同盾科技助力銀行企業(yè)信用風(fēng)控

　　近日，人民銀行官網(wǎng)發(fā)布《關(guān)于做好小微企業(yè)銀行賬戶優(yōu)化服務(wù)和風(fēng)險防控工作的指導(dǎo)意見》(以下簡稱《意見》)，核心思路是在持續(xù)加大對中小微企業(yè)幫扶力度的同時，強(qiáng)調(diào)了實(shí)現(xiàn)銀行賬戶優(yōu)化服務(wù)和風(fēng)險防控兩不誤。

　　同盾科技作為國內(nèi)領(lǐng)先的智能分析和決策服務(wù)商，在對《意見》進(jìn)行細(xì)致梳理后認(rèn)為，銀行中小微企業(yè)融資服務(wù)，既要考慮風(fēng)險、收益，又要兼顧普惠的社會責(zé)任。銀行貸款給中小微企業(yè)，是一個信用發(fā)現(xiàn)及風(fēng)險量化的過程，必須貸款給符合標(biāo)準(zhǔn)的中小微企業(yè)，確保風(fēng)險可識別、可計量、可管控，貸款可按預(yù)期收回，業(yè)務(wù)可持續(xù)。

　　因此，銀行在中小微融資服務(wù)這件事上，要以風(fēng)險管理為支點(diǎn)，平衡收益、普惠之間的關(guān)系，充分運(yùn)用科技手段做出信用風(fēng)險評判，有效識別中小微企業(yè)融資服務(wù)中的信用風(fēng)險，并重塑銀行賬戶管理機(jī)制和流程，防住惡意欺詐的可能。

　　對此，同盾解決方案專家建議銀行應(yīng)結(jié)合過去幾年出臺的針對賬戶風(fēng)險、涉賭涉詐、反洗錢的相關(guān)文件和會議精神深入落實(shí)，不僅是做好查漏補(bǔ)缺，還要建立長效機(jī)制。具體而言：

　　一是銀行要在開戶端做好盡職調(diào)查，通過對中小微企業(yè)的準(zhǔn)入評級，為賬戶的分級分類管理，風(fēng)險的動態(tài)管控把好第一關(guān)。這需要銀行不斷加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理的能力。數(shù)據(jù)體系的有效構(gòu)建能起到料敵為先，精準(zhǔn)施策的作用，包括風(fēng)險情報、設(shè)備名單類、涉賭涉詐評分和欺詐模式提煉，近而使銀行可以有針對性的布設(shè)名單、強(qiáng)特征規(guī)則、AI模型和圖譜挖掘能力等。

　　二是構(gòu)建中小微企業(yè)&企業(yè)主雙重畫像，更加全面的識別信用及欺詐風(fēng)險。同盾在幫助銀行做中小微企業(yè)融資風(fēng)控的過程中，會幫助銀行構(gòu)建‘雙畫像’，基于不同的維度，企業(yè)的情況、企業(yè)主的情況、過去的償付能力、歷史涉案情況、信譽(yù)和收入水平，一起放到評估模型里，非常精準(zhǔn)地評估這些企業(yè)的風(fēng)險，在無抵押的情況下可以做到更多觸達(dá)原來貸不到款的中小微企業(yè)。

　　三是銀行可以搭建涉及中小微企業(yè)風(fēng)險的主題數(shù)據(jù)模型，有效支撐賬戶風(fēng)險監(jiān)測應(yīng)用。從底層上，包括內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù);在此之上，從數(shù)據(jù)模型基礎(chǔ)層、整合層及應(yīng)用層，層層把控，針對中小微企業(yè)賬戶風(fēng)險、欺詐風(fēng)險、涉賭涉詐模型監(jiān)測，則運(yùn)用與之對應(yīng)的風(fēng)險主題數(shù)據(jù)集市。

　　四是建議銀行加強(qiáng)中小微融資的事中風(fēng)險防御機(jī)制建設(shè)，包括實(shí)時偵測和離線挖掘等手段�？赏ㄟ^三種方式進(jìn)行風(fēng)險識別：即名單的篩查機(jī)制，根據(jù)49號文的核查點(diǎn)和業(yè)務(wù)場景中典型特征構(gòu)建出的強(qiáng)特征規(guī)則體系，以及機(jī)器學(xué)習(xí)沉淀出的典型案件或可以做弱特征交叉組合的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，通過對用戶行為數(shù)據(jù)的采集、清洗、加工，建立行為評分及欺詐識別模型，實(shí)現(xiàn)賬戶風(fēng)險、交易風(fēng)險的實(shí)時、準(zhǔn)實(shí)時監(jiān)測防控。

　　五是引入知識圖譜技術(shù)，強(qiáng)化團(tuán)伙性質(zhì)的風(fēng)險挖掘能力，通過對賬戶風(fēng)險的布控，銀行可以有效識別一些點(diǎn)狀的風(fēng)險。針對當(dāng)下高發(fā)的涉賭涉詐團(tuán)伙作案，銀行可考慮結(jié)合知識圖譜技術(shù)，即基于數(shù)據(jù)分析、場景分析構(gòu)建實(shí)體與實(shí)體的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，并將異常關(guān)系、風(fēng)險特征模型作用于知識圖譜之上，動態(tài)計算風(fēng)險的傳播路徑、傳播結(jié)果、影響因素，有效挖掘關(guān)聯(lián)風(fēng)險。

　　六是事后風(fēng)險分析挖掘。即對于風(fēng)險識別的結(jié)果，進(jìn)一步做好動態(tài)巡檢，沉淀風(fēng)險特征庫，通過關(guān)聯(lián)分析、事后機(jī)器學(xué)習(xí)，進(jìn)而進(jìn)行賬戶級的風(fēng)險管控。