天氣預(yù)報
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風(fēng)控是銀行的“生命線”,，也是評判一家銀行核心能力的重要指標(biāo)。
隨著移動互聯(lián)網(wǎng),、大數(shù)據(jù),、人工智能、云計算,、區(qū)塊鏈等新技術(shù)的深入應(yīng)用,，商業(yè)銀行業(yè)務(wù)線上化明顯加速,，我們在手機銀行APP上可以辦理的業(yè)務(wù)越來越多。比如,，一鍵授信后的快速放款,、財富體檢后一鍵下單、智能轉(zhuǎn)賬操作簡化,、交易風(fēng)險及時提示……
身處于數(shù)字化浪潮之中的我們,，或許早已習(xí)慣了便捷的銀行服務(wù)，殊不知每次體驗改進(jìn)的背后都是一項項繁雜的工程,。其實,，這考量的不僅僅是如何實現(xiàn)操作的問題，還要考慮安全問題,。特別是在數(shù)字時代,，銀行風(fēng)控就更顯得尤為重要。
多年以來,，中國郵政儲蓄銀行（下稱“郵儲銀行”）資產(chǎn)規(guī)模穩(wěn)步增長,，但不良貸款率始終維持在較低水平，資產(chǎn)質(zhì)量處于行業(yè)領(lǐng)先,。一家擁有近4萬個營業(yè)網(wǎng)點,、個人客戶超過6.5億、資產(chǎn)規(guī)模超14萬億元的的大行,，如何實現(xiàn)“風(fēng)控護(hù)行”,？
郵儲銀行行長劉建軍在該行2022年年度報告致辭中表示，“將風(fēng)險理念升級與金融科技創(chuàng)新融合,，變‘過去時’為‘將來時’,， 打造全新的金融業(yè)務(wù)模式”；“堅持做‘難而正確’的事情,，以專業(yè)致勝踐行長期主義,，做美好未來的筑夢者,，與實體經(jīng)濟共建繁榮,，與客戶、投資者攜手同行,，共同奔赴更可期待,、更加美好的明天”。
堅持風(fēng)險為本,，推進(jìn)風(fēng)險管理數(shù)字化轉(zhuǎn)型
“風(fēng)控護(hù)行”離不開科技賦能,。郵儲銀行將數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為全行轉(zhuǎn)型發(fā)展的重點戰(zhàn)略舉措，探索符合自身特性的轉(zhuǎn)型方式,，在探索中前進(jìn),，在變革中發(fā)展,，規(guī)劃了“123456”數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略布局，全力推動“數(shù)字生態(tài)銀行”建設(shè),。 在郵儲銀行建設(shè)數(shù)字生態(tài)銀行的過程中,，重點工作就包括風(fēng)險管理數(shù)字化轉(zhuǎn)型。2022年,，郵儲銀行建立健全數(shù)字化風(fēng)控分析體系,，實現(xiàn)了風(fēng)控全流程量化管理，賦能業(yè)務(wù)高質(zhì)量發(fā)展,，智能風(fēng)控能力顯著提升,。 對此，我們可以從零售,、非零售,、智能合規(guī)、反欺詐,、風(fēng)控系統(tǒng)建設(shè)等領(lǐng)域,，得以窺見郵儲銀行風(fēng)控數(shù)字化轉(zhuǎn)型的建設(shè)情況。
在零售風(fēng)控領(lǐng)域,，該行研發(fā)主動授信模式,，深度挖掘優(yōu)質(zhì)存量客戶，提供秒批秒貸服務(wù),，實現(xiàn)風(fēng)險管控與客戶體驗的平衡統(tǒng)一,；推進(jìn)零售信貸自動化審批，降低分支機構(gòu)信貸審批人員工作量一半以上,，穩(wěn)步提升客戶質(zhì)量,。
在非零售風(fēng)控領(lǐng)域，該行研發(fā)行業(yè),、區(qū)域組合模型,，前瞻性預(yù)判組合風(fēng)險；研發(fā)小企業(yè)大數(shù)據(jù)風(fēng)險預(yù)測模型,，有效提升小企業(yè)客戶貸后管理質(zhì)效,。
