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排列科技:数字经济时代,银行信贷风控的转型之机

互联网 / 作者:xsx / 2018-11-16 11:37:550

2017年,国家正式提出数字经济的发展理念,数字经济已然从行业发展的维度上升到了国家战略的层面。排列科技认为,随着数字经济的深入发展,银行内部几乎所有业务和职能,都开始循序渐进地引入大数据、人工智能等金融科技,进行数智化改造。其中,信贷风险领域的数智化转型,尤其是业内关注的焦点。

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过去十年,随着金融服务线上化,银行面对的风险环境已发生巨大变化,风控成本、难度也不断激增。正因为如此,风险职能部门进行数智化改造的动力更足。事实上许多案例也证明,通过提高效率、改善风险决策质量,风险领域的数智化转型能够为银行创造真正的商业价值。

数智化风控涵盖能提高风险管理效率、效能的诸多数智化因素,包含了流程自动化、决策自动化、模型智能化监控和迭代等。围绕数据、流程、计算等维度,以机器学习和人工智能等高级分析工具,增强数据质量、改善风险管理流程,从而使银行风控系统与数字化时代的风险环境相适应。

以排列科技的「全流程信贷风控」系统为例。

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与只注重贷中审核部分的传统风控相比,排列科技针对信贷业务的贷前、贷中、贷后三个环节,针对性地提出数智化解决方案——全流程信贷风控系统。该系统包含了“流量+系统+风控+联合运营”几个部分,涉及配套APP软件、信贷审核系统、可配置规则引擎、风控模型引擎、埋点监控系统等部件,将风控管理分解成贷前、贷中、贷后几个环节。

首先,是风控前置到贷前申请阶段。采用大数据画像技术,收集客户全域信息数据,通过智能算法来做数据分析,对自有流量、第三方流量的客户进行识别,完成贷前第一步信用评估,提前发现风险、规避风险,使银行在精准地触达客户的同时,也能有效地降低风险成本。

其次,是贷中智能化信贷审核阶段。通过信息核验、规则匹配等,对申请人提供信息和数据库信息的交互验证,进行客户信用风险水平的评估,做出放款与否、放款金额以及利率多少的决策; 并且信审程序、黑名单管理、放款系统等功能模块为复杂的贷中信息审核提供自动化操作,内置各种行为模型为贷中风险提供及时预警。

最后,是贷后行为检测与资产管理阶段。通过设置还款系统、催收系统等程序为贷后的智能化管理提供规范的操作,结合还款行为模型、催收模型为贷后提供最安全的决策。一是行为检测,包括建立行为模型、信息补全、逾期预警等,尽可能做到百密而无一疏;二是持续的贷后管理,通过智能化的手段进行催收分级、权限分配、外催支持等。

三者环环相扣,共成系统,体系化、全流程化地解决信贷业务中的账户安全风险、交易欺诈风险、信用风险等风险问题。因为在各个环节内嵌入依据大数据、人工智能技术设置的模块,各业务模块灵活可配置,使业务流程得到全面优化升级、风险管理全面覆盖。

据全球著名的咨询公司麦肯锡调查,数智化风控举措可以切实提高银行风险管理的效率、效能,使风险活动运营成本降低20-30%,准确性得到大大提升。数智化风控的效果,可以说立竿见影。正是基于此,越来越多的银行将数智化风控纳入到战略体系之内。

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