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1、pos機風控演習
pos機風控演習
來源：東營銀行 作者：王振剛
一、項目背景及目標
近年來，金融科技的快速發展和新冠疫情的蔓延逐步驅動傳統金融服務從線下轉移線上，各大金融機構在保持原有傳統業務穩步發展的基礎上，不斷創新開發新的互聯產品條線。創新型線上業務的開展，也帶來了新的業務風險，這迫切需要我們改變傳統風險防控手段與措施，引進新的技術與風險防控系統，對存在的風險做好前置防控，對業務交易做有效的監控。
我行原有的業務風控審批較依賴線下，標準化程度較低，且整體審批效率偏低，無法實現線上業務的大規模開展。為了更好的識別信貸風險，滿足監管合規的要求，更好更快的推進行內業務發展，我行建設一套獨立自主的智能風控系統。智能風控系統項目的建設，對系統流程和業務規則進行了相應梳理，設計完整的風險防范流程，包括貸前審批、貸中監控和貸后管理，形成風險管理閉環和數據資產閉環。同時，系統提供實時自動化決策應用，打通行內系統實時數據，盤活行內數據資產，提高我行業務運行效率和風險評估準確度。
東營銀行智能風控系統以服務自營貸（e盈貸）和引流貸業務為契機，整體目標是搭建服務于全行的信貸風控體系，為后續我行信貸業務健康、可持續發展提供有力保障。我行具有本地化良好的市場基礎和獲客優勢，借助金融科技的力量，在產品定位、客群經營、風險管理等方面進行業務變革，實現自身信貸業務發展，以數據、風控、人工智能為著力點提早布局，是我行未來形成獨特競爭優勢的關鍵。
二、項目/策略方案
本次風控體系建設方案，主要包括本地化決策引擎和聯合建模兩個子模塊。本地化決策引擎項目實現與行內網貸系統對接，且包含第三方風控數據接入管理平臺、業務條線管理、規則引擎、進件管理、風險可視化統計分析報表、模型優化、系統管理、客戶風險報告等功能；聯合建模項目主要由第三方建模廠商與我行技術人員共同開發完成，主要是針對我行自營貸和引流貸業務，以我行已有的表現樣本為基礎深入業務分析，基于我行自有數據、PBOC數據和第三方數據等底層數據基礎，利用邏輯回歸、機器學習等算法共同搭建風控模型，針對行內兩個業務條線，自營貸（e盈貸）和引流貸業務，分別搭建覆蓋貸前、貸中、貸后的全生命周期風控體系，具體包括：貸前反欺詐規則、信用評估模型、額度利率模型、貸前審批策略、貸中監控策略、貸后催收策略。
申請人通過我行手機銀行、微信二維碼、微信公眾號等線上渠道填寫個人具體信息提交申請，授權我行查詢其人行及其他征信數據信息、個人數據等個人信息及行為數據，我行依據大數據信息線上完成自動審批，生成相應的授信額度，并將申請結果反饋給申請人，申請人確認預授信額度，進行線上提款。
三、創新點
（1）充分盤活行內數據資產。本項目創新性的實現了根據行內客戶的多維度變量進行建模、綜合評分，并應用于后續的自動審批決策中，維度包括客戶行內資產負債情況、收入情況、履約歷史、交易行為等。通過深入挖掘行內客戶對我行的貢獻價值，充分盤活我行基礎數據資產。
（2）全面提升線上貸款業務的決策審批效率。通過智能風控平臺與網貸和個貸平臺的結合，借助三方數據，實現線上貸款業務完全線上自主決策審批，大幅減少決策時間，提高貸款效率。并且，數據的采集和計算采用自動化方式，其中數據計算采用適合處理復雜邏輯且計算效率高的FLINK流式計算，保證整體的計算效率。
（3）實現自動化客群劃分、審批決策，用戶使用便捷。客戶申請進件后，風控系統通過部署的決策流，逐步篩選客戶所屬的客群種類，包括公積金客戶、行內代發工資客戶、行內定期客戶、行內按揭客戶、山東城商聯盟客戶、互聯網客戶等，綜合審批決策后，給予通過客戶最高的授信額度和最低的授信利率。
（4）應用推廣實現線上、線下相結合，精準營銷觸達客戶。在傳統的“鋪網點、鋪人員”營銷方式基礎上，我行通過風控系統運用行內客戶數據、人行征信、公積金以及三方數據，獲取客戶的產品偏好、渠道偏好、風險偏好、理財偏好、客戶行為等全視圖信息，建立客戶畫像，從中選擇篩選信貸高意向客戶，并通過短信發送、人工坐席、APP推送等方式，實現線上精準營銷客戶推廣。
四、項目過程管理
里程碑
完成時間
交付成果
人員
項目啟動
T+5
項目章程、項目總體計劃、軟硬件配置清單等
全體項目組人員
需求分析
T+15
差異分析報告、軟件需求規格說明書、系統原型、數據使用建議等
項目經理+產品經理+風控專家
系統設計
T+25
