智慧風控：平安銀行“新三年”戰略的“定海神針”

金晶

當前，隨著人工智能、大數據、云計算等技術在銀行業的應用，擁抱智能風控已成為行業共識，傳統風控正在向智能風控轉型，風控精準性顯著提高，差異化風控的劃分越來越精準。

早在2016年底，平安銀行（000001.SZ）董事長謝永林為首的管理層上任后，以構建“中國最卓越，全球領先的智能化零售銀行”為戰略目標，提出了“科技引領、零售突破、對公做精”十二字方針，以科技創新全面重塑銀行機體，其中一個重要舉措便是智慧風控體系的搭建與應用。

在完成第一階段零售轉型目標之后，平安銀行又開啟了新三年轉型大幕，打造“數字銀行、生態銀行、平臺銀行”三張名片，而智慧風控被視為“新三年”戰略的“定海神針”。

平安銀行副行長、首席風險官郭世邦表示，平安銀行數字化轉型，最終要打造成三個“大腦”——“銷售大腦”、“決策大腦”和“風控大腦”，風控在銀行戰略發展中的作用可見一斑。

“智慧風控平臺一是能幫助我們及時發現和處置風險，二是賦能新業務拓展，降低了銀行的運營成本，為讓利于實體經濟打開了空間。”郭世邦如此解釋“定海神針”的作用。

據了解，平安銀行轉型以來，對公業務風險基本出清，不良貸款率不斷下降，在八家上市股份制銀行中排名第二，平安銀行智慧風控平臺在其中發揮了重要的作用。2020年11月，平安銀行憑借智慧風控平臺項目榮獲“Gartner2020年金融創新獎亞太區冠軍”，成為首家獲此殊榮的中國金融機構。據了解，很多銀行同行前來平安銀行“取經”，希望了解平安銀行的風控“秘密武器”。

“霹靂三招”破局風控

回想四年前回歸平安銀行時，郭世邦用“觸目驚心”來形容當時平安銀行的資產質量狀況。

四年前，平安銀行資產質量風險化解迫在眉睫。為了控制資產質量繼續下滑，平安銀行成立了七人臨時決策小組，組織全行進行風險大排查，共排查出1700億元需重點管控或加強管理類資產。

面對如此的風險狀況，平安銀行除了保留少部分優質分支機構審批授權外，階段性將其他分支機構的審貸權全部上收到總行，實行總行和區域的集中化審批管理，從而在源頭上控制不良資產的增量，得以有效“止血”。同時，采用“一行兩制”，對問題資產較多的分支機構，制定以風險管控為核心的KPI考核機制，督促這些分支機構把問題資產從“包袱”變為“資源”。

平安銀行改變了以往重貸輕管的模式，分別就貸前、貸中、貸后設立了規定動作，比如客戶經理本金回收預控“315”規定：提前3個月落實有沒有還款意愿，提前1個月落實有沒有還款能力，提前5天落實還款資金有沒有到賬。

此外，平安銀行成立了審貸委員會，建立特殊資產管理事業部，在風控和不良資產清收方面進行機制和管理創新。

郭世邦介紹，通過三招破局，平安銀行有效化解了存量問題資產，控制了新增資產風險，從而既消化了風險，又實現了轉型發展。“現在外面仍然雷聲滾滾，但我們提前布局好了，已能從雷區全身而退。”

對公：重構風控“大腦”

作為風控領域的老將，郭世邦指出，從銀行業來看，風控面臨著四大痛點，一是決策靠經驗，二是控制靠手工，三是信息不對稱，四是風險管理不智能。

對于平安銀行來說，打破風控的傳統模式，有其內生的驅動力。尤其是，平安銀行新管理團隊上任后提出的新戰略中，“數字銀行”是三張名片之一，要實現決策“三先”（先知、先決、先行）、經營“三提”（提效益、提效率、提產能）、管理“三降”（降成本、降風險、降人力）。在風控領域，實現數字化轉型亦為時勢之需

