商业银行风险管理的智能化转型现状、路径与对策建议.docx

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1、 商业银行风险管理的智能化转型:现状、路径与对策建议 谢合亮 王福贵 朱淑 风险治理是现代商业银行的重要基石，科技是推动商业银行风险治理水平不断提高的重要因素。大数据、人工智能、云计算、5G等新一代信息技术的快速进展和广泛应用，开启了智能风控时代的到来。但同时，智能风控技术也对商业银行传统的风险治理模式也形成了巨大的冲击，本文从国内智能风控进展的现状入手，展现了智能风控实现的根本路径，并针对智能风控可能带来的新的挑战，提出了对策建议。 一、引言 2023年以来，金融科技（FinTech）成为银行业的热门话题，它以金融场景为载体，以技术创新为支撑，在极短的时间内对整个银行业产生了巨大而深远的影响

2、，给银行业带来了一场技术革命。金融科技最初兴起于第三方支付、互联网贷款、电子货币等领域，起初并未受到商业银行的足够重视，随着商业银行传统的信贷、理财、支付等优势业务不断被侵蚀，各大银行感受到了巨大挑战，开头积极布局金融科技，提升科技竞争力。姜增明（2023）、季成（2023）、吴朝平（2023）的讨论都指出了商业银行进展金融科技的紧迫性。 作为金融科技的重要组成局部，智能风控，顾名思义就是智能技术与风险治理的结合体。通过将信息数字化，依托人工智能、大数据、云计算等技术，查找与风险评估有关联的关键信息，并通过建立模型，实现对目标风险水平与风险偏好的精准分析。基于此，本文针对传统商业银行风险治理模

3、式的局限与挑战，从现象探寻本质，提出转型智能风控的根本思路，也指明白新技术可能给商业银行带来的新风险，并正对这些挑战提出了相应的对策与建议，对探究智能技术赋能银行风险治理的出路具有重大意义。 二、商业银行智能风控现状 随着近几年我国经济增长的减速，以及经济构造渐渐调整进入“双循环”阶段，加上中美贸易摩擦和新冠疫情的影响，使得我国经济的进展面临着很多不稳定因素，各种信贷违约大事频发，我国银行业整风光临着不良资产上升的局面。依据中国银保监会的数据，近年来，我国银行业不良贷款余额上升趋势比拟明显。2023年我国银行业整体不良贷款余额为15795亿元，之后，该指标快速上升，截止到2023年第三季度，不

4、良贷款余额已经到达27883亿元，特殊是受疫情影响比拟严峻的2023年，整体不良贷款增幅甚至超过了25%。 此外，我国不同类型的商业银行不良贷款也都消失了不断增加的趋势。大型商业银行不良贷款余额远高于其他类型银行，但从不良率的增幅来看，除去外资银行由于业务缩减使得不良贷款余额变化较小的因素外，大型商业银行与股份制银行的不良率增幅却远低于城市商业银行与农村商业银行以及新成立的民营银行。目前，我国商业银行面临宏观经济周期性调整以及国际关系等不确定性突出的压力，在构建“双循环”新进展格局的过程中，行业竞争会越来越剧烈，商业银行风险治理将面临空前的压力。同时，人工智能、大数据、云计算、移动互联网、区块

5、链等技术的快速进展与应用，给商业银行传统业务带来了巨大的冲击与挑战，商业银行将不得不面对银行业务数字化时代的到来，将业务增长转换到依靠科技投入而非人力投入的轨道上来。下表为2023年上半年局部股份制银行信用卡中心员工人数的变化状况。 上表的数据显示了2023年各大银行信用卡中心人数的变化状况，从不断削减的员工数据可以发觉，商业银行正使用科技手段渐渐替代传统人工。在可预见的将来，商业银行大量的信贷审批人员、客服人员、行政等岗位都将被低本钱的智能系统取代。特殊是近年的新冠疫情打乱了全球的供给链秩序，全球在将来较长一段时间都将面临比拟严峻的通货膨胀压力，在我国经济转型升级的关键时期，输入性通胀将使得

6、企业原料进口压力增大，利润被进一步压缩，信贷违约风险增加，商业银行风险治理力量将面临巨大挑战。 可见，在信息化时代，商业银行的数据采集、分析与应用力量直接打算了银行的风险治理力量，而银行的风险治理力量又打算了商业银行的业务进展与生存力量。然而，从全国整体来看，我国商业银行风险治理智能化力量仍有缺乏，在数字化战略思维、数据资源整合、交差营销、风险治理人员力量培育等方面依旧存在缺乏。 三、商业银行风险治理智能化的路径 （一）商业银行转型智能风控的动因 传统信用风险治理的模式主要依靠人工审批以及评分卡建模，商业银行借助企业或个人征信报告、企业财务报告和抵押物等信息来评估客户的信用风险状况。近几年，随

