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杭州同盾科技CEO蔣韜:大數(shù)據(jù)和人工智能視角下的銀行業(yè)風(fēng)險防控

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新的經(jīng)濟(jì)環(huán)境下銀行風(fēng)控成為大數(shù)據(jù)人工智能(Artificial Intelligence,簡稱AI)的熱點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域。本文從大數(shù)據(jù)和人工智能角度出發(fā)分析了銀行風(fēng)控的未來。

杭州同盾科技CEO蔣韜:大數(shù)據(jù)和人工智能視角下的銀行業(yè)風(fēng)險防控

大數(shù)據(jù)和人工智能視角下的銀行業(yè)風(fēng)險防控

在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)大環(huán)境下,銀行業(yè)務(wù)風(fēng)險水平上升,各家銀行對提升自身風(fēng)險防控能力的需求日益迫切,而銀行傳統(tǒng)風(fēng)險管理體系缺乏靈活性、防控手段較為落后等弊端,與大數(shù)據(jù)覆蓋面廣、維度豐富、實(shí)時性高和人工智能技術(shù)飛速發(fā)展的特點(diǎn)相呼應(yīng),使銀行風(fēng)控成為大數(shù)據(jù)和人工智能的熱點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域和方向。

近日,央行發(fā)布120號文,要求全國性商業(yè)銀行于2017年8月底前,其他商業(yè)銀行于2017年12月底前,完成基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的銀行卡風(fēng)險防控系統(tǒng)建設(shè),提升磁條交易風(fēng)險管理水平。一紙明文,讓大數(shù)據(jù)風(fēng)險防控系統(tǒng)建設(shè)進(jìn)一步從銀行風(fēng)控官的案頭設(shè)想變成了需要切實(shí)落地的工作要求。

基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù),銀行業(yè)的風(fēng)險管理體系如何定位、構(gòu)建及應(yīng)用,筆者試圖通過以下幾方面來做一些分析。

   風(fēng)險的“多”和“少”問題

可以毫不夸張地說,風(fēng)險管理是銀行業(yè)可持續(xù)發(fā)展的根本。銀行風(fēng)險管理體系建設(shè)的根本目的在于保持資產(chǎn)質(zhì)量穩(wěn)定,將風(fēng)險抵補(bǔ)能力始終控制在合理水平。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),中國銀監(jiān)會發(fā)布了《中國銀行業(yè)實(shí)施新監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)指導(dǎo)意見》《商業(yè)銀行資本管理辦法(試行)》等一系列監(jiān)管準(zhǔn)則,旨在指導(dǎo)中國商業(yè)銀行依據(jù)巴塞爾新資本協(xié)議進(jìn)行風(fēng)險管理體系建設(shè)。

回到巴塞爾新資本協(xié)議,其主要包括三大支柱,其中以第一支柱—最低資本要求為核心。第一支柱明確了針對不同風(fēng)險的資本充足率計(jì)算方法,包括市場風(fēng)險、信用風(fēng)險和操作風(fēng)險,這便是普遍認(rèn)可的銀行業(yè)三大風(fēng)險。

其中,市場風(fēng)險指由于利率、匯率、股票、商品等價格變化導(dǎo)致銀行損失的風(fēng)險;信用風(fēng)險又稱違約風(fēng)險,是指借款人或交易對方因種種原因,不愿或無力履行合同條件而構(gòu)成違約;操作風(fēng)險是指由不完善或有問題的內(nèi)部程序、員工和信息科技系統(tǒng),以及外部事件所造成損失的風(fēng)險。

從另一個角度講,銀行風(fēng)險管理體系是從滿足監(jiān)管要求出發(fā)構(gòu)建管理體系,而落實(shí)需要具體風(fēng)控手段的支撐,大數(shù)據(jù)風(fēng)控便屬于具體風(fēng)控手段支撐的范疇。結(jié)合目前大數(shù)據(jù)風(fēng)控的主要熱點(diǎn),如反欺詐,屬于操作風(fēng)險范疇,而基于大數(shù)據(jù)的信用評分模型,則屬于信用風(fēng)險范疇。

從大數(shù)據(jù)風(fēng)控的應(yīng)用環(huán)境來看,隨著國內(nèi)普惠金融的快速發(fā)展,越來越多的人群需要享受現(xiàn)代金融服務(wù)帶來的便利,而現(xiàn)有征信體系覆蓋人群有限的弊端漸漸暴露,同時市場上各類騙貸、賴賬、交易欺詐的案件層出不窮,為普惠金融的發(fā)展帶來了不小的障礙。面對形形色色的風(fēng)險問題,將大數(shù)據(jù)和人工智能應(yīng)用于風(fēng)險防控,既是機(jī)遇,又是挑戰(zhàn)。

