基于大数据技术的银行智能风控体系构建研究

庞曼丽

摘要：随着科技的进步和时代的发展，大数据和人工智能技术成为了目前国内外的热门研究方向，也诞生出了许多的科技成果。在这样的时代背景下，银行也面临着全新的机遇和对应的风险挑战，基于大数据技术的智能风控体系是未来发展的重要方向。目前国内外各大银行纷纷采用基于大数据的银行智能风控体系，带来了许多显著的收益，不仅可以有效提升风险预测的能力，还能大大提升风险评估的实时性，带来更加清晰和丰富的数据。利用大数据技术，可以充分发挥数据的作用，使得银行能在日后日益激烈的市场竞争中站稳脚步。

关键词：大数据技术;智能风控体系;银行;应用

引言

随着科技的进步和计算机技术的不断发展，计算机和相应的科学技术对我们日常生活的改变也愈发明显。二十一世纪，当今科技进入大数据时代之后，就被应用到了金融以及经济领域，成为相关机构重要的组成部分。不同于以往，随着市场经济和科技的进步发展，带来的不仅仅收益，同时银行的经营和运营环境也越来越复杂，各种各样的风险也随之增多。面对新的挑战，各个企业的风险管理水平受到了考验。随着大数据时代的来临，银行需要不断的提升自己的科技含量，利用大数据，人工智能等等先进的技术，将其融入银行智能风控体系的建设之中，建立智能化的平台技术，不仅可以使得银行风险预警和防控能力得到显著的提升，还可以减少相应的人力需求，为其他产业和企业提供技术范本，最终促进我国智能化水平的普遍发展以及实现中华民族伟大复兴。

一、探讨大数据背景下银行面临的全新机遇和风险挑战

任何科学技术的诞生和运用都具有两面性，没有绝对优劣的科技成果，大数据技术也不例外，不仅带给包括银行产业在内的行业全新的机遇，同时也带来了众多未知的风险挑战。

（一）基于大数据探讨银行面临的全新机遇

1、数据分析能力的全面提升。大数据技术中，使用诸如Hadoop和Spark等大数据处理框架，并且引入流计算的技术手段，使得原有的基于非并行处理框架和小型计算机体系处理能力得到了质的提升，并且可以实现实时分析和处理能力，以及海量信息的吞吐能力。此外实现了海量数据处理的能力，还可以对数据内容进行充分的分析和挖掘，可以降低信息处理的成本，也能提高数据分析的效率，在对银行风险管理数据进行分析的时候，可以涵盖所有的数据内容，发现其中潜在的联系和规律，确保后续可以得出正确的决策和策略。

2、创新原有的风控模式。在大数据的时代背景下，大数据技术可以使得原有的银行风控模式发生质的改变，增加了一定的创新性。大数据技术可以使得数据分析的密度和维度得到显著的提升，更容易发现数据中潜在的规律和联系，提升了相关风险模型的准确性和可靠性。另外应用大数据技术可以实现实时阶段分析和流式计算的手段，可以大大的提高风控模型的时效性和及时性，对数据不同阶段做出全面以及准确的预测。另外还可以结合人工智能技术，应用例如知识图谱的模型，可以使得银行的业务模型表现水平得到进一步的提升。

（二）基于大数据讨论银行迎来的风险挑战

1、信息收集。在大数据技术的应用背景下，需要的相关数据往往是海量的，通常达到百万级甚至是千万级。因此仅仅依靠银行自身产生的用户和交易数据等等进行分析是不够的，还需要对其他平台以及互联网的信息进行整理汇总，这就提升了信息收集方面的挑战。在收集数据的过程中，也不能进行简单的汇总，需要对数据的质量进行分析，确定信息的可靠性和能耗等等方面，并剔除信息中没有价值的部分，这显著提升了银行数据整合的难度，加大了对于信息收集的要求。

2.大数据安全。大数据的时代背景下，同样带来了许许多多的风险，很多恶意的行业从业者会对信息进行恶意的窃取和篡改等操作，因此大数据也存在着一定的风险，这要求银行在对数据进行采集和分析的过程中，要采取一定的标准化处理手段和存储规范，并依据数据的内容或者敏感程度等等对数据进行相应的分类，而不是将数据簡简单单的堆叠在一起。对于敏感数据要采取一定的防护手段对其进行保护，目前国内科技发展迅速，关于数据安全领域的法律法规还不是很完善，特别是相关数据资产的方面，并且相应的要求也不尽其同，银行很难对数据进行广泛利用。

