风控相关系统及建设方法介绍

风控相关系统及建设方法介绍

一、风控相关系统介绍

1. 相关系统介绍

风险相关系统建设总体思路为搭建统一的风险管控平台，以风险数据集市为基础，集成信用风险等计量，提供统一入口、统一系统架构、统一管理和统一风险视图的风控平台。风险管理类系统一般包含：风险数据集市、内评系统（含评分卡及评级模型等）、风险监测预警系统、资产风险减值系统、模型实验室等。具体介绍如下：

Ø 风险数据集市

作为整个风险相关系统的数据基础，集合所有风险管控所需数据，以企业级数据仓库为基础，建立风险应用领域数据模型，支撑上层各个风险应用。

风险集市模型：

应用架构：

Ø 内评系统

通过自身数据，应用相关模型估算PD、LGD、EAD等风险参数，通过自身数据构建申请评分卡、行为评分卡和催收评分卡，分别对贷前准入、贷中监控以及贷后调整进行定量风险估算。内评建模模型需要一定时间的违约数据积累，同时需要依靠内部客户相关数据和引入一定外部征信数据以及其他相关数据完成对客户评级建模。

Ø 风险监测预警

基于风险管理平台及数据集市，实现风险指标的监测和动态预警，对指标进行分类管理和预警及处置流程，从预警信号发生、识别、排查认定、处置、信号解除以及评价反馈等，建立完善的预警体系及处理流程。

监控信号从最初的简单业务指标信号逐步优化扩充为由预警模型经过数据分析筛选的预警因子，从识别单一客户预警信号到关联客户预警等。

Ø 资产分类减值

负责资产的五级分类，并进行资产减值准备计提计算。目前的IFRS9下的减值模型优化。

Ø 模型实验室

进行大数据分析建模的平台，基于数据仓库和数据集市，可进行评分卡模型的建模优化以及返回检验等。实现数据处理，准备，变量筛选，变量分析，建模，检验，模型指标分析以及模型监控等得统一平台，实现大数据风控的基础平台工具。

3. 风控与业务系统的关系

目前风险相关系统应用主要为被动接收外部业务系统数据，分析计量风险，将风险结果和指标等进行展示和提示。

部分应用以及嵌入到业务流程各个环节中，甚至对业务流程有强制影响。如：

Ø 申请评分在客户准入环节的应用，当客户评分低于某个值时，自动拒绝客户；

Ø 客户评分的值对客户授信额度的影响；

Ø 客户的行为评分对客户授信额度的自动调整；

Ø 业务人员在做单笔业务时可以进行违约率单笔测算，来考虑是否要进行该笔业务；

风险系统应当不仅进行事后的反应统计，应该逐步嵌入业务流程，更多进行事前、事中的预警和管控，体现风险管理的价值。

二、金融科技前沿技术应用介绍

Ø 大数据

大数据能够通过分析蕴含在大量历史数据中不容易被直观发现的规律及关系来预测未来一定概率下某些情况的发生。

越来越多的金融机构认识到数据的重要性，逐步开始建立企业级的数据仓库以及基于仓库的面向具体应用领域的数据集市。通过制定企业级的数据标准，数据质量检查规则、数据治理架构，以及数据责任部门等形成一套数据管理体系。

银行基于企业大数据平台的应用，主要包括客户细分及营销、差异化产品及服务、风险管理、智能投顾、反欺诈、反洗钱等；保险行业的差异化费率。

Ø 云计算

云计算是由分布式计算、并行处理、网格计算发展来的，是一种新兴的商业计算模型。

主要体现硬件及软件的集中维护、共享以及服务化。

分为外部公有云和企业自建私有云，出于安全性和保密性考虑，一般金融机构自建私有云。

能够为金融机构带来的好处包括通过共享降低成本，可靠性和扩展性好，服务集中管理维护，快速交付，快速部署使用云服务等。

Ø 区块链

来源于比特币，是一种分布式账本技术，一种通过去中心、去信任方式来共同维护并进行记账。分为公有链、私有链和联盟链。

特点：

1） 去中心化，去信任，不需要统一的信用中介，互不相识的各方可以直接进行交易。

2） 记录按时间序列记录且不可被篡改，并可以被追溯。

3） 每个节点拥有完整的交易记录，公开透明。

4） 安全性强，节点多，不存在唯一的中间节点，不易被攻击。

5） 智能合约，自动按规则执行约定好的合约规则。

金融行业应用领域包括支付、清算、供应链金融等。目前已进行区块链技术的业务如招行的跨境清算、邮储的资金托管系统等。

Ø 人工智能

Ø 物联网

三 、系统建设的思路

Ø 系统建设的驱动因素包括外部监管要求和内容精细化管理提升需求，目前中央企业投资的金融企业监管正在逐步加强。

Ø 系统建设需要循序渐进，不断迭代，分阶段建设，体现阶段性成果，再不断优化完善。系统实施时先搭建整体统一框架，再不断进行功能完善和数据完善。

Ø 系统建设是一个系统性的长期的过程，需要考虑关联业务系统的同步改造，同时需要结合公司目前系统、数据以及业务制度管理等的具体情况逐步推进。

四、系统规划建议

Ø 内部管理需求

随着公司风险管理水平的不断提升和对风险管理认识的不断深入，系统建设的驱动因素也逐渐从应对监管要求转化为提高内部风险管理水平，为公司正真规避风险、创造价值提供支持。同时不断将风险系统嵌入业务流程中，加强风险管理系统和业务系统的互动，从事后的风险分析逐步提前至事前的准入和风险判断，事中的风险监控和及时应对处置。包括客户评级管理，违约概率、违约损失率计算，客户行为评分，以及限额管理等。

Ø 系统短期规划建议

短期来看，主要搭建系统基础功能架构及数据架构，充分考虑未来系统的扩展性。初步形成风险管理数据基础，完成系统与财务、业务等系统的自动对接。

同时考虑到风险数据集市是整个风险应用的基础，下一步考虑进一步完善风险数据集市，完善数据模型，规范数据标准、进行数据治理，提高数据质量。同时制定与相关系统的数据对接标准，数据补录机制等，并基于数据集市完善风险指标监测及预警，风险报告报表，风险视图等,逐步完善全面风险管理体系，提高公司风险管理水平。

逐步将风控系统嵌入业务流程，将控制点前移，在业务系统中引入客户信用风险评级指标辅助决策。

系统长远规划建议

风险管理系统的建设是一个长期的过程，不断优化迭代的过程，远期来看，风险管理的范围需扩大到集团并表公司，实现集团并表风险管理。同时随着集团风险数据的不断积累，以及借助外部数据，建立基于大数据的风控模型