金融|《中国金融科技风控报告2020》正式发布( 二 )
被业内誉为“零售之王”的招商银行引入了由合合信息打造的企业关联关系智能知识图谱——风险门户 ， 通过人工智能+大数据的智能风险决策手段 ， 降低银行在企业信贷过程中因关联企业识别不充分而造成的各种风险 。 在企业关联关系智能知识图谱的帮助下 ， 招商银行2020年一季度末公司业务贷款不良率为1.72% ， 较上年末下降0.12个百分点 ， 并且自2018年二季度开始出现持续下降的趋势 。
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招商银行不良率 ， 资料来源：招商银行 ， 零壹智库招商银行风险门户通过超2000项数据渠道来源 ， 对于企业工商信息、司法信息、权利抵质押、市场数据、经营数据、交易信息、担保信息、融资分析、新闻舆情、实控人信息等银行内外数据多维度、多渠道路径进行实时、动态地信息数据深度关联和风险监控 。
自风险门户正式上线以来 ， 截至2019年4月末 ， 招商银行累计使用的分行、子公司总计55家 ， 总访问人数8280人 ， 总访问人次总计91423次 ， 被查看过的企业数量达75596家 ， 在全国范围内得到了广泛使用 。
在第三方支付场景上 ， 随着支付业务的创新与高速发展 ， 扫码支付 ， 刷脸支付、声纹支付等技术日新月异 ， 线上线下等多个支付场景涌现 ， 交易规模激增对传统支付风控模式造成了巨大的挑战 。
据前瞻产业院数据统计 ， 2013年我国第三方支付规模为13.9万亿元 ， 经过6年的高速发展 ， 2019年的支付规模为372.3万亿元 ， 预计到2022年将达到548.6万亿元的交易规模 。
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2013-2022年中国第三方支付综合支付交易规模统计及增长情况预测 ， 资料来源：前瞻产业研究院 ， 零壹智库通过大数据、人工智能、生物识别等新技术 ， 金融科技风控能够在支付交易的事前、事中和事后对风险事件进行实时监控 。
支付宝AlphaRisk风控引擎案例支付宝AlphaRisk风控引擎用AI技术颠覆传统风控的运作模式 ， 通过构建Perception（风险感知）、AI Detect（风险识别）、Evolution（智能进化）、AutoPilot（自动驾驶）4大模块 ， 将人类直觉AI(Analyst Intuition)和机器智能AI(Artificial Intelligence)两者进行融合 ， 形成具有机器智能的风控系统 ， 并在未来逐步实现风控领域的无人化管理体系 。
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AlphaRisk智能风控引擎 ， 资料来源：蚂蚁金服 ， 零壹智库AlphaRisk风控引擎上的自动特征工程（AlphaTrion）模块 ， 不同于以往特征工程将大量时间集结在特征生成上 ， 而是将90%时间用于问题风险 ， 5%的时间在特征自动生成 ， 5%的时间在模型建设和策略应用上 。
在AlphaRisk智能风控引擎帮助下 ， 支付宝能够在0.1秒之内对支付交易进行风险预警、检测、和拦截等各种复杂的工作 ， 在天猫双十一大促活动中更是顶住了巨大规模流量 ， 为用户交易保驾护航 。
在供应链金融场景上 ， 传统风控存在金融机构和核心企业需求存在错配、金融机构在供应链金融的金融科技支撑较为薄弱、政府等机构对金融机构的有关的资源配合力度不足三大痛点 。
金融科技风控则可以帮助供应链金融风控贷前、贷中和贷后的信贷服务体系全流程 。 金融科技风控在贷前主要起到数据支撑、规则策略制定、黑名单筛查等作用；通过企业多维度数据 ， 在贷中通过风控建模 ， 构建中小企业信用模型 ， 进行风险等级划分 ， 帮助审批和授信；在贷后可以进行风险监测 ， 主要从司法、税务、财务、工商、个人等多个维度就行预警 ， 还可以对贷后资产表现进行评估 ， 并迭代催收模型 ， 以便调整贷后策略 。
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