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银行数字化中如何构建智能化全面风险管理平台

2021年12月10日 15:54

银行数字化信用风险管理过程中,银行应基于自身情况和技术能力,逐步引入大数据技术、机器学习、知识图谱等智能化技术手段,通过建设风控模型和策略体系来实现数据驱动分析决策。为促进业务管理流程环节减少、时间缩短、效率提升,银行需对现有的组织架构进行风险管理控制。



1、减少差错


信用风险是商业银行面临的主要风险之一,并且与其他风险之间有着密切关联。智能风控平台是基于银行对大风险管理的需求,综合利用大数据、人工智能、知识图谱等技术,整合银行内外海量的各类数据,全面监控银行多维风险,平台一般可提供智能多维标签、预警信号自动生成与推送、风险事件跟踪、风险传导关联等贯穿银行全流程、多场景的风险管理功能,为银行提供一站式风险管控服务。智能风控平台能够有效解决银行不同业务条线在信用风险控制方面的风险偏好差异、数据相对孤立、资源重复投入、数字化程度良莠不齐等问题,在此基础上进一步提高差别化定价能力、流程数字化水平等,减少纸上作业和手工风险审查,提高效率,减少差错。


2、提升风险控制效率


银行数字化应加快建设扁平化、集中化、网络化的风控平台,打通全行各条线的数据、流程和风控能力,重塑风控流程;推进风控平台与外部机构的合作交流,加强对外部数据尤其是非结构化数据的获取和引用,引援外部机构的数据挖掘分析能力;创新数字化风险模型应用,围绕信用风险开发完善客户评级、授信审批、风险定价、额度管理等数字化风控机制,重点强化审批模型和授信机制,推动模型体系更加全面、科学、实用。


银行数字化要逐步引入机器学习、知识图谱等实际应用趋于成熟的新型技术,在确保信息科技风险可控的前提下,进一步提升信用风险控制效率效果。应结合数字化转型战略的优化,以客户为中心重塑流程,以流程为中心重塑组织架构,进一步提升组织架构的轻型、敏捷、智能、高效、活力。