金融机构试水AI风控 银行基金多方入局

随着2022年的到来，“金融科技发展规划”的第二个三年期也正式拉开帷幕。金融科技与AI风控技术的融合日益紧密，成为行业发展的显著趋势。

根据艾瑞咨询发布的《2020年中国AI＋金融行业发展研究报告》，AI风控在AI金融市场中占据了显著的市场份额，高达45%。这一数据充分证明了AI技术与风控结合的价值，被银行等金融机构广泛视为最有前景的技术应用之一。

尤其值得关注的是，银行在AI风控领域的投资力度不断增大。2019年，银行业在AI风控领域的投入达到67.51亿元，占其AI技术总投入的60.44%。预计在未来几年中，银行对AI风控的投入将持续增加。据艾瑞咨询研究院预测，到2022年，银行在AI风控方面的投入将达到115.90亿元。并且，从长远来看，银行对于AI风控的投入占AI总投入的比例将稳定在50%以上。

近日，爱分析首席分析师张扬在接受时代财经采访时表示，以银行信贷业务为例，机器自动审核已经取代人工审核。这种转变的背后，是AI技术的广泛应用。当前，AI模型已经被嵌入银行的线上业务生产系统中，并正在产生实际的效果。它们通过算法和大数据分析，提高审批效率，降低信贷风险，为银行带来更高的业务价值和客户体验。这不仅展现了AI技术的巨大潜力，也预示着金融科技与AI风控技术的结合将在未来发挥更加重要的作用。

随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI风控将在金融领域发挥更加核心的作用，为行业的稳健发展注入新的活力。 图片来源：摄图网-400094444

多方入局：金融风控的新篇章

不论在传统金融领域还是互联网金融领域，风控始终是一个核心议题。随着业务的数字化、线上化进程加速，传统的风控方式和管控手段已难以适应现代业务创新的步伐。面对线上化进程中可能出现的虚假申请、伪冒交易和内容违规等风险，金融机构需要寻求新的解决方案。

AI技术在金融行业风控方面的应用已经走在前列。如今，AI风控不仅是金融数字化的主要应用场景，更是最具价值的一环。

一、传统与现代的碰撞

传统金融风控方式在数字化转型的大背景下，面临着巨大的挑战。业务的线上化进程使得传统风控手段难以应对虚假申请、伪冒交易等新型风险。金融机构需要探索新的风控方式，以适应数字化时代的需求。

二、AI风控的崛起

AI技术在金融行业风控方面的应用已经日益广泛。通过机器学习和大数据分析等技术，AI能够实时识别风险，提高风控的准确性和效率。AI风控的出现，为金融机构提供了一种全新的风控方式，使得风控更加智能化、自动化。

三、AI风控：金融数字化的核心应用场景

AI风控是金融数字化最主要的应用场景之一。在数字化时代，金融机构需要借助AI技术来提高风控水平，确保业务的安全性和稳定性。AI风控的应用，不仅可以帮助金融机构识别风险，还可以提供实时的风险预警和决策支持，为金融机构的稳健发展提供有力保障。

四、未来展望

随着技术的不断进步和金融行业的持续发展，AI风控将在金融行业中扮演越来越重要的角色。未来，金融机构将更加依赖AI技术来提高风控水平，确保业务的安全性和稳定性。AI风控的发展也将推动金融行业的数字化转型进程，为金融行业的未来发展提供有力支持。根据艾瑞咨询的《2020中国AI+金融行业发展研究报告》，银行业、互联网金融和保险行业是中国金融机构中AI技术的主要购买方。其中，银行业因其业务复杂、数据量庞大以及严格的风控要求，成为金融领域中AI技术的最大需求方。

在过去的几年里，银行业对AI技术的投入持续上升。预测显示，到2022年，银行业在AI方面的总投入规模将超过220亿元，其中AI风控的投入将占很大一部分。银行业主要通过与AI公司合作，采购相应的产品和服务来获取技术，这一方式在2019年占据了85%的采购规模。

随着银行自建科技子公司等举措的实施，其自研能力逐渐增强，采购规模可能会有所下降。合作与技术采购仍然会是行业中的主要技术获取手段。一位曾在外资机构任职的风控人员表示，AI风控的引入极大地简化了流程，节省了时间。但银行在构建风控体系时，不能仅依赖单一的模型或点识别，否则难以全面识别和控制风险。

现在，在实际应用中，银行的AI风控系统已经能够帮助银行实现约30%的降本增效。这一系统不仅提高了效率，同时也降低了成本，为银行带来了显著的效益。这表明，AI技术在银行业的应用前景广阔，随着技术的不断进步和深入应用，银行业将更多受益于AI技术带来的变革。以前，银行对于营销活动的损失没有清晰的概念，难以区分有多少营销费用真正触达了用户，又有多少被不法之徒暗中窃取。针对日益猖獗的新型诈骗手段，AI风控产品如同一道坚实的屏障，帮助金融机构实现了风险控制、降低了获客成本，并提高了运营效率。

