風控相關係統及建設方法介紹

風控相關係統及建設方法介紹

一、風控相關係統介紹

1. 相關係統介紹

風險相關係統建設總體思路爲搭建統一的風險管控平臺，以風險數據集市爲基礎，集成信用風險等計量，提供統一入口、統一系統架構、統一管理和統一風險視圖的風控平臺。風險管理類系統一般包含：風險數據集市、內評系統（含評分卡及評級模型等）、風險監測預警系統、資產風險減值系統、模型實驗室等。具體介紹如下：

Ø 風險數據集市

作爲整個風險相關係統的數據基礎，集合所有風險管控所需數據，以企業級數據倉庫爲基礎，建立風險應用領域數據模型，支撐上層各個風險應用。

風險集市模型：

應用架構：

Ø 內評系統

通過自身數據，應用相關模型估算PD、LGD、EAD等風險參數，通過自身數據構建申請評分卡、行爲評分卡和催收評分卡，分別對貸前准入、貸中監控以及貸後調整進行定量風險估算。內評建模模型需要一定時間的違約數據積累，同時需要依靠內部客戶相關數據和引入一定外部徵信數據以及其他相關數據完成對客戶評級建模。

Ø 風險監測預警

基於風險管理平臺及數據集市，實現風險指標的監測和動態預警，對指標進行分類管理和預警及處置流程，從預警信號發生、識別、排查認定、處置、信號解除以及評價反饋等，建立完善的預警體系及處理流程。

監控信號從最初的簡單業務指標信號逐步優化擴充爲由預警模型經過數據分析篩選的預警因子，從識別單一客戶預警信號到關聯客戶預警等。

Ø 資產分類減值

負責資產的五級分類，並進行資產減值準備計提計算。目前的IFRS9下的減值模型優化。

Ø 模型實驗室

進行大數據分析建模的平臺，基於數據倉庫和數據集市，可進行評分卡模型的建模優化以及返回檢驗等。實現數據處理，準備，變量篩選，變量分析，建模，檢驗，模型指標分析以及模型監控等得統一平臺，實現大數據風控的基礎平臺工具。

3. 風控與業務系統的關係

目前風險相關係統應用主要爲被動接收外部業務系統數據，分析計量風險，將風險結果和指標等進行展示和提示。

部分應用以及嵌入到業務流程各個環節中，甚至對業務流程有強制影響。如：

Ø 申請評分在客戶准入環節的應用，當客戶評分低於某個值時，自動拒絕客戶；

Ø 客戶評分的值對客戶授信額度的影響；

Ø 客戶的行爲評分對客戶授信額度的自動調整；

Ø 業務人員在做單筆業務時可以進行違約率單筆測算，來考慮是否要進行該筆業務；

風險系統應當不僅進行事後的反應統計，應該逐步嵌入業務流程，更多進行事前、事中的預警和管控，體現風險管理的價值。

二、金融科技前沿技術應用介紹

Ø 大數據

大數據能夠通過分析蘊含在大量歷史數據中不容易被直觀發現的規律及關係來預測未來一定概率下某些情況的發生。

越來越多的金融機構認識到數據的重要性，逐步開始建立企業級的數據倉庫以及基於倉庫的面向具體應用領域的數據集市。通過制定企業級的數據標準，數據質量檢查規則、數據治理架構，以及數據責任部門等形成一套數據管理體系。

銀行基於企業大數據平臺的應用，主要包括客戶細分及營銷、差異化產品及服務、風險管理、智能投顧、反欺詐、反洗錢等；保險行業的差異化費率。

Ø 雲計算

雲計算是由分佈式計算、並行處理、網格計算髮展來的，是一種新興的商業計算模型。

主要體現硬件及軟件的集中維護、共享以及服務化。

分爲外部公有云和企業自建私有云，出於安全性和保密性考慮，一般金融機構自建私有云。

能夠爲金融機構帶來的好處包括通過共享降低成本，可靠性和擴展性好，服務集中管理維護，快速交付，快速部署使用雲服務等。

Ø 區塊鏈

來源於比特幣，是一種分佈式賬本技術，一種通過去中心、去信任方式來共同維護並進行記賬。分爲公有鏈、私有鏈和聯盟鏈。

特點：

1） 去中心化，去信任，不需要統一的信用中介，互不相識的各方可以直接進行交易。

2） 記錄按時間序列記錄且不可被篡改，並可以被追溯。

3） 每個節點擁有完整的交易記錄，公開透明。

4） 安全性強，節點多，不存在唯一的中間節點，不易被攻擊。

5） 智能合約，自動按規則執行約定好的合約規則。

金融行業應用領域包括支付、清算、供應鏈金融等。目前已進行區塊鏈技術的業務如招行的跨境清算、郵儲的資金託管系統等。

Ø 人工智能

Ø 物聯網

三 、系統建設的思路

Ø 系統建設的驅動因素包括外部監管要求和內容精細化管理提升需求，目前中央企業投資的金融企業監管正在逐步加強。

Ø 系統建設需要循序漸進，不斷迭代，分階段建設，體現階段性成果，再不斷優化完善。系統實施時先搭建整體統一框架，再不斷進行功能完善和數據完善。

Ø 系統建設是一個系統性的長期的過程，需要考慮關聯業務系統的同步改造，同時需要結合公司目前系統、數據以及業務制度管理等的具體情況逐步推進。

四、系統規劃建議

Ø 內部管理需求

隨着公司風險管理水平的不斷提升和對風險管理認識的不斷深入，系統建設的驅動因素也逐漸從應對監管要求轉化爲提高內部風險管理水平，爲公司正真規避風險、創造價值提供支持。同時不斷將風險系統嵌入業務流程中，加強風險管理系統和業務系統的互動，從事後的風險分析逐步提前至事前的准入和風險判斷，事中的風險監控和及時應對處置。包括客戶評級管理，違約概率、違約損失率計算，客戶行爲評分，以及限額管理等。

Ø 系統短期規劃建議

短期來看，主要搭建系統基礎功能架構及數據架構，充分考慮未來系統的擴展性。初步形成風險管理數據基礎，完成系統與財務、業務等系統的自動對接。

同時考慮到風險數據集市是整個風險應用的基礎，下一步考慮進一步完善風險數據集市，完善數據模型，規範數據標準、進行數據治理，提高數據質量。同時制定與相關係統的數據對接標準，數據補錄機制等，並基於數據集市完善風險指標監測及預警，風險報告報表，風險視圖等,逐步完善全面風險管理體系，提高公司風險管理水平。

逐步將風控系統嵌入業務流程，將控制點前移，在業務系統中引入客戶信用風險評級指標輔助決策。

系統長遠規劃建議

風險管理系統的建設是一個長期的過程，不斷優化迭代的過程，遠期來看，風險管理的範圍需擴大到集團並表公司，實現集團並表風險管理。同時隨着集團風險數據的不斷積累，以及藉助外部數據，建立基於大數據的風控模型