阅读本文，您将获得以下收益：

1. 金融智能风控和传统风控有什么区别？

2. 智能风控落地应用难点是什么？

3. 智能风控如何选型？

导读： 本次分享来自中国信通院，主题是以标准推动金融智能风控行业发展。

报告分为以下四个部分：

1. 中国信通院简介

2. 金融风控背景介绍

3. 金融风控现状观察

4. 我们的工作和未来计划

分享嘉宾｜李俊逸 中国信息通信研究院 高级业务主管

编辑整理｜邓君 赛默飞世尔

出品社区｜DataFun

01/中国信通院简介

大家好，我本次分享的主题是《以标准推动金融智能风控行业发展》，其实提到标准，大多数听众会有些摸不着头脑。举例来说，我们知道食品是有相关标准的，例如牛奶有国家标准，行业标准，地方标准，这些标准的推行使得牛奶质量得到保证。同样的在技术方面，也需要邀请技术相关方来制定技术相关的标准规范，以助力整个行业的发展。标准制定正是我们信通院的主要工作类型之一。下面简单介绍一下我们信通院。

1. 信息社会创新发展的思想库和使能者

中国信通院隶属于工信部，是工信部下规模最大的一家科研事业单位，现约有五千余员工。其定位一方面是国家高端专业智库，这一块主要是为各大部委、政府部门出台政策提供相关产业的研究与分析。另一定位是产业创新发展平台，这部分是说我们信通院以发布标准或白皮书的方式，了解产业当前现状、问题所在以及未来发展趋势。

2. 大数据领域工作综述

信通院大数据团队的工作围绕着数据全生命周期开展，包括政策支持、标准制定、行业研究、评估评测、咨询规划五大部分：

① 政策支撑：信通院一直在支撑工信部网信办以及各大部委关于信息技术的工作，其中也包括十三五、十四五的大数据发展规划。

② 标准制定：依托信通院牵头人的身份，积极参与到国际标准、行业标准以及团体标准的相关工作中。和今天的论坛主题相关的技术产品，如大数据流处理平台，图计算平台，隐私计算，联邦计算等技术方向，信通院和蚂蚁集团，京东，度小满等多家企业，一起制定了相关标准并开展了很多评测工作。

③ 行业研究：行业研究是我们作为政府智库最重要的工作。从 2014 年开始，我们每年都会发布大数据白皮书这样的产业发展研究报告。同时我们的工作也从大数据逐渐细化开来，包括了数据资产管理，数据库等，在这些技术领域，我们也关注着它们的行业发展，发布了相关的研究报告以及蓝皮书、实践指南等。

④ 评估评测：依托于前面介绍的标准制定工作，我们也开展了一个可信大数据评测品牌。从 2015 年到现在，已完成了 13 批评测，今年下半年正在开始第 14 批评测工作。整个可信大数据评测覆盖了整个大数据产业的 274 家企业的 530 款产品，开展了 671 次的评测。

**⑤ 咨询规划：**为政府、金融机构、央企国企大数据相关规划提供咨询，例如大数据产品或平台相关的技术选型等工作，是基于我们的标准制定和评估评测工作进行开展的。

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02/金融风控背景介绍

金融行业是我国数字化产业发展速度最快的行业，而金融欺诈则是金融行业长期面临的挑战。随着互联网时代的发展，金融支付、信贷等业务迅速向线上化转移，线上用户迅猛增加，数字金融业务给传统金融机构的反欺诈工作带来了挑战。

在这个阶段互联网金融企业拥有大量的用户数据，发挥了他们自身科技的实力，使得他们在客户风险控制上相较于传统金融机构取得了绝对优势。但同时金融创新的发展也带来一定程度上的市场乱象，比如前几年的 p2p 造成了国家层面的局部金融风险。为此金融监管部门近年来也在通过政策法规的颁布以加大监管力度，收紧相关业务。

1. 监管部门政策收紧、处罚力度加大

金融行业监管部门的政策法规经历了几个阶段：

① 20 世纪 80 年代我国征信业务开始发展；

② 2004 年至 2006 年期间，国家出台了一系列政策法规，成立央行征信中心；

③ 2013 年央行发布《征信业管理条例》及《征信机构管理办法》，使得我国的征信业务正式进入到一个有法match可依的规范阶段。明确了我国征信机构的设定标准及征信业务规则；

④ 2015 年央行发布《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，要求芝麻信用、腾讯征信等八家机构做好个人征信的数据准备工作。

另一方面从监管部门的处罚统计也能够看到政府在这方面的监管处罚力度是在逐年加强的。可以发现在这些处罚案中，信贷业务和消费支付业务占比较大。

2. "断直连"：风控领域重新洗牌

现在很多互联网金融是与传统商业银行或持牌的金融机构合作，由商业银行提供本金，以纯导流或助贷联合贷的形式开展业务。在这个过程中，中小银行会选择与互联网金融企业合作，依赖科技公司提供的数据和风控模型。部分金融科技能力薄弱的中小银行甚至会将风控关键环节外包出去，对监管部门来说这种地方性的金融风险是不可接受的。因此 2018 年央行正式下发文件要求支付行业"断直连"，风控领域重新洗牌：

