智能风控背景_银行智能风控研究的背景和意义

1.金融科技介绍

从定义上讲，“金融科技”或者 Fintech 是指使用技术提供财务解决方案。金融科技基于大数据、云计算和人工智能等创新技术，对金融领域的业务模式、应用和产品产生了深刻的甚至颠覆性的影响，是金融业未来的主流趋势。本章首先带领读者回顾金融科技的历史渊源，使读者更加深刻地理解技术创新推动金融创新的巨大力量；然后聚焦金融领域最核心的话题——风险控制，介绍现阶段智能风控的发展情况；最后介绍智能风控的“最强大脑”——评分卡，包括其类型和模型的开发流程。

1.1 金融科技的前世今生

金融科技这个词看似很新，但孕育其产生的金融创新历史却十分悠久。2016 年 Arner 等人在《金融科技的 150 年》论文中将金融科技的演变划分为三个主要时代：金融科技 1.0（1866～1967 年）、金融科技 2.0（1967～2008 年），金融科技 3.0（2008 年至今）。接下来，我们一起回顾一下金融科技演变的 150 多年

1．金融科技 1.0：从模拟到数字

1866 年，第一条跨大西洋电缆的问世使金融和技术有了最初的结合，这造就了金融全球化的第一个时期。其实，从更早的阶段开始，金融和技术就已经相互联系并相辅相成。在中世纪后期和文艺复兴时期，金融与贸易共同发展，复式记账产生。许多历史学家都认为，17世纪第一个 10 年的后期的欧洲金融革命涉及股份制公司、保险业和银行业，这些都是基于复式记账的，其对工业革命至关重要，也为金融与技术的紧密结合奠定了基础。到了 19 世纪末，电报、铁路和轮船等技术为跨境金融互联奠定了基础。第一次世界大战后，技术迅速发展，此时，全球电传网络已经到位，为金融科技的发展提供了通信基础

2．金融科技 2.0：传统金融服务的数字化

在 20 世纪 60 年代末和 70 年代，电子支付系统迅速发展。银行间计算机于 1968 年在英国成立，是当今银行家自动清算服务的基础。美国票据交换所银行同业支付系统于 1970 年建立，Fedwire 在 20 世 纪 70 年代初建立了电子系统。1973 年成立了世银行间金融电信协会，这反映了支付系统的内部互联系统的必要性。随后不久，1974 年，赫斯塔特银行倒闭，这凸显了愈加紧密的国际金融相互联系带来的风险。这场危机促使十国集团组织（G10）成立了巴塞尔委员会（1975年），推出了一系列国际软法协议。1987 年，世界各地的股票市场在“黑色星期一”一起崩溃，此次崩盘的影响清楚地表明了全球市场在技术上是密不可分的。随后，美国引入了“断路器”以控制价格变化的速度，并促使全球证券监管机构建立了合作机制。1986 年的《欧洲单一法案》（Single European Act）、英国 1986 年的 Big Bang 金融自由化程序及 1992 年的《马斯特里赫特条约》，为 21 世纪初欧盟金融市场完全互联奠定了基础。20 世纪 90 年代中期，复杂的计算机化风险管理系统的风险开始突显；在 1997～1998 年的亚洲和俄罗斯金融危机之后，长期资本管理崩溃。而与此同时，在线银行服务有了萌芽，Wells Fargo 于 1995 年开始提供在线消费者银行业务。到 2001年，八家美国银行拥有至少一百万的在线客户。在 20 世纪 90 年代后
期，互联网为金融带来了根本性的变化，使得十年后的 Fintech3.0 成为可能。电子银行和金融科技 3.0 的所有发展都是新互联时代的产物。

3．金融科技 3.0：发达国家市场的 Fintech

在 2007 年和 2008 年期间，许多因素的共同作用为发达国家的Fintech3.0 提供了动力。2008 年全球金融危机后，严格的监管增加了银行的合规义务和成本，并限制了信贷规模。同时，银行的品牌形象被严重动摇，尤其是在英国和美国。Fintech 带来的金融便利性、低成本及较高的潜在回报等特点，受到了数以百万计的借款人和出借人的认可。Fintech 的发展还依赖于智能手机的问世及应用程序编程接口（API）成熟度的提高。Fintech3.0 的关键特点在于：首先，看是谁在提供金融服务。初创企业和技术公司取代了银行，向公众、企业和银行本身提供利基服务。第二，看发展速度。在许多市场中，尤其是在新兴市场中关于谁具有提供金融服务的资源和合法性的客户观念已经发生了转变，并伴随着全新的发展速度