这一领域的操作并非易事。银行各部门间存在严重的信息壁垒，金融数据对用户隐私的要求极高，这使得AI风控的实施面临挑战。尽管如此，AI风控的需求依然旺盛，未来的增量市场主要在对公业务上。特别是在小额贷款领域，AI风控已经展现出了其独特的优势。

对于涉及数十万甚至数百万的大额贷款，AI风控仍然面临线上操作的难题。尽管目前在这一领域还有所欠缺，但业内专家表示，他们正努力在大额信贷风控方面取得突破。多数场景下的AI技术都与个人隐私紧密相连，这也使得这一领域因为信息滥用、隐私泄露等风险而受到质疑。

机器在进行训练时，需要大量的用户行为数据。《个人隐私法》的保护使得一些数据无法使用，这成为了AI风控当前面临的一大挑战。除了银行业，越来越多的金融机构开始与第三方智能风控公司合作，共同构建智能风控体系和平台。这些公司利用先进的技术，帮助金融机构更有效地进行风险管理，适应不断变化的市场环境。

源起基金合伙人廖浪桥近日向时代财经透露，公司正在积极探索AI风控系统的应用。相较于大型基金公司，一些规模较小的企业在AI落地方面面临着巨大的挑战。高昂的成本成为阻碍AI技术普及的一大难题。例如，大数据存储的成本可能高达上千万，这对于许多小公司来说是一笔难以承受的开销。这些公司在实施AI技术时面临着巨大的困难。

随着新技术的不断涌现，金融风控领域弥漫着一种强烈的“唯AI论”氛围。AI在金融领域的商业化落地已经引起了广泛关注，尤其在信贷风控领域表现尤为突出。以银行业为例，人工智能技术的应用已经彻底改变了信贷风控的运作方式。通过海量数据的开发和训练，AI能够构建高效的信贷风控模型。利用先进的算法，银行能够在贷前准确评估用户的还款能力和意愿，实时监控借款人的风险状况，甚至在事前进行干预，防止违约事件的发生。过去需要数月完成的流动性贷款流程，如今通过AI技术可以在短时间内实现秒批秒贷和智能催收，大大提高了工作效率。

张扬指出，相较于人工操作，AI的表现更加出色且经验丰富。在构建贷款风控模型时，AI能够利用机器学习技术生成海量的特征数据，这是人工无法匹敌的。特别是在小额贷款领域，机器制定的规则往往比人工更加直接有效。随着AI技术的不断进步，其在金融领域的应用将更加广泛，为金融行业带来革命性的变革。AI风控：超越人工，赋能金融行业的安全与效率

在数字化时代，人工智能风控系统以其响应迅速、自主成长的优势，正在引领金融行业迈向新的高度。与传统的人工审核相比，AI风控的及时性无可比拟。正如张扬所举的例子，现在一些线上的小额贷款，几分钟内即可实现放款。这背后，是审核与风控环节时间的极大压缩。传统的风控难以达到这样的速度，而AI风控则轻松实现“秒过”。

不仅如此，AI的自主性让人惊叹。在不断的学习中，AI能够“自我成长”。当遇到逾期、坏账等“判断失误”的情况时，AI并不是简单地遵循既定规则，而是对原模型进行追溯调整，从中汲取经验，实现自我优化。

与此金融机构正积极投入AI风控的自主研发。外部厂商也不甘示弱，为银行、保险公司、证券公司等提供全面的AI风控服务。这些服务广泛应用于黑名单管理、数据管理、反欺诈、授信、评分、额度等多项业务，确保金融业务的顺利进行。

而作为数据使用方的金融机构，在追求效率的也注重数据的安全与合规。隐私计算技术应运而生，它帮助金融机构安全、合规地融合行业数据和外部数据，为具体的业务场景提供强大的支持。洞见科技等隐私计算技术服务商在金融领域已经落地多个商业化需求，涉及联合风控、联合营销、反电诈、反洗钱等多个场景。

展望未来，AI风控将继续引领金融行业的技术革新，确保业务的高效与安全，为金融行业的持续发展注入强大的动力。李博向时代财经透露，风控领域存在一个巨大的机遇。借助洞见科技InsightOne隐私计算平台，金融机构和外部机构可以构建一个安全可控的数据协作通道。在原始数据不出库的前提下，我们可以利用金融机构的内部和外部合作数据联合构建风控模型，并实时进行预测分析。

在银行信用卡账单分期业务中，银行常常面临内部数据维度有限的困境。传统的通过API查询补充客户标签的方式不仅风险极高，容易泄露大量，而且成本高昂。洞见科技与某股份制银行的合作项目却取得了显著成效。通过为银行建立账单分期营销模型，我们不仅保障了的绝对安全，还实现了最终模型KS值超过40%，有效提升了业务效果。这一成功案例充分证明了隐私计算平台在金融行业的应用潜力。