昆山农商银行：智能化风控平台

（3）智能化审批决策。智能化风控平台基于分布式架构和风险决策引擎，可实现秒级自动化执行准入筛查和模型评分，对接业务系统和客户端，将智能化决策嵌入进件、审批流程，给客户经理及审批人员充分的决策建议及风险提示，做到事前防控风险，同时支持自动化审批，可优化作业流程，提升审批效率和客户体验。

图3.智能化风控平台智能化审批决策

（4）统一贷后预警，实现一站式管理。本行通过梳理和整合信贷系统、审计规则、功能和流程，在智能化风控平台建立统一的预警信号管理和处置流程，包括系统预警和人工预警，搭建统一的贷后预警管理体系，实现一站式管理。

图4.智能化风控平台统一贷后预警

（5）客户统一风险视图。本行通过整合客户信息、业务信息、风险信息、征信信息、关联信息、财务信息共六个维度的全面信息，并引入客户标签体系，更全面、精准的识别客户风险，有助于全面认识客户，动态掌握客户风险画像，可全面应用于授信审批、精准营销等多个领域。

图5.智能化风控平台个人客户统一风险视图

图6.智能化风控平台对公客户统一风险视图

（6）自动生成调查报告/全面风控报告。本行利用智能化风控平台汇集行内、外部信息，如客户信息、业务信息、财务信息、关联信息、风险信息和征信信息等，通过数据加工去伪存真，将校验过后的数据自动填入调查报告，建立信贷审查、审批辅助模式。实现了客户全景画像，破除了信息孤岛效应。通过自动获取借款企业的实际控制人及其关联企业，自动匹配借款人及关联方在本行的授信额度，若存在关联企业授信，纳入集团（关联）客户管理，进行统一授信。有助于厘清关联关系，避免多头授信，重复融资。

图7.智能化风控平台自动生成调查报告/全面风控报告

（7）全流程风控。将大数据风控嵌入贷前、贷中、贷后全流程，实现闭环管控，为每个环节的业务人员提供信息和决策辅助。

图8.智能化风控平台全流程风控

三、技术实现特点

智能化风控平台采用微服务架构，合理拆分应用模块，实现高内聚、松耦合的服务模式，平台中接口数据、指标加工数据、规则调用等参数数据存入redis数据库，并与数据库采用异步入库模式。

图9.智能化风控平台应用架构

图10.智能化风控平台物理架构

四、项目过程管理

智能化风控平台的建设是一个不断优化和完善的过程，自2017年3月选型建设至今，共经历四次大的升级改造：

（1）2017年3月至11月，智能化风控平台完成零售贷前规则、评分模型，同年11月上线零售贷后规则，并搭建了信用风险数据集市。

（2）2018年4月至10月，启动零售模型优化项目，部署税捷贷、宅捷贷等小微企业半线上化产品风控模型策略。

（3）2019年12月至2020年8月，升级系统架构，完善零售风控模型，制定线上线下差异化规则，新增对公、信用卡网申、大额分期预授信、差额贷等线上产品风控规则、模型、策略。整合司法、工商、人行征信、苏州征信等行内外数据，实现调查报告线上化，对公客户自动分级，同业客户授信准入以及统一贷后预警。

（4）2020年11月至今，开发设计金融市场内评模型、投后预警、资产分类等资金业务风控管控模型。

五、运营情况

（1）助力个人金融部线上产品拓展。我行备用金系列产品是一款全流程线上信用贷产品，其申请、受理、审批、放款、回收和贷后管理环节全部在线完成，充分依托互联网优势，向我行手机银行端客户提供全流程“自动化”的线上操作模式。

该系列产品目前主要包括公积金消费贷、薪房贷等，依托我行网贷平台、风控平台建立风控模型、贷后预警规则，系统基于人行征信、第三方数据、公积金社保等数据根据客户质量优先级进行筛选，风险偏好从低到高优先准入。自2017年业务开办以来，备用金资产质量保持良好水平，截至2021年5月，产品余额约15.2亿元，不良率为 0.2%。

