深化科技赋能健全金融风控体系.docx
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1、深化科技赋能,健全金融风控体系当前,世界处于百年未有之大变局,疫情形势依然严峻,两者同步交织、相互激荡。对于金融业来说是重要战略机遇期与重大风险期两种状态并存,光明前景与严峻挑战两种趋势并存。如何防控风险、提升竞争力是金融业稳健行远的关键。农业银行紧抓数字化转型契机,聚焦智慧风控,以“科技赋能、开放共享”的建设理念,探索建设了一体化企业级风控平台,不断健全风控体系,持续赋能业务发展。新形势下风控面临的挑战随着金融业数字化程度进一步加深,业务线上化比例持续提升,风险多重叠加和快速传播,对于风控人才、资源、机制的协同防控和快速响应能力提出了更高的要求。具体情况如下。一是风控形势严峻。风险主体呈现产
2、业化、专业化、团伙化的趋势,芯片造假、模拟器破解、数据撞库等专业化手段层出不穷,风险对抗持续升级。二是业务管理分散。业务条线间独立重复建设,难以形成合力,在风险防控效果上,很难有更大提升,统筹管理和专业管理未形成一体化防控。三是基础设施不牢。风控数据采集不全、质量难以保障,缺数据成为防控难点,“数据+算法”的自动化风控模型需要持续加强。农业银行围绕如何构建企业级风控能力的难题,重点在风控能力的整体性、专业性、统筹和协同等方面进行突破,探索建设企业级风控平台,切实满足新风控能力的建设要求。以金融科技创新赋能破局,打造企业级风控平台农业银行主动拥抱数字化转型浪潮,不断融合新兴技术,融合风控数据、服
3、务、产品,践行业技数共建、共享、共用的新思路,构建线上线下全场景、全渠道、全流程覆盖的企业级风控平台,为推动全面风险管控和治理,提供强大的科技动力支撑。L以“新技术”融合应用,提升风险防控能力一是采用流批一体计算、图数据等技术,提升风险识别效率。通过构建流批一体的计算引擎,实现了海量数据的实时计算、实时分析和实时预测。计算引擎同时打通知识图谱,支持实时进行多级关联分析模型分析,灵活进行窗口计算,实现了对全渠道交易进行实时管控。同时,平台构建了包含向导式建模、零代码配置、在线冠军挑战等在内的一系列功能,实现风控场景的一站式“自助”布控。用户可在数小时内完成渠道快速接入,即便是面对全新场景,通过租
4、户快速建立、资产快速铺底、模型快速复制、场景快速贯通等步骤,也能够在一周内对接上线。二是运用隐私计算等手段,拓展平台开放、共享的风控能力(如图1)。平台引入隐私计算能力,应用多方安全计算、联邦学习等技术,在“数据不出本地”的前提下,联合外部进行建模,构建“可用不可见”的数据分析能力,持续提高模型的精准度。以某场景为例,通过联合当地工商、社保、交通等多家行外机构,共建风控评分联邦模型,风险信号识别准确率得以大幅提升。信贷风控欺诈风控合规风控拓展隐私计算场景授信、准入、定价,识别、评分卡,放款、贷后,营销反作弊、交易反欺诈、信用卡反欺诈内部人作案、异常交易识别隐私计算环境MPC联邦学习区块链隐私计
5、算环垮算力部署通讯管理模型模型模型隐私计算环境隐私计算环境隐私计算环境图1开放互联的风控能力三是深入应用人工智能、大数据等技术,打造线上+线下联合的风控体系。通过“行内机器学习+行外联邦学习”持续优化、防范黑产手段升级;应用关联知识图谱识别客户关系,杜绝联保骗贷。通过打造“数字化风控中心”,打造集中作业+属地作业+自动化作业的风控作业处置模式,实现风险信号的高效处置。四是建设多地多活能力,实现724小时风控保障。采用多活容灾、限流降级、热更新等多种技术手段,并通过混沌工程实践大幅提升故障检测和自动恢复能力,建立了“不怕断线、自动换线、一直在线”的业务连续性保障体系。2 .以“新资产”打破数据壁
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