智能风控的未来可期

　　近年来，随着国家对中小微企业融资难、融资贵问题的重视，智能风控也愈加成为金融机构以及类金融机构服务中小微、服务实体经济、实现普惠金融的重要手段。而随着科学技术快速发展，智能技术正越来越多地改变着金融生态。

　　有效降低金融行业风险

　　谈及智能风控，业内普遍认为，是指在传统风控上融入智能因素，结合大数据、人工智能、区块链等新型技术，对信贷申请开展风险控制的一项技术。

　　“我国金融机构的风险管控经历了业务经验驱动、数据分析驱动和计量模型驱动三个阶段，目前正迈向人工智能驱动的风险管控阶段。”中邮消费金融风险管理部负责人彭爱军说，“智能风控有效降低了金融行业的欺诈行为、多头借贷、失联等风险。”

　　在彭爱军看来，金融行业的欺诈行为不断变化、趋于隐藏的特点，增加了金融机构对此的打击难度。人工智能方法拟合上千维的弱变量，输出高准确性的模型，有利于管控欺诈风险；多头借贷带来的“债务悬崖”是金融机构面临的重大危险，利用智能风控技术整合网贷、P2P等行业的信贷数据，可以精准的计量、评估借款人的收入和债务水平，有利于管控多头借贷风险；失联威胁着金融机构的资产回收，智能风控可以通过借款人的关联人分析来降低失联风险带来的损失。

　　无疑，相比以资产、现金流、职业属性等为风控核心的传统风控模式，智能风控的革新与互补主要体现在可打破客群局限、降低风险管理成本、提升客户体验、强化风控能效等方面。

　　基础设施远未完善 人才和数据是最大问题

　　一直以来，我国金融机构都面临高欺诈风险、多头借贷和失联等痛点。围绕这些痛点，目前，智能风控可通过对数据的采集和分析，能够根据借款人的社交行为、行为偏好、身份信息和设备安全等多方面行为，进行风险评估，找出欺诈者的蛛丝马迹，挖掘其数据的矛盾点和可疑点，识别和预防欺诈事件的发生。但要彻底解决这些行业痛点，智能风控还有多长的路要走？

　　在麦子金服相关负责人看来，目前行业问题主要体现在数据、人才两个方面。一方面是数据隐私一直都是目前智能风控行业面临的重大难题，怎么平衡好数据隐私和应用方面的进程还很长，另一方面的挑战在于人才的储备和培养，智能风控对于技术人员的要求很高，而且没有完善的培训体系，所以比较难得。

　　“目前行业的智能风控水平参差不齐，智能风控基本上还处在发展阶段。”麦子金服相关负责人认为，智能风控通过大数据分析，AI生物识别，系统探测和各种风控模型以及机器学习的能力，不断提高智能风控的水平，提高风控效率，在一定程度上解决了欺诈、多头借贷等方面能够发挥了作用。但是目前的市场情况并不能完全解决这些问题，这是因为当前行业的基础设施还远未完善，数据还存在孤岛现象，没有完全打通，个人和企业征信的共享机制还没有完善。

　　谈及数据难题，彭爱军进一步分析到：在风险管控持续发展过程中，数据积累及数据应用能力需逐步提升，才能为金融行业的行稳致远打下坚实基础。数据积累方面，目前三方征信提供的数据主要集中在公检法、金融等领域，社交、电商、出行等领域数据需进一步规范、整合和应用；数据应用方面，金融计量和人工智能的方法多且思路新，需不断融合新技术，提升管控的针对性和精准性。

　　诸多利好将推动智能风控走向美好

　　随着金融监管体系的不断完善，和监管政策的日趋严格，智能风控被赋予了更多期望与要求。互联网金融的出现，少了商业银行的条框，随着互联网和数字化进程的持续推进，以大数据、云计算、机器学习、NLP等信息科技为核心，兼顾效益、效率和安全性，构建开放、共享、互利共赢的新金融生态圈。如何以数据驱动风控体系的完善已成为各家金融机构的最大课题。

　　彭爱军说：“人工智能的快速发展将颠覆现有风险管控的业务模式，推动风险管控由人工走向自动，由计量走向智能。通过人的业务感知、规划以及针对性措施将与智能化分析和自动化运营相结合，共同推动智能风控走向美好的未来。”

　　在麦子金服相关负责人看来，中国金融市场随着监管体系的不断完善，行业将得到更好的发展。随着中国的消费升级，越来越多的金融消费者的需求促进金融市场的繁荣发展，更多金融消费者同时也倒逼金融机构提高智能风控能力和水平，随着大数据的积累，征信体系的不断完善，技术水平的不断提高，如区块链和5G技术等，智能风控的未来可期。

　　转自：中国产业经济信息网

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