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2018年至今，中國銀行業(yè)在保持監(jiān)管趨嚴(yán)態(tài)勢不變的基礎(chǔ)上，大力鼓勵發(fā)展普惠金融。一方面，民營企業(yè)長期面臨融資難、融資貴的問題，國家通過制定考核目標(biāo)及標(biāo)準(zhǔn)等手段，要求銀行機(jī)構(gòu)拓展民營企業(yè)與小微企業(yè)貸款業(yè)務(wù)。另一方面，在互聯(lián)網(wǎng)金融的外部沖擊下，金融脫媒跡象初顯，銀行亟需提升面向個人客戶的服務(wù)能力和產(chǎn)品創(chuàng)新能力。

對于穩(wěn)字當(dāng)頭的銀行機(jī)構(gòu)來說，調(diào)整業(yè)務(wù)戰(zhàn)略向長尾市場覆蓋，雖然是適應(yīng)政策導(dǎo)向和競爭環(huán)境的選擇，但同時也意味著可能帶來更多的不良資產(chǎn)和風(fēng)險。傳統(tǒng)的銀行風(fēng)控模式數(shù)據(jù)來源單一、審核流程冗長、人力成本高昂，已經(jīng)不能滿足當(dāng)下業(yè)務(wù)中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)實時分析和多樣化風(fēng)險識別的需求，使用大數(shù)據(jù)、人工智能等新科技拓展風(fēng)控能力邊界，是銀行業(yè)的普遍共識。

智能風(fēng)控基于大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)構(gòu)建分析模型，并將不同類別的模型分別應(yīng)用到信貸業(yè)務(wù)的貸前獲客、貸中反欺詐、貸后監(jiān)控預(yù)警、管理分析可視化等環(huán)節(jié)，通過數(shù)據(jù)信息的持續(xù)輸入，校正模型精度，進(jìn)而達(dá)到識別潛在風(fēng)險、提高資產(chǎn)質(zhì)量的目標(biāo)。IDC認(rèn)為，銀行業(yè)傳統(tǒng)對公信貸業(yè)務(wù)的運(yùn)作模式和審核流程已經(jīng)相對成熟，在普惠金融的大環(huán)境下，未來銀行業(yè)的智能風(fēng)控將更多運(yùn)用在小微業(yè)務(wù)上，通過大數(shù)據(jù)分析決策方式，為以往業(yè)務(wù)成本和風(fēng)險溢價過高的長尾客戶提供金融服務(wù)。

在此背景下，IDC發(fā)布《智能化技術(shù)在銀行業(yè)風(fēng)控中的實踐與探索》報告，通過案頭資料研究，以及對銀行機(jī)構(gòu)、IT廠商的直接訪談，列舉出銀行部署智能風(fēng)控項目所面臨的四大挑戰(zhàn)及對應(yīng)的實踐案例，用以展示當(dāng)下銀行機(jī)構(gòu)如何利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)對傳統(tǒng)風(fēng)控業(yè)務(wù)進(jìn)行數(shù)字化改造。

IDC中國金融行業(yè)研究部高級分析師任辰羽?表示，信貸利率的定價，不僅要覆蓋資金成本和業(yè)務(wù)成本，同樣也要覆蓋風(fēng)險成本，最后留下合理利潤，這樣才會保證銀行信貸業(yè)務(wù)的可持續(xù)性。對于長尾客戶來說，由于其業(yè)務(wù)成本和風(fēng)險溢價較高，往往會形成信貸利率高、放款審核通過率較低的現(xiàn)象。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)在銀行業(yè)的商用化落地，破解民營企業(yè)的兩融難題成為可能。未來，銀行機(jī)構(gòu)將通過新型風(fēng)控手段，以盡可能低的成本，盡量充分地獲取客戶群體更豐富的信息，從而實現(xiàn)智能化的客戶分析及風(fēng)險定價。

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