核心提示：舜德智能风控系统是多维度全覆盖的风险智能预警模型体系，在最大程度最短时间内有效捕捉可能发生的风险，实现覆盖全业务管理的实时风险预警、特色化策略管理以及风险报告生成等功能，是一个新型的兼顾多效的流程化的风险化解体系。
案例简介：
       随着商业银行信贷业务的发展与创新，管理水平的提高和经营战略调整的深化，商业银行业务风险控制的深度和广度不断增加，国家金融监管部门基于系统性金融安全需要，对银行业务风险的管理要求也越来越高，控制业务风险的必要性和紧急性凸显，业务的全面管理需要一套提升风险甄别能力、提高信贷决策质效的智能风控系统。广东某商业银行与舜德公司合作的智能风控平台以巴赛尔新资本协议和银保监会监管指引为核心，按照我国监管部门的要求和标准，遵循银行的战略目标，同时充分体现商业银行业务经营和风险管理特色，实现了在全业务领域针对风险预警信号的监测、控制、反馈和调节闭环处理机制，多角度预警体系，并融入智能化大大提高了预警的准确性、处理得及时性和日常琐碎工作效率。
创新技术/模式应用：
       舜德智能风控系统是舜德风控系统建设经验和创新技术相结合的重要升级产品。
       “数据是重要资产”已成为社会共识，内外部数据已经在商业银行风控中被广泛使用。在与该银行充分深入沟通，了解需求和银行特色业务要求的基础上，以银行业务发展目标和风控要求目标为目标，舜德项目团队针对当前商业银行风险管理中存在的问题与不足，充分挖掘内部数据，引入高质量外部数据，运用大数据分析技术，将预警体系和业务充分融合。从提高预警系统的有效性、准确性及其体系的完善性着手，以构建完整的风险预警监控体系。
       舜德项目团队同时依托具有多年开发经验的技术专家对银行数据进行充分的专业分析，发现银行数据的内部规律并以此服务于风险管理，并将XX银行的数据优势，总结提升成为商业银行的重要竞争手段。
舜德智能风控系统可存储海量数据，方便检索，便于保持数据的一致性，完整性，安全性和可靠性。结合行内客户业务数据，融合线上、线下的海量结构化数据及非结构化数据，非金融与金融数据进行信用风险建模，搭建科学，合理的风控模型，通过风险模型识别欺诈风险和信用风险。
       系统借助大数据分析技术来对商业银行的业务发展及其分布情况进行分析，判断与高层规范的发展方向的偏差并及时调整，提供各种集中度分析、监控分析、占比统计分析、趋势变化分析等，从行业、产品、业务等多个维度和途径来对全行业务分布进行直观、全面的了解并形成相应的风险分析报告，帮助商业银行的风险管理人员及时发现业务发展过程中的问题和风险。
       智能风控拍系统提供面向业务人员的web界面，可灵活配置模型规则，并提供全方位预警模型体系，多手段风险化解机制，专业风险分析工具，多维度风险分析报告。

       随着金融科技的迅速发展，金融科技助力商业银行风险管理不仅是商业银行风险管理提升的一个重要途径，也是商业银行数字化转型的重要需求。舜德智能风控系统通过将OCR识别、语言处理等技术应用于日常风险工作处理中，用以提升工作效率；将知识图谱等技术应用到风险识别中，用以提升风险管理的水平；将机器学习应用到风险建模中，用以提升风险预警模型的准确性和适用性。

       系统引入了强大的决策引擎，支持不同环境下的业务需求，可同时配置多个业务模型,为全业务覆盖提供有效服务。智能风控平台的建设提升了风险管理价值，有效加强数据集中和共享，助力线上业务安全有序开展。

智能风控系统建设流程：

智能风控系统演示：

项目效果评估：
       舜德智能风控系统在上线运行后，顺利实现业务规则灵活配置，集成多个成熟的风控模型，满足风控、反欺诈、营销等场景需求；满足多条线业务部门在智能决策方面的预警及分析需求，实现多系统多渠道松耦合、标准化接口对接、在完整性、拓展性、预警与处理能力方面表现突出，达到监管部门的风控系统标准。
       系统落地实践显示，系统能够有效的评估和管控银行全领域业务开展过程中各项风险，并且能为银行进行互联网信贷业务转型建立完善的信贷风险的评估机制和管理机制。
       舜德智能风控系统还提高了业务审批效率，提高了业务质量，降低了业务风险，大大减少了业务人员工作量、人员投入成本及维护成本，成为银行数字化转型升级的重要助力。
       舜德智能风控系统运行中体现出了自身的特色：
全覆盖模式 
• 全方位预警模型体系
       预警模型管理还包括对预警模型的管理，有效的预警模型管理思路是建立学习型闭环预警模型管理机制的基础，预警模型的管理思路：

