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金融科技 | 疫情下的智能风控体系构建

金融看点 2020-04-01 14:39网络整理admin

  

一、疫情下风控的背景介绍
自新冠肺炎疫情在中国各省市爆发以来,各行业在疫情的影响下都受到了不同程度的影响。其中,银行与网贷企业面临一系列的冲击,如银行信用卡等与线下消费相关的收入减少;信用卡新开户数也有较大回落。但随着时间推移,银行与网贷企业的风控模块受到了越来越多的关注。
二、疫情之下的金融业风控危机
自新冠肺炎疫情在中国各省市爆发以来,银行与网贷企业面临一系列的冲击,受疫情影响,借款人收入缩水、行动受限。从2月开始,多个网贷平台借款人纷纷申请延期还款。有还款意愿的还不了款,有还款能力的被引出了“老赖潜质”,有些逃废债的看准了时机,做“选择性还款”,逾期不可避免的上涨。疫情对消费金融资产质量冲击体现在四个方面:
一是在银行方面,银行网点暂停运营、部分城市限行封路、患者集中收治或隔离,可能会导致部分依赖网点经营的银行还款渠道受阻;
二是对部分行业(餐饮、娱乐、线下零售等)造成明显冲击,部分客户收入减少、还款能力出现波动;
三是催收人员难以按时复工、催收工作无法展开,影响逾期款项回收;
四是导致新增消费暂时出现萎缩,致使消费金融行业资产规模出现下降。
逾期贷款规模的不断攀升,其风险管控令从业者倍感棘手。虽然很多业内人预测在疫情得到平复之后,这样的情况会出现平息,但此次疫情也为金融行业的风险管控领域敲响了警钟。
三、技术风暴引领智慧风控的未来
智能引领未来!随着金融科技程度的不断提升,一系列“技术风暴”为金融业的智慧化建设不断增添动力,引领并推动着金融业“智能风控”体系的形成
1.大数据技术:智能风控的“动力源泉”
银行业具有典型的海量数据的性质,是大数据技术主要的应用场景。大数据主要改善了银行与用户之间的信息不对等的问题。比如此次疫情影响的信贷风控危机中,如果银行从源头就能甄别出借款人、企业的属地、收入来源、收入水平、以及负债率等,实现更为精准的贷款人画像,这样不仅仅是能够扩充风控维度,还能有效的在源头上避免“逃废债”,贷后管理工作也能无缝衔接。其次,大数据技术在精准营销和舆情分析领域也能助力金融企业,为智慧银行建设提供不竭的动力源泉。
2.云计算技术:智能风控的“最强大脑”
云计算是整合集群计算、网格计算、虚拟化、并行处理和分布式计算的新一代信息技术。相比于IT技术,云计算具有弹性、资源池、按需付费等技术特征。在金融风控方面,云计算能够有效解决信息孤岛问题,数据在云端进行整合,如可以提取贷款企业在云数据中的各类商业信用记录,为信贷决策的智能化提供强大的信息技术支持。
3.人工智能技术:智能风控的“智慧圣火”
金融业务具有数据规模大、信息维度高等特征,人工智能可以通过机器学习、规则应用、模型提取与金融风控相结合,推动金融业的发展。比如综合分析贷款人历史交易行为等特征,通过机器学习的深度探索,将机器学习算法与客户行为结合,构建行为模型,提高风险感知能力,侦测已知和未知的欺诈行为,实现智能风险监测。同时每月对全行信用卡、借记卡金融类交易进行风险过滤、全盘扫描,将基于人工智能的反欺诈模型部署在反欺诈交易事中实时侦测中,通过对每一笔交易的实时评分,评分结果结合侦测规则组合预警,持续提升银行交易欺诈风险管理平台化、数据化、智能化水平。
4.区块链技术:智能风控的“信任纽带”
区块链的特征包括不可篡改、分布式存储共识机制等,通过区块链可以优化数据质量、促进数据合规流通,为大数据和人工智能提供更合规、更高质量的数据,从而提高风控能力。区块链在智能风控系统中的应用有以下几个部分:第一,数据流转层面,区块链可以提供金融数据追溯路径,能有效破解数据确权难题,保证金融数据流通的合规;第二,数据质量层面,区块链制定了数据标准,并通过共识验证改善数据质量,使得数据的可信度增强;第三,数据安全性层面,以多种加密技术保障数据在使用中的安全和隐私。
在金融科技浪潮的助推下,传统银行向智慧银行转型升级,已经成为历史的发展趋势,智慧银行视角下的传统风控向智能风控进行升级演化,也已经成为信贷风险管理的必然趋势。


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