**① 个人征信数据"断直连"：**目前拿到个人征信牌照的企业只有三家，央行通过管理征信公司以完成对整个个人征信业务的掌握。其他征信数据服务商必须通过这三家企业开展业务，其利润空间受到大幅压缩。

**② 助贷业务"断直连"：**助贷联合贷被要求在明年六月份之前完成断直连，多数互金公司与商业银行的合作模式变成纯导流模式。

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03/金融风控现状观察

1. 传统金融智能风控瓶颈：流程复杂

头部银行搭建了与互联网金融科技公司类似的智能风控体系，但是头部银行业务线繁多，每条业务线也会涉及到科技部、数据管理部、风控管理部等多个部门，造成整个信贷审批流程非常冗长。

除此之外，传统银行大多按业务线采买技术产品，不同企业提供的不同产品需要在平台工具上进行衔接和管理，使得平台效率远不如互金工期自研产品的效率高。

中小型银行倾向基于具体的业务线，购买风控服务商的驻场服务，帮助他们搭建风控平台，最后把模型代码嵌入后台，这意味着后续整个风控平台无法根据业务变化进行及时调整。

2. 传统金融智能风控瓶颈：数据与模型

在数据方面，首先是数据合规问题：内部数据是否可采，外部数据是否可用。随着现在监管政策不断收紧，金融公司在征信数据的使用上较为谨慎。信通院在这方面也联合多家金融机构，进行金融业外部数据管理的课题研究，同时制定了相关标准。在数据质量问题，传统金融机构已经积累了海量的业务数据，但无法保证数据质量。近两年央行和银保监会在大力倡导金融机构开始数据治理工作，并将数据治理纳入银行评级体系。而数据伪造，从模型一致性来说，智能风控中模型采用的基础变量、衍生变量涉及到了非常多的数据，带来了很大的问题。

在模型方面，模型的质量、适用性和可解释性与业务的关联十分紧密，也存在着相应的技术难点。

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04/我们的工作和未来计划

前面介绍了金融行业在风控业务上存在很多政策不确定性，需要业界在技术领域去做推广和普及。但是技术在实际业务应用上存在很多难点痛点，因此我们一直致力于推动让传统金融行业了解、认同、实践智能风控的业务价值。下面从三个方面展开介绍信通院是如何推动金融行业在智能风控上的共识。

我们的工作可以从三个角度来看。在供给侧 ，我们从业务角度出发，统一供给侧解决方案上的技术和服务的规范与标准，为金融机构提供技术选型依据。在应用侧 ，通过相关能力评估，帮助企业构建清晰的跨团队协作的智能风控能力视图，明确企业现阶段实际工作流程上的短板所在。最后信通院作为第三方，核心工作之一在于建立共识方法论，通过研究报告的方式普及智能风控的业务价值，提供金融行业智能风控应用管理的最佳案例供金融机构实践和参考。

1. 供给侧：技术规范

在供给侧，信通院联合智能风控应用侧、供给侧资深专家共同制定《金融智能风控解决方案能力分级要求》，从应用方实际业务出发，全业务、全流程理清业内智能风控在信贷、交易等不同应用场景的解决方案能力，推动业内技术和服务能力规范化、体系化。其中技术能力分级要求目前已确定智能风控平台应包含的十大能力域，具体能力域里又有 200 到 300 条的能力项要求。

该标准计划已在 2022 年底完成技术能力分级要求的编制并启动首批标准评估，2023 年 3 月正式公布标准及首批评测结果，而智能风控解决方案服务能力分级要求则在 11 月启动。

2. 应用侧：能力评估，助力转型

在应用侧，信通院通过帮助企业进行应用能力评估，助力企业数据应用转型。《企业数据应用能力成熟度模型》第 1 部分是2022年上半年做的数字营销，第 2 部分智能风控将在2023年年初的时候启动。

该成熟度模型旨在从业务流程、组织协作、技术应用、产出物等维度评估项目全生命周期的数据价值释放能力，帮助企业清楚认知当前智能风控能力所处的发展阶段和未来发展方向。

3. 第三方：梳理产业发展，形成共识方法论

作为第三方，信通院将通过梳理金融行业智能风控发展现状，在金融行业形成一个共识方法论。计划在 11 月启动线下研讨会，共同探讨编制应用实践指南。届时将邀请金融行业智能风控的领域专家，进行行业内实践案例分享，深入探讨行业焦点痛点，寻找行业内共识性解决方案并提炼为方法论，加强业内学习和交流，

4. 数据应用工作体系

最后再总结一下我们的数据应用工作体系。2022 年我们围绕数据营销、智能风控两个典型的金融业务场景，从应用方、供给方、第三方三个视角来开展工作。其中企业数字营销能力成熟度模型在2022年上半年已经完成了标准制定，并进行了首批 11 家企业的评估工作。2023年还会针对金融机构的业财一体化等数据应用场景开展更具体更丰富的与数据应用相关的体系工作，欢迎大家持续关注。

今天的分享就到这里，谢谢大家。

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