从一键授信到实时阻断风险交易，详解邮储银行“风控护行” -z6尊龙旗舰

“风控护行”离不开科技赋能。邮储银行将数字化转型作为全行转型发展的重点战略举措，探索符合自身特性的转型方式，在探索中前进，在变革中发展，规划了“123456”数字化转型战略布局，全力推动“数字生态银行”建设。

在零售风控领域，该行研发主动授信模式，深度挖掘优质存量客户，提供秒批秒贷服务，实现风险管控与客户体验的平衡统一；推进零售信贷自动化审批，降低分支机构信贷审批人员工作量一半以上，稳步提升客户质量。

在非零售风控领域，该行研发行业、区域组合模型，前瞻性预判组合风险；研发小企业大数据风险预测模型，有效提升小企业客户贷后管理质效。

在智能合规领域，该行大幅提高可疑交易监测识别准确率，有效提升反洗钱管理能力；开发消费投诉文本分析模型，建设投诉管理自动化分析工具，提升投诉管理工作效能，强化消费者权益保护力度。

在反欺诈领域，该行建成统一的信贷反欺诈平台，建立信贷欺诈的实时防控机制。

在风控系统建设方面，该行数字化基础设施建设构建成型，为深入开发智能风控应用提供基础支撑。

实际上，风控管理不仅仅是落实战略规划目标，组织架构的重要性也不可忽视。在内部控制上，邮储银行采用“三道防线”机制，并大力推进风险经理派驻工作，2022年全年累计派驻风险经理2400余名，重点防控基层非柜面业务的操作风险和合规风险，在贷款管理、个人投资理财、信用卡管理、员工行为等风险防范方面取得实效。这一机制不仅有效地延伸上级行对基层机构风险管控的管理触角，还能强化基层机构内控机制建设，推动基层内控有效性不断提升。

从风控数字化转型的战略，到数字化风控分析体系的建设，再到内控的“三道防线”、风险经理派驻机制，邮储银行构建的层层防火墙，实现了对资产质量的保驾护航，真正做到了“风控护行”。

年报显示，截至2022年末，邮储银行不良贷款率仅为0.84%、拨备覆盖率达385.51%，资产质量和风险抵补能力继续保持优良。

拉长时间来看，根据每年披露的年报，邮储银行在近5年的不良率一直保持在0.90%以下，拨备覆盖率在340%以上。具体看，从2018年至2022年对应的不良率分别是0.86%、0.86%、0.88%、0.82%、0.84%；2018年至2022年对应的拨备覆盖率分别是346.8%、389.45%、408.06%、418.61%、385.51%。两项指标始终处于行业领先水平。

可以说，邮储银行一直坚持风险为本，秉承审慎稳健的风险偏好，全面提升风险引领能力，持续完善“全面、全程、全员”的全面风险管理体系建设，“风控护行”战略取得了良好的成效。

对风控的精细化、集中化、智能化管理

审慎的风险偏好一直是邮储银行的特色，优异的资产质量一直是邮储银行的靓丽“名片”。秉持着“风控护行”战略，邮储银行落地了一系列风险防控新建系统，包含全面风险管理、市场风险管理、内控合规、操作风险、信用风险、反洗钱、交易反欺诈、信贷反欺诈等十多个系统。

邮储银行有关负责人表示，新的金融科技系统是大数据、云计算、人工智能等多种前沿技术与传统金融业务场景的叠加融合，以“数据 场景 技术”为突破，更加准确及时地监测、汇总和管控各类业务风险状况，助力银行实现对风控的精细化、集中化、智能化管理。

风险控制覆盖银行的前中后台各业务环节，如何理解风控的精细化、集中化、智能化管理？

邮储银行相关负责人表示，“从科技角度，服务移动化延伸了风控管理的数据触角和操作链条；人工智能、大数据等技术为海量数据建模和分析提供可能。过去，风控依赖风险专家的经验和精力，然而优秀的风险专家培养周期长，难以‘量产’；人力能考虑的因子、维度有限；人们通过工作经验和知识所获得的直觉有时候并不可靠。”

得益于人工智能技术快速发展，通过以模型替代经验，能极大提高风控环节的数据广度和深度。该负责人举例说，一个常用的评分模型已经包含超过200维的数据输入。而且，模型还能根据接到的反馈进行持续的训练优化，并通过模型迭代快速适应新要求、新场景，迭代周期从过去的月级别缩短至天，甚至是小时级。当前邮储银行风控领域数据分析模型已经达到上千个，而专门用于评级、评分、反欺诈的模型已经超过300个。

这些模型所使用的算法除了常见的xgboot（优化的分布式梯度提升）、逻辑回归，还应用了大量神经网络、时序分析等，分别用于不同细分场景、环节的风险评估，对单支交易、单个账户进行综合的风险判断及决策。

从这个角度看，智能模型替代人工经验，才能实现风控的集中化管理，将分散的风控知识以及资源进行集中管理、统一决策，通过人工智能与风控专家人机协作，提升风控工作效率和质量。

