借力大資料深耕風控，夯實金融企業核心競爭力
2015年8月，國務院印發了《促進大資料發展行動綱要》，將“促進大資料發展，建設資料強國”提升到國家發展的戰略層面。近年來，以大資料思維為核心的網際網路金融席捲中國，驅動商業銀行進入了新的轉型期。一方面，商業銀行為應對網際網路、電商等新興企業的挑戰，不斷探索新的經營思路，通過對金融產品的創新以及對金融服務方式和渠道的拓展，尋找新的利潤增長點。另一方面，網際網路金融的發展使金融市場呈現出更加複雜多樣的局面。“金融亂象”滋生了輸入性、交叉性風險等新的風險形態，使風險的隱蔽性、突發性、傳染性和破壞性顯著增強，提高了商業銀行的風控難度；與此同時，日趨嚴格的監管規定，也對商業銀行風險管理提出了更高的要求。
在當前新經濟大環境下，傳統被動的風險防控方式已經難以滿足商業銀行風險管理的要求。如何運用大資料技術實現風險管控，提升自身的核心競爭力，逐漸成為商業銀行無法迴避的重要課題。
2017年，人民銀行釋出120號文，要求商業銀行於2017年12月底前完成基於大資料技術的銀行卡風險防控系統建設，提升磁條交易風險管理水平。一紙明文，讓大資料風險防控系統建設變成了需要切實落地的工作要求。
近年來，工商銀行因勢而動，基於其整合的全行業務系統資料資源及日趨完善的大資料平臺，積極探索大資料驅動的風險管控，大膽創新實踐，逐步構建形成了智慧、全面的風險防控新體系。
一、工商銀行大資料體系建設情況
工商銀行大資料體系已歷經多年的建設歷程。2000年前後，工商銀行啟動了資料倉庫體系的探索，並在2007年初步建立了以企業級資料倉庫為基礎的全行統一的資料採集、儲存和分析應用體系。隨著網際網路金融以及開放平臺技術的發展，近年來，工商銀行著力打造開放、共享、多技術平臺並存的大資料雲服務體系，一方面引入Hadoop、分散式資料庫等大資料技術平臺，基於通用裝置構建物理叢集，採用分散式架構設計，實現平臺的靈活可擴充套件能力，持續提升資料服務時效；另一方面穩步推進傳統資料倉庫平臺自身優化和轉型，將其納入大資料體系中，發揮平臺歷史資料積累多、穩定性高的特性，為專有領域提供資料分析服務。
通過多年的探索和實踐，工商銀行大資料體系建設取得了如下突破： 一是實現了從單一的高成本、封閉專有平臺向開放、彈性可擴充套件的通用平臺的轉型；二是實現了對資料採集、處理、儲存、服務能力的有效整合，提供了涵蓋行內外,結構化、非結構化資料PB級的處理能力；三是基於分散式和大記憶體技術自主搭建了流資料處理平臺，提供毫秒級的實時準實時的資料計算和服務能力 。
大資料平臺的建設，提升了工商銀行資料服務的時效性、靈活性和標準化，為全行資料的應用奠定堅實的技術基礎。目前，基於大資料平臺，工商銀行實現了各類業務系統的建設，有效支撐了資料運營、交易安全、智慧客服、客戶營銷和風險管理等業務領域。
二、基於大資料的風險防控體系建設
金融的本質是對風險的控制和管理，這一特點決定了商業銀行對風險管控的重視程度遠遠高於其他行業。在現今的資訊時代，傳統的風險防控手段已經越來越難滿足要求，銀行需要變“被動”為“主動”。
為應對各類金融風險的挑戰，工商銀行積極探索大資料在風險管理領域的應用，通過智慧風控理念以及事前、事中、事後“三位一體”的風險防控機制，構建大資料風險防控體系(如圖1所示)。基於大資料平臺，建設統一的風險監控平臺框架，建立健全風險名單、事件、模型、策略等各類資訊，豐富客戶風險畫像，形成風險模型、計算引擎等風險服務。通過將風險管控和業務流程緊密結合，將資料驅動的風險管控服務於個金、對公、銀行卡、信貸、業務運營、電子銀行等各渠道及業務領域，並逐步拓展向行外提供風險資訊服務，使資訊優勢轉化為業務競爭優勢。
工商銀行大資料風險防控體系有以下幾個特點：
(1) 基於大資料平臺，實現了客戶特徵、名單、事件等各類風險資訊資料的整合共享，為資料驅動的風險防控奠定了紮實的資料基礎 。一是整合整合了行內外各渠道資金流、商品流、資訊流，在此基礎上形成多維、立體、動態的客戶特徵，支援對客戶交易行為潛在風險的準確預測、快速洞察。二是引入了涵蓋各政府職能部門、國內外銀行同業、國際反欺詐組織、網際網路大資料公司等各類風險名單、風險帳戶等資訊，建成了銀行業內最大最全的風險資料庫，有效支援了業務准入等環節風險防控。三是收集整理行內外各渠道風險事件，並對風險事件進行整合管理，為後續的模型挖掘、驗證等提供了資料基礎。
(2) 通過智慧模型、風險規則、名單檢測等多種大資料智慧風險檢測手段多管齊下，實現風險的精準識別 。同時為適應產品快速創新需求及外部風險形勢的變化，支援風險模型及規則的靈活配置部署。業務人員可基於共享的風險資訊，線上進行模型挖掘、靈活配置、實時上線，使其可隨時根據新的風險形勢上線模型及規則。
