重庆银行：大数据智能风控系统

本文来源于：2020中小金融机构数智化转型优秀案例评选，作者：重庆银行

重庆银行：大数据智能风控系统

2020-04-13 关键词：大数据,人工智能,城商行,风控,数字化风控6972

项目背景及目标

项目背景及面临挑战：

1）贷款主体向中小企业+个人消费转变后，原有依赖政府和国有企业授信的粗犷风控模型已不适应当前形势。

2）数据收集难度增大，缺少深层次数据，大部分数据由分支机构和借款人提供，数据无法完全验证

3）业务量越来越大，每天大量重复劳动效率低、成本高，缺失、遗漏数据过多，缺乏有效整合

4）数据时效性低，连续性差，不能在佳时间点去暴露风险

建设目标或解决的问题:

1）成熟的模型：拥有面向中小企业和个人消费的专家验证模型和数据挖掘模型

2）体系化的风险预警规则：拥有1000 +风险规则信号，对小微、零售和对公业务领域基本全覆盖

3）快速授信：实时采集数据，流程自动驱动，自动授信

4）灵活性强：高度智能化的规则配置，快速响应业务发展

项目方案

数据接入层

大数据平台提供多种针对多样化的数据来源的接入方式及工具。如：Kafka、Sqoop、Flume等。

数据存储层

采用三份副本策略保证数据安全性及可靠性的HDFS 。支持索引的NOSQL数据库。支持各类结构化、半结构化、非结构化海量数据的低成本存储。

数据计算层

支持标准SQL查询、针对HDFS数据的代价估算模型、智能扫描、向量引擎、支持分区表、分布式高效读取HDFS数据等。

数据分析层

通过Elk对存储在HDFS、HBase以及分布内存缓存Holodesk上的数据进行统计检索分析，并为数据服务层提供JDBC/ODBC接口。Elk兼容支持SQL2003标准以及PL/SQL。

数据服务层

高并发检索查询，即席查询，交互式统计分析，数据可视化等。实现银行各类应用，包括数据检索、数据探索等。

数据安全

数据平台4A级统一安全管理解决方案。使用Kerberos进行用户身份认证。平台日志记录安全访问审计内容等。

创新点

数据驱动，以数据为支撑，使用规则判定，实现多数申请自动化审批.

技术实现特点

本系统基于java高级编程语言接口式开发;

整个系统又据工作侧重点不同分外部数据，API，决策系统三个运用系统;

外部数据：作为行外数据调用的门户;

API:作为整个大数据智能决策系统的门户，涵盖了对行内，行外数据整合，加工，拼接，为下游系统及决策系统提供指定的数据报文;

决策系统：整个线上全自动信贷业务全流程审批的风控把控.

项目过程管理

本项目一期（2018.01-2018.09）主要以业务需求驱动为主，完成消费金融相关需求开发

本项目二期（2018.10-2019.06）完成大数据平台支撑网贷及其他业务的框架搭建支持一到两个产品全流程开发场景

本项目三期（2019.07-至今）快速实现新增产品开发上线，及多个业务部门全流程业务接入

运营情况

目前线上全自动信贷业务的风控主力系统.

项目成效

1、以数据为出发点为银行极大程度上规避了银行坏账，烂账的风险

2、智能决策平台的引入，大大减少了业务人员投入成本及维护成本

3、提高了网上信贷业务的审批效率，促使信贷业务量有质的飞越

4、为银行制定涵盖从贷前到贷后全流程的风控监测，避免国有资产的流失

经验总结

本项目引入Flink大数据实时计算组件，对数据进行实时加工，提高了数据处理速率;

贷前到贷后全方位的风控风控监控系统，便于信贷信用得以良性发展;

超强的数据加工模型，让银行极大限度的对已有数据变废为宝，深度对数据挖掘.

项目实施

深圳市长亮科技股份有限公司

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