在智能合規(guī)領(lǐng)域，該行大幅提高可疑交易監(jiān)測識別準(zhǔn)確率,，有效提升反洗錢管理能力,；開發(fā)消費投訴文本分析模型，建設(shè)投訴管理自動化分析工具,，提升投訴管理工作效能,，強化消費者權(quán)益保護(hù)力度。
在反欺詐領(lǐng)域，該行建成統(tǒng)一的信貸反欺詐平臺,，建立信貸欺詐的實時防控機制,。
在風(fēng)控系統(tǒng)建設(shè)方面，該行數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)構(gòu)建成型,，為深入開發(fā)智能風(fēng)控應(yīng)用提供基礎(chǔ)支撐,。
實際上，風(fēng)控管理不僅僅是落實戰(zhàn)略規(guī)劃目標(biāo),，組織架構(gòu)的重要性也不可忽視,。在內(nèi)部控制上，郵儲銀行采用“三道防線”機制,，并大力推進(jìn)風(fēng)險經(jīng)理派駐工作,，2022年全年累計派駐風(fēng)險經(jīng)理2400余名，重點防控基層非柜面業(yè)務(wù)的操作風(fēng)險和合規(guī)風(fēng)險,，在貸款管理,、個人投資理財、信用卡管理,、員工行為等風(fēng)險防范方面取得實效,。這一機制不僅有效地延伸上級行對基層機構(gòu)風(fēng)險管控的管理觸角，還能強化基層機構(gòu)內(nèi)控機制建設(shè),，推動基層內(nèi)控有效性不斷提升,。
從風(fēng)控數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略，到數(shù)字化風(fēng)控分析體系的建設(shè),，再到內(nèi)控的“三道防線”,、風(fēng)險經(jīng)理派駐機制，郵儲銀行構(gòu)建的層層防火墻,，實現(xiàn)了對資產(chǎn)質(zhì)量的保駕護(hù)航,，真正做到了“風(fēng)控護(hù)行”。
年報顯示,，截至2022年末,，郵儲銀行不良貸款率僅為0.84%、撥備覆蓋率達(dá)385.51%,，資產(chǎn)質(zhì)量和風(fēng)險抵補能力繼續(xù)保持優(yōu)良,。
拉長時間來看，根據(jù)每年披露的年報,，郵儲銀行在近5年的不良率一直保持在0.90%以下,，撥備覆蓋率在340%以上。具體看,，從2018年至2022年對應(yīng)的不良率分別是0.86%、0.86%,、0.88%,、0.82%,、0.84%；2018年至2022年對應(yīng)的撥備覆蓋率分別是346.8%,、389.45%,、408.06%、418.61%,、385.51%,。兩項指標(biāo)始終處于行業(yè)領(lǐng)先水平。
可以說,，郵儲銀行一直堅持風(fēng)險為本,，秉承審慎穩(wěn)健的風(fēng)險偏好，全面提升風(fēng)險引領(lǐng)能力,，持續(xù)完善“全面,、全程、全員”的全面風(fēng)險管理體系建設(shè),，“風(fēng)控護(hù)行”戰(zhàn)略取得了良好的成效,。
審慎的風(fēng)險偏好一直是郵儲銀行的特色，優(yōu)異的資產(chǎn)質(zhì)量一直是郵儲銀行的靚麗“名片”,。秉持著“風(fēng)控護(hù)行”戰(zhàn)略,，郵儲銀行落地了一系列風(fēng)險防控新建系統(tǒng)，包含全面風(fēng)險管理,、市場風(fēng)險管理,、內(nèi)控合規(guī)、操作風(fēng)險,、信用風(fēng)險,、反洗錢、交易反欺詐,、信貸反欺詐等十多個系統(tǒng),。