7、着互联网的普及，个人客户与小微企业能够更加便捷的获得金融效劳，并且在信息技术的推动下，新兴的金融业态不断消失，快速的抢占着传统银行的市場份额。同时，人们对金融效劳的时效性与共性化需求也越来越高，传统的风控模式已经无法满意在互联网时代商业银行对金融效劳的准时、精准、便捷以及低本钱的风险治理业务的需求。商业银行传统风险治理面临的主要调挑战可以用图1进展说明。 总体来说，商业银行零售业务在传统风险治理手段下，主要依靠征信数据进展信贷风险评估，数据维度比拟单一。而且我国目前依旧还存在大量征信白户，这类人群很难通过正规机构获金融效劳，只能转向民间借贷这类非正规机构，形成大量影子银行，给社会稳定埋下隐患。

8、另外，商业银行传统零售信贷风控大量依靠人工审批，时效性和精确性都比不上先进的算法模型，这也是银行传统风控亟待解决的问题。而对公业务存在的主要问题是风控模式缺乏统一的评估标准，信贷治理人员进入企业调研的本钱较高，且很难获得真实的数据，从而使得工程风险评估的效率较低。 从传统业务来看，对公业务在商业银行业务中都占据着主要地位。然而，随着我国经济增长的逐步放缓，以及全球新冠疫情的持续影响，各行业经营效益普遍下滑，对公业务获利将变得更加困难，竞争也更加剧烈。同时，在利率市场化不断推动的过程中，各大银行为了争抢大企业客户，纷纷降低贷款利率水平，进而给银行带来了较大的利润增长压力。在这种背景下，很多银行都

9、提出了向零售业务转型的战略方向。相对于对公业务来说，零售业务由于其分散性的特点，风险往往更小也更便于计量，各大银行已经纷纷把零售作为将来业务进展的战略方向。 除了互联网、大数据、云计算、区块链这些技术的快速进展外，新冠疫情的爆发也成为推动银行加大金融科技投入的重要因素。从外表上看，商业银行增加对科技的投入好像与近几年的新冠疫情没有直接联系。但实事上，疫情不但严峻的冲击了实体经济，也对银行的业务模式产生了巨大影响。随着整个社会对无接触的商业模式的需求的激增，银行业务也从传统的线下模式往线上转移，这就逼着银行必需加快数字化、智能化转型的步伐。 （二）商业银行智能风控的实践 1.智能风控的业务流程。

10、智能风控的业务流程可以通过图1来直观展现。第一步，客户通过移动终端选择信贷场景发起授信申请，通过OCR、人脸识别以个人关键信息要素比对完成客户身份核验。其次步，当客户信息进入到多场景信贷平台后，平台将对申请信息进展初步推断并形成作业，对于需要线下调查的作业将被转入对应主办分支行进展办理，并在线下完成办理后再将人工核验结果提交到智能风控系统;如若不需进展线下作业，则直接提交到智能风控系统。第三步，智能风控系统将通过与外部征信机构（包括第三方数据公司、场景供应机构等）进展数据交互，并进展数据清洗，之后通过内置模型、规章等完成对客户风险的评估与授信额度测算等事项。最终，智能风控中心将客户的信用评估结

11、果反应至客户，对于申请被拒绝的客户，需告知客户被拒绝缘由。 2.智能风控系统架构。智能风控的技术架构包含储存层、加工层、平台层与应用层四个局部，典型的智能风控系统架构可以用图3来表示。储存层可以为海量的高维数据供应储存根底，其中，Mysql可以作为系统治理数据库，HDFS与HBase可以进展分布式存储，储存层是整个智能风控系统的根底，只有拥有了完善的数据平台，才有可能以此为根底进展其他业务的开发。加工层主要是对储存在数据层的原始数据进展加工，通过数据清洗、数据标准化以及数据降维等操作，将构造化与非构造化数据转化为可直接进展数据分析与建模的标准数据格式。平台层是智能风控系统核心，负责着数据分析、

12、特征变量加工、模型开发以及整个信贷生命周期的风控详细功能绽开的设计工作，是保障智能风控系统安全、稳定运行的关键。应用层主要是对平台层的输出结果进展相应的操作，完成贷前风险识别，贷中风险预警以及贷后催收三大功能，综合运用大数据、机器学习等技术完成包括反欺诈、身份核验、用户画像、可视化分析、信用评估等工作。 四、商业银行转型智能风控的对策建议 尽管商业银行在进展智能风控方面已经取得了不小的进展，但仍旧面临着很多挑战，如智能风控建立过程中各部门、各机构各自为政，以及新技术带来的潜在风险和智能风控人才储藏缺乏等问题。为了更好的发挥智能风控的作用，加快商业银行金融科技升级，建议在战略规划、技术研发以及人