4．金融科技 3.5：亚洲和非洲新兴市场的 Fintech

在亚洲和非洲，政府为追求经济发展而实行的金融政策有力地推动了近些年金融科技的发展，我们将这些地区的金融科技发展时代称为 Fintech3.5。在这些地区，有超过 12 亿的个人未开通银行账户，对于他们而言，银行业务是必要的，而银行不是。这里我们重点关注一下我国金融科技的发展现状。在我国，技术已经模糊了客户对谁可以提供金融服务的认识。比如，支付宝每天都通过类似于传统银行的方式处理超过一百万笔交易，而支付宝并非银行。阿里巴巴还实现了两项主要的政府政策目标，创造了 287 万个直接和间接的就业机会，为 40 多万家中小企业提供了 3000～5000 美元不等的贷款。在中国，以技术为动力的金融过渡有独特的机会，在许多方面，中国在金融科技领域的领先地位已得到体现。例如，支付宝于 2015 年 3 月推出面部识别支付，随后万事达（MasterCard）于 2015年 7 月也推出这项服务。同样，阿里巴巴于 2010 年使用芝麻信用评分替代传统信用评分来辅助中小企业借贷业务，该模式现已在美国和日本使用，随后亚马逊（Amazon）在欧洲也使用了同样的模式。在有限的实体银行基础设施和高科技渗透率的背景下，中国市场成为金融科技的沃土。前面回顾了金融科技 150 多年来的历史演变进程，接下来我们聚焦近几十年来金融科技给金融服务带来的翻天覆地的变化。表 1-1 详细对比了金融服务的“前世”和“今生”的特点

1.2 金融科技正深刻地改变和塑造着金融业态

金融科技应用的价值在我国得到了高度重视。2017 年 6 月，中国人民银行印发《中国金融业信息技术“十三五”发展计划》，其明确指出“十三五”期间金融信息技术工作的发展目标包括金融信息基础设施达到国际领先水平、信息技术持续驱动金融创新等。随着云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术的发展，金融科技取得了很大的进步和广泛的应用，科技对金融的作用不断强化和提升，创新性的金融服务不断推出，促使金融行业迈进了金融与科技充分融合的新阶段——智能金融。提到智能金融，它不仅关系包括网上征信、第三方支付、小额信贷、消费金融、互联网保险和众筹等新兴金融业务领域的诞生，也不仅是智能客服、智能营销、智能风控和智能投顾等一系列金融业务场景的出现，其核心在于用“以客户为中心”的理念重构金融行业的产业链、供应链和价值链。举个例子，智能营销更懂客户的心，在大数据的基础上，可得到精准的用户画像，对客户推送匹配度更高的服务；智能客服和智能投顾可以“随叫随到”，不受时间、空间限制，提升了金融服务的便捷性，并且降低了服务成本。
传统金融机构在金融科技带来的巨大影响面前，或转型升级，或与互联网企业深度合作，将小微金融、普惠金融和智能金融列为重大战略转型方向，如招商银行推出的“摩羯智投”，中（中国银行）农（农业银行）工（工商银行）银行与互联网巨头签署战略合作协议等，这都说明金融科技带来的改变势不可挡，唯有抓住金融科技的机遇，积极促进金融创新，才能适应未来的挑战，在新的金融发展格局中占有一席之地