郵儲銀行有關(guān)負(fù)責(zé)人表示，新的金融科技系統(tǒng)是大數(shù)據(jù),、云計算,、人工智能等多種前沿技術(shù)與傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)場景的疊加融合，以“數(shù)據(jù)+場景+技術(shù)”為突破,，更加準(zhǔn)確及時地監(jiān)測,、匯總和管控各類業(yè)務(wù)風(fēng)險狀況，助力銀行實現(xiàn)對風(fēng)控的精細(xì)化,、集中化,、智能化管理。
風(fēng)險控制覆蓋銀行的前中后臺各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，如何理解風(fēng)控的精細(xì)化,、集中化,、智能化管理？
郵儲銀行相關(guān)負(fù)責(zé)人表示,，“從科技角度,，服務(wù)移動化延伸了風(fēng)控管理的數(shù)據(jù)觸角和操作鏈條；人工智能,、大數(shù)據(jù)等技術(shù)為海量數(shù)據(jù)建模和分析提供可能,。過去，風(fēng)控依賴風(fēng)險專家的經(jīng)驗和精力,，然而優(yōu)秀的風(fēng)險專家培養(yǎng)周期長,，難以‘量產(chǎn)’；人力能考慮的因子,、維度有限,；人們通過工作經(jīng)驗和知識所獲得的直覺有時候并不可靠?！?/p>
得益于人工智能技術(shù)快速發(fā)展,，通過以模型替代經(jīng)驗，能極大提高風(fēng)控環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)廣度和深度,。該負(fù)責(zé)人舉例說,，一個常用的評分模型已經(jīng)包含超過200維的數(shù)據(jù)輸入。而且,，模型還能根據(jù)接到的反饋進(jìn)行持續(xù)的訓(xùn)練優(yōu)化,，并通過模型迭代快速適應(yīng)新要求、新場景,，迭代周期從過去的月級別縮短至天,，甚至是小時級。當(dāng)前郵儲銀行風(fēng)控領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析模型已經(jīng)達(dá)到上千個,，而專門用于評級,、評分、反欺詐的模型已經(jīng)超過300個,。
這些模型所使用的算法除了常見的XGBOOT（優(yōu)化的分布式梯度提升）,、邏輯回歸，還應(yīng)用了大量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),、時序分析等,，分別用于不同細(xì)分場景、環(huán)節(jié)的風(fēng)險評估,，對單支交易,、單個賬戶進(jìn)行綜合的風(fēng)險判斷及決策,。
從這個角度看，智能模型替代人工經(jīng)驗,，才能實現(xiàn)風(fēng)控的集中化管理,，將分散的風(fēng)控知識以及資源進(jìn)行集中管理,、統(tǒng)一決策,，通過人工智能與風(fēng)控專家人機協(xié)作，提升風(fēng)控工作效率和質(zhì)量,。
實際上,，風(fēng)控不僅體現(xiàn)在對業(yè)務(wù)風(fēng)險的管理，還體現(xiàn)在系統(tǒng)的自主可控性等方方面面,。郵儲銀行在該行的“十四五”IT規(guī)劃中確定了新時期的發(fā)展目標(biāo)：到“十四五”末期,，要建成一流科技支撐體系，信息科技要高水平自立自強,，全面實現(xiàn)科技引領(lǐng),，科技賦能在同業(yè)達(dá)到先進(jìn)水平。
2022年,，郵儲銀行新一代個人業(yè)務(wù)核心系統(tǒng)全面上線,，從IT基礎(chǔ)設(shè)施、系統(tǒng)軟件,、企業(yè)級技術(shù)平臺,、應(yīng)用軟件全層面全體系，從業(yè)務(wù)創(chuàng)新,、系統(tǒng)研發(fā),、生產(chǎn)運營全過程全周期，實現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)自主可控,，同時也是大型銀行中率先同時采用企業(yè)級業(yè)務(wù)建模和分布式微服務(wù)架構(gòu)打造的全新一代核心系統(tǒng),。
