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pos機數(shù)據(jù)流圖
圖片來源金科創(chuàng)新社
項目背景/面臨挑戰(zhàn)
近年來，金融發(fā)展迅速，農(nóng)村銀行業(yè)金融機構資產(chǎn)規(guī)模急劇增長，金融服務覆蓋率、可得性、滿意度不斷提高。但是，傳統(tǒng)的銀行風控模式日益難以適應農(nóng)村金融場景地域廣、規(guī)模散、弱征信、多樣化等特點。另一方面，大數(shù)據(jù)、云計算、機器學習、生物識別等金融科技的快速發(fā)展，為解決農(nóng)村金融風控面臨的挑戰(zhàn)提供了新的思路和途徑。成都農(nóng)商銀行積極探索“風控+科技”的深度融合，采用大數(shù)據(jù)驅動風控模式，在切實保障客戶賬戶、資金和交易安全等方面取得了較好的應用成效。
傳統(tǒng)風控模式面臨的挑戰(zhàn)
傳統(tǒng)風險管理模式相對較為粗放，精細化和專業(yè)化能力不足，在應對金融場景時面臨諸多挑戰(zhàn)：一是缺乏適應本行業(yè)務特點的風險量化評估模型，風險管理的主觀性、隨意性較強，規(guī)范性、標準化程度不高，導致風險發(fā)現(xiàn)不準確不充分。二是風險數(shù)據(jù)來源單一，主要使用行內(nèi)數(shù)據(jù)，且不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)并未完全打通，難以客觀真實全面地反應欺詐風險狀況。三是缺乏自動化工具支持，依靠人工開展客戶風險甄別和維系管理，面對大量小額金融需求，風險管控效率低、成本高、效果差。四是偏重于事后管理，缺乏事前預警和事中介入的有效途徑，風險管控前瞻性和預見性不足。
傳統(tǒng)風控模式的種種局限，制約著銀行業(yè)服務的縱深發(fā)展和“支農(nóng)支小”應有作用的充分發(fā)揮。農(nóng)村銀行業(yè)金融機構迫切需要創(chuàng)新風控模式，增強風險管理的高效性、準確性和前瞻性，主動適應農(nóng)村金融業(yè)務場景的挑戰(zhàn)。
解決方案
在 “大力推進新技術與金融及實體經(jīng)濟的融合發(fā)展，以金融科技水平提升服務供給側改革、小微、‘三農(nóng)’和實體經(jīng)濟”的戰(zhàn)略導向下，成都農(nóng)商銀行積極探索構建大數(shù)據(jù)驅動風控模式，建設企業(yè)級大數(shù)據(jù)風控平臺，并基于平臺鍛造多個金融業(yè)務場景相適應的核心風控能力，實現(xiàn)了“科技+風控”深度融合的農(nóng)村金融風控解決方案。
（一）企業(yè)級大數(shù)據(jù)風控平臺
企業(yè)級大數(shù)據(jù)風控平臺旨在建立一套符合金融業(yè)務長期發(fā)展戰(zhàn)略、統(tǒng)一高效的風險監(jiān)控與管理的基礎平臺。該平臺融合內(nèi)部業(yè)務數(shù)據(jù)和外部風險數(shù)據(jù)資源，采用大數(shù)據(jù)極速流處理、雙模型風控引擎、企業(yè)級可信任環(huán)境等創(chuàng)新技術，提供海量大數(shù)據(jù)的實時計算和實時分析能力，提供風險的實時決策和實時處置能力。
圖1：大數(shù)據(jù)風控平臺架構
大數(shù)據(jù)風控平臺的極速數(shù)據(jù)流處理引擎基于復雜事件處理（Complex Event Processing）的設計理念，支持對海量歷史數(shù)據(jù)進行高性能分析，對高并發(fā)流數(shù)據(jù)進行極速處理，對大數(shù)據(jù)集進行實時復雜的數(shù)學計算，構建超低延時、高吞吐量的大數(shù)據(jù)實時風控平臺。
