银行大数据风控能力建设与实践

银行大数据风控能力建设与实践
作者：邵理煜
来源：《中国金融电脑》 2018年第8期
中国银行在科技引领数字化发展战略中提出了“构建智能风控体系”的战略任务，即利用
实时分析、大数据及人工智能技术，整合客户的交易行为、金融资产、身份特征、履约历史、
行为偏好、关系网络等内外部多维度数据，开展事前、事中、事后风险预测和管控，构建覆盖
实时反欺诈、智能反洗钱、信用风险、市场风险和操作风险等领域的全方位、立体化智能风控体系。

今天，大数据已经影响到社会的各个领域，作为金融科技的核心组成部分，对银行各业务
领域的影响不言而喻。

银行是经营风险的企业，金融科技的应用使得银行产品向线上化、复杂化、智能化方向发展，如何利用大数据技术高效、合理地在业务环节进行必要的风险控制，以
规避各类法律、欺诈、违约风险，是我们面临的巨大挑战。

在大数据应用的过程中，银行一方面要加强创新、促进数据价值转化；另一方面要建设高
质量、安全的数据基础平台。

光大银行构建了完备的大数据治理体系，通过数据产品化机制支
持风控领域的大数据创新与实践，在科技层面提供从工具、机制、技能到解决方案的一整套综
合服务能力，有效满足全行各业务条线的大数据智能化发展需求。

近年来，光大银行推进大数据资产管理机制，在保障数据资产质量、安全的前提下构建全
行数据地图，涵盖内、外部结构化和非结构化数据内容。

在技术平台上持续建设多元化大数据
平台，对多渠道、多来源数据进行加工融合。

同时，持续推进大数据创新社区发展，提倡“像
外行一样思考，像专家一样实践”，启发全行大数据文化意识，并通过大数据实验室机制促进
创新需求的研发和落地。

一、大数据能力建设
1. 数据资产管理机制
大数据资产管理是大数据能力建设的基石，光大银行从2008 年开始进行数据标准建设，2012 年规划全行数据体系，2016 年完成大数据治理规划。

在十年发展过程中我们坚持一项基
本原则，那就是数据管理与数据应用要保持整体上的平衡，相互支持进而促进整体的螺旋上升。

有效的数据管理保障了数据的安全、质量，还有高效率，在当前背景下，数据管理各个领域正
在向全生命周期的数据资产管理机制转化；目标是在数据安全可控的前提下，更加充分、有效
地挖掘数据价值，持续高效地支持数据价值转化。

在实践中，我们以企业级数据模型建设为出发点，开展数据资产管理机制、数据资产库及
知识库的建设，让所有使用数据的人员能通过这个体系了解到有什么数据、数据在哪儿、数据
质量怎么样等信息，旨在提升数据的使用效率。

在外部数据管理方面，我们按照统一预算、统
一采购、统一存储与分发的原则，整合各业务部门外部数据需求，搭建外部数据管理平台，逐
步实现外部数据的统一管理与共享。

2. 多元化大数据平台架构
光大银行经过十多年探索确定了目前的多元化大数据平台架构（如图1 所示），整体分为
三个层次：最底层实现的是数据的互联，包括数据仓库平台、贴源数据平台、准实时数据平台、外部数据管理平台、非结构化数据平台，以及综合分布式MPP 架构数据仓库、Hadoop 平台的
多元化大数据技术平台。

中间层提供的是互联的分析能力，包括一个大数据挖掘平台，整合传
统的SAS 工具、分布式计算组件Spark、Python 数据科学开源生态等内容，让更多的人来一起做数据挖掘。

另外，为业务人员提供的Tableau 等可视化分析工具，整体上实现了互联的分析。

这个互联是基于底层数据之上，数据跟整个平台工具是打通的。

最上层是互联的交互，包括实
时智能策略交互引擎。

此外，最重要的一个内容就是数据产品平台。

3. 数据产品化机制
光大银行在解决方案层面推进了数据产品化机制（如图2 所示），这个机制充分借鉴了互
联网公司的经验，数据产品的定位是实现端到端的数据价值输出，将传统数据服务内容面向业
务场景进行快速封装。

目前，我们已累计研发上线20 多项数据产品，覆盖全行风险、零售、
对公等主要业务条线。

数据产品可以分为项目型数据产品、创新型数据产品、敏捷型数据产品。

银行需要为数据产品投入成本，不同类型的数据产品投入成本和管理方法也有所区别。

数据产
品应用的时效性、需求特征、用户群体、模型方法不同，在原有的实施落地流程上应该进行调
整和优化。

4. 大数据创新实践机制
近两年，光大银行建立了体系化的大数据创新实践机制（如图3 所示），主要是围绕科技
创新实验室来开展工作，面向各金融科技领域探索业务创新。

