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作者信息

劉呂科，民生銀行風險管理部。

摘要

商業(yè)銀行風險管理數(shù)字化、智能化是宏觀上適應(yīng)數(shù)字化社會發(fā)展的客觀要求，也是微觀上應(yīng)對未來復(fù)雜經(jīng)濟金融風險的主觀需要。本文分析了銀行風險管理智能化趨勢，給出了良好實踐銀行成功的關(guān)鍵要素，并分析了商業(yè)銀行智能風控實施面臨的主要挑戰(zhàn)及問題，以期為商業(yè)銀行更好地推進智能風控體系建設(shè)提供借鑒。

關(guān)鍵詞：智能風控；數(shù)字化風控；風險管理

中圖分類號：F832 文獻標識碼：A

引言

商業(yè)銀行是經(jīng)營風險的企業(yè)。風險管理能力不僅是商業(yè)銀行穩(wěn)健發(fā)展的保障，在很大程度上也劃定了銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的邊界。有些銀行在各類創(chuàng)新業(yè)務(wù)經(jīng)營中“游刃有余”，而有些銀行只能像“當鋪”一樣經(jīng)營，其差異本質(zhì)上都是由銀行風險管理水平和能力決定的。

展望未來十年，商業(yè)銀行面臨的經(jīng)營環(huán)境將更趨復(fù)雜。因此，對商業(yè)銀行而言，可能是“最差的十年”，但也可能仍然是“較好的十年”。而劃分“最差”“較好”邊界的，同樣是商業(yè)銀行的風險管理能力。如果說過去十年商業(yè)銀行風險管理的關(guān)鍵詞是“評審”“評級”，那么未來十年風險管理的關(guān)鍵詞則繞不開“信息”“數(shù)據(jù)”和“智能”。

從這個意義上看，智能風控建設(shè)不僅是未來風險管理的發(fā)展趨勢，也是未來“卓越”銀行和“平庸”銀行的主要區(qū)別。在數(shù)字化、信息化大背景下，如果商業(yè)銀行不改變傳統(tǒng)風控方式，不主動擁抱智能風控趨勢，而是抱殘守缺，永遠躲在舒適區(qū)，就只能漸漸“平庸”下去；反之，勇于變革、勇于探索，能利用智能風控提前感知風險，提前采取應(yīng)對措施的商業(yè)銀行，則能夠更好地經(jīng)營風險，在激烈的市場競爭中“脫穎而出”，成為“卓越”銀行。

一

商業(yè)銀行風險管理智能化趨勢

風險管理在本質(zhì)上是管理“信息”，即最大程度降低銀企之間的信息不對稱程度。伴隨著社會信息化、數(shù)字化體系建設(shè)，商業(yè)銀行風險管理也必將迎來“智能化”時代。展望未來，風險管理智能化只是數(shù)字化社會發(fā)展趨勢的一個縮影，或者說只有智能化風險管理才能適應(yīng)未來的數(shù)字化社會發(fā)展趨勢。

一是銀行客戶信息透明度提高為風險管理智能化奠定了基礎(chǔ)。信息化時代，銀行和客戶之間信息不對稱的程度將大大降低，客戶的基本信息，以及圍繞“產(chǎn)、供、銷”的物流信息、制造信息、資金流信息在滿足隱私保護的前提下，結(jié)合具體場景的可得性得以加強，加上客戶財務(wù)、征信、結(jié)算等其他信息，商業(yè)銀行對客戶“全息畫像”“智能動態(tài)決策”的可行性和有效性越來越強。未來的風險管理就是綜合全方位信息對客戶進行綜合評價、授信并持續(xù)監(jiān)控的過程。未來，基于客戶的全息數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)的加工能力要求遠超出人力所及，專家經(jīng)驗將逐步被機器或算法智能所取代，或者說，專家決策只是特定情況（如監(jiān)管政策變化）下智能風控決策的有益補充。

二是大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展為風險管理智能化提供了必要條件。一方面，建模技術(shù)的發(fā)展使得機器學習和深度學習等智能化算法運用有了可能，未來基于高維大數(shù)據(jù)，智能算法相對傳統(tǒng)邏輯回歸算法的優(yōu)勢將越來越突出；另一方面，分布式架構(gòu)、流式計算使得計算機系統(tǒng)平臺的運行效率大大提高，能夠有效支持機器學習模型建模、部署和監(jiān)控，并實現(xiàn)秒級甚至毫秒級決策，極大提高決策效率和用戶體驗，為風險管理智能化提供了必要的技術(shù)和平臺支撐。

