文 /中国建设银行风险管理部总经理 王勇
近年来，建设银行深入贯彻落实党中央重大决策部署，紧抓发展新质生产力、数字经济时代契机，运用最新金融科技，以体系化的思维、全面主动智能的理念，探索实践适应数字经济和新金融的风险管理新打法，构建科技引领的现代化风控体系，数字化、智能化、集约化水平不断提高，成为推动数字金融高质量发展的重要引擎，防范化解风险能力显著提升。
结合业务实践，打造智能风控新模式
针对数字化时代风险类型更多、风险变化更快、风险识别更复杂、风险传播更迅速等特点，“3R”平台紧密结合建设银行业务实践，不断深化风险管理的数据融合、流程融合、职能融合，以机控、智控的形式实现风险预防、监测和管理，将传统单点式风险管控模式转变为立体化风险管控模式。
1.智能风控贯穿前中后各个环节，实现全流程立体化管控。“3R”平台由风险排查系统（RSD）、风险决策支持系统（RMD）、全面风险监控预警平台（RAD）组成，分别对应贷前、中、后环节，覆盖贷前拦截、贷中决策和贷后预警等信贷周期三大环节，为业务发展提供核心风控支持。其中，RSD主要运用于贷前阶段，把好客户准入关口；RMD主要运用于贷中阶段，实现业务流程与风险管控模型的解耦，降低风控模型升级维护对业务流程的影响；RAD主要运用于贷后阶段，全面共享风险信息，促进风险及时、有效控制和化解。“3R”平台对复杂多变的风险因素能够快速响应，实现“RSD贷前拦截—RMD风控模型样板间—RAD预警”的一键布控，形成对客户贷前、中、后的风控流程闭环（如图）。
2.支持线上业务发展，构建统一、共享的风险排查工具。RSD通过集成化部署企业级风险底线管控，以服务线上信贷业务贷前准入为主，对触碰风险底线的业务申请进行实时拦截或风险提示，并积极对接线下信贷及各类其他非信贷业务的应用，构建统一、共享的风险排查工具。通过多维数据交叉验证，进行实时风险底线排查、客户全面风险快照、潜在风险报告分析，实现线上业务贷前阶段风险偏好、准入要求、客群管理及信息共享等方面工作的质量、标准、底线的“四统一”，把好客户准入关口。
3.实现企业级模型集中部署和整合管控，有效管控全行模型风险。RMD依托多年风险计量经验基础，打造面向基层的模型研发、应用的风险决策支持基础平台。建立全员参与式模型研发流程，总行运用专业风险计量模型对客户风险进行识别，分行通过拖拉拽等可视化建模方式，按需定制化模型并进行风险识别。通过企业级风险计量模型集中式部署，有效减少全行模型分散部署、“各自为政”等情况；支撑分行及其他组件特色风控模型及规则的自主快速部署，提高实施效率；实时动态统一监测模型和参数，及时评估模型表现变化并进行调整，助力客户风险精准识别和计量。
4.实现海量数据集成，强化预警流程管理。RAD作为企业级风险监控预警平台，通过统一监测客户所办理业务承担的风险，以及经营管理中应遵循的风险边界，对风险隐患发出预警并纳入跟踪管理，促进风险有效控制和化解。通过集成各条线、各类业务、各类风险信息，实现风险预警处置流程统一管理、统一标准、统一识别、统一防控。强化风险信息嵌入业务流程，以探针、浮屏等形式，开展全流程机控和机助。
5.从“人控”走向“智控”，运用金融科技实现风险信息精准推送。基于人工智能和自然语言处理技术，在RAD平台基础上打造风险舆情“神投手”功能，每日提取约20万条相关互联网企业公开信息，运用规则及机器学习模型自动筛选7大类59小类舆情，精准匹配至建设银行客户后，推送到相关人员手机。该功能通过智能推送网络舆情，大幅降低处理舆情的工作量，改变过去单纯依靠人工开展风险管理的模式，不仅充分为基层减负赋能，还极大提升了风险管控的及时性、全面性和准确性。
坚持科技引领，实现风控赛道新突破
1.以数据信息的整合和信息挖掘支持风险预防监测管理。通过不同维度数据交叉验证，重点强化真实性，提前排除问题客户；搭建各分支机构可“拖拉拽”应用的风险计量模型建模和用模环境；持续丰富数据源和预警规则和预警AI模型，提高准确性、时效性和智能化程度。
2.以自动化模型迭代技术提升智能风控的业务适用性和风控质效。建立多维风险模型特征库，基于集成学习构建多层动态模型自动化迭代框架，加快模型迭代周期，支持风控模型迭代到部署的快速运转，提升风险预警等模型自动化迭代能力。
3.以AI技术支持复杂风控决策判断。风险计量从传统的个体风险量化向群体风险量化转变。通过基于复杂关系图谱网络和图智能算法，构建隐性集团关系风险挖掘模型和风险传导模型，深度挖掘隐藏在集团显性关系之下的隐性关联关系，为防止重复授信、过度授信、隐性风险识别和预警提供支持。将AI技术融入到模型风险验证的整体工作中，采用NLP技术智能生成模型验证报告专家结论。
加快推广应用，助力银行业务新发展
“3R”平台主动融入业务、广泛接入内外部数据信息，助力建设银行全面风险管理能力不断提升。近年来，围绕“3R”平台与同业机构多次开展深入交流，加强平台应用质效，广泛进行风险管理赋能。
1.贷前风险统一管控能力进一步增强。上线以来，RSD系统持续推进管控规则优化和系统功能升级，目前已实现行内全部线上信贷产品的流程接入，共部署7大类近百条底线规则。
2.模型研发赋能基层力度进一步加大。RMD以解决实际问题为导向，注重模型研发质量及应用成效，多维度探索与业务条线的联动协作，加强第二道防线对第一道防线工具支持作用，持续赋能我行业务发展。2023年，RMD全行活跃用户数约1万户，广泛应用于各二级机构，持续为基层减负赋能。此外，还搭建多个“RMD风控样板间”，实现样板间内模型多次复用，累计被访问2万余次。
3.客户潜在风险预警能力进一步提升。RAD系统已整合大量内外部数据源，形成上千个预警指标，成为承载多项风控功能的大型生态平台。其中系统菜单约200项，核心功能近30多个，包括预警、报警流程管理、客户风险全景视图、智能体检、负面舆情管理神投手、负面名单库管理、可视化视图、统一风险视图、关联图谱等。大中型、小微风险客户预警覆盖率均超过95%。
加强科技创新，赋能风险管理新征程
数字化时代背景下，“3R”平台是建设银行风险管理契合发展战略，改变打法、转变思路、拥抱金融科技的自我突破和创新。RSD、RMD、RAD三大工具彼此关联又各有功能侧重，其共性是依靠深度的数据挖掘、洞察和分析，构建完善大数据选客排险、模型化系统控险、智能化预警避险等全流程风险管控机制，不断强化人控机控、线上线下的协同管控。随着3R体系自身的不断迭代升级，对各业务领域、机构、风险类别覆盖的延伸，将不断丰富全面主动的风险“预防、监测、管理”体系，高效助推全行数字化转型，为业务稳健发展提供了有力支撑。
未来，建设银行将紧跟现代化产业体系建设，积极拥抱新质生产力和数字经济，把握科技前沿趋势及技术发展脉络，推动数实深度融合发展，以智能风控助力数字金融高质量发展，扎实服务实体经济，切实提升风险防范化解能力。
（此文刊发于《金融电子化》2024年5月上半月刊）
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