智能风控 头豹词条报告系列

Leadleo.com 客服电话：400-072-5588 智能风控头豹词条报告系列 崔 崔含章、常乔雨 2023-07-28未经平台授权，禁止转载版权有问题？点此投诉 信息传输、软件和信息技术服务业/互联网和相关服务/互联网数据服务/大数据 信息科技 行业： 行业定义 智能风控是指以大数据为基础、将风控模型和机器学习… AI访谈 行业分类 按照应用场景对智能风控行业进行分类，可分为信贷风控… AI访谈 行业特征 智能风控对于不同金融行业，应用模式不同。银行业与证… AI访谈 发展历程 智能风控行业 目前已达到3个阶段 AI访谈 产业链分析 AI访谈 行业规模 中国智能风控行业在2017年至2019年稳步提高，受疫… AI访谈数据图表 政策梳理 智能风控行业相关政策5篇 AI访谈 竞争格局 随着智能风控技术的不断成熟和市场需求的增长，越来越… AI访谈数据图表 摘要智能风控是利用大数据、人工智能技术和科学决策方法，通过自动化预测、评级、决策等方式，替代风控中的人工操作，完成人工无法完成的任务，优化营销、风控、定价、放款和贷后管理等环节，提高决策精度和效率，最终提高风控能力的综合体系。智能风控是一个综合体系，并不是单一的某个算法或者技术。智能风控方法层面包含预测模型搭建方法、数据挖掘方法、风控策略制订方法等，通过一系列方法，可以构建智能风控的基本架构；工具层面包括机器学习、深度学习和关系网络等智能算法，这些智能算法是方法体系中的核心部件，也是智能风控得以展现智能的关键；实现方式是建立自动化体系，运用智能风控的方法论搭配智能算法构建智能决策的核心，结合工程技术实现自动化的风控决策和智能交互，自动进行模型迭代；应用环节包括风控流程的全过程，从信贷营销到贷前准入、定价，再到贷中额度调整，最后到贷后催收管理，都融入了智能风控的元素；从目标方面来讲，智能风控提高了风险控制的精准度和效率，将风险控制在目标范围内，最终提高企业的盈利能力。该词条由江南大学国际经济与贸易专业的崔含章同学于2023年7月编写完成。 智能风控行业定义[1] 智能风控是指以大数据为基础、将风控模型和机器学习等新兴算法为工具，为识别客户、授信审批、贷后管理等提供决策和方案支持，目的是提高风险管理效率、解决信息不对称问题及降低风险管理成本。智能风控行业 涵盖了多个领域，包括金融科技、互联网金融、第三方支付、保险科技等。智能风控行业的主要目的是提高风险评估的准确性和效率，降低欺诈行为和信用风险，同时提高企业的运营效率和客户体验。 [1]1：知网、中国信通院 智能风控行业分类[2] 按照应用场景对智能风控行业进行分类，可分为信贷风控、反欺诈风控、保险风控。总的来说，不同的分类方式体现了智能风控行业的多样性和复杂性。各类别之间既有重叠，又各具特色，共同构建了一个全面、高效的智能风控体系。 智能风控的分类 信贷风控 这类智能风控企业主要应用于信贷风险管理，需要对借款人的信用状况进行评估，判断其还款能力和还款意 愿。典型的企业包括蚂蚁金服、腾讯征信等。 智能风控分 类 反欺诈风控 这类智能风控企业主要应用于防止欺诈行为，需要监测各种欺诈行为，如身份欺诈、网络欺诈等，保护消费者 和企业安全。典型的企业包括京东金融、顺丰科技等。 保险风控 这类智能风控企业主要应用于保险风险管理，需要对投保人的风险状况进行评估，判断保险赔付的风险程度。 典型的企业包括泰康保险、平安保险等自营的风控部门 以及第三方风控公司如百行征信等。 [2]1：https://blog.csdn.… 2：https://finance.sin… 3：CSDN、新浪财经 智能风控行业特征[3] 智能风控对于不同金融行业，应用模式不同。银行业与证券业有不同的特征。此外，智能风控的准入门槛较高，也提高了行业的竞争性与创新力。以发展的眼光来看，信用风险和合规风险是金融科技在风险领域潜在价值最大、最能创造机会点的两大方向。 