三是銀行穩(wěn)健發(fā)展和市場競爭客觀需要智能風控建設(shè)。展望未來，如果商業(yè)銀行要在紛繁復(fù)雜的環(huán)境中保持穩(wěn)健發(fā)展，提高效率，“輕裝上陣”，并給用戶帶來更好的體驗，以更好地適應(yīng)未來的市場競爭，成為“卓越”銀行，就離不開智能風控這一“利器”。

二

良好實踐銀行職能風控建設(shè)的關(guān)鍵要素

目前，國內(nèi)很多銀行主動變革，在智能風控建設(shè)方面勇于探索，成效顯著。例如，有些銀行已實現(xiàn)模型自動迭代、部分業(yè)務(wù)自動放款、監(jiān)測體系真正能做到“看得廣、看得深、看得遠”。整體來看，良好實踐銀行智能風控體系建設(shè)成功主要得益于以下關(guān)鍵要素。

一是自上而下推進?？v觀良好實踐銀行，其成功建設(shè)智能風控體系的一個共同特點均是“高層主導、自上而下、集團共享、充分協(xié)同”。良好實踐銀行董事長和行領(lǐng)導均非常重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，并將智能風控體系建設(shè)作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的核心組成部分之一來督促和落實。在高層領(lǐng)導的直接督導下，風險管理部負責統(tǒng)籌，風險板塊其他部門分工明確，全行在人力資源、科技資源和費用資源配置上給予重點和傾斜，資源配置較為充足。

二是體系化實施。從良好實踐銀行看，智能風控建設(shè)取得顯著成效的銀行也均是數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略成功落實的銀行，智能風控是其數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心組成部分之一。智能風控體系建設(shè)是一個系統(tǒng)性工程，只有全行數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果好，數(shù)據(jù)標簽化、運營智能化、系統(tǒng)模塊化，智能風控建立在一個牢固的“地基”上，才能取得較好的效果。反之，如果全行數(shù)字化轉(zhuǎn)型沒有落地，只有風險管理領(lǐng)域獨自數(shù)字化轉(zhuǎn)型，則智能風控建設(shè)根基不穩(wěn)，很難取得良好的效果。綜觀良好實踐銀行，普遍完善了底層數(shù)據(jù)質(zhì)量，實現(xiàn)了標簽化管理，并在此基礎(chǔ)上針對智能盡調(diào)、智能審批、智能預(yù)警、智能輿情分析、智能評級等項目逐一進行攻克，有序推進整個智能風控體系建設(shè)。智能風控是組織、政策和流程、平臺三位一體的系統(tǒng)性工程體系。在體系化推進方面需要有強有力的組織管理，良好實踐銀行普遍從風險管理全流程角度進行規(guī)劃和整合，杜絕了“煙囪式”建設(shè)，以體系化推進智能風控的實施工作。

三是夯實管理基礎(chǔ)。從良好銀行實踐來看，智能風控建設(shè)離不開“數(shù)據(jù)”“模型”和“系統(tǒng)”這三類關(guān)鍵要素：其一，數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)已被視為除勞動力、土地、資本和技術(shù)外的第五生產(chǎn)要素，“數(shù)字財富”絕對不是一句空話。數(shù)據(jù)積累的廣度和深度，數(shù)據(jù)質(zhì)量的完整性和準確性，數(shù)據(jù)標簽的完備性和全面性將在很大程度上決定銀行風險管理的廣度、深度和“數(shù)字財富”的多寡。其二，模型是核心。模型是智能風控建設(shè)的“靈魂”，如果沒有模型，則不能將數(shù)據(jù)很好地組織起來。良好實踐銀行智能風控模型不局限于特定模型，根據(jù)場景搭建模型，并實現(xiàn)模型的快速迭代。其三，系統(tǒng)是依托。智能風控是服務(wù)于智能化作業(yè)的，智能化作業(yè)平臺均和特定的系統(tǒng)相連，智能風控建設(shè)離不開具體的系統(tǒng)支撐。

