風(fēng)險控制是商業(yè)銀行的核心管理能力，在數(shù)字技術(shù)飛速發(fā)展的背景下，傳統(tǒng)風(fēng)控模式面臨瓶頸。隨著人工智能大模型時代來臨，不少銀行開始轉(zhuǎn)型研究風(fēng)控領(lǐng)域的大模型應(yīng)用，以期通過技術(shù)創(chuàng)新來增強自身的核心競爭力，實現(xiàn)風(fēng)控體系的全面升級。業(yè)內(nèi)人士普遍認(rèn)為，當(dāng)前模型應(yīng)用已成共識，大模型在幫助金融機構(gòu)提升風(fēng)控“免疫力”方面值得期待。

中小銀行試水大模型風(fēng)控應(yīng)用

隨著金融市場的日益復(fù)雜化和客戶需求的多樣化，傳統(tǒng)的風(fēng)控模式已經(jīng)難以滿足中小銀行快速響應(yīng)市場變化和精準(zhǔn)識別風(fēng)險的需求。在此背景下，金融科技成為中小銀行轉(zhuǎn)型升級的重要推手。

大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、云計算等前沿技術(shù)的融合應(yīng)用，為中小銀行提供了前所未有的風(fēng)控工具和手段。其中，大模型風(fēng)控應(yīng)用以其強大的數(shù)據(jù)處理能力、精準(zhǔn)的預(yù)測能力和高效的決策支持能力，成為了中小銀行關(guān)注的焦點。

《邁入模型對抗時代——2023年商業(yè)銀行風(fēng)控趨勢調(diào)研報告》顯示，隨著AI大模型技術(shù)的興起，逾80%受訪銀行高度看好Al大模型與風(fēng)控場景的結(jié)合。與此對應(yīng)的是，55.39%的受訪銀行機構(gòu)已經(jīng)“積極擁抱大模型，并有探索嘗試”，30.22%的受訪銀行機構(gòu)選擇“保持觀望，但時刻等待最佳實踐案例出現(xiàn)”。

IDC近日發(fā)布的中國零售信貸智能風(fēng)控解決方案相關(guān)報告顯示，2023年零售信貸智能風(fēng)控解決方案市場同比增速為15.5%，市場規(guī)模達(dá)到54.5億元。

目前已有銀行探索在業(yè)務(wù)中使用AI大模型。以網(wǎng)商銀行為例，其在2024數(shù)字產(chǎn)業(yè)鏈金融行業(yè)峰會上宣布升級大雁系統(tǒng)，將AI大模型的能力應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)鏈金融，這一應(yīng)用并非直接生成內(nèi)容與用戶互動，而是在后臺成為金融風(fēng)控系統(tǒng)的“助手”。

業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，中小銀行試水大模型風(fēng)控應(yīng)用，旨在通過引入人工智能技術(shù)，提升風(fēng)控的智能化水平，實現(xiàn)對信貸風(fēng)險、市場風(fēng)險、操作風(fēng)險等各類風(fēng)險的全面覆蓋和精準(zhǔn)識別。同時，大模型風(fēng)控應(yīng)用還能幫助中小銀行優(yōu)化風(fēng)控流程，提高風(fēng)控效率，降低風(fēng)控成本。

風(fēng)控體系正經(jīng)歷一場深刻的變革

在大模型風(fēng)控應(yīng)用的助推下，中小銀行的風(fēng)控體系正在經(jīng)歷一場深刻的變革。

在風(fēng)控理念上，中小銀行開始從傳統(tǒng)的“事后補救”向“事前預(yù)防”轉(zhuǎn)變。大模型風(fēng)控應(yīng)用通過實時監(jiān)測和預(yù)警功能，使銀行能夠及時發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險隱患并采取相應(yīng)的防范措施，從而避免風(fēng)險事件的發(fā)生或減少風(fēng)險事件造成的損失。

在風(fēng)控模式上，中小銀行開始從“依賴人工經(jīng)驗”向“依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動”轉(zhuǎn)變。大模型風(fēng)控應(yīng)用基于海量數(shù)據(jù)進行深度學(xué)習(xí)和分析，能夠自動識別和評估風(fēng)險等級和趨勢變化，為銀行提供科學(xué)、客觀、準(zhǔn)確的風(fēng)險評估結(jié)果和決策支持建議。