2018年，平安銀行提出，智慧風控要做到“心靈手巧，耳聰目明”。在 2018 年“AI+風控”項目的基礎上，平安銀行進行了全方位迭代優化，2019年7月正式上線智慧風控平臺1.0版，實現了全面的重構，在風控全覆蓋智能化方面邁出了重要的一步。

郭世邦介紹，智慧風控平臺是平安銀行承載復雜投融資、新型供應鏈等業務的一體化流程平臺，同時也是集成風險政策、風險制度、風險管理要求的一體化風控平臺，更是踐行“數字化經營”理念打造的人機結合風控“大腦”。

2020年4月，智慧風控平臺完成在平安銀行全行推廣。如今，平安銀行新一代智能風險管理體系建設已進階到“風險2.0”，以全面 AI 和全面價值管理為基礎，實現了風險貸前、貸中、貸后業務全面 AI 化、統一化客戶管理，從而達到貸前提升“機智”知風險、貸中執行“剛性”控風險、貸后預判“超前”降風險。

人機合一風控“大腦”的智慧，體現為智慧審批、智能控制、智能放款、智能預警、智能監控和智慧分析等六大智能應用模塊。在智慧風控平臺上，平安銀行授信全流程相關環節的工作人員可以“隨時隨地在APP上做業務”。

智慧風控平臺的貸前環節采用向導式操作，將風險排除、量化評價和項目畫像嵌入審批流程中，實現自動準入和智慧審批。以機器智能融合一批有審批經驗的“老法師”的經驗，形成“四步排除、五定量化”規則，排除“準入缺陷、財務粉飾、灰黑名單、專項風險”客戶，通過“定級、定量、定期、定價、定保”生成項目決策畫像，讓信息更充分，讓決策更輕松。

平安銀行副行長、首席風險官郭世邦

在審批效率上，新型供應鏈業務實現了機器審批;在風險控制上，累計識別3000+高風險客戶;在業務操作上，通過自動對接外部、自動化模塊，減少客戶經理 80%手工操作，大幅提升了業務效率。

智能預警是以大數據+智能算法為核心，運用海量內外部數據，通過規則模型、場景模型、機器學習模型7×24小時不間斷掃描客戶，實現了“從推送→排查→確認→管控→解除”的全流程閉環管理，將90天預警前瞻性提升至90%以上，提前180天預警前瞻性也接近90%。

郭世邦表示，“我們不是要做扁鵲，而是要做扁鵲的哥哥。”即平安銀行關鍵在于“治未病”，在還沒有出現風險體征時便可以預篩出潛在風險點，對整個風險資產實現全方位、無死角的覆蓋。

智能放款基于內外部底層數據，通過搭建風險信息模型、特殊管控模型、緩釋工具管控模型和額度管控模型，實現了“三查”信息的機器核準。以汽車金融業務智能放款為例，通過構建的“智能控制+機器輔助+自動審查”的放款體系，以往需要幾小時才能完成的業務，如今只需要5分鐘、甚至秒級。

此外，智能控制強調的是“技防機控”代替“人防人控”。智能監控實現對人員、機構、效率、產品、行業的立體式監控。智慧分析則通過精準定位，風險穿透到底。

隨著人工智能、大數據、云計算等技術在銀行風控領域的應用，平安銀行風控體系已從“靠人力”的傳統模式轉化為“人機合一”的智能風控。郭世邦表示，智慧風控平臺2021年要做到從“有用”到“好用”轉變，從人操作系統到人與系統相互賦能轉變。

