本文由企業網D1Net根據2018中國零售銀行創新國際峰會陳薇演講整理而成。
作為引領未來的戰略性技術，人工智能不僅被現階段的金融科技公司賦予巨大的期望，更是承擔了重塑金融業態的重大職責。新金融時代，金融的表現形式日益多樣化，人工智能在金融領域具備著廣闊且無法比擬的發展優勢。就在這樣的一個信息化時代，想要做好業務，一個多維度的智能風控平臺是必不可少的。
風控是為業務服務的
對于風控，排列科技首席信息官陳薇是這樣定義，風控能力不只是用來降低不確定的損失，不是把壞賬或者損失降到最低，而是具備指哪兒打哪兒的能力，學術一點就是配合不同業務策略和發展，使用各種風險管理的技術把風險控制在要求的范圍之內，從而達到商業目標。因此，風控是為業務服務的，風控是在容忍一定風險程度下，告訴業務部門什么樣的客戶值得去挖掘，幫助業務達到利潤最大化。而智能風控則是以數據驅動的系統管理和運營優化，跟業務真實場景結合，散落在各個不同的流程點上，配合達到優化的結果。
如今，智能風控的應用場景較多，銀行、證券、保險、互聯網金融比比皆是，然而，造成風險的原因不僅僅是風險技術的不足，很大一部分是由于前、后流程的設置有問題，才限制了風控能力的釋放。因此，在做風控設計的時候，需要配合貨錢設置時渠道管理的設置，或者是貸中、貸后管理流程的設置做相應的調整，配合分享管理達到最高業務水平。
智慧銀行：隨時、隨人、隨地、隨需的智能風控
陳薇強調，在風險管理過程中既需要往前看又需要往后看，最后整體上降低風險管理成本，提升用戶體驗。此外對于精準營銷，需要識別出有效用戶，在進行廣告推送的時候準確識別用戶需求，利用大數據技術挖掘風險和產品的需求意圖，拓展客戶，提升銀行運營。數據驅動的風控還能夠除去人工干涉因素，在風控系統里面，人工是一個不確定的過程，如果采用數據說話的體系，減少人工錯誤，能夠讓整個流程更加順暢。
智能風控的最大需求來自于中小銀行客戶，智慧銀行則是一種高度智能化的商業形態。這類客戶將他們對于智慧銀行的需求總結為四個隨，就是隨人、隨地、隨時和隨需，銀行滿足用戶是千人千面的，面對不同時間、不同地點有不同的金融需求，能夠通過數據準確挖掘，并匹配出相應的服務和產品，這就是智慧銀行。
10年前，銀行對于自己的定位還不像現在這樣深刻。以服務為核心，金融其實是服務業，銀行就是為服務客戶而生的。國外，銀行就是一個大型的CRM，留住老客戶的同時需要發掘新客戶，你要向他們提供金融服務，并獲得相應的利潤空間。銀行在如今的社會里面需要更加明確自己的服務定位，尤其還存在互金這樣的企業和銀行大量競爭客群。當代的服務客群不再像過去那樣純粹的高凈值人群，更多的是面對還未服務的人群，而這類人群對于銀行來講是非常陌生的。但是由于征信體系的不全，銀行缺乏對這樣人群的服務條件，他的背后就需要非常強大的風控支撐，幫助銀行去提供一個風控技術協助此類客群去成長和獲得風控的能力，配合業務目標，設計風控策略，深化服務定位。
智慧銀行的風控目標是構建智慧的風控管理體系，它是一個點線面的結合，合規要求、市場風險管理、信用風險管理、操作風險和反欺詐等一應俱全。其中，合規要求就是滿足風險披露，銀行、銀監等都對銀行各類的數據報批具有要求，這個報批分為以下幾類：
1. 數據合規，即數據治理，銀監局今年3月份出臺文件要求銀行必須滿足國家的數據治理標準，設立相應的首席數據官CDO,這個背后說明了對于數據本身的重視，所有的數據都必須有源數據管理，對數據質量有一定的要求。
2. 操作合規，銀行和銀監有各項條例，所有數據和流程必須符合操作條例，具體到各種流程。
3. 市場風險;風險不僅僅是指個體級別的信用風險，它還需要去觀察整個市場的風險，流動性風險通過數據收集、整理和計算，實時查看，參與最后的風險決策。其中信用風險是線下人工智能數據技術非常熱門的一塊，利用收集的數據判斷，根據流程分為貸前、貸中、貸后三個環節，建立全面監控體系。還有操作風險，主要衡量銀行目前面臨的操作風險值，并設立一場交易特征預警提示等，分為異常交易預警，后督差錯檢查和非現場稽查。
4. 反欺詐和反洗錢;欺詐分為兩大類：第一人稱欺詐和第三方欺詐，這是智慧銀行風控非常重要的內容。此外，反洗錢也是銀行風險管理當中必要的一環，這需要收集更精準的數據做更精準的風險判斷，才能實現更高的效率和更好的體驗。
智能風控的核心技術
陳薇認為，智能風控首先要有人工智能，人工智能背后又需要更多技術支撐，其中有三大支柱：算法、數據和算力。而不同風險場景下需要不同的風險決策，這些是需要大數據具備一定的數據共享能力。此外，區塊鏈也是一個很好的技術，能夠打通數據，建立大數據平臺，把所有銀行內的業務部門數據陳列到一個統一平臺上來，整合行內行外數據，做數據分析和應用拓展，建立金融云平臺。
風險管理不是一個部門的事情，是一個全流程、全周期的進程，需要從其他業務部門抽出數據，并服務于不同的管理部門，做到風控點線面全面考量。既要貸前營銷，還要顧及貸中貸后，從最早帶有風險前置的前端，到中臺后臺的管理，以及后面貸后決策的給予，形成一套體系。在這些進程后面，做到自動化、智能化，全流程沒有人工干預，當然會預留一些途徑給相關人員做緊急處理，適應不同的場景打通系統數據，不局限于傳統進程。
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