智能風控的未來可期

　　近年來，隨著國家對中小微企業融資難、融資貴問題的重視，智能風控也愈加成為金融機構以及類金融機構服務中小微、服務實體經濟、實現普惠金融的重要手段。而隨著科學技術快速發展，智能技術正越來越多地改變著金融生態。

　　有效降低金融行業風險

　　談及智能風控，業內普遍認為，是指在傳統風控上融入智能因素，結合大數據、人工智能、區塊鏈等新型技術，對信貸申請開展風險控制的一項技術。

　　“我國金融機構的風險管控經歷了業務經驗驅動、數據分析驅動和計量模型驅動三個階段，目前正邁向人工智能驅動的風險管控階段。”中郵消費金融風險管理部負責人彭愛軍說，“智能風控有效降低了金融行業的欺詐行為、多頭借貸、失聯等風險。”

　　在彭愛軍看來，金融行業的欺詐行為不斷變化、趨于隱藏的特點，增加了金融機構對此的打擊難度。人工智能方法擬合上千維的弱變量，輸出高準確性的模型，有利于管控欺詐風險；多頭借貸帶來的“債務懸崖”是金融機構面臨的重大危險，利用智能風控技術整合網貸、P2P等行業的信貸數據，可以精準的計量、評估借款人的收入和債務水平，有利于管控多頭借貸風險；失聯威脅著金融機構的資產回收，智能風控可以通過借款人的關聯人分析來降低失聯風險帶來的損失。

　　無疑，相比以資產、現金流、職業屬性等為風控核心的傳統風控模式，智能風控的革新與互補主要體現在可打破客群局限、降低風險管理成本、提升客戶體驗、強化風控能效等方面。

　　基礎設施遠未完善 人才和數據是最大問題

　　一直以來，我國金融機構都面臨高欺詐風險、多頭借貸和失聯等痛點。圍繞這些痛點，目前，智能風控可通過對數據的采集和分析，能夠根據借款人的社交行為、行為偏好、身份信息和設備安全等多方面行為，進行風險評估，找出欺詐者的蛛絲馬跡，挖掘其數據的矛盾點和可疑點，識別和預防欺詐事件的發生。但要徹底解決這些行業痛點，智能風控還有多長的路要走？

　　在麥子金服相關負責人看來，目前行業問題主要體現在數據、人才兩個方面。一方面是數據隱私一直都是目前智能風控行業面臨的重大難題，怎么平衡好數據隱私和應用方面的進程還很長，另一方面的挑戰在于人才的儲備和培養，智能風控對于技術人員的要求很高，而且沒有完善的培訓體系，所以比較難得。

　　“目前行業的智能風控水平參差不齊，智能風控基本上還處在發展階段。”麥子金服相關負責人認為，智能風控通過大數據分析，AI生物識別，系統探測和各種風控模型以及機器學習的能力，不斷提高智能風控的水平，提高風控效率，在一定程度上解決了欺詐、多頭借貸等方面能夠發揮了作用。但是目前的市場情況并不能完全解決這些問題，這是因為當前行業的基礎設施還遠未完善，數據還存在孤島現象，沒有完全打通，個人和企業征信的共享機制還沒有完善。

　　談及數據難題，彭愛軍進一步分析到：在風險管控持續發展過程中，數據積累及數據應用能力需逐步提升，才能為金融行業的行穩致遠打下堅實基礎。數據積累方面，目前三方征信提供的數據主要集中在公檢法、金融等領域，社交、電商、出行等領域數據需進一步規范、整合和應用；數據應用方面，金融計量和人工智能的方法多且思路新，需不斷融合新技術，提升管控的針對性和精準性。

　　諸多利好將推動智能風控走向美好

　　隨著金融監管體系的不斷完善，和監管政策的日趨嚴格，智能風控被賦予了更多期望與要求。互聯網金融的出現，少了商業銀行的條框，隨著互聯網和數字化進程的持續推進，以大數據、云計算、機器學習、NLP等信息科技為核心，兼顧效益、效率和安全性，構建開放、共享、互利共贏的新金融生態圈。如何以數據驅動風控體系的完善已成為各家金融機構的最大課題。

　　彭愛軍說：“人工智能的快速發展將顛覆現有風險管控的業務模式，推動風險管控由人工走向自動，由計量走向智能。通過人的業務感知、規劃以及針對性措施將與智能化分析和自動化運營相結合，共同推動智能風控走向美好的未來。”

　　在麥子金服相關負責人看來，中國金融市場隨著監管體系的不斷完善，行業將得到更好的發展。隨著中國的消費升級，越來越多的金融消費者的需求促進金融市場的繁榮發展，更多金融消費者同時也倒逼金融機構提高智能風控能力和水平，隨著大數據的積累，征信體系的不斷完善，技術水平的不斷提高，如區塊鏈和5G技術等，智能風控的未來可期。

　　轉自：中國產業經濟信息網

　　【版權及免責聲明】凡本網所屬版權作品，轉載時須獲得授權并注明來源“中國產業經濟信息網”，違者本網將保留追究其相關法律責任的權力。凡轉載文章及企業宣傳資訊，僅代表作者個人觀點，不代表本網觀點和立場。版權事宜請聯系：010-65367254。

延伸閱讀