2023-08-01 12:56:45 來源: 微商品牌网
随着以大数据、人工智能为代表的数字技术快速发展,数字化转型成为企业新的竞争赛道。 传统行业数字化的快速推进,为低碳转型提供了新的解决方案。 绿化引领数字化,数字化赋能绿化。 两者相互支持、协同融合。 “双转型”成为经济发展的“双引擎”。
近年来,富邦银行(中国)在金融科技领域进行布局,将“数智化”转型纳入银行重要战略规划,积极探索依托互联网大数据的信贷领域数字化、云计算、人工智能等创新技术。 从风险管控、制度建设、人才队伍建设等多方面进行手段升级,开始在网络零售业务数字化转型服务实体经济方面发力。
为进一步了解富邦第一银行数字化风控转型的布局与实践,我们采访了富邦第一银行中国首席风控官郭耀柴先生。
问:数字化转型一直是银行业热议的话题。 富邦银行(中国)在数字化风控转型方面取得了哪些成果?
郭耀绍:数字化转型是银行战略最重要的组成部分,也是金融业业务创新的支点。 为进一步强化数字化风控能力,富邦银行积极探索,建立了一套完整的全生命周期数字化风控体系,集定量决策、大数据风控模型于一体,将智能风控嵌入到业务流程中,实现风险评估的精细化。 我们的数字风控系统采用大数据、云计算等先进技术,基于反欺诈算法、规则模型、场景模型、机器学习模型等进行事后持续风险监控。 目前,系统已支持行业内十几家业务的审批流程,单件审批最快可在秒级内完成,自动审批率可达99%。
问:请您具体介绍一下富邦华一银行是如何强化智能风控能力的。
郭耀绍:提升智能风控能力,顺应和助力银行数字化转型趋势,是很多银行风险管理长期面临的挑战。 近年来,我们以零售信贷管理为试点,从几个方面进行了适应性转型和重塑:
一是提高风控模型覆盖和应用,强化风险量化能力。 启动零售信用评级体系规划建设项目,以数据驱动、专家经验开发迭代零售全线风控模型,实现全行资产和信贷全生命周期全面覆盖,提升量化能力和信用评级能力。信用风险承受能力。 精细化管理应用,形成覆盖所有零售产品的客户级评级、产品级评级和资产级评级。 目前,行业内对企业客户的评级和评级比较普遍,而零售客户的数量级较大,可获得的信息很少。 因此,实现对零售客户的评级和评级是一个比较创新的突破。 目前应用于统一授信、风险定价、交叉营销等信用管理流程。
二是模块化构建客户全生命周期的风险管理闭环,包括利用人工智能和生物识别技术对客户身份进行认证,增强客户身份的真实性; 构建先进的反欺诈体系,利用合规的第三方数据和知识图谱模型,有效识别高危异常行为,并进行实时监控和预警; 同时,重点构建符合监管要求的贷前统一策略框架,严守风险底线,根据不同客户画像和产品属性实施差异化策略,如差异化风险定价、授信额度等待等。 在贷款方面,我们还建立了自动化风险监控预警系统,根据客户行为和第三方信用进行全程定期监控,及时捕捉早期风险信号,进行风险跟踪和缓释。 在贷后方面,我们也尝试积极推出智能语音催收、催收模型和策略等解决方案,提高资产处置效率。
三是进一步细化风控系统与业务系统的互动协作,重点建设统一征信平台,合规高效整合内外部数据,实现风险数据共享各种线路; 升级信贷审批和决策系统,高效分流自动决策和人工审批; 今年我们还计划进一步升级采集系统。 随着经济的逐步复苏,我们将逐步提高催收效率,帮助更多客户恢复信用价值。
问:商业银行的数字化转型需要在不同的基础要素上进行投资。 富邦银行(中国)在数字化风控转型过程中重点关注哪些方面?
郭耀绍:数字风控转型有两个基础,一是数据,二是人才。
数据是数字化转型的基石,我们在数据基础设施上投入了大量资源。 一方面,我们积极引入合规、合格的第三方数据,扩大自有数据库。 同时,我们不断提升风险数据的质量和价值,建设风险数据集市,利用智能化、可视化、系统化帮助我们主动管理资产组合,稳步提升风险后收益,实现数据资产转型转化为核心竞争力。
数字化风控人才是数字化转型过程中的重要组成部分。 优秀的数字风控人才需要既懂理论又懂业务、具有分析能力和丰富实践经验的复合型人才。 富邦银行不断加强优秀人才储备,致力于打造一支高素质、专业化、创新型的风控人才队伍。 为人才创造创新的工作环境,让每个人都能发挥潜力,创造核心商业价值。
问:随着市场的快速变化,富邦银行未来数字化风控的重点是什么?
郭耀绍:为了有效应对金融服务数字化新业态,降低风险拨备和风险资本消耗,风险控制能力逐渐成为影响金融机构可持续发展的重要因素之一。 未来我们还将重点关注几个方面:
一是风险管理精细化。 通过客户画像细分、授信策略A/B组对比等,可以快速优化迭代模型策略,提高智能风控效率。 并将量化风险理念融入风险管理的各个环节,进行风险差异化的产品设计和定价、资产配置和投资组合管理。
二是以开放的心态拥抱新技术、新风控管理模式,提高风控数字化、智能化水平。 随着人工智能技术的不断发展和演进,大模型、大模型等最新技术对于完善数字化智能风控系统建设发挥着越来越显着的作用。 我们也在积极探索大模型技术的发展及其在风控领域的应用。 在公司的支持下,我们将不断完善场景服务,推动数字化服务升级。
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