   人工智能應(yīng)用的“深”和“淺”問題

人工智能是信息時代的尖端科技。雖然人工智能并不是一個新概念,但隨著過去5年到10年內(nèi)數(shù)據(jù)量級的飛速增長、計(jì)算機(jī)硬件存儲和計(jì)算能力的強(qiáng)化和更好、更普遍可用的算法的應(yīng)用,人工智能得以加速發(fā)展。在醫(yī)療領(lǐng)域,圖像識別技術(shù)可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)診斷癌癥病例。在零售領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)算法幫助零售商在銷售預(yù)測、庫存管理和價格優(yōu)化方面進(jìn)行精準(zhǔn)驅(qū)動。在銀行業(yè)務(wù)風(fēng)控領(lǐng)域,實(shí)踐證明,遵循監(jiān)管要求和技術(shù)進(jìn)展,人工智能技術(shù)的應(yīng)用也有深與淺之分。

初級階段,以短平快、切口小為特點(diǎn),大數(shù)據(jù)和人工智能在此階段只是對傳統(tǒng)銀行風(fēng)控手段的補(bǔ)充,如在開戶環(huán)節(jié)的信息核驗(yàn)、黑白名單匹配、人臉識別等,通過簡單規(guī)則的判定和匹配,輔助銀行進(jìn)行風(fēng)險決策。規(guī)則的創(chuàng)建依賴專家經(jīng)驗(yàn)和已發(fā)生風(fēng)險事實(shí),無法針對新的風(fēng)險模式自動更新,且風(fēng)控規(guī)則容易被欺詐者得知后繞過。總體來說,在此階段,模型算法需要依賴人工事先定義的規(guī)則告訴程序如何區(qū)分好與壞,還無法學(xué)會如何區(qū)分欺詐和正常案件。

高級階段,是在大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)不斷成熟,相關(guān)外部數(shù)據(jù)進(jìn)一步開放,市場培育達(dá)到一定階段后,通過使用人工智能技術(shù)構(gòu)建風(fēng)控模型,并將模型應(yīng)用到如授信定價、貸前審核、貸后監(jiān)控、交易欺詐偵測等細(xì)分業(yè)務(wù)流程中。在此階段,通過不斷向算法“喂數(shù)據(jù)”(訓(xùn)練模型),算法自己學(xué)會了如何區(qū)分好與壞,在模型精度和適用性上有了質(zhì)的提升。

在將大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)應(yīng)用于風(fēng)險管理領(lǐng)域,已經(jīng)有了一系列的應(yīng)用實(shí)踐和解決方案。其一是智能模型。智能模型是一種欺詐風(fēng)險量化的模型,最典型的是監(jiān)督型機(jī)器學(xué)習(xí)模型,基于可觀察到的交易特征變量和給定“正確答案”的案件數(shù)據(jù),模型從正確的答案中學(xué)習(xí)什么是好的,什么是壞的案件,從而進(jìn)行正確的風(fēng)險預(yù)測。同時,在一些交易、賬戶登錄等場景應(yīng)用無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)模型,在沒有“正確答案”的標(biāo)簽數(shù)據(jù)的情況下,通過分析欺詐用戶和正常用戶行為模式的異同,識別欺詐風(fēng)險。其二是在信貸場景中,基于用戶的多維度數(shù)據(jù),利用信用評分的建模方法,研發(fā)一款大數(shù)據(jù)產(chǎn)品。它綜合了用戶信用相關(guān)的多維度信息,描述了用戶的信用等級,衡量用戶的還款能力和還款意愿。

   數(shù)據(jù)的“大”和“小”問題

大數(shù)據(jù)的大和小,其實(shí)很多人可能會有誤解。

大數(shù)據(jù)的大,除了基數(shù)意義上的大之外,更體現(xiàn)在很多層面。大數(shù)據(jù)對風(fēng)控行業(yè)的進(jìn)化之“大”也體現(xiàn)在幾個方面:其一,評估維度多元化。從單純依托金融體系數(shù)據(jù)向跨領(lǐng)域跨行業(yè)融合數(shù)據(jù)演進(jìn);其二,參與機(jī)構(gòu)多元化。市場化的征信機(jī)構(gòu)、智能風(fēng)控分析公司以及三方數(shù)據(jù)公司各自貢獻(xiàn)力量;最后,應(yīng)用場景多元化。通過市場化不斷推動信用產(chǎn)品和應(yīng)用場景的創(chuàng)新。

