浙江分行依托大数据，构建智能风控新体系

浙江省分行大数据建设＊智能风控系统

2018年,浙江省分行信息科技部坚定不移地贯彻落实总行“坚持科技引领、创新驱动、转型求实、变革图强”的战略举措，持续深化大数据建设，开展深度挖掘，推进数据共享。随着大数据服务体系的日趋完善，浙江省分行在大数据技术的成效也不断显现。

日前，中国银行全球首家创新研发基地在新加坡成功揭牌。作为浙江省分行大数据应用之一的智能风控系统，在科技成果展上展出并以其先进的技术应用以及新颖的展示效果获得一致好评。

智能风控系统

智能风控系统，依托大数据技术，以信息整合为基础，以数据建模为核心，以协同共享为途径，涵盖客户画像、关联关系、主动预警、风险监控、资产组合管理、ECL测算、报表报告自动化等功能模块，打造全行一体化的智能风控新体系，全面提升风险管理的前瞻性和专业服务能力。

以数据整合为基础

系统全面整合行内行外数据，包括内部的授信、产品、交易、财务等信息，外部的工商信息、经营情况、知识产权、法律风险、关联关系等，整合成基本信息、授信信息、产品信息、财务信息、资金流、经济资本、风险信息、关系网络等多个维度，全面立体地勾画客户画像。

深入挖掘和展现客户与客户间的隐性关系,由“面”成“体”，掌握高管关系、担保关系、股权关系、交易关系、投资关系、集团关系等完整图谱，为信用风险管理提供支撑，为数据驱动的风险防控奠定扎实的数据基础。

以数据建模为核心

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运用建模方法，设定风险规则引擎，重构风险识别模式。系统以业务规则为基础，梳理基本信息、财务指标、经营情况、法律风险、舆情信息等方面的数据，抓住不同客户群体的交易规律与风险特征，构建客户的违约风险识别模式，实现主动预警，并第一时间推送到相关客户经理和管理人员。系统还通过全面展现不同地区、行业的预警情况，智能分析判断未来风险走势，便于管理者按风险程度分级管理，重点监控。

海量并行处理数据库引擎的引入，突破传统数据分析技术的性能瓶颈，使得风险分析监控对象从“样本数据”上升为“全部数据”，发现海量数据背后的关联关系与潜藏规律，使原本“沉睡”的数据转化为有价值的信息资源，提升风险决策的时效性和智能化水平。

以协同共享为途径

系统在设计时以全行的风险防控为出发点，破除数据壁垒，打通公司、个贷、信用卡等条线授信风险事项，完善公私业务联动，实现全口径、全流程授信客户信息共享。风险信号自动跨条线传递，实现一点触发，协同防控。

大数据建设使得浙江省分行的风险防控模式发生了质的飞跃，风险防控从被动应对转变为主动出击，智能风控系统在事前、事中、事后各阶段及时识别出业务潜在的风险信号，带来风险的及早防控与处理，推动资产质量的整体提升。系统投产5个月以来，识别风险信号22314个，介入处理8590个，分行资产质量稳步提升。我们还将继续探索大数据技术，实现更加灵敏、更加智能的风险预警。

供稿：浙江省分行信息科技部