圖2：極速數(shù)據(jù)流處理引擎
大數(shù)據(jù)風控平臺創(chuàng)新性建立雙模型風控引擎，進行專家規(guī)則模型和機器學習模型的自動化部署和并行運行。風險機器學習模型以真實樣本數(shù)據(jù)不斷自我訓練和優(yōu)化，與風險專家經(jīng)驗規(guī)則進行互補、印證，提高風險防范的準確性。
基于大數(shù)據(jù)風控平臺，成都農(nóng)商銀行建立了企業(yè)級可信任環(huán)境。通過算法為每個用戶的每一個操作設備建立全球唯一的設備ID，即設備指紋，精確分析出用戶與設備、用戶之間的關聯(lián)關系和用戶的惡意行為。設備指紋技術與地理位置服務（LBS）結合構建企業(yè)級可信任環(huán)境，進行風險的精準識別的同時，在可信環(huán)境保護下裁剪安全認證操作，極大提升用戶體驗。
圖3：設備指紋技術
（二）大數(shù)據(jù)反欺詐風控應用
依托企業(yè)級大數(shù)據(jù)平臺，鍛造和提升風險控制核心能力，形成覆蓋農(nóng)村金融業(yè)務事前、事中、事后全流程的風險控制體系。
1.事前全方位評價和預測風險
在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，金融機構新業(yè)務、新產(chǎn)品創(chuàng)新不斷。業(yè)務未動，風控先行，在新業(yè)務開展之前，通過大數(shù)據(jù)風控平臺建立各個業(yè)務場景的風險模擬模型，提前預知新業(yè)務潛在的風險點，制定風險應對策略。通過大數(shù)據(jù)風控平臺的海量數(shù)據(jù)建立的評價分析模型，對每一個客戶及客戶行為進行多維畫像、繪制關聯(lián)關系圖譜，從而達到全方位風險評價，提前預測、事先防范客戶風險。
2.事中風險實時監(jiān)測和決策
風險事件的實時監(jiān)測和決策是大數(shù)據(jù)風控體系的核心應用。通過大數(shù)據(jù)流處理技術實時計算用戶交易和操作行為的近千項指標體系，從時間、數(shù)據(jù)、計算變量3個維度刻畫全面的客戶畫像和客戶行為軌跡。用戶的任意操作或交易行為都將與客戶畫像、客戶行為軌跡數(shù)據(jù)、風險行為特征數(shù)據(jù)庫進行匹配，實時監(jiān)測用戶的異常行為。大數(shù)據(jù)風控平臺并發(fā)觸發(fā)專家規(guī)則模型和機器學習模型，通過實時風控引擎在毫秒級下達放行、阻斷、預警的處置決策。
3.事后閉環(huán)處理風險
通過大數(shù)據(jù)風控平臺的管控和稽查審計應用，分析風險數(shù)據(jù)及關聯(lián)數(shù)據(jù)，及時管理和控制風險案件和關聯(lián)風險案件，并對風險案件進行嚴格稽查和審計，形成風險防范閉環(huán)。通過對風險案件的關聯(lián)分析和挖掘，全面排查遺漏風險，并用分析結果強化風險特征，不斷調(diào)整風險規(guī)則模型的參數(shù)閾值，讓風險規(guī)則模型自適應優(yōu)化升級。
圖4：大數(shù)據(jù)反欺詐風控流程
應用效果