1应用模式差异化大 对于不同金融行业，智能风控的应用模式不同。 银行业主要以信贷、反欺诈、关联分析为主。商业银行可以通过与外部伙伴合作来收集、存储和处理不同维度的数据。借助大数据平台的强大计算能力，可以计算用户之间的相关性。证券业以异常交易行为、违规账户侦测为主。证券公司对高频交易客户进行群体划分，建立用户画像体系，基于客户交易行为中的各种指标提取特征，使用这些特征作为模型的输入，输出为该用户所属的类别。 [4 2准入门槛较高 准入门槛较高，可分为技术门槛，监管门槛，品牌门槛。 第一、技术门槛。金融大数据分析服务涉及AI算法、自动实时分析、流计算及若干其他技术。只有深谙该等技术及具备深入数据洞察的服务供应商可满足客户全部定制需求。此外，随着技术迅速发展及大数据分析服务在金融业获广泛应用，服务供应商须持续提升技术能力及完善产品，以紧贴市场的发展步伐，为新市场进入者的门槛。同时，开发有关尖端技术将需大量投资及资金，故可能成为新初创公司进入市场的门槛。第二、监管门槛。金融服务业为受最严格监管的行业之一。为加强对中国金融大数据分析服务市场的监管，政府于过去几年颁布多项政策及规例。例如，于2018年，颁布金融信息服务管理规定，订明金融信息服务供应商应于显著的位置准确无误注明信息来源，并确保文字、图像、视频、音讯等形式的金融信息来源可追溯。就新市场进入者而言，建立相关内部监控指南、政策以及经营流程及系统以在短期内符合并遵守所有相关规例将变得困难且昂贵。第三、品牌门槛。金融大数据分析工具用于储存及处理大量用户数据。因此，信息安全为业界最关注的问题之一，且产品的可靠性为客户选择服务供应商的首要考虑条件之一。因此，知名度高及信誉良好的服务供应商更容易赢得客户青睐。就新市场进入者而言，不仅需要技 术，亦需要时间在业界树立良好的声誉，为新市场进入者的门槛。综上所述，风控风险较高 3信用风险和合规风险是智能风控的重要因素 信用风险和合规风险是金融科技在风险领域潜在价值最大、最能创造机会点的两大方向。 首先是信用风险。传统的数据收集、承保和文档记录流程经常以人工方式进行，这不仅妨碍了信用服务的及时提供，同时也因为处理周期过长而影响到客户体验。针对这些问题，数字化信用风险管理通过其自动化、互联性和数字化交付以及决策过程，能有效地解决上述痛点。从价值创造的角度来看，这种转变具有三大优势：保护收入、提升风险评估能力以及降低运营成本。其次，再来关注合规风险。众多的全球银行在其合规与操作风险控制工作中，仍大量依赖手工流程和分散的系统，这在某些情况下导致了难以管理的工作流程和数据，例如在反洗钱（AML）工作中。这种情况不仅导致了运营成本的显著提升，而且也使得 启动期2010~2015 自动化风控到大数据风控。 -2013年，互联网金融兴起，催生了大数据风控模式。互联网金融是指利用互联网技术和平台，提供各类金融服务和产品的新型业态，如第三方支付、网络借贷、众筹、理财等。互联网金融以其低门槛、高效率、广覆盖等特点，满足了广大用户的多元化金融需求，尤其是中小微企业和个人消费者。大数据风控模式以其覆盖面广、响应速度快、客观公正等优点，逐渐成为互联网金融领域的主流模式。 随着大数据时代的来临，风险控制启动了大数据的快车道，不再局限于单一的强变量评估，而是扩展 到了多维度的弱变量计算，实现了从自动化向大数据的转变。这种转变既提升了风控的准确性，也增强了风控的全面性。原先的单一强变量测评可能会忽略一些微妙但重要的风险因素，而多维度的弱变 成效大打折扣。为了解决这个问题，金融机构可以通过全面简化警报生成和案例调查流程来提高反洗钱工作的有效性和效率。 [3]1：知网、企业招股书 [4]1：https://xueqiu.co… 2：雪球 智能风控发展历程[5] 萌芽期2000~2010 人工风控到自动化风控。 -2008年，金融危机爆发，引发全球对金融风控的重视。