二、探讨大数据技术在风险控制方面的优势

对比于传统的风险防控手段，大数据技术有很多的有利之处，可以提升风险防控体系的表现。基于大数据技术的风险防控体系具有很多的优势，具体集中于以下几点：

（一）能够有效提升风险预测的能力

风险防控的进程当中，数据具有极其重要的作用，尤其是不同用户所产生的相关数据，例如用户的负债情况，征信情况，以及详细的身份信息等等，都是银行在进行风险防控工作中需要用到的重要数据信息。如果用户涉及某种程度的信用风险情况，仅仅依靠用户本身的信息和既往操作，便可以通过大数据分析工具判断出相应的信用风险等级和相关的状况。银行对于客户进行日常行为的分析，可以判断出其所具有的信用风险情况，也能通过已经存在的涉及信用风险的相关行为时间进行分析，这对日常银行业务和相应的借贷等等业务提供了非常大的帮助。通过对不同客户行为的分析和整理，能够得到用户所存在的信用问题，对于日后银行业务风险规避有着关键作用。大数据技术的优势在于，其拥有的数据是海量的，即便是信息中存在相应的虚假条目，但是通过大数据分析可以发现出数据之间的关联和联系，利用庞大的数据库。因此对于日常用户的行为数据，可以将其与数据库中的的海量数据进行合并分析，能够判断出真正的风险，规避掉虚假信息造成的误判。

（二）大大提升风险评估的实时性

传统的风险控制系统和体系具有很多的缺点和不足，最大的一点就是数据没有办法实时的录入，并且评估结果没有办法实时输出，但基于大数据的分析系统可以实现实时输入和输出，使得风控结果可以实现及时性和时效性。此外如果利用滞后的数据进行分析，很容易对系统结果产生一定的偏差和影响，然而大数据的分析技术不存在滞后性。通常情况下，银行的风险涉及的面很广，有一定的联动性，因此利用传统方法没有办法分析到各个方面之间的联系，因此必要的引入大数据技术对数据进行实时和全面的分析。利用大数据技术可以有效地收集当前数据，可以大大的提高风险的识别能力，。利用相关的数据处理以及可视化手段，可以建立起实时的数据以及风险的总结与管理视图，可以提升风险监测的准确性与可靠性，使得。

（三）能够更加清晰、完整的呈现丰富的数据

互联网与加算机的时代背景下，银行所面临的外部以及内部环境越来越复杂，传统的风险数据管理模型并不完整，无法将数据全面而且丰富的展现出来。例如银行外部竞争环境，银行的主要产品竞争情况，交易信息以及客户的信息等等无法从多维度和大密度的视角下进行展现。在大数据的风险防控体系下，可以对数据进行多方位的呈现，即使是比较细微和容易忽略的信息都可以被相关系统察觉到，全面提升银行的分析以及管理能力。大数据平台搭配优秀的可视化技术，可以通过不同形式将现有阶段的数据展现出来，方便银行账务用户的信贷情况和还款能力等等。

三、探讨基于大数据技术构建完善的银行智能风控体系的具体途径

（一）整合、收集、完善风险控制的内容

银行如若进行有效地风险防控，必须要准确识别出风险行为并对风险行为做出等级划分，为后续相关策略和决策提供价值参考。银行数据来源要保证权威性和多面性，因此可以通过权威的第三方平台（例如天眼查，商红盾网数据、企查查数据、法律文书裁判网、环保局处罚数据、社交平台数据等等）获取相关用户和企业的信息。在保证信息来源的权威性和丰富性之后便可以开始数据的采集，使用大数据技术可以使得不同来源的和不同类型的数据实现快速的整合。数据处理分为数据预处理和数据挖掘两部分。数据预处理指的是对收集到的数据进行一定程度的分析，剔除掉数据中的偏差和数据中并无明显价值的部分。通过数据预处理还可以了解数据的基本结构和类型，方便后续分析工作的进行，目前很多主流的人工智能方法可以应用到数据处理的环节当中，可以直接对信息进行有效地筛选和处理。大数据分析工具算法通常是多種多样的，相对具有成熟性和可靠性，可以利用深度学习神经网络，遗传算法或者是模糊神经网络等等分析方法对数据进行分析处理，利用大数据相关知识可以很容易地发现数据中潜在的规律和联系，还可以通过可视化和规则化的输出，将用户的行为报告和相应的信用等级输出出来，便于后续相关人员的鉴别和处理工作。将大数据利用到风险预警方面，可以极大的提升银行风险评估的有效性和可靠性，银行可以在风险分析的过程中获得用户完整的行为风险报告和其他方面的指导，使得银行的工作可以正常有序的进行，也使得银行的风险得以控制。

