大数据推动金融风控升级_24页_1mb

大数据推动金融风控升级总结

核心内容

随着中国宏观经济面临挑战，银行业不良贷款规模和不良贷款率持续攀升，非银金融机构和互联网金融也面临不同程度的风险。在此背景下，金融科技的兴起为金融行业带来了新的机遇，尤其是在风控领域。通过大数据、人工智能、区块链等技术的融合，金融机构能够更高效、更精准地进行风险识别与管理，从而提升整体安全性与运行效率。

主要观点

• 金融科技的价值：金融科技不仅仅是技术的简单应用，而是与金融行业深度融合，具备解决传统金融痛点的潜力，有望推动金融行业进入新发展阶段。
• 大数据在风控中的作用：大数据在信贷领域广泛应用于获客、身份验证和授信环节，通过构建用户画像、活体识别、多方数据融合等方式，实现对贷款申请人违约风险的精准预测。
• 技术融合提升风控效果：大数据与AI、物联网、区块链等技术的结合，能够有效解决数据孤岛问题，提高风控系统的响应速度和准确性。
• 模型构建与优化：开发贷款违约预测模型包括场景解析、数据预处理、特征工程、模型训练和评估优化等步骤，通过过采样、交叉验证和网格搜索等方法，实现模型的精确率和准确率提升。
• 金融风控体系创新：金融风控体系正在向标准化、治理化和智能化方向发展，涵盖基础类、业务类、治理类和技术类标准，以确保数据资产的可持续管理。

关键信息

金融风险现状

• 银行业不良贷款：截至2016年第四季度，商业银行不良贷款余额达15122亿元，预计到2020年将上升至3万亿元。
• 非银金融风险：非银金融机构不良贷款规模预计在2020年达到约1.8万亿元，其高风险、高收益的特性使其更易受到不良资产的影响。

技术应用

• 大数据应用：覆盖信贷、支付、保险、投资、安全等多个领域，重点用于信贷风控中的获客、身份验证和授信。
• AI与智能科技：通过算法调优和计算能力提升，降低对专家经验的依赖，实现风险定价和欺诈识别。
• 区块链技术：解决数据共享的信任问题，建立多方数据共享平台，打破数据孤岛，降低金融机构获取数据的门槛和成本。
• 物联网：提供线下数据，丰富数据维度，如车险驾驶行为数据，用于风险定价。

风控模型开发

• 贷款违约预测模型：
  • 场景解析：分析贷款申请人的基本信息和历史行为。
  • 数据预处理：处理缺失值、过滤无用数据。
  • 特征工程：特征衍生、抽象、缩放和选择。
  • 模型训练：采用逻辑斯谛回归算法，处理样本不平衡问题。
  • 模型评估与优化：通过交叉验证和网格搜索调优参数，提升模型的准确率和AUC分数。

风控管理流程创新

• 消费金融风控流程：通过数据提取、分析、培训、定制报告和深度会谈等方式，实现对管理数据资产的全面管控和价值挖掘。
• 管理大数据 (RBD)：中源数聚全球首创管理大数据概念，构建了相关模型和数据体系，通过“互联网+人工智能+管理大数据”平台模式，升级管理咨询方式。

技术标准与流程

基础类标准

• 术语与指南：规范专业名词，明确标准化工作的任务、体系和基本要求。
• 从业人员要求：对数据管理人员提出基础性和框架性要求。

业务类标准

• 应用场景规范：根据不同的分析场景（如反洗钱、征信等），对数据范围和格式进行统一规范，确保数据采集、传输和处理的一致性。

治理类标准

• 组织架构与治理领域：规范大数据战略、制度和流程，涵盖数据标准、数据模型、元数据、数据生命周期、数据安全和数据质量等内容。

技术类标准

• 通用架构与关键技术：指导大数据平台架构设计，涵盖数据采集、存储、清洗、分析挖掘、可视化、安全与隐私保护等环节的技术实现。

产业基金风险分类制度（示范）

会员服务内容

• 数据提取：提供战略描述、组织信息、管理制度、企业文化等管理大数据。
• 数据分析：对管理大数据进行系统思考和深度挖掘。
• 管理培训：提供战略、集团管控、人力资源等培训。
• 定制报告：提供行业研究、专题研究等深度定制化服务。
• 深度会谈：进行企业诊断、战略管理、人力资源等全方位分析。
• 咨询报告：结合人工与智能化，提供高质量低成本的管理咨询报告。

总结

金融科技的快速发展正在重塑金融行业的风控体系。通过大数据、人工智能、区块链等技术的融合，金融机构能够更高效地进行风险识别与管理。模型构建与优化是实现精准风控的关键，而标准化与治理化则为整个体系提供了坚实的基础。中源数聚通过管理大数据 (RBD) 概念，推动了金融风控的全面升级与创新。