智能風控體系建設(shè)極具專業(yè)性和復(fù)雜性，客觀上要求銀行集中專業(yè)資源，“集中力量辦大事”，實現(xiàn)數(shù)據(jù)、系統(tǒng)和模型的集中管理，為更好開展智能風控體系建設(shè)提供基礎(chǔ)條件。從良好實踐銀行來看，均從“三個集中”來夯實管理基礎(chǔ)：其一，實現(xiàn)風險數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理。良好實踐銀行普遍建立企業(yè)級的風險數(shù)據(jù)管理平臺，統(tǒng)一數(shù)據(jù)質(zhì)量標準和管理機制，避免“數(shù)出多門”或“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象，并建立全行級風險數(shù)據(jù)字典和數(shù)據(jù)標簽。其二，實現(xiàn)風險系統(tǒng)企業(yè)級管理。良好實踐銀行普遍基于風險決策智能化目標，以統(tǒng)一決策和控制為核心，打通行內(nèi)相關(guān)系統(tǒng)，構(gòu)建統(tǒng)一的流程作業(yè)系統(tǒng)和分析管理系統(tǒng)。其三，實現(xiàn)模型算法集中管理。良好實踐銀行普遍在發(fā)揮數(shù)據(jù)、系統(tǒng)集中管理優(yōu)勢的基礎(chǔ)上，通過調(diào)整組織架構(gòu)、模型實驗室或AI算法工廠，實現(xiàn)計量模型人員的集中，集合專業(yè)資源優(yōu)勢，為全行風險計量和預(yù)警模型開發(fā)應(yīng)用提供一攬子解決方案。如建設(shè)銀行組建了計量管理中心（全職成員七十余人，均具有算法實施經(jīng)驗），平安銀行和郵儲銀行均組建了數(shù)十人的智能風控團隊，招商銀行將風險計量模型團隊統(tǒng)一放在風險管理部，一體化地服務(wù)于場景風控模型、評級與評分模型、預(yù)警模型的開發(fā)、運維與應(yīng)用推動工作。

四是推進成果應(yīng)用。從良好實踐銀行來看，其智能風控體系建設(shè)普遍從一線業(yè)務(wù)人員、評審人員和各層級管理人員對風控工具使用感受出發(fā)，將解決風險管理痛點放在第一優(yōu)先位置，在逐一梳理并解決痛點的過程中逐步完善體系建設(shè)。在建設(shè)過程中，良好實踐銀行普遍強化用戶導向思維，項目建設(shè)的范圍主要圍繞一線單位的用戶體驗；另外，對風控對象逐步做到“無感風控”，不因強化風控降低授信客戶對銀行產(chǎn)品的使用體驗。

三

智能風控實施面臨的主要挑戰(zhàn)

從同業(yè)實踐來看，商業(yè)銀行智能風控體系建設(shè)普遍會面臨如下挑戰(zhàn)。

一是對理念文化的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)商業(yè)銀行普遍依賴業(yè)務(wù)評審，在準入、定價、額度、監(jiān)測等方面，習慣于分級授權(quán)和分層決策，較難適應(yīng)對量化理念要求較高的智能風控決策體系。同時，智能風控技術(shù)的采用，不僅僅是引入量化模型的問題，在模型管理、績效考核、資源配置等諸多方面也要做出調(diào)整。例如，智能風控引入后，模型風險更高，對模型管理的要求也更高。此外，傳統(tǒng)靠客戶經(jīng)理引流、有權(quán)人審批，按創(chuàng)利績效進行考核的模式也受到較大挑戰(zhàn)，例如，一些完全靠智能風控引流、審批的業(yè)務(wù)，在考核方面就需要進行相應(yīng)的調(diào)整。智能風控技術(shù)的采用在很大程度上是風險量化思維在風險管理全流程落地的過程，會給傳統(tǒng)思維和理念帶來較大沖擊。

二是對戰(zhàn)略定力的挑戰(zhàn)。數(shù)字化風控的投入和業(yè)務(wù)拓展投入相反，業(yè)務(wù)拓展投入基本能夠取得立竿見影的效果，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)字化風控是戰(zhàn)略投入，也是“強本固基”的投入，很難在短期內(nèi)看得到效果。從領(lǐng)先銀行實踐看，其每年投入到數(shù)字化風控的資金以數(shù)十億元計，而這些投入在當年財務(wù)報表中只能體現(xiàn)為“成本”，甚至需要連續(xù)數(shù)年持續(xù)在財報上體現(xiàn)為“成本”。這會在很大程度上考驗商業(yè)銀行的戰(zhàn)略定力。能否保持戰(zhàn)略定力，持續(xù)投入資源，是智能風控體系建設(shè)的關(guān)鍵。

三是對容錯機制的挑戰(zhàn)。不同于傳統(tǒng)風控體系建設(shè)，在智能風控體系建設(shè)方面，可能需要不斷地試錯。智能風控沒有成熟的經(jīng)驗可以完全套用，在推進過程中難免會遇到這樣或那樣的問題。但在試錯過程中不一定是“百折不回”，有的是“一折就回、點到為止”。這對商業(yè)銀行的容錯機制或是容錯態(tài)度具有較大挑戰(zhàn)。

四是對部門協(xié)作的挑戰(zhàn)。智能風控體系建設(shè)涉及業(yè)務(wù)前中后臺的方方面面，幾乎涉及全行所有的風險條線部門和科技部門，因此在此過程中，其他部門的協(xié)同支持非常重要，只有全行上下一條心，充分協(xié)同，智能風控體系建設(shè)才能做得實、做得細、做得深。這對商業(yè)銀行部門協(xié)作或磨合機制可能會有較大挑戰(zhàn)。