而關(guān)于大數(shù)據(jù)的“小”其實(shí)更應(yīng)該這么表述:大數(shù)據(jù)風(fēng)控的應(yīng)用場景和模式越來越小,越來越細(xì)。國外的大數(shù)據(jù)專家有這樣一個說法:大數(shù)據(jù)就像是一個顯微鏡,一個分析企業(yè)中細(xì)小但是非常重要的特征的偉大工具,只要你知道你自己在找什么。

大數(shù)據(jù)很重要,但是真正帶來價值的是應(yīng)用上的越來越細(xì)的模式和場景。模式和場景之所以關(guān)鍵,是因?yàn)閺目茖W(xué)到商業(yè)、從治理到社會政策,它們都代表著競爭的前沿。

對于風(fēng)控而言,大數(shù)據(jù)風(fēng)控能夠過濾掉絕大多數(shù)帶惡意欺詐目的人群,也能動態(tài)監(jiān)控到?jīng)]有欺詐意圖但實(shí)際還款能力和還款意愿出現(xiàn)波動的客戶。即使出現(xiàn)違約和失聯(lián)情況,大數(shù)據(jù)還能重新挖掘到借款人的關(guān)聯(lián)信息,降低不良率。

   風(fēng)控的前、中、后問題

移動互聯(lián)網(wǎng)時代,當(dāng)應(yīng)對繁雜和多樣的風(fēng)險事件,欺詐分子像特種部隊(duì)一樣利用各種工具,尋找每一個可能風(fēng)控的漏洞,從而在一個點(diǎn)能夠突破整個防線,面對這種“非對稱”式的風(fēng)險變化,商業(yè)銀行應(yīng)該著力構(gòu)建從事前預(yù)警、事中監(jiān)控、事后分析等集“防控避處”為一體的風(fēng)險防控體系。

事前預(yù)警。風(fēng)控前置一直是整個商業(yè)銀行孜孜追求的,理論上通過技術(shù)手段可以實(shí)現(xiàn)。

事中監(jiān)控。一個簡單的例子,如果一群欺詐分子在攻擊你的系統(tǒng),如果你的風(fēng)控平臺直到攻擊完畢才能做出應(yīng)對,那這個風(fēng)控平臺就沒有任何意義。隨著銀行業(yè)務(wù)快速變化,以及新欺詐技術(shù)的出現(xiàn),導(dǎo)致風(fēng)控規(guī)則也需要實(shí)時順應(yīng)市場外部的變化,這就要求設(shè)計(jì)出來的應(yīng)用系統(tǒng)能夠適應(yīng)這種快速變化。有了風(fēng)險規(guī)則引擎就可以將不斷變化的業(yè)務(wù)規(guī)則剝離出來,動態(tài)管理和修改,從而使系統(tǒng)變得更加靈活,適用范圍更加廣泛。

事后分析。通過復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)技術(shù),打通跨行業(yè)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對多場景大數(shù)據(jù)的自動化關(guān)聯(lián)分析與可視化。呈現(xiàn)設(shè)備、IP、手機(jī)號、身份證號、地址、電子郵件等多個維度關(guān)聯(lián)有助于識別支付盜卡、多頭申請、團(tuán)伙作案、刷單、撞庫登錄等多種欺詐風(fēng)險。

基于主動預(yù)防、多維度場景實(shí)時監(jiān)控、立體化的風(fēng)控反欺詐理念,才能在未來銀行的智慧競爭中立于不敗之地。事實(shí)上,業(yè)內(nèi)關(guān)于這個理念比較集中的表述是信貸全生命周期的風(fēng)控理念,從貸前的客戶畫像、反欺詐環(huán)節(jié),到貸中授信、貸中跟蹤,再到貸后監(jiān)控、貸后管理、逾期管理、挽救不良各個環(huán)節(jié),大數(shù)據(jù)智能風(fēng)控都有相應(yīng)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)。

通過上文的分析,我們相信未來大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)在風(fēng)險管理領(lǐng)域?qū)⒋笥锌蔀椤cy行業(yè)的訴求將包括自建AI基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用、利用專業(yè)咨詢公司的咨詢能力,和直接使用第三方的AI服務(wù),其中,垂直行業(yè)的AI-aas(AIas a Service,AI即服務(wù))將成為銀行進(jìn)行風(fēng)險管理的左膀右臂。同時,我們也認(rèn)識到,銀行的風(fēng)險管理需要具備穩(wěn)健、快速、準(zhǔn)確的特點(diǎn),以平衡業(yè)務(wù)拓展、客戶體驗(yàn)和風(fēng)險控制三方的矛盾,從這個方面來說,大數(shù)據(jù)智能風(fēng)控的應(yīng)用還有更多可以深挖的地方,更值得研究討論。

(本文作者介紹:杭州同盾科技CEO)

責(zé)任編輯:陳近梅

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