基于大数据背景下的银行智能风控体系建设

金融天地
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基于大数据背景下的银行智能风控体系建设
石　峰 重庆三峡银行股份有限公司
摘要：随着时代的发展和社会的进步，大数据、人工智能以及云计算对我们的生产生活越来越重要。

但是相比较传统的思维方式来说，与先进的思想和技术存在很大的差异，基于大数据建立的风控体系，是未来非常重要的发展方向，也是直接关系到各行业非常重要的先进技术。

现阶段，我国各大银行对于大数据智能风控方面的投入力度越来越大，并取得了非常显著的成果，而且随着时代的发展社会的进步，大量数据的积累，使大数据模型越来越丰富，对企业的帮助也越来越大。

利用大数据技术，能够使企业的风控效率和风控水平得到有效提高，将数据的价值可以充分挖掘出来，确保银行在越来越激烈的市场竞争中稳步发展。

关键词：大数据；智能风控体系；建设
中图分类号：F830 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2019)027-0289-01
随着科技计算机的普及进步，计算机对我们的日常生产生活的
影响越来越大，尤其是进入大数据时代之后，已成为作为金融中介机构非常重要的组成部分，而随着市场经济的快速发展，银行的经营环境也变得越发复杂，需要面对的风险也越来越多，在目前信息化时代中，对于各企业的风险管理要求也有了很大的提升。

在大数据背景下，面临日益复杂的经营环境和日趋加大的经营风险的背景下，银行对风险管理能力提出了更高的要求，银行应抓住机遇，将先进的技术合理应用，不断创新传统的银行风控模式，建立智能化的风控体系，使银行的风险防控能力得到提高，也确保中华民族的伟大复兴尽快实现。

一、大数据下银行风险管控面临的机遇及挑战
（一）机遇
1.分析能力的提升。

在大数据技术体系中，应用了Hadoop 框架，引入了流计算体系，使传统的IO 吞吐量和小型机处理能力得到根本性的改善，实现了实时分析能力，并且也具备了流式处理和海量的吞吐，在对数据进行分许和挖掘的时候，成本要降低程度，将信息资源的充分充分挖掘了出来。

最为重要的是，使银行的风险管控数据，逐渐囊括了所有的数据，将数据之间的潜在规律和之间存在的联系更加明确。

2.风控模式的创新。

在大数据背景下，该技术使银行的传统风控模式得到了根本性的变化，使风险管控手段得到创新。

首先，应用大数据技术有效丰富了数据的分析的密度和维度，大大提升了风险模型的准确性。

其次，应用大数据技术就具备了实时分析和流式计算的能力，使风控模型的数据时效性得到有效提升，可以对未来的发展变化进行更加全面、准确的预测。

再次，通过大数据技术，可以对风险信息开展知识管理，利用知识图谱建立业务模型。

最后，通过大数据可以全方面的减少风险管理，实现多维度、多因素的数据分析。

（二）挑战
1.收集能力。

在大数据背景下，银行需要收集的信息资源是海量的，不单单要对自身的数据信息进行整理分析，还需要对第三方机构和互联网信息进行收集，这就在很大程度上提高了收集的复杂性。

银行在收集数据的时候，需要对数据质量、可靠性、能耗以及成本充分考虑。

这也提高了银行的数据收集要求。

2.大数据安全。

首先，在当前时代下，银行在对数据进行使用、管理、存储以及收集的时候，需要统一的规范标准，根据不同的种类进行分级，这就涵盖了数据的格式、内容、授权级别、敏感程度等等，需要采取相对应的防护措施，大大提高了数据的难度。

其次，随着第三方和互联网的快速发展，关于数据资产的确权还没有实现统一，而且相关的规范要求都不同，银行很难有效利用起来。

二、银行建设智能风控体系方法
（一）做好获取和数据整合
第一步，对银行的内部数据进行整合，使得数据治理的能力得
到提高。

因为我国的人口众多，每天都会产生海量的数据信息，比如客户的交易信息、协议信息和账户信息等等，附加值数据具有非常高的业务价值。

但是，因为受到我国国情的特殊影响，数据缺乏规范性，没有集中中一个系统中，共享难、管理弱以及质量差的问题非常突出。

而智能风控体系数据要求又比较高，为了满足相关要求，就需要对银行的内部数据进行整合，使数据治理能力得到提升，确保数据质量得到提高。

第二步，引入外部数据，将内外部数据实现融合。

尤其是随着数字化时代的深入，银行一定要充分认识到共享的重要性，对外部数据来源积极拓展，有效补充内部数据。

在外部数据中，涵盖的内容主要有用户的逾期信息、多头借贷以及风险名单等。

在开展外部数据引入的时候，可以采用多元化的形式，比如共同开发、作何或是购买的方法。

为了使数据价值充分体现出来，就需要有效整合内部数据，开展集中管理。

（二）模型优化完善
在智能风控中，最为核心的就是模型，银行通过模型可以使自身的响应能力和感知能力得到提升，使自身的风控水平实现很大的提高。

而且，还能够实现简单的匹配，为银行的风险决策提供一定的参考意见。

在当前大数据背景下，该模型的可复用性非常高，大事受到规则的影响，无法自动更新风险模式。

而银行可以通过数据挖掘算法，汇总分析银行的内外部数据，使银行风控的准确性大大提升。

目前，比较常用的数据挖掘算法有关联规则、决策树、多元逻辑回归等等。

这一类型的模式，可以不断进行调整和优化，适用性和精度有了很大的提高。

（三）搭建大数据平台
为了将数据价值充分体现出来，使智能风控体系得到优化完善，实现全方位的数据探索需要，银行就首先就需要建立大数据平台，实现多领域、多元化的服务。

在大数据平台中，将银行的各个业务有效进行整合，比如客户信用历史、产品信息、资产信息以及产品交易信息等等，将于海关、司法以及工商合作，有效互补了平台的内外部数据，实现了高效、规范的管理。

三、结语
综上所述，银行在建设智能风控体系时，会对用户的关系网络、行为偏好、履约历史、个人资产以及日常的交易行为进行全方位的分析，实现了整个业务事前、事中以及时候的判断，使风险管控能力得到最大程度的提升，建立了全方位的数据风控体系，具备智能、实时、主动的性能，确保银行在激烈的数字化时代中具备了核心竞争力，确保银行实现可持续健康发展。

参考文献：
[1]陆登强.立足金融科技,大数据智能风控助力普惠金融[J].中国金融电脑,2018(8).
[2]韩志雄,冯学奋,赵权.智慧金融的产生、发展与前景探析[J].海南金融,2018(8).
[3]刘强,王军.基于大数据技术的智能化内部审计平台架构探索[J].农银学刊,2019(1).
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