广发银行：全行客户风险信息平台

　　金融作为现代经济的命脉，其稳定运行对于经济社会的健康发展极其重要，而金融业本身作为风险经营型行业，风险控制能力从来都是其核心竞争力之一。

　　近年来，互联网技术的快速创新及应用普及，使得居民及企业金融消费习惯逐渐向移动端迁移，为商业银行创新移动金融产品、开拓线上蓝海市场提供了契机，但与此同时，线上交易的开放性、匿名性，交易环节的复杂性等也给商业银行的风控带来了更加严峻的挑战。面对信息经济时代风险控制面临的新形势，广发银行充分把握数据这一核心，积极探索大数据驱动的风险控制理论与实践创新。

　　广发银行全行客户风险信息平台基于我行大数据、知识图谱等技术创新及海量金融交易数据积累，积极引入工商、司法、舆情等外部数据，通过知识图谱技术，整合行内外数据并进行深入发掘，打通公私、存贷关系，建立包含企业、个人、事件的关系图谱，构建全行风险识别、风险传导、风险监控的统一平台。利用创新风险计量工具的开发方式，建立了一整套基于大数据的风险计量、预警模型进行风险评估，预测客户还款能力、还款意愿以及欺诈风险等，为银行实施积极主动的风险管理，提高风险防控能力，守住不发生系统性金融风险的底线提供支持。

　　【案例背景】

　　一、当前银行业机遇与挑战

　　目前我国银行业正处于大变革时期，存贷利差缩减、混业经营、利率市场化进程加速和互联网金融发展等外部环境变化，使得银行业务创新速度加快，新产品层出不穷。在金融同质化竞争加剧的今天，如何通过系统迭代开发和快速灵活配置来满足相应业务创新的需求，争取并留住更多的优质客户资源成为了各大银行关注的焦点。另一方面，互联网技术的快速创新及应用普及，使得居民及企业金融消费习惯逐渐向移动端迁移，为商业银行创新移动金融产品、开拓线上蓝海市场提供了契机，但与此同时，线上交易的开放性、匿名性，交易环节的复杂性等也给商业银行的风控带来了更加严峻的挑战。

　　当今已进入大数据时代，如何运用互联网思维，通过大数据分析挖掘技术实现精准营销，挖掘潜在客户、全面提升存量客户价值，同时能守住风险，是商业银行转型发展面临的重要课题。面对信息经济时代风险控制面临的新形势，广发银行充分把握数据这一核心，积极探索大数据驱动的风险控制理论与实践创新。

　　二、银行传统风险管控措施的不足

　　对于金融行业来说，本质的问题不仅是获客和运营，更是风险控制。只有通过有效手段控制金融交易中存在的各类风险，合理完善风险定价体系，才能避免产生系统性金融风险。

　　银行传统风险管控模式在风险管控时效性、模型有效性、监控范围等多个方面的短板日益凸显：风险管理以事后处置为主，事前防范与事中控制偏弱；定性风险管理占主体，定量风险管理能力尚显薄弱；风险管理滞后性较高，对高实时性的生产环境拦截困难导致结构性风险；以主观规则及评分卡为主，难以精确化用户特征；照搬国外成熟模型缺乏本土化改造，准确率及覆盖率有一定局限；监控对象不全面，以存量监督为主，对增量部分的监控手段落后。

　　三、广发银行业务困难与挑战

　　1、无法及时、准确评估客户风险

　　在银行中，客户风险评估通常散布于多个系统，需要管理相应的多个业务应用。随着业务环境不断发展变化，银行越来越难准确地识别及了解其客户。零碎分散的客户尽职调查方案，令其操作成本大大增加，甚至无法有效地区别客户风险。

　　2、数据与信息缺少整合与规划

　　广发银行数据采集范围局限在行内客户，未采集关联或潜在关联客户信息。同时数据源较单一、滞后，各类外部数据均依靠客户经理手工进行查询，采集频率依靠人工，缺少定期推送机制，无法有效监控外部风险。行内数据分布于各业务系统未充分利用，公私、存贷数据分隔，未形成有效知识积累。

　　3、传统预警规则无法匹配业务快速发展

　　预警停留自单一客户层面，缺少组合风险监测及总体风险监测，预警手段滞后、被动，需要客户经理手工触发。同时，预警信号的动态检验缺失，无触警率、误警率的统计检验，无法实现对预警成效的统计分析。

　　【需要解决的问题及解决方案】

　　广发银行全行客户风险信息平台将以解决客户实际业务需求为出发点，深入挖掘客户产业链、资金链、产品链上的金融服务需求，有效挖掘潜在客户，并将有限的营销资源配置给最有价值的客户，通过流程管控提升客户服务水平。因此，顺应内、外部需求的变化，以客户为中心，应用金融科技，建立以银行内部数据与外部数据为基础的多维度智能分析体系成为了银行业保持长期竞争优势的重要环节，作为客户信息、风险预警和营销商机展示的综合展现平台，建设全行客户风险信息平台势在必行。