(3) 將風險管控有效融入業務流程中，支撐事前、事中、事後“三位一體”的風險防控機制 。基於大資料平臺提供的流資料等處理能力，支援風險事件的準實時甚至是實時監控，將傳統的以事後監控分析為主的風險管理模式轉變為事前、事中和事後風險防控的協同模式，前移監控關口，提升風險監控效能。
(4) 基於不同業務場景，提供不同的風險干預策略，提升使用者體驗 。如能做到對客戶欺詐風險的柔性防控，在客戶交易過程中，實時計算的欺詐風險，根據欺詐風險的發生概率及程度，提供簡訊驗證、輸入銀行卡密碼等不同程度的干預措施，在不影響客戶體驗的情況下，保障客戶資金安全。
三、大資料風險防控體系的應用實踐
1.金融交易實時反欺詐——工商銀行在大資料風控方面的成功實踐
外部欺詐風險作為當前對銀行業造成損失最為嚴重的風險之一，涵蓋範圍廣，防控難度大。據國外研究機構統計，欺詐風險每年導致銀行損失金額高達735億美元；國內銀行每年欺詐風險損失金額也達上百億元。鑑於嚴峻複雜的外部欺詐風險形勢，工商銀行基於大資料風險防控體系，成功上線了金融交易實時反欺詐系統，實現對全集團外部欺詐風險的事前、事中、事後全流程管理。
在技術上，金融交易實時反欺詐系統基於分散式快取架構，運用流資料處理技術，通過實時反欺詐計算引擎和規則引擎，支援反欺詐規則的線上、靈活部署，灰度釋出，以及上萬TPS的反欺詐併發計算，確保99%以上交易的整體欺詐判斷耗時控制在20ms內，實現客戶交易零影響。
系統依託大資料風險防控體系中各類多維客戶特徵及整合共享的豐富的風險基礎資料，運用智慧風險模型，建立大資料驅動風險防控新模式。通過引入神經網路、極端偏離值分析等智慧風險模型，綜合運用模型挖掘、訓練、測算、上線等閉環研發方式以及冠軍挑戰模式，持續強化模型、提升效能。基於流式計算技術，可從每秒上萬筆金融交易中實時識別出欺詐交易，為工商銀行建立“黑名單定點清除+風險監控模型”互為補充的風控模式，使得“精準打擊”的事中風險自動預警模式代替傳統的“撒網捕魚”式監控風險預警和人工事後干預，並能實現對新興業務可能存在風險進行前瞻性評估和揭示，在業務辦理流程中加裝一道高科技的“防火牆”。
2.融安e信——基於大資料創新風險管理服務形態
為了向社會各界共享大資料風控的經驗成果，應對企業生產經營中的各類風險，工商銀行推出了銀行業首款風險資訊服務產品——工銀融安e信，該產品將風險大資料與前沿網際網路科技緊密結合，創新了大資料風險管理服務形態，打造新的中間業務收入增長點。
融安e信產品為各行業客戶提供集基礎風險篩查、深度風險挖掘、專屬定製服務以及租賃式反欺詐等多功能於一體的智慧風控服務。產品的核心便是工商銀行龐大的風險資料庫。風險資料庫通過對社會公開的各類風險資訊進行高度整合，已覆蓋來自工商銀行內部、社會公信體系、境內外反欺詐組織、國內外銀行同業的黑名單、白名單及其他公示資訊，資料總量突破18億條，風險型別近200類。除此之外，為提升資訊資源的全面性，融安e信通過進一步引入工商族譜、生產經營關聯關係、個體行為特徵、輿情等多維資訊，使得實體資訊和風險刻畫更加立體、客觀。除傳統的黑名單服務外，產品體系逐步擴充套件到風險類、情報類、關聯類、評估類、國際類五大類，並通過多種服務模式為金融同業、中小企業提供金融風險服務。
截至目前，融安e信已累計簽約服務境內外銀行同業客戶超過140家，企業客戶16000餘家，客戶群體分佈於國民經濟行業的19大類，為促進實體經濟平穩發展、淨化商業環境提供有力支撐。
四、大資料風險防控體系後續提升方向
近年來人工智慧技術發展迅速，如何應用人工智慧相關技術，進一步提升風險防控能力，將是工商銀行在大資料風險防控體系建設提升方面的一項重點工作。
目前，工商銀行已初步完成了機器學習平臺的搭建，並應用機器學習方法在欺詐防控場景進行了原型驗證。下一步，將結合前期研究驗證結果，進一步引入機器學習、圖計算等人工智慧技術，構建360度立體智慧的大資料風險防控體系，在事前、事中、事後與產品系統無縫連線，形成智慧可自動調優的防控模型及干預措施。在提升行內的風險管理水平的同時，也將進一步加快工商銀行金融風險服務輸出，並與國內外同業在大資料金融風險防控領域開展全面深度合作，助力誠信社會建設。
作者： 李金浩 （中國工商銀行 軟體開發中心副總經理 ） 轉自：中國金融電腦
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