13、才储藏方面积极应对，实现商业银行智能风控的快速与高质量进展。 （一）以战略高度，统筹智能风控建立 目前，商业银行智能风控应用开发多数为各分支机构、各部门基于自身业务需求，数据选购、模型开发和系统建立相对零散、割裂，银行整体缺乏全局性的统筹规划，重复建立现象严峻。智能风控平台包括风险数据整合、模型开发、模型应用以及数据可视化等多个模块，需要对各模块进展横向、纵向连接融合。从纵向看，从底层的数据储存到顶层的应用，需要依据不同的业务需求对整个系统进展分层设计。从横向看，同一层级的不同模块之间需要依据不同的任务指令进展调度。在智能风控系统建立过程中，还需要考虑流式计算、分布式计算、机器学习、深度学习、

14、学问图谱以及分布式数据库、图数据库与传统数据库之间的兼容问题，以及设备运算速度能是否满意算法的需要等问题。这些硬件、软件根底都会对智能风控系统的胜利运行构成挑战。 （二）强化监管约束，完善消费者权益爱护 科学技术的进展使得商业银行可以更加便捷的获得消费者的个人信息，在银行客户隐私信息与权益爱护日益患病人工智能等新一代信息技术威逼的状况下，同时根据国家有关标准标准，明确应用安全、网络安全、数据安全、运行环境安全、灾备方式等内容，强化可信身份鉴别、输入合法性校验、访问掌握、参数掌握和特别处理，切实建立健全对于新技术应用可能引发风险的防范措施。由于法律往往具有滞后性，且许多领域无法掩盖，因此，监管机

15、构近年也在不断完善针对线上业务出台各种规章制度如中国银保监会办公厅关于进一步标准商业银行互联网贷款业务的通知等，以标准商业银行利用大数据风控技术开展线上业务的新模式。 监管机构也在不断适应新技术带来的挑战，同时强调各类金融机构需加强行业自律，根据“持牌经营”的原则，不断出台相应的治理方法对各种在线信贷业务进展标准，在法律层面实现对智能信贷业务监管。而作为金融市场最重要的力气，商业银行在享受新技术带来的便捷的同时，也需要坚守底线，坚持把监管要求和消费者权益爱护放在第一位，从道德和法律层面做好行业表率。 （三）严防技术风险 从社会的进展规律来看，一种新技术的诞生，往往需要经过长期的磨合才能渐渐走向

16、成熟。尽管商业银行在利用智能风控技术方面已经取得了不小的进展，但仍旧面临着很多挑战。特殊随着商业银行对IT系统依靠程度的不断加深，由此带来的技术性风险也日益凸出。首先，智能风控技术依靠的大数据、云计算、人工智能等技术一旦消失系统性算法缺陷，将给商业银行带来巨大损失。其次，智能风控系统需高度依靠信息化系统，但信息科技的技术风险往往又具有突发性强、隐藏性高的特点，一旦设备发生故障，对整个业务体系的影响将是灾难性的。 因此，金融科技不仅使银行的传统风险形态面临新的变化，其数字化、智能化的风险治理模式还可从根本上转变商业银行的风险权重与分布，由此带来的技术风险也日益凸显。商业银行在智能化、数字化转型的

17、道路上，还需加大科技投入，防范新技术带来的新风险。 （四）加强智能风控技术应用与专业队伍建立 商业银行要完成风险治理的智能化转型，首要条件就是人才。在市场人才供给缺乏的状况下，各大商业银行都在积极的争夺人才。而智能风控系统的搭建不但需要风险治理与业务方面的专家，也需要精通算法与数据科学方面的专家。在智能风控系统的开发早期，商业银行可以与大型互联网公司或金融科技公司合作，引入成熟的系统或购置技术询问效劳，从而弥补自身科技人才的缺乏。同时也需要留意对关键岗位人才的培育，赐予技术人才在职级、薪酬等方面适当的倾斜，鼓舞技术骨干成为银行的重要核心力气，逐步提高商业银行对关键技术的自控力。在智能风控系统开发以及应用过程中，商业银行需要搭建智能风控团队，团队成员需要既熟识数据构造与模型开发，也需要了解业务规律，还需要了解监管政策，这就需要商业银行持续加强人才培育，尤其是增加对复合型人才培育的投入。