在風(fēng)控機制上，中小銀行開始從“單一維度”向“多維度協(xié)同”轉(zhuǎn)變。大模型風(fēng)控應(yīng)用通過整合來自不同渠道、不同維度的數(shù)據(jù)信息，實現(xiàn)了對風(fēng)險的多維度、全方位監(jiān)控和管理。同時，銀行還加強了與第三方風(fēng)控科技平臺、監(jiān)管機構(gòu)等的合作與聯(lián)動，共同構(gòu)建了一個協(xié)同作戰(zhàn)、信息共享的風(fēng)險防控網(wǎng)絡(luò)。

在分析人士看來，大模型賦能銀行風(fēng)控體系，還體現(xiàn)在強化風(fēng)險評估能力、減少人工操作運營風(fēng)險、提高監(jiān)管合規(guī)風(fēng)險管理水平等方面。從目前來看，相比大型銀行構(gòu)建大模型底層技術(shù)應(yīng)用在各個場景的風(fēng)控環(huán)節(jié)，中小銀行則更傾向引入第三方風(fēng)控科技平臺的大模型能力，通過指令微調(diào)與場景適配等方式提升自身的信貸風(fēng)控效率。

應(yīng)用過程中仍面臨諸多挑戰(zhàn)

盡管大模型風(fēng)控應(yīng)用為中小銀行帶來了諸多便利和優(yōu)勢，但在實際應(yīng)用過程中仍面臨諸多挑戰(zhàn)。

由于金融領(lǐng)域數(shù)據(jù)的敏感性，大模型在金融領(lǐng)域的建設(shè)并非一蹴而就，數(shù)據(jù)與算力的基礎(chǔ)建設(shè)、數(shù)據(jù)安全與隱私保護等都不容忽視。

有銀行人士擔(dān)心，一旦引入大模型技術(shù)對銀行內(nèi)部樣本數(shù)據(jù)進行預(yù)訓(xùn)練，就會出現(xiàn)數(shù)據(jù)“出行”問題，有可能存在數(shù)據(jù)泄露等風(fēng)險。為此須建立完善的數(shù)據(jù)管理機制和隱私保護政策。也可以采用本地部署或加密傳輸技術(shù)，保障數(shù)據(jù)在預(yù)訓(xùn)練過程中不被泄露，同時加強內(nèi)部管控，降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險。

大模型的可解釋性問題也困擾著部分中小銀行。金融領(lǐng)域?qū)Q策的可解釋性要求非常高。大模型雖在復(fù)雜任務(wù)上表現(xiàn)出色，但其黑盒性質(zhì)可能導(dǎo)致難以解釋模型的決策過程，這在一些金融決策場景中可能不被接受。對此，銀行嘗試通過加強與第三方風(fēng)控科技平臺的合作與交流，共同研發(fā)具有更好可解釋性的風(fēng)控模型。

呈現(xiàn)出智能化和協(xié)同化的發(fā)展趨勢

總體來看，雖然布局情況不一，但當(dāng)前模型應(yīng)用已成共識，大模型在幫助金融機構(gòu)提升風(fēng)控“免疫力”方面仍值得期待。展望未來，隨著金融科技的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，中小銀行的風(fēng)控體系被認(rèn)為將呈現(xiàn)出更加智能化、協(xié)同化、全面化的發(fā)展趨勢。

一方面，隨著人工智能技術(shù)的不斷突破和應(yīng)用拓展，中小銀行將能夠構(gòu)建更加精準(zhǔn)、高效、智能的風(fēng)控模型。這些模型將實時監(jiān)測和分析客戶的交易行為、信用狀況等數(shù)據(jù)信息，并自動識別和評估潛在的風(fēng)險隱患。同時，這些模型還將能夠根據(jù)市場變化和客戶需求進行動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化，以提供更加個性化、差異化的風(fēng)控服務(wù)。

另一方面，中小銀行還將加強與其他金融機構(gòu)、科技公司等外部機構(gòu)的合作與聯(lián)動，共同構(gòu)建一個協(xié)同作戰(zhàn)、信息共享的風(fēng)險防控網(wǎng)絡(luò)。這個網(wǎng)絡(luò)可以實現(xiàn)對風(fēng)險的多維度、全方位監(jiān)控和管理，從而提高整個金融行業(yè)的風(fēng)險防控能力和水平。