金融危机暴露了传统金融机构在风险管理上的缺陷和漏洞，如信息不对称、数据质量低、模型过于简单、监管不足等。这促使各国政府和金融机构加强对金融风控的投入和创新，寻求更有效的方法和技术来应对复杂多变的金融环境。 -2010年：巴塞尔协议Ⅲ发布，提出了更高的资本充足率要求和更严格的风险监管标准。 作为银行初期的风险控制手段，信贷审批主要依赖人工进行征信审核，然后逐步发展到系统辅助的征 信审核阶段，实现了从人工向自动化的转型。这个转变不仅提高了审批的效率，同时也大大减小了由于人为因素导致的风险。 中国的智能风控行业智能化转型始终伴随着金融产品和服务模式的创新。从最初的风险数据整合开始，风控行业的“智能化”水平也在不断探索中迅速提升。回顾这一发展过程，可划分为三个阶段：2000-2010年的智能风控1.0时代，2010-2015年的2.0时代以及2015年至今的3.0时代。 量测算能更全面地评估客户的信用状况。大数据的应用使得风控能处理更多、更复杂的数据，进一步提升了风险管理的效率和效果，这是金融科技发展带来的显著成果，也预示着未来风控将更加智能、精细和全面。 [5]1：https://blog.csdn.… 2：知网、CSDN 高速发展期2015~2023 大数据风控到智能风控。 -2016年，人工智能技术发展迅速，推动了智能风控模式的形成。人工智能是指由人制造出来的具有一定智能的系统或设备，能够感知环境、学习知识、理解语言、推理判断、解决问题等。人工智能技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱等多个领域，近年来在算法、数据、硬件等方面都取得了突破性的进展，广泛应用于各行各业。 -此外，2020年，新冠疫情爆发，加速了数字化转型和智能风控的应用。 互联网的快速发展催生了众多新型的欺诈风险，这使得风险控制技术在持续的风险防御中需要不断进 行更新与升级。因此，结合人工智能等先进技术开发出的如关系图谱、生物识别等风控工具陆续出现，标志着从大数据时代向智能化阶段的转变。 智能风控产业链分析[6] 智能风控行业上有主要是资源供应商，分为数据资源供应商和基础资源供应商。代表性参与方为云从科技。中游为智能风控服务商，分为智能风控产品供应商、智能风控解决方案提供商、智能风控综合服务商。代表性参与方为同盾科技。下游为应用场景，以信贷领域、保险领域为主。代表性参与方为中国银行等。 风险管理的未来格局将更为全面，其核心在于全方位地进行客户的综合评估、授权以及持续监控，利用全息数据进行深度洞察。在这个新的风控场景下，数据处理能力的重要性将会大大增强，人力资源的角色也会随之发生改变专业知识和人工决策可能会被机器智能或算法取而代之。大数据技术的持续发展为风险管理的智能化提供了必要的条件。一方面，模型构建技术的突破使得智能化算法，如机器学习和深度学习等，可以被有效地运用。基于高维大数据，这些智能算法相对于传统的逻辑回归算法，其优势会进一步凸显。另一方面，分布式架构和流式计算提升了计算系统的运行效率，为机器学习模型的构建、部署和监控提供了实时性支持，实现了秒级，甚至 毫秒级的决策，极大地提高了决策效率和用户体验，为风险管理的智能化提供了必要的技术和平台支撑。 生产制造端 上 产业链上游 中 数据资源供应商与配套设施资源提供商 上游厂商 深圳追一科技有限公司 查看全部 百度智能云（成都）科技有限公司 云从科技集团股份有限公司 产业链上游说明 智能风控产业链的上游为数据资源供应商和配套设施资源供应商。数据资源提供商，包括但不限于征信机构、电商平台、运营商、社交媒体等。数据供应商包括海量数据、数据类型多样、数据来源广泛，但也面临着数据质量和标准不一的挑战。配套设施资源供应商指提供诸如云计算、大数据平台以及人工智能算法等关键技术支持的企业或机构，典型的如阿里云、腾讯云和百度云等。 从数据资源供应端分析，智能风控产业链上游的数据质量对中游服务商的影响至