概要設計說明書、詳細設計說明書、數據庫設計說明書、接口設計說明書、模型設計和研發、策略設計和研發等
項目經理+產品經理+開發人員
迭代開發&單元測試
T+50
完成客戶化智能風控系統功能迭代開發及單元測試；
項目經理+開發人員+測試人員+風控專家
T+50
完成模型研發和部署；
T+50
完成策略研發和部署；
T+50
完成內部和外部系統對接開發及單元測試（外圍系統能有效積極配合下）
集成測試
T+50
測試計劃安排、測試用例編寫
項目經理+開發人員+測試人員
T+65
完成SIT測試和測試報告
用戶驗收測試
T+65
用戶測試計劃、驗收測試用例編寫
T+85
完成UAT驗收測試和測試報告
用戶培訓
T+85
用戶操作手冊、數據分析與建模培訓等
產品經理
性能&安全測試
T+95
完成性能和安全測試計劃、用例、報告
測試人員
上線演練&評審
T+105
上線演練、投產步驟、投產部署方案、應急預案等
運維人員
系統首次上線
T+120
完成生產環境部署、技術和業務驗證
全員參與
我行于2020年3月份申請風控系統項目立項，5月份項目正式啟動，經過需求分析、系統設計、迭代開發、系統測試等一系列里程碑，系統于9月底正式上線。
五、運營情況
（1）推廣應用方面
①全員營銷：行內員工每人生成各自推薦二維碼，經由行內員工推薦并完成支用的貸款；
②線上大數據精準營銷：依托大數據等全視圖信息建立客戶畫像，從中選擇篩選信貸高意向客戶，并通過短信發送、人工坐席、APP推送等方式，實現線上精準營銷客戶推廣。
（2）用戶反饋
①方便快捷。微信掃碼、手機銀行登陸等多個渠道都可以申請，自動審批、隨借隨還、循環額度，使用非常方便快捷；
②安全放心。區別于市面上非正規的P2P、網貸渠道，東營銀行平臺安全放心，無論個人信息保護、資金安全都有保障；
③額度、利率合適準確。客戶的額度和利率都是以大數據為基礎，經過相應的額度利率模型進行精準的定額定價，利率較低，并能滿足資金的使用需求。
（3）系統運行情況
東營銀行智能網貸系統自上線以后，由總行信息技術部負責系統運營、總行零售業務部負責業務運營。系統整體運行安全平穩，并已納入行內綜合運維平臺、短信平臺，系統或者數據源出現問題后，運維人員可第一時間接收短信并及時處理。運用我行獨立搭建的風控數據大盤進行實時監測系統和業務運行情況。
六、項目成效
目前該項目處于上線試運行階段，按照行業規律及風控公司提供的數據，我行進行自營貸（e盈貸）收益預估測算：我行初始目標授信客戶為10萬人次，授信通過率約30%，即3萬人授信，其中有20%客戶提款，即6000人支用，平均每人貸款額度為5萬元，整體貸款日均為3個億。按照平均年化利率7%估算，減去行內資金成本、運營成本等，預估實現凈利潤至少400萬。智能風控系統與配套網貸系統的的建設不僅僅給我行帶來利息收入，也是實現業務由線下轉線上發展的重要工具和基礎系統建設，為我行數字化轉型發展奠定了堅實的基礎。
七、經驗總結
（1）項目建設方面
①與風控系統建設經驗豐富的廠商合作。根據系統建設案例、專家團隊、業務方案等多維度選擇合適的系統合作商，避免走系統建設彎路，有效規避系統和業務方面的風險點；
②有效溝通需求，提前規劃工期。項目啟動之初，行內業務人員與系統建設廠商進行近一周的溝通交流，將行內關于數據分析、客群劃分、決策流程規劃等全流程風控需求方案進行充分的討論、商定，并根據項目方案提前規劃工期，保證了項目按期保質保量完成；
③項目過程管控,細化項目內容。分解WBS，將工作分解到天，責任到人。按周、月召開項目例會，調度項目進度，協調項目中存在的問題，穩步推進項目建設；
④提前做好項目所需人才儲備。智能風控系統項目所涉及產品研發、系統架構、數據分析、風險管理、數據建模、運營管理等方面均需要專業技術人才進行對接實現，提前做好相應分工的人才配備，對整個項目的建設和后期運行至關重要。
（2）應用推廣方面
①充分利用線上渠道，實現“病毒式”營銷。依托大數據等全視圖信息建立客戶畫像，從中選擇篩選信貸高意向客戶，并通過短信發送、手機銀行、外部網站、微信公眾號和小程序APP推送等方式，實現線上精準營銷客戶推廣；
②依托網點分布優勢，建立銀行產品生態圈。截至2019年底，我行已擁有95家分支機構，充分依托網點的分布優勢，在線下網點建立存貸款等產品生態圈，實現“有錢即存、缺錢可貸”的新型線下網點，全方位滿足客戶各項需求。
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