案例名稱

大數(shù)據(jù)風(fēng)控平臺助力銀行數(shù)智升級

(資料圖)

案例簡介

隨著用戶消費行為及習(xí)慣的轉(zhuǎn)變，銀行業(yè)務(wù)向線上化、場景化、多樣化方向轉(zhuǎn)型發(fā)展，其中個人、小微貸款業(yè)務(wù)面臨的各類風(fēng)險不斷加大，風(fēng)險管理的深度與廣度有待全面升級。中關(guān)村科金以人工智能、大數(shù)據(jù)、音視頻等技術(shù)為底座，為國內(nèi)某城商行提供了大數(shù)據(jù)風(fēng)控數(shù)智解決方案，依托新技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用幫助客戶實現(xiàn)業(yè)務(wù)流程自動化與風(fēng)控手段智能化，強化核心業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的精細(xì)化運營管控能力，保障行方業(yè)務(wù)合規(guī)高效開展。

創(chuàng)新技術(shù)/模式應(yīng)用

針對行方現(xiàn)有系統(tǒng)平臺進行數(shù)智化升級改造，依托大數(shù)據(jù)、分布式微服務(wù)等技術(shù)，搭建貸前、貸中、貸后全生命周期化系統(tǒng)群，包含貸款風(fēng)控平臺、統(tǒng)一變量計算平臺、決策引擎、大數(shù)據(jù)管理平臺、數(shù)據(jù)分析挖掘平臺和信用風(fēng)險數(shù)據(jù)集市等，為反欺詐、貸前準(zhǔn)入、貸中審批、額度測算、貸中監(jiān)控及貸后管理提供系統(tǒng)支撐，幫助行方加強數(shù)據(jù)化風(fēng)險管理能力與線上信貸風(fēng)控決策能力。

技術(shù)創(chuàng)新方面，借助人工智能、大數(shù)據(jù)實現(xiàn)在業(yè)務(wù)流程及風(fēng)控策略等方面的創(chuàng)新升級。

（1）信用評估模型

依托XGBoost、LightGBM等機器學(xué)習(xí)算法打造定制化分析建模，集成報文解析、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、變量衍生計算和模型預(yù)測功能，實現(xiàn)從接收報文到產(chǎn)生決策依據(jù)的一站式服務(wù)。

（2）變量衍生

對二代征信數(shù)據(jù)及內(nèi)外部數(shù)據(jù)源開展數(shù)據(jù)挖掘與變量衍生，對特定時間切片內(nèi)用戶的申請、用信、還款和逾期等信貸行為發(fā)生的頻次、額度、比例等進行計算，自動衍生變量庫，覆蓋信貸場景下風(fēng)控建模需求。

（3）變量計算

具備低延遲、高性能、高可用大數(shù)據(jù)計算架構(gòu)，支持變量自定義開發(fā)、毫秒級實時計算、變量溢出預(yù)警等；支持新生變量零開發(fā)與變量動態(tài)部署，滿足快速上線。

在技術(shù)架構(gòu)方面，基于K8S、容器、服務(wù)網(wǎng)格、微服務(wù)為代表的云原生技術(shù)，幫助行方構(gòu)建新一代技術(shù)架構(gòu)。

（1）建構(gòu)專屬應(yīng)用于金融行業(yè)的全套技術(shù)組件，包含J2EE/J2SE技術(shù)、拓展Spring家族系列產(chǎn)品、消息中間件Kafka、數(shù)據(jù)庫等。所有技術(shù)均自主可控，符合國家去IOE標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。

技術(shù)架構(gòu)圖

（2）技術(shù)架構(gòu)在縱向上分為接入層、數(shù)據(jù)交換層、業(yè)務(wù)服務(wù)層、服務(wù)治理層、數(shù)據(jù)層。有效應(yīng)對大規(guī)模訪問量，提升進件效率及業(yè)務(wù)處理吞吐量。

（3）系統(tǒng)采用集中式松耦合架構(gòu)，將原有集中式業(yè)務(wù)以模塊為單位拆分到多個節(jié)點上，每個節(jié)點承載一個或者多個獨立業(yè)務(wù)系統(tǒng)。最大程度利用計算機資源，提升整體QPS和TPS性能指標(biāo)。

（4）數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)存儲均采用高可用部署策略，保證毫秒級別同步數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)安全性和一致性。通過主從分離同步實現(xiàn)讀寫分離，提高整體系統(tǒng)運行效率。

項目效果評估

（1）業(yè)務(wù)流程數(shù)智化，降本增效促轉(zhuǎn)型

通過對原有系統(tǒng)平臺改造，在申請進件、業(yè)務(wù)決策、數(shù)據(jù)管理、貸中監(jiān)控、貸后風(fēng)險預(yù)警等環(huán)節(jié)上實現(xiàn)智能化升級。借助智能審核工具，自動化審批率可達(dá)60%+，單筆業(yè)務(wù)審核效率控制在分鐘級，準(zhǔn)確率高達(dá)99%以上。系統(tǒng)上線運行以來，線上辦理效率提升200%，人力成本大幅降低，為新場景開發(fā)與交易量增長提供了有力地支撐，在降本增效的同時提升行方經(jīng)營水平。

（2）升級自主風(fēng)控能力，助力業(yè)務(wù)穩(wěn)步攀升

通過風(fēng)控體系規(guī)劃、風(fēng)控政策梳理、模型開發(fā)、模型監(jiān)控等能力幫助客戶全方位提升自主風(fēng)控能力，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)采集和整合-->數(shù)據(jù)加工處理-->數(shù)據(jù)挖掘與分析-->模型部署上線-->持續(xù)優(yōu)化迭代”的智能風(fēng)控閉環(huán)管理。在貸前、貸中、貸后全流程業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中嵌入自研AI模型，支撐客戶風(fēng)險畫像分析、千人千面差異化定價、客戶分級/分層、信貸反欺詐、風(fēng)險預(yù)警等智能化功能。其中，模型準(zhǔn)確率高達(dá)82%，將已有規(guī)則系統(tǒng)的準(zhǔn)確度提高了75%+，對99.99%的交易事件在1s內(nèi)響應(yīng)，幫助行方有效應(yīng)對內(nèi)外部復(fù)雜多變的各類風(fēng)險，快速檢測和攔截可疑交易，保障業(yè)務(wù)在合規(guī)的前提下穩(wěn)步攀升。

（3）充分釋放數(shù)據(jù)價值，推動決策自動化

基于行業(yè)領(lǐng)先的AI深度應(yīng)用及建模能力，中關(guān)村科金助力行方實現(xiàn)從數(shù)據(jù)源接入、特征變量衍生、模型管理、策略開發(fā)、測試、發(fā)布、驗證等環(huán)節(jié)一體化管理及風(fēng)控策略快速落地，支撐行方實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動決策、AI輔助決策。其中，審批效率提升30%+，真正實現(xiàn)“秒批”、“秒貸”，客戶滿意度提升20%。

項目牽頭人

王琦 中關(guān)村科金金融事業(yè)部研發(fā)實施總負(fù)責(zé)人

關(guān)鍵詞：