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银行风控如何进行AI转型

第一财经 2021-04-26 17:34:23

编辑:未来银行    责编:张健

为了解决银行传统风控模式普遍存在着的流程依赖手工、模型工具落后、信息不对称、管理机制不完善等痛点,毕马威一直致力于研究并完善银行业的智慧风控解决方案,助力银行运用先进的AI技术赋能业务场景,进一步增强风控核心竞争力。具备多维度强大的数据分析能力;数据覆盖各类风险场景,积累丰富的风控分析维度;对接外部数据平台,灵活应用各类外部数据。

近年来,随着大数据、云计算、人工智能等技术在银行风控领域不断深入应用,以科技赋能银行风险管理工作,充分发挥“金融+科技”的优势,已成为银行业的基本共识。 如何借助前沿的人工智能技术推动传统风控向智能风控转型,在保持资产稳定的前提下强化风险管理能力、为业务赋能提效减负,更精准、高效地支撑实体经济发展,是每一个银行人都迫切需要回答的问题。

为了解决银行传统风控模式普遍存在着的流程依赖手工模型工具落后信息不对称管理机制不完善等痛点,毕马威一直致力于研究并完善银行业的智慧风控解决方案,助力银行运用先进的AI技术赋能业务场景,进一步增强风控核心竞争力。

一,银行风控管控的三大智能方向

流程智能:流程整合最大化去断点去手工,“政策装进系统”闭环管控

分析智能:宏观与微观工具相结合,减少信息不对称,突破人脑极限

管理智能:建立全面线上化立体监控,达到“看的更广、控的更深”

覆盖信贷全生命周期

从贷前的智能尽调、智能控制、智能决策、财务反欺诈到贷中的智能放款再到贷后的智能后督、智能贷后、智能预警及智能押品,决策者需要全方位、多维度的洞察业务风险。

 

二、智慧风控亮点

与传统风控方式相比,智慧风控需要拥有丰富的特征标签库、经验证的模型与策略库,方能打造全流程闭环的风控体系。

智慧风控应能整合运用丰富的内外部数据,为各类智能应用提供强大的大数据支撑。具备多维度强大的数据分析能力;数据覆盖各类风险场景,积累丰富的风控分析维度;对接外部数据平台,灵活应用各类外部数据。

目前看来,需要依托成熟AI技术应用、顶尖的技术人才和创新解决方案,基于银行业的痛点与难点,运用人工智能和大数据技术,才能盘活数据资产,为客户设计和研发一站式AI赋能解决方案。

1)利用图像识别、RPA机器人、NLP等,解决手工操作的自动化难题,提升效率

2)利用大数据技术,机器学习、深度学习等算法,提升模型效果,加强风控智能化

3)利用常识图谱、Regtech等技术打造银行监管合规的智能监督、智能决策、智能匹配等,实现风险贷前、贷中、贷后业务全面AI化

数字经济化的时代正在加速到来,金融科技产业迎来了高速发展,银行业的智能化转型势不可挡。

 

【本文编辑】

赫荣科 毕马威中国 智能应用合伙人

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