零售：打造“無感式”AI智能風控

從2019年開始，平安銀行的信用卡交易額超越交通銀行，位居國內第二。信用卡業務的快速發展，得益于平安銀行零售業務強大的風險管理體系，發揮了“定海神針”的作用。

平安銀行零售風險總監兼零售風險管理部總經理張慎表示，在業務高增長背景下，平安銀行零售業務面臨的風控挑戰主要在兩方面：一是產能挑戰，二是資產質量。

如何在審批團隊人力有限的情況下實現高效審批，且同時保證風控到位？為此，繼以人工作業規則為主的風控1.0和模型為主、系統決策相輔的風控2.0之后，平安銀行正在向風控3.0轉型，即業務由人工轉變為全面智能化、傳統風險管理全面轉變為價值管理。

張慎介紹，風控3.0體系是平安信用卡運用前沿科技與現有業務進行深度融合的一次嘗試，同時在此基礎上進一步探索新技術對客戶體驗的變革。

一張小小的信用卡，其實隱藏著多個風控點，比如共債、養卡、套現和其他高風險行為。平安銀行在信用卡系統部署了約40套大數據風險模型，以便全方位地監控和評估風險。

比如，平安銀行上線了全零售統一客戶級審批平臺阿波羅（Apollo），將授信由彼此獨立的產品級授信轉向統一的客戶級授信。張慎介紹，大部分銀行的授信模式都是產品級的，而平安銀行則是客戶級授信模式，即基于客戶的情況進行整體評估，并從業務全流程對客戶進行預授信，從而在多產品維度來滿足客戶的多元化需求。

平安銀行零售風險總監兼零售風險管理部總經理張慎

從偽冒防控的角度，平安銀行還搭建了宙斯盾統一反欺詐系統，利用AI智能風險排查有效提升準確率，同時采用鏈式聚類系統有效地防控團體作案的風險。“這個系統上線后，共防堵了1萬多樁團體案件。”張慎透露。

在貸中交易管理環節，2018年上線的平安SAFE智能反欺詐系統，在業內最早實現首筆欺詐交易防堵，并通過該系統的智能風控大腦，深度學習客戶行為，在交易實時決策系統建立了千人千面的客戶畫像，實現了基于客戶和交易的價值收益進行差異化的授權決策。

張慎表示，SAFE智能反欺詐系統實現了銀行體系內整個反欺詐的統一管理，即資產端和負債端的統一、金融行為與非金融行為的統一、線上和線下行為的統一。“很多欺詐團伙往往是分頭行動，乍看似乎毫不相關。但是如果把所有的數據匯總在一起進行分析，往往會發現彼此關聯的蛛絲馬跡。”

據了解，SAFE智能反欺詐系統的大數據引擎，能對每天千萬級金融交易實現毫秒內極速響應。每筆交易的決策控制在50毫秒以內，在精準攔截盜刷交易的同時，保證客戶體驗不受影響。該系統自2018年全面投入應用以來，目前已累計對169.2億筆金融交易進行實時風險決策，直接和間接為用戶減少了24.8億元經濟損失。

在貸后管理環節，平安信用卡率先上線了基于ASR（自動語音識別）+TTS（語音合成）等技術的AI語音機器人，為客戶提供實時在線語音賬務服務。

此外，平安銀行還建立了統一的催收系統，委外催收團隊逐步在該平臺上操作催收作業，從而解決了客戶數據外包所帶來的數據安全問題，實現了安全催收和陽光催收。

對于曾在美國運通公司風控部門工作了15年，幾乎親歷了十幾年來所有風險事件的張慎來說，風險管理的最高級別是用戶的無感。在不打擾客戶的情況下，為客戶的用卡安全織就一張天羅地網，以實現風控效率和用戶體驗的雙向升級。

張慎同時強調，零售風險管理最重要的生命線是數據，有效數據越多，風險管理的水準就可以做的越高。隨著5G時代的推進和技術創新，很多以往無法數據化的數據也已變成了數據資產，這將為未來風險管控水平的進一步提高提供了更好的技術支持。

2020年在新冠肺炎疫情之下，平安銀行的主要風險指標繼續保持穩定。隨著不良資產快速清收處置、資產質量不斷穩固夯實，平安銀行在讓利實體經濟、支持消費升級方面必將有更大的作為。