例如，在智能风控领域看到的一
些成果，其背后均是基于科技创新机制。

同时，推进大数据创新社区建设，用开放的态度来做
大数据创新，只要大家有想法就可以提出来，然后由专业化团队来分析并确定解决方案。

此外，还有人才的内部培养，外面是产学研一体化的工作，对应着人才、团队的建设与发展。

二、大数据风控应用实践
光大银行大数据风控应用主要在风险预警、审计、反欺诈等领域，结合复杂网络、自然语
言处理等大数据分析技术，采用了更多的内外部数据，将业务实体及行为进行广泛的互联，通
过更多的视角分析风险因素，进而实现风险的发现与预警。

1. 大数据风险预警
滤镜是一个用于大数据风险预警的数据产品，充分体现了光大银行在产品上研发、落地的
工作机制。

利用工商、互联网舆情等外部数据，跟行内数据充分结合之后建立了在线运行特殊
交易对手、风险共同体、复杂循环担保圈三类大数据风险模型，最终交付内容是两份清单。

被
滤镜预警提示的企业通过全量、增量两份名单进行风险提示，一份全量清单以名单为入口逐级
追索风险成因，并通过数据可视化方法直观展示预警对象在网络中的风险传播路径，为人工排
查提供依据；另外一份增量清单特别提示新增风险，警示企业风险恶化动态。

将这两份清单嵌
入到给管理人员使用的光速观察应用中，使管理人员通过手机就可以直接发现企业风险预警情况。

风险共同体是光大银行从2015 年开始研发的另外一款数据产品，主要通过复杂网络建立
关联关系，发现集团客户、供应链上下游客户、圈式及联保联贷客户群各企业之间密切资金往
来的风险关系，识别风险共同体内风险传播的特征，及时做出风险预判。

2. 反洗钱可疑交易行为预警
当前，金融犯罪呈现出专业化、组织化的趋势，基于单客户分析的反洗钱工作模式不能有
效地发现团伙犯罪。

为此，光大银行建立了基于资金网络的可疑交易行为预警模型，可用于犯
罪团伙的发现、异常行为的分析等多个领域。

考虑到光大银行每日交易流水有几百万笔，观察
期内的总交易流水量更是多达近亿笔。

如此庞大的基础数据量，我们采用了复杂网络关系发现
算法，可通过线性的时间消耗，计算出节点数量随指数级增长的复杂网络关系，能在较短的时
间内计算出全行所有客户的资金网络关系。

基于复杂网络发现算法研发反洗钱数据挖掘模型，
该模型是系统中筛选数据量最多、数据上报率最高的模型，为业务部门甄别犯罪团伙提供了非
常有价值的线索。

3. 审计大数据建模
2017 年，光大银行启动了审计大数据模型平台建设，利用大数据构建全行远程监控体系。

利用图数据库及图算法模型支持审计应用动态展示关联图谱，提供可视化、人机交互式的业务
人员操作分析界面，可提供快照分析，便于组织内部分析协作。

利用知识图谱探索可疑审计问题，如“资金回流”“非法集资”等。

利用人工智能算法构建“隐性关系”识别模型，识别潜
在关系，发现审计线索。

利用自然语言处理实现对文本、图像等半结构化、非结构化数据建模，判断信贷报告和审查报告合规性、真实性等。

三、总结与展望
下一步，我们将依托光大银行的科技能力，以业务应用为驱动，以人才队伍建设为核心，
以金融科技创新为源泉，在全行各部门的通力配合下共同推进大数据在风控领域的各类应用，
助力光大银行业务转型。

1. 场景的开拓与落地
积极开展大数据风控在普惠金融、供给侧改革、消费金融等领域新型应用场景设计，协同
业务部门推广光大银行已有的数据产品成果落地，加大推广力度和范围。

2. 加强大数据人才培养和建设
加快核心大数据人才建设，通过内部挖潜资源，培养兼顾技术和业务的大数据应用专家。

同时加强科研院校、金融科技企业等外部合作，借助整个行业的研究力量，共享专家资源，共
享行业成果。

3. 开展联合创新
充分发挥金融科技创新机制，积极开展与相关科研院所和厂商合作，充分利用“外脑”将
行业最新成果转化为银行的科技创意；研究探索金融同业、跨行业企业间的大数据创新合作。