　　广发银行全行客户风险信息平台基于大数据、知识图谱等技术创新及海量金融交易数据积累，积极引入工商、司法、舆情等外部数据，通过知识图谱技术，整合行内外数据并进行深入发掘，打通公私、存贷关系，建立包含企业、个人、事件的关系图谱，构建全行风险识别、风险传导、风险监控的统一平台。利用创新风险计量工具的开发方式，建立了一整套基于大数据的风险计量、预警模型进行风险评估，预测客户还款能力、还款意愿以及欺诈风险等，为银行实施积极主动的风险管理，提高风险防控能力，守住不发生系统性金融风险的底线提供支持。

　　引入知识图谱技术：利用知识图谱技术深入挖掘企业关联信息，构建包括投资、股东、担保、交易、集团、一致行动、实际控制、派系等关系。通过连点成线并成面的关系网思路，挖掘在同一关系网络中的风险点，进行风险传导；同时打通对公对私关系，将个人风险向对公传导风险。实现风险预警的横向延伸管理，扩大风险管理范围提高风险预警效果。

　　夯实数据基础：平台实现了客户特征、名单、事件等各类风险信息数据的整合共享，为数据驱动的风险防控奠定了扎实的数据基础。一是集成整合了行内外各渠道资金流、商品流、信息流，在此基础上形成多维、立体、动态的客户特征，支持对客户交易行为潜在风险的准确预测、快速洞察。二是引入了中国工商银行融安E信数据，该数据涵盖各政府职能部门、国内外银行同业、国际反欺诈组织、互联网大数据公司等各类风险名单、风险账户等信息，银行业内最大最全的风险数据库，有效支持了业务准入等环节风险防控。三是收集整理行内外各渠道风险事件，并对风险事件进行整合管理，为后续的模型挖掘、验证等提供了数据基础。四、整合行内外数据，打通公私、存贷关系，建立包含企业、个人、事件的关系图谱，深度挖掘客户关系，生成客户画像、集团派系等内容，为风险营销提供辅助信息。

　　风险前置：滤镜是一个用于大数据风险预警的数据应用。利用工商、互联网舆情等外部数据，跟行内数据充分结合之后建立客户准入机制，实现风险前置机制。

　　风险实时传导：系统涵盖全行组合、对公风险预警，生成的风险预警信号实时传导至对公信贷管理应用业务流程，协助客户经理开展贷后风险管理。

　　风险预警信号全生命周期管理：风险预警信号不仅实时传导给业务系统外，业务系统会同步回信号处理情况，从而实现风险预警信号闭环管理。通过预警率、误警率、漏警率等指标监控，协助有效开展预警信号检验和预警成效分析等工作。

　　预警规则配置灵活：提供规则配置页面化功能，业务部门可利用生产环境真实数据在线自主分析、配置、部署。

　　【案例应用实践及效果】

　　1、引入外部互联网数据：提供3000余万全国工商企业信息查询，包含行内客户与行外客户，聚合海量外部互联网数据，工商、涉诉、舆情等多维度数据，并融合行内信息，保持信息自动更新。

　　2、客户统一视图：整合行内外数据，打通公私、存贷关系，建立包含企业、个人、事件的关系图谱，深度挖掘客户关系，生成客户画像、集团派系等内容，为风险营销提供辅助信息。

　　3、智能风控：通过智能模型、风险规则、名单检测等多种智能风险检测手段多管齐下，实现风险的精准识别。同时为适应产品快速创新需求及外部风险形势的变化，支持风险模型及规则的灵活配置部署。业务人员可基于共享的风险信息，在线进行模型挖掘、灵活配置、实时上线，使其可随时根据新的风险形势上线模型及规则。

　　4、风险防控机制：将风险管控有效融入业务流程中，支撑事前、事中、事后“三位一体”的风险防控机制，将传统的以事后监控分析为主的风险管理模式转变为事前、事中和事后风险防控的协同模式，前移监控关口，提升风险监控效能。

　　5、建立外部舆情机制：对市场舆情风险及时监控，实现舆情风险推送。同时，通过邮件方式将外部风险信息推送至管理层邮箱，及时发现风险并做出相应决策，确保风险被及时遏制。

　　【方案前景】

　　随着监管趋严、互联网金融兴起，我们更迫切需要“了解我的客户”，在了解客户风险情况下实现客户贡献价值最大化。广发银行全行客户风险信息平台整合行内和行外数据进行深入发掘，打通公私、存贷关系，建立包含企业、个人、事件的关系图谱，构建全行风险识别、风险监控的统一平台。该平台深度挖掘客户关系，生成客户画像、集团派系等内容，为业务人员提供客户统一视图、风险预警及关系圈等信息展示，辅助风险营销工作，从而大大降低合规风险并提升营销能力。

责任编辑：方杰