四

主要對策建議

在很大程度上，“得智能風控者得天下”。商業(yè)銀行智能風控體系建設(shè)時不我待。針對其實施過程中遇到的挑戰(zhàn)，建議從以下方面著力開展相關(guān)工作。

一是將智能風控建設(shè)和全行數(shù)字化轉(zhuǎn)型充分結(jié)合起來。風險條線數(shù)字化轉(zhuǎn)型或是智能風控建設(shè)，絕對不是單靠風險管理部或是風險條線部門就能夠解決的，它依賴完備的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、智能化運營體系、規(guī)范的業(yè)務(wù)流程等要素，如果全行層面數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)不具備，風險條線智能化體系建設(shè)就會成為“無源之水，無本之木”，很難取得較好成效。因此，要體系化落實智能風控建設(shè)，必須以全行數(shù)字化轉(zhuǎn)型為前提。只有全行層面數(shù)字化轉(zhuǎn)型啟動，智能風控的“輪子”才能“轉(zhuǎn)得快”“轉(zhuǎn)得好”。

二是進一步集中算法資源，發(fā)揮專業(yè)優(yōu)勢。與領(lǐng)先銀行的實踐相比，商業(yè)銀行，尤其是中小銀行算法資源較為分散，包括風險管理條線部門、信息科技部門、業(yè)務(wù)管理部門等相關(guān)部門雖可能有計量人員，但普遍存在人員流失、算法深度較低、計量結(jié)果應(yīng)用不深不透、模型全流程管理機制不健全等弊端。這些問題歸根結(jié)底都是因為算法資源分散，導致“十手難敵一拳”。在計量人員本來就緊缺的情況下，分散相關(guān)職能，客觀上必然造成風險計量專業(yè)性不強、計量結(jié)果難以滿足業(yè)務(wù)開展需要的局面。參考良好銀行實踐，建議商業(yè)銀行能從風控數(shù)字化轉(zhuǎn)型的全局視角，考慮集中專業(yè)算法資源的可行性和具體實施方式，以更充足、更專業(yè)、更具深度的風險計量，服務(wù)全行業(yè)務(wù)高質(zhì)量發(fā)展。

三是打通風險數(shù)據(jù)、系統(tǒng)，實現(xiàn)“一體化”風控。在一定程度上，如果數(shù)據(jù)、系統(tǒng)沒有集中統(tǒng)一管理，存在數(shù)據(jù)“孤島”和系統(tǒng)嚴重割裂的情況，就會導致智能風控“浮在表面的形式化推進”，難以真正有效地體系化開展，相關(guān)工作只能是“涂上智能風控的唇膏”，難以對業(yè)務(wù)開展起到實質(zhì)的推動作用。以風險預(yù)警為例，如果數(shù)據(jù)標簽、標準不統(tǒng)一，系統(tǒng)相互割裂，就會導致各風險類別，乃至各類業(yè)務(wù)管理部門各自梳理各自的標準，開展各自的風險預(yù)警工作。“各家自掃門前雪”，相互之間沒有銜接和提示，不但會造成重復(fù)工作，還會降低工作效率和成效。對良好實踐銀行，我們往往只看到其實現(xiàn)了“一體化、全流程”風險預(yù)警的表象，卻沒有看到其背后普遍統(tǒng)一了數(shù)據(jù)標簽和標準、打通了底層系統(tǒng)、規(guī)范了全行層面統(tǒng)一管理機制的實質(zhì)。鑒此，建議商業(yè)銀行尤其是中小銀行在智能風控體系建設(shè)過程中，能夠借鑒良好銀行實踐，在風險數(shù)據(jù)標準和標簽體系建設(shè)，以及統(tǒng)一系統(tǒng)架構(gòu)和管理邏輯方面，能夠下大力氣、花大工夫，通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型攻堅克難，為一體化預(yù)警、反欺詐、全流程風險計量體系建設(shè)奠定基礎(chǔ)，真正能夠體系化地建設(shè)智能風控體系。

四是堅持戰(zhàn)略定力，持續(xù)投入資源?？梢哉f，數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)字化風控是未來五年甚至十年商業(yè)銀行市場競爭的戰(zhàn)略制高點和核心競爭力。因此，在智能風控體系建設(shè)過程中，建議商業(yè)銀行能夠保持戰(zhàn)略定力，持續(xù)投入資源，堅定不移地搭建符合銀行自身要求，與銀行業(yè)務(wù)規(guī)模和復(fù)雜程度匹配的智能風控體系，為商業(yè)銀行穩(wěn)健發(fā)展護航。

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