（二）优化银行内部审计工作

随着金融产业变革的发生，出现了各种各样的金融产品，银行在工作过程中会产生大量的信息数据，需要进行整合处理，进而转化成结构化的数据条目。传统的人工处理模式已经无法面对当今信息量膨胀的时代，因此银行需要利用大数据技术对海量的数据资源进行管理和跟踪，如果当中出现需要审计的对象，要进行实时跟踪，避免不相关信息的出现和信息的遗漏。分析的过程中，要利用大数据技术对数据进行不同维度和不同方面的筛选和考察，发现其中人为的疏漏，通过大数据手段将人为的错误因素尽可能地减少，提高审计工作的时效性。在数据采集的过程中，审计信息的数据来源广，不同数据相关度较高，因此审计工作中数据采集的难度很大，需要较长的处理时间和较大的存储空间。因此银行可以利用大数据技术，来使得银行业务从实际出发，利用原有的历史数据来进行信息的采集，并且将数据转化成同一类型的规范化数据，将不同种类的数据归纳到相同的分类。大数据技术中还应该包括及时以及保密的数据传输通道，保证相关数据条目的秘密性和远程以及集中审核工作的效率性。在数据采集完成之后，银行内部需要对采集到的信息进行简要的审核和校对，如果存在不合理的数据条目和内容，需要对异常的数据进行处理，选择是否删除相关条目。

（三）打造高质量大数据服务云平台

银行在大数据时代背景下面临着诸多的挑战，银行需要建立相应的风险管理云服务平台。这样可以对不同业务（例如风险管控，用户信息整合保存等等）更好的进行，也能对相应的风险进行更好的管控，同时将风险管控的内容移植到线上云平台，可以提升银行不同部门之间跨平台的合作，以及对海量风险数据信息和相关条目的应用。银行需要建立大数据云平台，就需要云存储空间和相关的数据库搭建，云存储最重要的有点是不占用办公空间，成本较低，因此银行选择建立云平台可以大量减少在服务器等上的成本，同时大大延长了数据的存储时间和数据存储的安全性。同时大数据技术可以借助云平台上的并行计算能力，提高自身的数据处理能力和时效性，处理所花费的时间将大大缩减。此外银行在提升处理能力的同时，可以使得银行的风险管控数据实现银行内的互联互通，大大提高了银行风险管控模型开发的速度，还能充分保障风险数据受到监控。处理后的数据将储存到云端，银行后续需要使用的时候仅需要简短的计算和分析过程，便可以加以运用，极大的提升了平台的数据处理能力。

（四）加大风险模型开发技术平台的创新研究

银行可以运用生物识别系统对客户身份进行更加严格的识别，包括对于客户声音以及人脸的识别，相比于以往常规的人工审核以及密码的方式来说更加的安全，生物识别系统的可靠性更高，一般不会出现偏差，而且相比于传统的审核方式来说效率更高，可以从客户一进到银行等场所的时候就调取用户的相关信息，极大的简化后续工作的流程和时间。此外银行在利用大数据技术的同时，应当积极融合相关的人工智能算法和应用，人工智能算法可以极大的提升数据处理的能力和准确度。在挖掘潜在的客户关系网络中便可以应用相关的人工智能算法，结合大数据技术和人工智能手段，深入分析和绘制出客户的关系网络，通过网络得到更多的有效信息，并通过关系网络所获得的信息，对现阶段风险防控模型进行进一步的创新，提升大数据平台下风险防控体系的判别能力。

结束语

综上所述，银行在对用户分析的过程中，不仅仅会分析原有的信用以及借贷信息，而且会采用多方面的信息进行整合分析。通过基于大数据技术的风险防控体系，可以极大地提升银行风险防控工作的时效性以及可靠性，简化相关工作，对银行工作实现全方位的保障。采用大数据的风险防控体系还有利于提升银行的竞争力，在数字化的时代背景之下，能够保障银行可持续的发展。

参考文献：

[1]陈振华.基于大数据技术的银行智能风控体系构建探究[J].时代金融，2021（05）：42-44.

[2]李春， 中信银行基于大数据技术的全渠道风险防控体系建设项目. 北京市，中信银行股份有限公司，2017-11-23.

[3]邢桂伟.依托大数据技术构建商业银行智能风控体系[J].中国金融电脑，2018（08）：19-22.