（2）助力公司业务部解锁小微企业融资难题。小微企业融资难一直以来是践行普惠金融的难题，小微企业往往因为缺少有效的抵押物、与银行的信息不对称使得其融资难度大、成本高。为破解这一难题，我行通过金融科技赋能小微企业信贷业务数字化转型，借助智能化风控平台对大数据进行解析，对小微企业的数据进行挖掘、收集、聚合，把握小微企业融资风险。在智能化风控平台支撑下，我行推出基于微众税银数据的信贷产品“税捷贷”、基于世联押品评估数据的在线估价快审快贷产品“宅捷贷”等业务，大大提高了风控效率。同时，依托新一代企业电子银行实现小微企业客户从业务申请、提还款全流程线上化办理。截止到2021年5月，我行税捷贷授信户数134户、授信余额达1.78亿元，宅捷贷授信户数1025户、授信余额达20.46亿元。

图11.宅捷贷产品申请图

（3）助力信用卡部驱动审批效率提高。外部数据的引入更加完善了信用卡审批策略及模型。借助于我行零售智能化风控平台，大数据嵌入线上、线下多场景的信用卡评分模型及决策策略中，可迅速识别风险点、有效判定客户风险程度，将人均审批效率提升至70笔/天，明显提高了信用卡的审批效率。

截止到2021年5月，我行发卡已达到111652张，授信总额39.59亿元，用信13.33亿元。

图12.信用卡发卡情况趋势图

（4）助力互联网银行防范多头借贷风险。自2017年底，互联网金融行业进入强监管时代，互金平台上高风险借款人尝试涌向银行等金融机构借贷。为有效甄别互金借贷风险，互联网银行总部接入外部大数据产品，获取借款人在人行征信报告记录以外的平台借贷信息，在一定程度上解决了征信数据孤岛问题。

该类大数据在对借款人信用风险、欺诈风险评估上使用频率较高。例如某业务中，我们将同盾多头借贷变量，如7天内、1个月内及3个月内申请人多平台借款数量，与客户逾期指标结合进行分析，精确测度规则拒绝阈值并有效评估对应的不良表现。

图13.互联网银行防范多头借贷风险

六、项目成效

（1）降成本。借助智能化风控平台，本行推出了多款线上化审批产品，客户资料线上录入，审批结果当场给出，大大提升了客户体验，降低了审核成本。

以本行信用卡产品为例，借助智能化风控平台，本行在进行信用卡及ETC的推广时，将大数据嵌入到线上、线下多场景的信用卡评分模型及决策策略中，可迅速识别风险点、有效判定客户风险程度，将人均审批效率提升至70笔/天，明显提高了信用卡的审批效率和客户体验。

（2）控风险。智能化风控平台通过海量数据支撑，将大数据风控嵌入贷前、贷中、贷后全流程，实现闭环管控，可多维度识别客户风险，降低了传统通过人工搜集资料带来的误判率，为每个环节的业务人员提供信息和决策辅助。智能风控平台推广上线后，我行不良率由2017年的1.57%降低至2021年的0.95%。

七、经验总结

零售信贷业务是当前商业银行转型的一大重要目标，小微企业信贷业务线上化也是当前商业银行发展的重要方向和趋势，这两者都是转型中的难点。零售信贷业务具有分散、小额、欺诈高、难以追索等特点，小微企业信贷业务具有分散、抵质押不足、对实控人依赖高、行业依存度高等特点，开展零售信贷业务和小微企业线上信贷业务对商业银行是一个重大的挑战。挑战在其与传统对公信贷业务不同，不能单纯依靠信贷人员的业务经验逐笔调查、分析，否则业务将无法做大，其成本无法以收益覆盖。

因此，在风控模式上要有所突破，使得业务可以批量、经济的开展，利用互联网金融等平台，批量获客并在线放贷。而看似简单的业务模式，其关键在于风控的把握，如何在互联网金融平台或者批量获客、间接获客的方式下，充分了解你的客户、了解你客户的风险，并保持合理的资产质量，是商业银行零售信贷业务制胜的关键。

以大数据、互联网技术为代表的技术发展为风控领域提供了很好的解决方案。一方面通过大数据技术，可以整合银行内部数据和外部数据，多维度地对客户进行全面的评估，精准客户画像，促使传统模式下难易度量的风险显性化，提升银行的风控能力。另一方面大数据与先进的模型体系结合，可以改变事后分析的模式，建立主动，实时相应的机制和模型提高风控效率。

大数据风控已成为昆山农商银行的核心竞争力之一，在业务创新、线上化信贷等方面取得了一些先行的优势，这对于一家区域性农商行而言殊为不易。未来，昆山农商银行将进一步挖掘大数据的价值，在合规的前提下探索更加丰富的大数据场景，实现业务智能化、数字化、便捷化。让智能化、大数据成为昆山农商银行的一张名片，打造有品质、有品位、有品牌的精致银行。

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