银行风控如何进行AI转型

近年来，随着大数据、云计算、人工智能等技术在银行风控领域不断深入应用，以科技赋能银行风险管理工作，充分发挥“金融+科技”的优势，已成为银行业的基本共识。 如何借助前沿的人工智能技术推动传统风控向智能风控转型，在保持资产稳定的前提下强化风险管理能力、为业务赋能提效减负，更精准、高效地支持实体经济发展，是每一个银行人都迫切需要回答的问题。

为了解决银行传统风控模式普遍存在着的流程依赖手工、模型工具落后、信息不对称、管理机制不完善等痛点，毕马威一直致力于研究并完善银行业的智慧风控解决方案，助力银行运用先进的AI技术赋能业务场景，进一步增强风控核心竞争力。

一，银行风控管控的三大智能方向

流程智能：流程整合最大化去断点去手工，“政策装进系统”闭环管控

分析智能：宏观与微观工具相结合，减少信息不对称，突破人脑极限

管理智能：建立全面线上化立体监控，达到“看的更广、控的更深”

覆盖信贷全生命周期

从贷前的智能尽调、智能控制、智能决策、财务反欺诈到贷中的智能放款再到贷后的智能后督、智能贷后、智能预警及智能押品，决策者需要全方位、多维度的洞察业务风险。

二、智慧风控亮点

与传统风控方式相比，智慧风控需要拥有丰富的特征标签库、经验证的模型与策略库，方能打造全流程闭环的风控体系。

智慧风控应能整合运用丰富的内外部数据，为各类智能应用提供强大的大数据支撑。具备多维度强大的数据分析能力；数据覆盖各类风险场景，积累丰富的风控分析维度；对接外部数据平台，灵活应用各类外部数据。

目前看来，需要依托成熟AI技术应用、顶尖的技术人才和创新解决方案，基于银行业的痛点与难点，运用人工智能和大数据技术，才能盘活数据资产，为客户设计和研发一站式AI赋能解决方案。

1）利用图像识别、RPA机器人、NLP等，解决手工操作的自动化难题，提升效率

2）利用大数据技术，机器学习、深度学习等算法，提升模型效果，加强风控智能化

3）利用知识图谱、Regtech等技术，打造银行监管合规的智能监督、智能决策、智能匹配等，实现风险贷前、贷中、贷后业务全面AI化

数字经济化的时代正在加速到来，金融科技产业迎来了高速发展，银行业的智能化转型势不可挡。

【本文作者】

赫荣科 毕马威中国 智能应用合伙人