成都農(nóng)商銀行借助大數(shù)據(jù)流處理、設備指紋、機器學習建模等技術，為行內(nèi)各渠道提供實時的大數(shù)據(jù)交易反欺詐服務。一是通過融合內(nèi)外部數(shù)據(jù)，依據(jù)設定的相關規(guī)則、模型和響應策略對交易過程中存在的風險交易等進行篩選、甄別、預警和管理，嵌入線上線下各類業(yè)務場景，覆蓋全行各交易渠道、各個業(yè)務節(jié)點。已具備從事前、事中、事后各階段進行風險偵測、識別和處理的能力，通過實時、準實時、離線等方式獲取客戶用于欺詐分析的各類數(shù)據(jù)信息，并在交易過程中進行風險特征分析及風險預警，同時能對預警的風險交易進行直接干預。二是提供基于交易信息、注冊信息、監(jiān)測規(guī)則信息、案件信息等信息的多角度、多維度報表功能，清晰的反映業(yè)務風險全貌，供風險管理決策和模型調(diào)優(yōu)參考。
圖5：大數(shù)據(jù)風控業(yè)務架構
截至當前，基于大數(shù)據(jù)風控平臺的成都農(nóng)商銀行大數(shù)據(jù)交易反欺詐系統(tǒng)已分批接入POS、移動收單、直銷銀行、網(wǎng)上銀行、移動銀行、自助設備、柜面、信貸、信用卡進件、村鎮(zhèn)銀行等各個業(yè)務渠道，有效覆蓋注冊、登錄、開戶、各類轉賬、境內(nèi)外取現(xiàn)、刷卡消費、掃碼支付等重要業(yè)務場景。在毫秒級實時預警交易風險和阻斷欺詐交易的技術能力支撐下，已累計為超過2000余萬筆交易提供反欺詐實時監(jiān)測服務，實時告警和阻攔多起虛假注冊、偽卡、洗錢、盜卡盜刷、撞庫、批量注冊、電信詐騙、名單管控等風險。通過大數(shù)據(jù)交易反欺詐服務的全渠道落地，彌補了客戶安全意識普遍較低的短板，有效保護客戶的賬號和資金安全；同時有效降低異常交易如“薅羊毛”、“試刷”等給銀行和客戶帶來的不必要損失；更加是嚴格遵守監(jiān)管要求，實時預防如“螞蟻搬家式地下錢莊”、境外超額取現(xiàn)等風險。
總結與展望
成都農(nóng)商銀行大數(shù)據(jù)驅動風控模式的實踐表明，以信息科技賦能風控體系，探索發(fā)展金融風控智能，是進一步推動風險管理創(chuàng)新升級的有效途徑。同時，也為中小金融機構特別是農(nóng)村金融機構更加有效地構建適合自身需要的智能化風控體系提供了值得借鑒的寶貴經(jīng)驗：
一是豐富數(shù)據(jù)來源，夯實數(shù)據(jù)質量。在合法合規(guī)前提下，整合監(jiān)管數(shù)據(jù)、欺詐數(shù)據(jù)、同業(yè)共享數(shù)據(jù)等外部數(shù)據(jù)源，在交易數(shù)據(jù)之外采集各類行為數(shù)據(jù)，豐富自身風控大數(shù)據(jù)類型和維度，這將極大提高風險分析評估效果準確性。同時深入推進數(shù)據(jù)治理，建立并實施覆蓋各業(yè)務條線的數(shù)據(jù)標準，實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)匯聚和有效整合，保證數(shù)據(jù)的準確性和一致性，為智能化風控建設提供堅實基礎。
二是優(yōu)化管理體系，風控嵌入業(yè)務。推構建風控智能相適應的管理體系，著力去除部門壁壘，打破不同業(yè)務條線、不同產(chǎn)品、不同地域之間分割管理的格局，真正將風控平臺提供的技術能力充分應用到各類業(yè)務流程和應用場景中去，充分發(fā)揮科技賦能的價值。
三是錘煉專業(yè)團隊，深化技術創(chuàng)新。打造即懂風控又懂科技的復合型人才隊伍，提升自主創(chuàng)新和吸收引進后再創(chuàng)新能力，探索應用機器學習、生物識別等技術手段，深入挖掘風控大數(shù)據(jù)中隱含的規(guī)律和模式，進一步提升風控模型能力，拓展應用場景。
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