• 多手段风险化解机制
       系统风险管理涵盖风险发现、识别、判断、处理、跟踪并化解的全过程，风险预警信号的处理既考虑高风险预警信号，也兼顾低风险预警信号，分别进行不同方式的快速处理，以减少工作量，是一个兼顾多效的流程化的风险化解体系。

• 专业化风险分析工具
       提供面向一线业务人员专业化的风险分析工具，从风险管理的专业角度为一线人员进行业务考量及权衡时提供支撑，包括财务综合分析、现金流分析、资金流向监控、关联客户分析、客户综合风险分析等多种风险分析工具，辅助银行提升业务质量及风险管控水平。
• 多维度风险分析报告
       系统通过一系列行之有效的方法，借助大数据分析技术，根据商业银行决策层的要求和战略目标，对商业银行的业务发展及其分布情况进行分析，判断与高层规范的发展方向的偏差并及时调整，从行业、产品、业务等多个维度和途径来对全行业务分布进行直观、全面的了解并形成相应的风险分析报告，帮助商业银行的风险管理人员及时发现业务发展过程中的问题和风险。
       风险分析报告综合考虑资产和业务的风险相关性，将全行的风险偏好、设定、业务发展的方向和决策综合在一起，观察其风险情况和回报收益情况。
• 覆盖业务办理和管理的各个环节 
       贷前阶段，及时、准确、有效的识别出业务存在的风险点、风险管控迁移；
       贷中阶段，为审批人员提供有效的风险过滤工具；
       贷后阶段，及时嗅出风险点，在第一时间内快速传递给相关责任人和风险监管人员，辅助贷后管理人员提高贷后管理效率，建立有效的风险管理平台；
       建立针对风险预警信号的监测、控制、反馈和调节闭环处理机制，变单向风险预警管理机制为学习型闭环预警管理机制。
智能化提升 
• 智能展示客户风险画像：
       通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等多种学科理论与方法进行有效的结合，并利用可视化的图谱形式进行直观有效的展现，通过图像化的展现，更加精确、更加直观的勾勒出客户的风险画像，建立起客户与客户之间的关系图谱。同时我们也可以利用知识图谱所构建出来的客户关系图谱，对客户关系进行更深层次的挖掘，并最终实现决策依据更加科学、更具有前瞻性。
• 智能转换和识别：
       “听得见的系统”，系统通过语言处理技术，将工作中所听到的内容转换成文字信息，并通过文字的形式进行展现，可以大大提升工作效率。
       “听得懂的系统”，针对客户语音或文字风险信息能够听的懂，对于客户的表达中，存在着某些风险信息时，可以通过语言处理技术对其中所隐含的风险信息，有效的识别出来。
       “认得出的系统”，通过语言处理技术，能够有效的对客户的身份信息等内容进行有效的识别和验证。
• OCR识别
       OCR识别技术，将原有的需要客户经理手动输入的客户信息，通过OCR识别技术进行自动的识别，提升客户经理风险处理的工作效率。
• RPA机器人
       在商业银行信贷业务中，针对贷前、贷中、贷后进行风控审核时，涉及到客户的大量资料，如财务报表、发票、流水、社保缴纳、等凭证材料的审核，通过借助RPA机器人，对相关资料进行分类归档、金额汇总、风险识别等内容，降低人工操作，提升效率。
• 机器学习
       通过机器学习进行数据分析建模，借助智能化的建模工具，提升建模的效率以及建模的准确性。
       舜德风控系统通过金融科技助力，使得落地后的智能化风险管理在业务管理中发挥了巨大作用，成为银行数字化转型的有力抓手。
       该银行是金融风控数字化、智能化领域的积极实践者和推动者， 该银行与舜德公司的合作，始终本着弘扬创新与合作的金融精神，共同为促进中国的金融科技创新发展贡献力量。