九卦金融圈|| 实操干货：小银行智能化风控与数据平台如何设计？小型商业银行的一些特点分析小型商业银行的一些特点分析设计风控与数据管理平台的，九卦：九卦|实操干货：小银行智能化风控与

_本文原题为：九卦|实操干货：小银行智能化风控与数据平台如何设计？
作者：老古成都
来源：老古成都
前言
笔者近期完成了一家小型商业银行的线上信贷业务智能化风控与数据管理平台项目的一期建设，在此给同业分享一下平台建设的一些设计思路。
对于一家典型的小型传统商业银行，在其线上信贷业务风控与数据管理平台建设的设计过程中，我们结合小型商业银行开展线上信贷业务的特点、以及小型商业银行建设前沿性的智能化数字化决策系统的局限性等，将整个平台建设放在为银行线上信贷业务搭建完整的数字化风控体系这个维度下予以充分的考虑。
整个设计的首要宗旨，就是要在基本满足业务现状的前提下，以低成本快上线的方式，选择首先需要满足的核心功能，留下合理的系统框架以为后期随业务拓展而需拓展的系统功能提供方便。所以笔者认为这项设计是很好地符合了小型商业银行快速推进线上信贷业务数字化风控体系建设的创新实践。

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小型商业银行开展线上信贷业务的一些特点分析首先是小型商业开展线上信贷业务，很难有自己能够控制的获客场景，往往不得不依靠获客渠道的合作。这种合作渠道有可能是纯线上的，也有可能是线上线下结合的。因此通过合作渠道获取客户时候带来的业务进件数据，一定是很分散很难标准化，相应的风控审批决策流程，也是各自为政，很难单从银行自身的角度满足合理方便的规范。
即使是通过各种合作渠道获客，小型商业银行在合作过程中也容易处于市场上的相对弱势地位，很难与互联网大厂进行深度合作，并且从排除风险集中度的角度出发，较多情况是与多家较小规模的互联网平台和场景进行合作，由此带来业务过程中的数据质量问题和数据故障问题则更为显得突出。
小型商业银行当前阶段开展线上信贷业务的探索，自身数字化风控能力较弱，通过各种合作的战略意图应该是长期能力的建设上，现阶段智能化数据模型本身可以通过脱敏数据由第三方开发，银行自己则须重点抓数据治理管理、数据分析能力和模型管理能力。同时从合规和数据安全的角度，数据特征提取和数据模型部署则必须掌握在自己手中。
从风控的实用效果和数据获得的实际情况出发，小型商业银行很难进行大范围疑似客户的关系网络、各种流式计算、各种前端行为埋点的机器学习等当前属于相对高精尖的人工智能，合适的做法更多应该是与第三方大数据供应商合作，通过调用经过整合加工的外部实时数据并结合行内业务经验，尤其是结合渠道场景经验部署各种反欺诈甄别策略。
【九卦金融圈|| 实操干货：小银行智能化风控与数据平台如何设计？小型商业银行的一些特点分析小型商业银行的一些特点分析设计风控与数据管理平台的，九卦】无论如何，征信数据的应用是银行的强项。尤其在当前二代征信推出之后，充分强化征信信息的特征加工，同时充分结合行内的业务信息与经验，加强对于数字化风控策略与模型的效果监控，加强结合业务表现的决策结果分析，非常方便地不断微调数据策略与模型，对于小型商业银行来说则是可以起到事半功倍的作用。

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小型商业银行建设智能化风控系统的一些特点分析小型商业银行建设智能化风控体系首先是成本考虑。数字化业务模式比起传统业务模式，前期对于系统建设投入比例一定是相对高的，最终长期盈利优势要靠后期业务不断上量来显示出来。但对于创新业务的探索实践，小型银行不一定能够很快地获得业务体量，同时还面临某类产品最终无法发展的风险。