我們可以從三個方面來理解郵儲銀行新一代個人業(yè)務(wù)核心系統(tǒng)：一是全新設(shè)計，深入推進(jìn)自主創(chuàng)新,，將基于通用軟硬件的分布式技術(shù)成功用于銀行核心系統(tǒng),。二是全新感受，以客戶為中心,，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程,、壓縮交易時長、強化風(fēng)險風(fēng)控,、提速敏捷開發(fā),，提供便捷、快速的服務(wù)體驗,。三是全新容量,，采用彈性可擴展的分布式架構(gòu),，高效滿足當(dāng)前6.5億客戶的交易需要，高峰期可提供每秒6.7萬筆交易處理能力,，也能滿足郵儲銀行業(yè)務(wù)快速發(fā)展的需要,。
這些成績的取得，與郵儲銀行的對信息科技建設(shè)的重視密切相關(guān),。為加快自主可控能力建設(shè),，持續(xù)提升自主研發(fā)、自主平臺使用,、敏捷開發(fā)占比,，郵儲銀行提出要保持科技投入占營業(yè)收入3%。數(shù)據(jù)顯示,，郵儲銀行2022年信息科技投入106.52億元,，同比增長6.20%，占營業(yè)收入比例3.18%,，連續(xù)3年超過3%,；持續(xù)加大科技隊伍招聘力度，總行IT隊伍增加至4294人,，全行超過6300人,，同比增長19.12%。
大力開展農(nóng)村信用體系建設(shè)和農(nóng)戶普遍授信,，勾勒“讓絕大多數(shù)農(nóng)戶都有郵儲銀行授信”的夢想,。這是郵儲銀行提出的美好愿景。然而,，授信絕非易事,，光靠客戶經(jīng)理的兩條腿跑，不僅難度大,，還很難防控風(fēng)險,。
借助于生物識別、大數(shù)據(jù)風(fēng)控等技術(shù),，郵儲銀行發(fā)布的手機銀行8.0版本上線了“主動授信”的信貸服務(wù)功能,，做到了一鍵授權(quán)、快速審批,、額度循環(huán),，為客戶提供“智能金融決策大腦”。
郵儲銀行在推進(jìn)信用風(fēng)險管理數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中,，建成了基于智能風(fēng)控的統(tǒng)一授信管理系統(tǒng),，率先實現(xiàn)統(tǒng)一授信全流程數(shù)字化與智能化管控，顯著提升了智能風(fēng)控水平,。據(jù)了解,，該系統(tǒng)采用微服務(wù),、分布式架構(gòu)，打造了以客戶為中心的統(tǒng)一授信,、統(tǒng)一管控,、統(tǒng)一視圖“三統(tǒng)一”，能夠?qū)崿F(xiàn)全客戶,、全產(chǎn)品,、全生命周期、全機構(gòu)“四全”統(tǒng)一授信管理,。自上線以來,，統(tǒng)一授信管理系統(tǒng)覆蓋全行各類授信客戶,，全面支持各項授信業(yè)務(wù)發(fā)展,。
郵儲銀行有關(guān)負(fù)責(zé)人介紹，為實現(xiàn)一鍵授權(quán),、快速審批,，提升風(fēng)控機制響應(yīng)速度，增強線上風(fēng)控處理效率,，郵儲銀行信貸反欺詐系統(tǒng)大數(shù)據(jù)風(fēng)控主要從兩方面著手,。
一方面，利用流計算技術(shù),，對客戶,、設(shè)備、行為等多維特征數(shù)據(jù)進(jìn)行實時加工,，針對不同客戶在不同業(yè)務(wù)場景下的授信申請,，通過反欺詐模型、客戶行為模型的建立,，部署多維特征評分風(fēng)控策略,，有效擴充信貸欺詐風(fēng)險的防控覆蓋廣度、增強信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險防控精度,。
