新风控打造银行核心竞争力.pdf

新风控在银行行业中扮演着越来越重要的角色，成为了银行业务的核心竞争力。随着经济新常态的到来，银行面临着新资本协议的推行、泛同业竞争加剧以及利差空间收窄等多重挑战。在这个背景下，数据驱动成为了银行打破困局的关键。数据驱动不仅仅是获取信息，更是通过算法将信息转化为知识，再将知识应用到实际操作中，实现经营决策的优化。 在个人信贷风控方面，经历了从依赖分析人员经验的信用评分卡模型，到以FICO为代表的传统信用评分技术，再到如今的量化新风控解决方案的发展历程。传统的风控模型特征有限，算法线性，对数据完整性和有效性要求较高。而量化新风控则可以处理大量变量，采用非线性算法，对数据质量容忍度更高，模型区分度更优。 量化新风控在新零售银行的构建中起到了关键作用，它涵盖了从客户准入、风险评估、差异化定价到服务渠道协同的全过程。通过大数据平台、物联网、人工智能、区块链等先进技术，银行能够实现智能风控、反欺诈、实时监测预警等功能。例如，使用黑名单、设备、身份等多维度信息进行反欺诈，通过客户画像和360视图进行精准客户准入，利用模型驱动进行智能催收和科学估值。 在技术层面上，银行构建了大数据实时高效安全稳定的技术生态，包括数据治理、Hadoop集群、实时计算集群等，以及智能投顾系统、OCR集中处理平台等应用工具。此外，还采用了深度学习平台、人脸识别优化项目等，以提升风控的智能化水平。 机器学习在量化风控中的应用进一步深化了这一过程。通过高阶智能、行列去噪和黑盒模型解析等技术，银行能够建立更精确的风险预测模型，例如场景细分模型和拒绝推断纠偏模型，以克服数据不足和风险样本偏差的问题。这些模型能够前瞻性预测风险，实现贷后差异化管理，主动退出高风险客户，形成风险管理的闭环并不断优化。 新风控借助数据驱动和机器学习的力量，改变了银行业的运营模式，提高了风险控制能力，为银行提供了新的业务增长点。通过持续的技术创新和实践，银行能够更好地适应市场变化，提升服务质量，增强核心竞争力。