实际上，风控不仅体现在对业务风险的管理，还体现在系统的自主可控性等方方面面。邮储银行在该行的“十四五”it规划中确定了新时期的发展目标：到“十四五”末期，要建成一流科技支撑体系，信息科技要高水平自立自强，全面实现科技引领，科技赋能在同业达到先进水平。

2022年，邮储银行新一代个人业务核心系统全面上线，从it基础设施、系统软件、企业级技术平台、应用软件全层面全体系，从业务创新、系统研发、生产运营全过程全周期，实现关键技术自主可控，同时也是大型银行中率先同时采用企业级业务建模和分布式微服务架构打造的全新一代核心系统。

这些成绩的取得，与邮储银行的对信息科技建设的重视密切相关。为加快自主可控能力建设，持续提升自主研发、自主平台使用、敏捷开发占比，邮储银行提出要保持科技投入占营业收入3%。数据显示，邮储银行2022年信息科技投入106.52亿元，同比增长6.20%，占营业收入比例3.18%，连续3年超过3%；持续加大科技队伍招聘力度，总行it队伍增加至4294人，全行超过6300人，同比增长19.12%。

突破传统局限性，智能风控系统响应速度更快

大力开展农村信用体系建设和农户普遍授信，勾勒“让绝大多数农户都有邮储银行授信”的梦想。这是邮储银行提出的美好愿景。然而，授信绝非易事，光靠客户经理的两条腿跑，不仅难度大，还很难防控风险。

借助于生物识别、大数据风控等技术，邮储银行发布的手机银行8.0版本上线了“主动授信”的信贷服务功能，做到了一键授权、快速审批、额度循环，为客户提供“智能金融决策大脑”。

邮储银行在推进信用风险管理数字化转型的过程中，建成了基于智能风控的统一授信管理系统，率先实现统一授信全流程数字化与智能化管控，显著提升了智能风控水平。据了解，该系统采用微服务、分布式架构，打造了以客户为中心的统一授信、统一管控、统一视图“三统一”，能够实现全客户、全产品、全生命周期、全机构“四全”统一授信管理。自上线以来，统一授信管理系统覆盖全行各类授信客户，全面支持各项授信业务发展。

邮储银行有关负责人介绍，为实现一键授权、快速审批，提升风控机制响应速度，增强线上风控处理效率，邮储银行信贷反欺诈系统大数据风控主要从两方面着手。

一方面，利用流计算技术，对客户、设备、行为等多维特征数据进行实时加工，针对不同客户在不同业务场景下的授信申请，通过反欺诈模型、客户行为模型的建立，部署多维特征评分风控策略，有效扩充信贷欺诈风险的防控覆盖广度、增强信贷业务风险防控精度。

另一方面，依托大数据集群的计算存储能力，系统优化了对行内海量客户信息、用户行为、离线指标等数据的采集、计算、存储机制，并结合机器学习方法论，深入挖掘潜在数据规律，完善从数据获取、到数据使用、最后与业务系统对接的闭环生态，形成有据可依的贷款决策规则和风控规避模型，实现数据和技术的互补。

该负责人表示，“通过构建完善的智能风控体系，有效突破以人工方式进行风险控制的传统风控的局限性和空间性，提升贷款审批的准确度和处理效率，助力信贷业务快速审批，进而扩展业务覆盖人群，完善业务流程，降低风控成本，抢占未来金融市场。”

相比于从前，信贷反欺诈系统大数据风控很明显的两个变化在于实效性和准确性。在实效性方面，以前行内特征加工主要依赖大数据平台，数据时效性存在一定的时差。现在通过流计算实时加工多维度特征，秒级分钟级别的数据都可以实时应用，大大提高了规则模型的精准度，使风控更加数字化、智能化。

在精准性方面，之前行内用于欺诈识别的规则和模型过分依赖于专家经验和人工，没有充分挖掘数据的潜在价值，人力成本相对高。现在基于大数据技术强大的算力，使用基于数据规律生成的决策规则和模型，能够显著提高风险识别的准确性。

值得一提的是，除信贷业务之外，金融消费者使用最多的就是转账服务。

为守护好百姓的“钱袋子”，邮储银行运用智能风控、人脸识别、客户画像等技术，依托强大且完善的交易反欺诈系统，实现可疑交易自动拦截，风险策略自动处置，大幅提升了账户风险防控能力。

邮储银行交易反欺诈系统是采用流式计算技术架构，通过客户交易数据、特征标签、客户基础属性和设备指纹补充客户维度，以网络视角下“智能风险识别模型 客户风险画像 风险设备识别”为方向，实现“更智能 更高效 更准确”的交易反欺诈系统。此外，交易反欺诈系统部署多个风控规则/模型，能够实现对全行各业务条线交易的全面监控，日均交易超1亿笔，毫秒间即可完成风险识别。

有了“毫秒间”完成风险识别的支持，我们才能得以瞬间完成转账和交易。便捷的金融服务背后不仅仅是速度，更是安全。做好风险管理才能守护好老百姓的“钱袋子”，才能守住银行的“生命线”。（文/边万莉  ）