(yùn)行,決策模型修改審核上線及時生效,無需重啟服務(wù)；具備模型的仿真測試、評估及發(fā)布功能；支持特征工程、機(jī)器學(xué)習(xí)等模型優(yōu)化功能，支持冠軍/挑戰(zhàn)者（即A/BTest）或規(guī)則回溯。為提高實(shí)時監(jiān)控效果，以開源框架Prometheus為基礎(chǔ)自主研發(fā)部署大屏展示與自動化監(jiān)控平臺，實(shí)時展現(xiàn)業(yè)務(wù)進(jìn)件、授信、放款、還款等業(yè)務(wù)狀況，實(shí)現(xiàn)各服務(wù)器節(jié)點(diǎn)狀態(tài)、資源的監(jiān)控告警。本項(xiàng)目承載的互聯(lián)網(wǎng)貸款平臺是我行在聯(lián)機(jī)實(shí)時交易系統(tǒng)中采用分布式集群部署的典型案例，系統(tǒng)上線以來運(yùn)行平穩(wěn)可靠，基礎(chǔ)環(huán)境可用率100%，整體可用率99.9%以上，單日最大申請筆數(shù)超過2.8萬筆，單日最大授信筆數(shù)超過1.4萬筆。系統(tǒng)經(jīng)受住了高并發(fā)、大數(shù)據(jù)量的考驗(yàn)，充分滿足了業(yè)務(wù)正常開展的需求，達(dá)到了預(yù)期的安全要求及性能指標(biāo)，未發(fā)生系統(tǒng)入侵、數(shù)據(jù)泄露、安全欺詐等生產(chǎn)事故。系統(tǒng)落地，質(zhì)效提升智能風(fēng)控平臺的建設(shè)對于東營銀行有著重要的意義。首先，通過多方數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用，充分盤活行內(nèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地實(shí)現(xiàn)了根據(jù)行內(nèi)客戶的多維度變量進(jìn)行建模及綜合評分，并應(yīng)用于后續(xù)的自動審批決策中，維度包括客戶行內(nèi)資產(chǎn)負(fù)債情況、收入情況、履約歷史、交易行為等。通過深入挖掘行內(nèi)客戶對我行的貢獻(xiàn)價值，充分盤活基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資產(chǎn)。其次，依靠智能決策和豐富的風(fēng)控規(guī)則，線上貸款業(yè)務(wù)決策審批效率得到全面提升。通過智能風(fēng)控系統(tǒng)與網(wǎng)貸平臺及個貸平臺的結(jié)合，借助三方數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)線上貸款業(yè)務(wù)完全線上自主決策審批，大幅減少決策時間，提高貸款審批效率。同時，數(shù)據(jù)的采集和計算采用自動化的方式，其中數(shù)據(jù)計算采用適合處理復(fù)雜邏輯且計算效率高的Flink流式計算，保證整體的計算效率。第三，實(shí)現(xiàn)自動化客群劃分、審批決策?？蛻羯暾堖M(jìn)件后，智能風(fēng)控系統(tǒng)通過決策流逐步篩選客戶所屬的客群種類，主要包括白名單客戶、公積金客戶、行內(nèi)代發(fā)工資客戶、行內(nèi)定期客戶、行內(nèi)按揭客戶、山東城商行聯(lián)盟客戶、互聯(lián)網(wǎng)客戶等，綜合審批決策后，給予客戶最高的授信額度和最低的授信利率。應(yīng)用推廣實(shí)現(xiàn)線上線下相結(jié)合，精準(zhǔn)營銷觸達(dá)客戶。在傳統(tǒng)的“鋪網(wǎng)點(diǎn)、鋪人員”營銷方式基礎(chǔ)上，通過智能風(fēng)控系統(tǒng)運(yùn)用行內(nèi)客戶數(shù)據(jù)、人行征信數(shù)據(jù)、公積金數(shù)據(jù)及第三方數(shù)據(jù)等，獲取客戶的產(chǎn)品偏好、渠道偏好、風(fēng)險偏好、理財偏好、客戶行為等全視圖信息，建立客戶畫像，從中選擇篩選信貸高意向客戶，并通過短信發(fā)送、人工坐席、APP推送等方式，實(shí)現(xiàn)線上精準(zhǔn)營銷客戶。穩(wěn)步推進(jìn)金融科技應(yīng)用，讓數(shù)字化轉(zhuǎn)型走向?qū)嵸|(zhì)智能風(fēng)控是銀行業(yè)在金融科技領(lǐng)域的一個典型應(yīng)用，涵蓋了大數(shù)據(jù)分析、人工智能、分布式微服務(wù)等新興前沿技術(shù)，同時也對風(fēng)控人才、模型專家等金融科技人才有很大的依賴性。東營銀行以智能風(fēng)控為突破口，探索科技、業(yè)務(wù)相互