1.3 新兴科技不断强化金融科技的应用能力

毫无疑问，新兴技术在重新定义客户的金融服务体验中发挥着关键作用。下面我们从客户体验周期的角度来了解一下这些技术，如图1-1 所示。

1.4 金融风险控制面临着前所未有的挑战

在回顾金融科技的 150 多年历史时，我们不难发现其整部历史都是在重复一个循环：技术发展引领金融升级→市场繁荣伴随
问题凸显→风险积聚爆发危机→监管治理调整格局→新一轮技术革新……在这个循环中，风险占据很大的篇幅，能否有效控制风
险，直接影响着金融市场的长期健康与稳定。在我国目前所处的 Fintech3.5 阶段，新一轮的金融科技革新已经引领了很多金融领域的发展，衍生出了很多新的金融服务模式，包括个人信贷、互联网众筹、第三方支付等。而本书聚焦在个人借贷领域，将重点阐述该领域的发展。2005 年，Zopa 在英国建立了第一个个人贷款平台。此后，各种形式的借贷平台相继出现。在我国，2007 年成立的拍拍贷的正式运营被视为中国个人信贷业务的开端。而 2013 年余额宝的出现，以及国家把互联网金融纳入重点监管研究课题，则带动了整个互联网金融业务的飞速发展。个人信贷平台带来了很多正面效应。由于我国金融体制发展不充分，商业银行等金融机构并未覆盖所有存在贷款需求的客户，个人信贷行业为该类群体提供了相应的金融产品以解决其贷款难的问题，这有助于提高信贷资源配给效率，填补小微贷款这一金融市场空白，促进整个金融市场的发展与优化。然而，线上个人贷款平台的出现，不仅改变了贷款业务，也带来了新的风险类型，并且这一风险正在急剧累积和爆发，我国近几年来出现的 P2P 爆雷潮正说明了这一点。其原因是个人贷款作为一种新兴的金融服务，目前还处于发展的早期阶段，缺少专门为网上贷款设计的相应法律法规。再加上缺乏明确的行业标准，个人贷款平台的质量很难验证。个人借贷交易的不同阶段涉及线上借贷行业的 9 种风险：信用检查不足、中介不充分、还款不及时、流动性不足、缺乏透明度、运营和技术失败、法律风险、过度杠杆和道德缺失。其中的许多风险，如中介不充分和缺乏透明度，都是线上个人贷款业务模式独有的风险类型。9 种风险中，信用检查不足风险是最需要控制和亟待解决的风险。风险控制是金融企业最重要的环节之一，直接影响着企业的盈利水平。业务场景的变化为金融公司的风控控制带来了巨大的挑战与机遇。具体表现：传统金融业的订单数少，订单金额高，借贷期限长，客群资质好，风控预算高；而科技金融公司实施的互联网金融业务所面临的业务场景则是订单数多，订单金额低，借贷期限短，客群资质差，风控预算低。传统的风控工作依赖于借贷公司的风控业务员，依靠业务员手工收集贷款用户的相关资料，由业务人员依靠自己的业务能力主观判断，因此即便建立了完善的风控流程，业务员熟悉各种操作规范和操作标准，在工作过程中也难免有疏漏。同时，业务员对工作的熟悉程度和自身能力的高低，也会严重影响风控的审核结果。而贷款用户自身资料的完整度不一、业务复杂性很高等问题也给风控审核工作带来了巨大压力。另外，客户信息发生变更时，客户的风险评级也会对应发生改变，客户自身的还款意愿、还款能力相应地有改变。依靠传统模式，从采集客户信息，到重新评估客户的风险等级，进而根据客户的风险等级制定应对措施，在实时性上已经完全不能适应个人的借贷业务。

1.5 智能风控和评分卡

智能风控可以借助大数据和人工智能的优势，为信用评估提供强大的支持：关联知识图谱可以利用“大数据+人工智能技术”
建立的信用评估模型，刻画精准的用户画像，对用户进行综合评定，提高风险管控能力。个人信贷中信用风险评估的关键是，通过分析借款人的信用信息，评估借款人的偿还能力和意愿量化违约风险。因此，个人借贷平台的信用风险管理依赖于其收集和分析借款人信用信息的能力。一般借款人的信息来自线下调查和网络信息两个渠道，线下调查在地理维度上是有限的，并且会增加贷款人的搜索成本。利用信息技术补充甚至替代线下调查已成为个人借贷业务建设的一种趋势。信用评分卡模式是个人信贷风险管理中的重要手段，是一种结合专家经验的数据驱动方式。以平台积累的大量历史数据与第三方数据为基础，根据领域专家经验得到可以表征信用状态的特征、信息与规律，充分利用机器学习算法挖掘借款人的潜在风险，得到信用评级模型，对借款人进行全周期的风险评估。评分卡模型包括申请评分卡、行为评分卡、催收评分卡。其中，申请评分卡是最重要的评分卡，因为平台风险管理的主要风险均来自于申请阶段。除此之外还有反欺诈模型、营销评分卡和客户流失评分卡等，它们在风控系统中的先后顺序如图 1-2 所示。