2017年，國家正式提出數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展理念，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已然從行業(yè)發(fā)展的維度上升到了國家戰(zhàn)略的層面。排列科技認(rèn)為，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的深入發(fā)展，銀行內(nèi)部幾乎所有業(yè)務(wù)和職能，都開始循序漸進(jìn)地引入大數(shù)據(jù)、人工智能等金融科技，進(jìn)行數(shù)智化改造。其中，信貸風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域的數(shù)智化轉(zhuǎn)型，尤其是業(yè)內(nèi)關(guān)注的焦點(diǎn)。

過去十年，隨著金融服務(wù)線上化，銀行面對(duì)的風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境已發(fā)生巨大變化，風(fēng)控成本、難度也不斷激增。正因?yàn)槿绱?，風(fēng)險(xiǎn)職能部門進(jìn)行數(shù)智化改造的動(dòng)力更足。事實(shí)上許多案例也證明，通過提高效率、改善風(fēng)險(xiǎn)決策質(zhì)量，風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域的數(shù)智化轉(zhuǎn)型能夠?yàn)殂y行創(chuàng)造真正的商業(yè)價(jià)值。

數(shù)智化風(fēng)控涵蓋能提高風(fēng)險(xiǎn)管理效率、效能的諸多數(shù)智化因素，包含了流程自動(dòng)化、決策自動(dòng)化、模型智能化監(jiān)控和迭代等。圍繞數(shù)據(jù)、流程、計(jì)算等維度，以機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等高級(jí)分析工具，增強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量、改善風(fēng)險(xiǎn)管理流程，從而使銀行風(fēng)控系統(tǒng)與數(shù)字化時(shí)代的風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境相適應(yīng)。

以排列科技的「全流程信貸風(fēng)控」系統(tǒng)為例。

與只注重貸中審核部分的傳統(tǒng)風(fēng)控相比，排列科技針對(duì)信貸業(yè)務(wù)的貸前、貸中、貸后三個(gè)環(huán)節(jié)，針對(duì)性地提出數(shù)智化解決方案——全流程信貸風(fēng)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)包含了“流量+系統(tǒng)+風(fēng)控+聯(lián)合運(yùn)營”幾個(gè)部分，涉及配套APP軟件、信貸審核系統(tǒng)、可配置規(guī)則引擎、風(fēng)控模型引擎、埋點(diǎn)監(jiān)控系統(tǒng)等部件，將風(fēng)控管理分解成貸前、貸中、貸后幾個(gè)環(huán)節(jié)。

首先，是風(fēng)控前置到貸前申請(qǐng)階段。采用大數(shù)據(jù)畫像技術(shù)，收集客戶全域信息數(shù)據(jù)，通過智能算法來做數(shù)據(jù)分析，對(duì)自有流量、第三方流量的客戶進(jìn)行識(shí)別，完成貸前第一步信用評(píng)估，提前發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)、規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，使銀行在精準(zhǔn)地觸達(dá)客戶的同時(shí)，也能有效地降低風(fēng)險(xiǎn)成本。

其次，是貸中智能化信貸審核階段。通過信息核驗(yàn)、規(guī)則匹配等，對(duì)申請(qǐng)人提供信息和數(shù)據(jù)庫信息的交互驗(yàn)證，進(jìn)行客戶信用風(fēng)險(xiǎn)水平的評(píng)估，做出放款與否、放款金額以及利率多少的決策;并且信審程序、黑名單管理、放款系統(tǒng)等功能模塊為復(fù)雜的貸中信息審核提供自動(dòng)化操作，內(nèi)置各種行為模型為貸中風(fēng)險(xiǎn)提供及時(shí)預(yù)警。

最后，是貸后行為檢測與資產(chǎn)管理階段。通過設(shè)置還款系統(tǒng)、催收系統(tǒng)等程序?yàn)橘J后的智能化管理提供規(guī)范的操作，結(jié)合還款行為模型、催收模型為貸后提供最安全的決策。一是行為檢測，包括建立行為模型、信息補(bǔ)全、逾期預(yù)警等，盡可能做到百密而無一疏;二是持續(xù)的貸后管理，通過智能化的手段進(jìn)行催收分級(jí)、權(quán)限分配、外催支持等。

三者環(huán)環(huán)相扣，共成系統(tǒng)，體系化、全流程化地解決信貸業(yè)務(wù)中的賬戶安全風(fēng)險(xiǎn)、交易欺詐風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)等風(fēng)險(xiǎn)問題。因?yàn)樵诟鱾€(gè)環(huán)節(jié)內(nèi)嵌入依據(jù)大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)設(shè)置的模塊，各業(yè)務(wù)模塊靈活可配置，使業(yè)務(wù)流程得到全面優(yōu)化升級(jí)、風(fēng)險(xiǎn)管理全面覆蓋。

據(jù)全球著名的咨詢公司麥肯錫調(diào)查，數(shù)智化風(fēng)控舉措可以切實(shí)提高銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的效率、效能，使風(fēng)險(xiǎn)活動(dòng)運(yùn)營成本降低20-30%，準(zhǔn)確性得到大大提升。數(shù)智化風(fēng)控的效果，可以說立竿見影。正是基于此，越來越多的銀行將數(shù)智化風(fēng)控納入到戰(zhàn)略體系之內(nèi)。

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