银行风控模型建立在央行征信体系基础上

智慧金融研究院研究员曹正仁

近年来，随着人工智能(AI)与大数据(Big Data)技术取得革命性突破，智慧金融正逐渐成为现实。数据收集、传输、存取、应用技术的提升使得以往被忽略的线上数据都能被提炼成为评估用户信用质量的重要素材。

简言之，智慧金融是指科技与金融的全面融合。随着各项前沿技术逐步投入到交易场景之中，金融全流程的智慧化程度因此获得空前提升，包括金融产品、获客、服务、风控等环节也因此全面智慧化。

当金融全流程具备智能驱动力时，以往金融为少数人服务的状况也终将获得改善。传统上，银行风控模型建立在央行征信体系基础上，通过导入央行征信数据库建立了“二八定律”的商业模式。

所谓“二八定律”是指银行间竞相争取前端20%的优质客户，而剩余80%客户则因缺乏征信素材而难以获得银行贷款。据统计，截至目前，征信数据库收录信息人数虽已突破9亿人，其中能生成征信报告的人群则不到4亿人。

然而，人工智能与大数据建立起金融场景后，用户在日常生活中生成的各类数据都成为评估信用质量的有效素材。在非金融领域产生的大量数据上的挖掘，为没有金融信贷记录的人群提供了获得金融服务的可能性。

当AI与大数据被普遍应用到金融场景时，智慧金融也由此诞生。与传统金融相比，智慧金融具有智能性、普惠性、高效性和安全性四个特征。

就智能性而言，随着AI与大数据在金融场景内持续深化，各功能模块、业务流程将充分集成，机器将取代人从事认知决策判断。通过互联网形成的数据效果超过一般人的预期。通过数据存取，在网上生成的数据不仅可以被用来评估消费者的消费习性，也能反映出用户的金融需要，甚至预测信用风险水平。

普惠性也不难理解，以往，银行将“二八定律”作为内部风控的基础，因此导致极大的金融服务盲区。而通过技术能力来对有金融需求的人进行“合理定价”，并通过算法的不断优化来提高金融资源的媒合效率，便成为智慧金融的竞争利基。

从高效性来说，随着金融智慧化程度的提升，信贷也从以往依赖个人经验转变为以算法、人工智能为基础的智慧化流程。有别于简单智慧阶段，银行授信需经过全人力作业，在全面智慧阶段，算力已取代人力成为金融流程中最重要的能力，金融各流程的响应时间也随之获得压缩。

最后一个重要而显著的特征是安全性。基于AI、大数据等创新技术，风控底层数据和模型不断优化，风控手段也得以持续升级;此外，区块链技术的普及也让用户信息安全获得提升，科技创新也让金融全领域的安全系数进一步获得提升。

链接：智慧金融研究院

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