另一方面,，依托大數(shù)據(jù)集群的計算存儲能力，系統(tǒng)優(yōu)化了對行內(nèi)海量客戶信息,、用戶行為,、離線指標(biāo)等數(shù)據(jù)的采集、計算,、存儲機制,，并結(jié)合機器學(xué)習(xí)方法論，深入挖掘潛在數(shù)據(jù)規(guī)律,，完善從數(shù)據(jù)獲取,、到數(shù)據(jù)使用,、最后與業(yè)務(wù)系統(tǒng)對接的閉環(huán)生態(tài)，形成有據(jù)可依的貸款決策規(guī)則和風(fēng)控規(guī)避模型,，實現(xiàn)數(shù)據(jù)和技術(shù)的互補,。
該負(fù)責(zé)人表示，“通過構(gòu)建完善的智能風(fēng)控體系,，有效突破以人工方式進(jìn)行風(fēng)險控制的傳統(tǒng)風(fēng)控的局限性和空間性,，提升貸款審批的準(zhǔn)確度和處理效率，助力信貸業(yè)務(wù)快速審批,，進(jìn)而擴展業(yè)務(wù)覆蓋人群,，完善業(yè)務(wù)流程，降低風(fēng)控成本,，搶占未來金融市場,。”
相比于從前,，信貸反欺詐系統(tǒng)大數(shù)據(jù)風(fēng)控很明顯的兩個變化在于實效性和準(zhǔn)確性,。在實效性方面，以前行內(nèi)特征加工主要依賴大數(shù)據(jù)平臺,，數(shù)據(jù)時效性存在一定的時差?，F(xiàn)在通過流計算實時加工多維度特征，秒級分鐘級別的數(shù)據(jù)都可以實時應(yīng)用,，大大提高了規(guī)則模型的精準(zhǔn)度,，使風(fēng)控更加數(shù)字化、智能化,。
在精準(zhǔn)性方面,，之前行內(nèi)用于欺詐識別的規(guī)則和模型過分依賴于專家經(jīng)驗和人工，沒有充分挖掘數(shù)據(jù)的潛在價值,，人力成本相對高?，F(xiàn)在基于大數(shù)據(jù)技術(shù)強大的算力，使用基于數(shù)據(jù)規(guī)律生成的決策規(guī)則和模型,，能夠顯著提高風(fēng)險識別的準(zhǔn)確性,。
值得一提的是，除信貸業(yè)務(wù)之外,，金融消費者使用最多的就是轉(zhuǎn)賬服務(wù),。
為守護(hù)好百姓的“錢袋子”，郵儲銀行運用智能風(fēng)控,、人臉識別,、客戶畫像等技術(shù)，依托強大且完善的交易反欺詐系統(tǒng),，實現(xiàn)可疑交易自動攔截,，風(fēng)險策略自動處置,，大幅提升了賬戶風(fēng)險防控能力。
郵儲銀行交易反欺詐系統(tǒng)是采用流式計算技術(shù)架構(gòu),，通過客戶交易數(shù)據(jù),、特征標(biāo)簽、客戶基礎(chǔ)屬性和設(shè)備指紋補充客戶維度,，以網(wǎng)絡(luò)視角下“智能風(fēng)險識別模型+客戶風(fēng)險畫像+風(fēng)險設(shè)備識別”為方向,，實現(xiàn)“更智能+更高效+更準(zhǔn)確”的交易反欺詐系統(tǒng)。此外,，交易反欺詐系統(tǒng)部署多個風(fēng)控規(guī)則/模型,，能夠?qū)崿F(xiàn)對全行各業(yè)務(wù)條線交易的全面監(jiān)控，日均交易超1億筆,，毫秒間即可完成風(fēng)險識別,。
有了“毫秒間”完成風(fēng)險識別的支持，我們才能得以瞬間完成轉(zhuǎn)賬和交易,。便捷的金融服務(wù)背后不僅僅是速度,，更是安全。做好風(fēng)險管理才能守護(hù)好老百姓的“錢袋子”,，才能守住銀行的“生命線”。 |
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