——富邦华一银行首席风控官郭耀锹专访

随着以大数据、人工智能为代表的数字技术快速发展，数字化转型成为企业竞争新赛道。传统产业数字化的快速推进，则为低碳转型提供了新的解决思路。绿色化牵引数字化，数字化赋能绿色化，二者互为支撑、协同融合，“双转型”成为经济发展的“双引擎”。

近年来，富邦华一银行在金融科技领域进行布局，将“数智化”转型纳入行内重要战略规划，依托于互联网大数据、云计算以及人工智能等创新技术手段，积极探索信贷领域的数字化手段，从风险管控、系统建制、人才队伍建设等多方面升级，并开始在线上零售业务发力，以数字化转型服务实体经济。

为进一步了解富邦华一银行数字化风控转型布局及实践，我们专访了富邦华一银行首席风控官郭耀锹先生。

提问：数字化转型一直是银行界常谈常新的话题。富邦华一银行在数字化风控转型方面取得了哪些成果？

郭耀锹：数字化转型是银行战略最重要的组成部分，是金融领域的业务创新支点。为进一步加强数字化风控能力，富邦华一银行一直在积极探索， 目前已搭建起一整套全生命周期的数字化风控体系，融合量化决策和大数据风控模型，将智能风控嵌入业务流程中，实现了精细化风险评估。我们的数字化风控体系通过大数据、云计算等先进技术，基于反欺诈算法、规则模型、场景化模型、机器学习模型等，可以对客户进行贷前风险评级和额度评估，以及贷中、贷后持续性风险监测。目前该体系已支持了行内十几项业务的审批流程，单件审批最快可秒级内完成，自动审批率可达99%。

提问：具体而言，富邦华一银行是如何加强智能化风控能力的，请您和我们分享一下。

郭耀锹： 提升智能化风控能力，顺应并助力银行数字化转型趋势，是诸多银行风险管理面临的一个长期挑战。近年来我们以零售授信管理为试点，从几个方面入手进行适应性改造、重塑：

一是提升风控模型覆盖和应用，加强风险量化能力。我们启动零售信用评级体系规划和建设项目，以数据驱动结合专家经验开发、迭代所有零售风控模型，实现了对行内资产的全面覆盖以及信贷全生命周期的覆盖，提升了信用风险的量化能力和精细化管理应用，并形成覆盖全零售产品的客户级评分、产品级评分及资产层评级。目前业内比较常见的是对公客户评分评级，而零售客户因数量级大、可获取信息单薄，因此实现对零售客户评分评级是比较创新的突破。目前应用于统一授信、风险定价及交叉营销等授信管理流程中。

二是模块化搭建客户全生命周期风险闭环管理，包括借助人工智能、生物识别技术进行客户身份认证，提升客户身份真实性;搭建先进的反欺诈系统，利用合规三方数据、知识图谱模型来有效识别高风险异常行为，并进行实时监控和预警；同时重点建设贷前统一策略框架满足监管要求、严守风险底线，并根据不同客户画像与产品属性进行差异化策略，例如差异化风险定价和额度授信等。在贷中方面，我们也建立一套自动化的风险监控及预警体系，基于客户行为、三方资信进行全量定期监控，及时捕获早期风险信号，进行风险追踪及缓释处置。贷后方面，我们也尝试积极引入智能语音催收、催收模型及策略等方案，提升资产处置效率。

三是进一步打磨风控系统与业务系统的交互及协同，重点建设统一资信平台，合规、高效整合内外部数据，实现各条线风险数据共享；升级信贷审批及决策系统，高效分流自动决策及人工审批；今年我们也计划进一步升级催收系统，随着经济逐渐恢复，逐步提高回款效率，同时也帮助更多的客户恢复信用价值。

提问：商业银行数字化转型需要投入不同的基础要素，在数字化风控转型过程中，富邦华一银行着重投入哪些方面？

郭耀锹：数字化风控转型有两大基础一个是数据，另一个是人才。

数据是数字化转型的基石，我们投入大量资源在数据基础建设上。一方面我们积极引入合规合格第三方数据，以扩大自身数据基础。同时我们不断提升风险数据质量和价值，构建风险数据集市，以智能化、可视化、系统化，帮助我们主动管理资产组合，稳步提升风险后收益率，将数据资产转化为核心竞争力。

数字化风控人才是数字化转型过程中重要的一环。优秀的数字化风控人才需要懂理论和业务、又具分析能力及丰富实战经验的复合型人才。富邦华一银行不断加强优秀人才储备，致力打造一支高素质、专业化、创新型的风控人才队伍。为人才营造创新工作环境，让每一个人发挥出自己的潜力，创造业务核心价值。

提问：随着市场快速的变化，富邦华一银行数字化风控的未来规划重点有哪些？

郭耀锹：为有效应对金融服务的数字化新形态，降低风险拨备和风险资本消耗，风控能力逐渐成为影响金融机构可持续发展的重要因素之一。未来我们还将关注几个方面：

一是精细化风控管理。通过客户画像细分、授信策略A/B组对比等手段实现模型策略快速优化迭代，提升智能化风控效能。并将量化风险理念融入到风险管理的各个环节，进行风险差异化的产品设计和定价、资产配置及组合管理。

二是以开放的心态拥抱新技术、新风控管理模式，提升风控数字化、智能化。随着人工智能技术的不断发展与演进，ChatGPT、大模型等最新科技对数智化风控体系建设的完善作用日渐显著，我们也积极探索大模型技术发展以及在风控领域应用，在智能系统的支持下，不断完善场景服务，力促数字化服务升级。