日前，由 21世纪经济报道联合腾讯安全主办的“共建金融风控科技”系列闭门研讨会第五场在长沙举行。富邦华一银行大数据风险模型负责人林楠在研讨会上详细介绍了该行搭建的数字化风控体系，以及在搭建过程中遇到的一系列挑战。

“我行一直以积极的态度拥抱金融科技的发展，将数字化、智能化转型作为重要发展战略，探索数字化风控管理的最佳实践”, 林楠表示，到目前为止，富邦华一银行已经建立了一套比较完善的数字化风控体系，将智能风控决策融入到业务流程中，支持行内多项业务自动化风险管理，实现了秒级审批，自动审批率高达99%。

据林楠介绍，富邦华一银行的数字化风控体系主要由三大核心部分组成：一是量化模型体系。该行从去年开始启动信用评级体系建设项目，基于其目标客群细分采用行内生态圈数据以及外部三方数据，经过数据挖掘整合以后，构建了一套数据驱动、专家经验结合的模型体系，其中包括客户统一评级模型、产品级模型、资产级模型，涵盖了普惠信贷业务，大幅度提升该行量化模型的能力，也为授信准入、额度管理、风险定价以及交叉营销等精细化管理提供了基础。

二是风险策略体系。在量化模型基础上，富邦华一银行构建了模块化的风控体系策略，涵盖贷前、贷中、贷后整个信贷管理。贷前身份识别模块采用比较先进的人工智能和生物技术进行客户身份的核验；反欺诈模块基于三方数据采用机器学习和知识图谱模型进行欺诈风险的识别和防范；信用风险策略模块有统一的策略框架以及差异化的策略，前者主要是坚守一些监管的要求和风险底线，后者是根据客户不同画像以及风险偏好进行差异化的额度管理和策略定价；贷中根据对客户行为轨迹的监测、分析进行自动化监控和早期风险预警；贷后则尝试采用多种催收策略组合，比如智能语音催收、人工催收、委外催收，尽可能提升资产处置的效率。同时为了确保这套风控策略体系有效运行，富邦华一银行设计了冠军挑战者策略评估机制，能实现更加有效的评估和快速迭代。

三是风控全流程系统搭建。模型和策略的有效运用有赖于系统，智能化风控系统能够支持海量数据秒级响应，实现信贷业务全线上自动化，主要包括统一资信平台，能够高效整合行内外数据，支持数据调用、数据加工衍生、黑灰名单库管理，实现各个条线在风险数据上的共享；反欺诈系统能够支持复杂网络模型运算，实时预警，人工尽调，风控决策引擎能帮助我们实现模型和策略的快速灵活部署，实时运算，一键式功能也大幅度提升模型策略部署的效率。我们还拥有可视化的报表展示平台，及时提供多维度的风险报告，为我们风险决策助力。

林楠表示，在数字化风控体系的支持下，富邦华一银行的风险管理能力得到大幅提升，推动了普惠业务快速发展，“数字化风控是我们探索AI应用的第一步，我们期待更多先进的AI技术、大数据算法、区块链技术在金融领域应用，以解决绿色金融、普惠金融、互联网金融等发展所面临的新挑战”。

责任编辑：王超