本文来源于:2022年度城市金融服务优秀案例评选,作者:重庆银行
重庆银行:基于智能算法的交易风险挖掘
2022-10-17 关键词:全国性商业银行,风险管理,场景金融
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一、项目背景及目标
对银行机构而言,信贷风险防控是全方位的,贯穿于客户所有金融操作行为。其中,银行多年积累的个人账户、支付数据等是银行业特有的数据优势,该类数据含有丰富的结构化和非结构化数据,对于挖掘客户的贷款资金流向、客户之间的关联关系、洗钱风险具有重要的价值。因此,本项目在行业内率先基于账户交易数据,采用图算法、NLP等多种技术手段对于该类数据进行深入挖掘,助力个人数字化消费信贷的全生命周期风险防控。
二、项目/策略方案
2.1业务模式
通过NLP、图算法等定期对账户交易进行分析,依据用户的交易链路区分关系网络,统计关系网络特征,对异常关系网络中的交易链路进行可视化展现,从而更方便准确的抓取可疑交易。针对识别出的异常交易,经核实后采取贷款禁入、贷款冻结、资金催回等相应管控措施。
2.2商业模式
账户交易风险挖掘,可以助力风险防控精确性,贷前将风险客户拦截,同时对贷后发生风险客户,也可以及时采取处置措施,降低贷款损失率、减少合规风险发生,是风险全生命周期管控重要一环,对于拥有该类数据的商业银行而言,是极具价值的数据挖掘路径。
2.3平台架构
平台是基于图和文本分析的可视化分析平台。平台以可视化技术,图算法为基石,结合自主创新的模式匹配、团伙分割算法、文本分析等智能技术,提供全方位的图设计、图搜索、图分析、图规则、关系网络识别、交易行为识别等功能,助力我行快速发现风险点和可疑团伙,实现“人机结合”形式的智能化分析、研判和决策。

三、创新点
(1)在银行业内,率先利用账户交易明细级数据进行线上贷款风险管控:本项目攻克了海量交易数据处理复杂度高、噪音数据干扰大、价值密度低、价值挖掘难度大等一系列难题,实现成功应用。
(2)多算法融合运用:采取NLP算法对每笔交易摘要、交易对手进行文本挖掘分类,与图算法结合,更精准、高效识别交易风险类别。
(3)关系网络算法优化:采用louvain算法,基于全行客户底层大数据支撑进行算法优化,将客户黑名单、客户标签体系及关联关系标签,整合进入图谱,实现在分团中考虑关联关系的类别,更精细化进行关系网络分团。
(4)关系网络特征统计,精确锁定异常关系网络:对分析后的关系网络进行特征统计并输出,通过大数据统计分析精确锁定异常关系网络。
(5)客户特征输出,自动化参与风控决策:对客户的关联特征输出,自动化参与线上贷款流程,降低线上贷款风险。
四、项目过程管理
*****阶段:2021年3月--2021年8月,完善底层数据建设。通过整合行内客户信息、账户交易信息等数据,建设客户标签体系及关联关系标签,为账户交易风险挖掘应用打下坚实基础。
第二阶段:2021年9月--至今,利用图算法、NLP等智能算法实施交易风险挖掘,识别洗钱嫌疑、资金流向等异常交易,提炼相关规则,相关工作进一步常态化和系统化,实现了算法与系统的成熟应用。
五、运营情况
自上线以来系统运行稳定,持续优化迭代,对近10亿笔交易进行分析,预警异常交易关系网络500余个,识别多笔可疑交易及异常关系网络,有效应用于个人线上消费信贷业务风险管理。
六、项目成效
本项目自上线以来累计监控数亿笔用户交易,通过智能算法有效识别异常交易,在十亿级交易中抽取蛛丝马迹,对数百个交易疑似涉洗钱关系网络进行预警,进行贷款禁入,同时对贷款资金流向可疑的行为进行预警,识别多个异常关系网络,涉及贷款金额200余万元,提前介入采取风控措施,为保障贷款资金安全以及规避合规风险起到重要作用。
七、经验总结
(1)重视创新技术的应用提升工作效能
当前,随着5G、人工智能、区块链、大数据等为代表的“新基建”技术进入到互联网金融领域,科技与金融的结合更为紧密。交易数据挖掘作为我行实现个人消费金融业务有效降低贷款风险的重要手段,需要在保障风险稳定可控的基础上,更加注重智能风控的技术创新和应用实践。在本项目中,基于图算法、NLP算法等新技术的应用对项目的建设及顺利推广起到了十分重要的作用。
(2)注重人才队伍建设
技术创新应用是重要载体,但大数据风控团队建设是根本。只有注重大数据风控人才队伍的建设和团队培养,才能保证项目的成功。
(3)重视底层数据对项目进度的影响。
由于本项目建设关联的底层数据比较多,数量级大,底层数据建设也直接影响项目的推广进度。在项目建设过程中需安排专人负责项目跟进,定期组织会议进行项目协调,从而确保项目顺利推进。
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