——富邦華一銀行首席風控官郭耀鍬專訪

隨著以大數據、人工智能為代表的數字技術快速發展，數字化轉型成為企業競爭新賽道。傳統產業數字化的快速推進，則為低碳轉型提供了新的解決思路。綠色化牽引數字化，數字化賦能綠色化，二者互為支撐、協同融合，“雙轉型”成為經濟發展的“雙引擎”。

近年來，富邦華一銀行在金融科技領域進行布局，將“數智化”轉型納入行內重要戰略規劃，依托于互聯網大數據、云計算以及人工智能等創新技術手段，積極探索信貸領域的數字化手段，從風險管控、系統建制、人才隊伍建設等多方面升級，并開始在線上零售業務發力，以數字化轉型服務實體經濟。

為進一步了解富邦華一銀行數字化風控轉型布局及實踐，我們專訪了富邦華一銀行首席風控官郭耀鍬先生。

提問：數字化轉型一直是銀行界常談常新的話題。富邦華一銀行在數字化風控轉型方面取得了哪些成果？

郭耀鍬：數字化轉型是銀行戰略最重要的組成部分，是金融領域的業務創新支點。為進一步加強數字化風控能力，富邦華一銀行一直在積極探索， 目前已搭建起一整套全生命周期的數字化風控體系，融合量化決策和大數據風控模型，將智能風控嵌入業務流程中，實現了精細化風險評估。我們的數字化風控體系通過大數據、云計算等先進技術，基于反欺詐算法、規則模型、場景化模型、機器學習模型等，可以對客戶進行貸前風險評級和額度評估，以及貸中、貸后持續性風險監測。目前該體系已支持了行內十幾項業務的審批流程，單件審批最快可秒級內完成，自動審批率可達99%。

提問：具體而言，富邦華一銀行是如何加強智能化風控能力的，請您和我們分享一下。

郭耀鍬： 提升智能化風控能力，順應并助力銀行數字化轉型趨勢，是諸多銀行風險管理面臨的一個長期挑戰。近年來我們以零售授信管理為試點，從幾個方面入手進行適應性改造、重塑：

一是提升風控模型覆蓋和應用，加強風險量化能力。我們啟動零售信用評級體系規劃和建設項目，以數據驅動結合專家經驗開發、迭代所有零售風控模型，實現了對行內資產的全面覆蓋以及信貸全生命周期的覆蓋，提升了信用風險的量化能力和精細化管理應用，并形成覆蓋全零售產品的客戶級評分、產品級評分及資產層評級。目前業內比較常見的是對公客戶評分評級，而零售客戶因數量級大、可獲取信息單薄，因此實現對零售客戶評分評級是比較創新的突破。目前應用于統一授信、風險定價及交叉營銷等授信管理流程中。

二是模塊化搭建客戶全生命周期風險閉環管理，包括借助人工智能、生物識別技術進行客戶身份認證，提升客戶身份真實性;搭建先進的反欺詐系統，利用合規三方數據、知識圖譜模型來有效識別高風險異常行為，并進行實時監控和預警；同時重點建設貸前統一策略框架滿足監管要求、嚴守風險底線，并根據不同客戶畫像與產品屬性進行差異化策略，例如差異化風險定價和額度授信等。在貸中方面，我們也建立一套自動化的風險監控及預警體系，基于客戶行為、三方資信進行全量定期監控，及時捕獲早期風險信號，進行風險追蹤及緩釋處置。貸后方面，我們也嘗試積極引入智能語音催收、催收模型及策略等方案，提升資產處置效率。

三是進一步打磨風控系統與業務系統的交互及協同，重點建設統一資信平臺，合規、高效整合內外部數據，實現各條線風險數據共享；升級信貸審批及決策系統，高效分流自動決策及人工審批；今年我們也計劃進一步升級催收系統，隨著經濟逐漸恢復，逐步提高回款效率，同時也幫助更多的客戶恢復信用價值。

提問：商業銀行數字化轉型需要投入不同的基礎要素，在數字化風控轉型過程中，富邦華一銀行著重投入哪些方面？

郭耀鍬：數字化風控轉型有兩大基礎一個是數據，另一個是人才。

數據是數字化轉型的基石，我們投入大量資源在數據基礎建設上。一方面我們積極引入合規合格第三方數據，以擴大自身數據基礎。同時我們不斷提升風險數據質量和價值，構建風險數據集市，以智能化、可視化、系統化，幫助我們主動管理資產組合，穩步提升風險后收益率，將數據資產轉化為核心競爭力。

數字化風控人才是數字化轉型過程中重要的一環。優秀的數字化風控人才需要懂理論和業務、又具分析能力及豐富實戰經驗的復合型人才。富邦華一銀行不斷加強優秀人才儲備，致力打造一支高素質、專業化、創新型的風控人才隊伍。為人才營造創新工作環境，讓每一個人發揮出自己的潛力，創造業務核心價值。

提問：隨著市場快速的變化，富邦華一銀行數字化風控的未來規劃重點有哪些？

郭耀鍬：為有效應對金融服務的數字化新形態，降低風險撥備和風險資本消耗，風控能力逐漸成為影響金融機構可持續發展的重要因素之一。未來我們還將關注幾個方面：

一是精細化風控管理。通過客戶畫像細分、授信策略A/B組對比等手段實現模型策略快速優化迭代，提升智能化風控效能。并將量化風險理念融入到風險管理的各個環節，進行風險差異化的產品設計和定價、資產配置及組合管理。

二是以開放的心態擁抱新技術、新風控管理模式，提升風控數字化、智能化。隨著人工智能技術的不斷發展與演進，ChatGPT、大模型等最新科技對數智化風控體系建設的完善作用日漸顯著，我們也積極探索大模型技術發展以及在風控領域應用，在智能系統的支持下，不斷完善場景服務，力促數字化服務升級。