原标题：案例点评篇 同盾科技：全栈式解决银行金融科技发展痛点

　　来源：银行家杂志

　　特约撰稿人：张云峰

　　随着市场经济的快速发展，银行的经营环境也变得越发复杂，对风险管理也有了更高的要求。传统的风险管理信息获取渠道单一、效率较低、人力成本较高、对于系统性风险难以做到全面把握。基于大数据、人工智能、云计算等智能化技术建立的风控体系，能够有效甄别高风险交易，智能感知异常交易，实现风险早识别、早预警、早处置，从而有效提高商业银行的风控效率和风控水平，确保银行在越来越激烈的市场竞争中稳步发展，这是风险管理重要的发展方向。 

　　2019年9月6日，中国人民银行正式发布《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021）》，指出持牌金融机构在依法合规前提下发展金融科技，将金融科技打造成为防范化解金融风险的新利器，有利于提升金融服务质量和效率，优化金融发展方式，筑牢金融安全防线，进一步增强金融核心竞争力。

　　但另一方面，银行的风险管理体系还面临数据资源价值未能充分释放、系统建设不完善等诸多问题。面对迅猛发展的数字化浪潮，传统数据分析具有时滞性，难以做到实时分析。如何让数据“热”起来，打造一个底座式支撑各业务线风控应用的中台体系，显得尤为重要。

　　同盾科技针对银行风控体系在数字化转型中所面临的问题进行了有益的探索，帮助银行打造完善的智能风控体系，在风控技术的创新性、智能性和解决方案的完善性等方面均取得了突出的成果。

　　智能风控中台：

　　重塑银行前中后台 提高金融服务可得性 

　　针对银行在数字化转型中风控体系所面临的问题，同盾科技提出打破“烟囱式”“项目制”系统之间的集成和协作壁垒，按照“数据治理、平台建设、场景应用、智能运营”的总体思路，应用人工智能、生物识别、机器学习等前沿科技，准确识别欺诈风险，从全行视角出发建设智能风控中台的风险管理体系。

　　一、智能风控中台的全栈式解决方案

　　同盾科技智能风控中台应用机器学习、知识图谱等前沿科技，准确识别欺诈风险，并提供专业化应对策略，形成事前、事中、事后的端到端风控闭环。其中，数据中台作为底座，打通跨平台、跨系统数据链路，形成数据分析、数据挖掘与数据治理为一体的数据资产库。在数据中台的基础上，打造出风险标签体系、特征库、风险集市和全行级的客户风险画像。同时，将全行的各个渠道打通，让各渠道都可以共享名单、标签、预警信息、内外部联防联控。在整个预警和决策过程中实现数据的不断积累，以及模型策略的不断优化升级。

　　在智能风控中台体系下，底层数据是打通的，中间技术层是统一的，上层场景是隔离的。从银行业务维度形成全行级的特征库，以主维度形成用户的风险标签，风险标签又分为交易反欺诈、信贷反欺诈、账户安全保护、营销反作弊等可拆可合的场景，按照不同的主题域，确定不同的标签体系，再构建出用户360度的风险画像，支撑全行业务的接入。上层应用场景、数据及核心知识体系可做一定的隔离，支持前台的“按需索取”及“多级授权”。

　　同盾科技智能风控共有七大产品组件提供核心能力，可以根据企业在初创、增长和成熟等三个阶段的核心目标及业务发展特点，进行循序渐进的建设和完善，保证一站式的风控供给。

　　同盾科技向银行输出全栈式解决方案，帮助银行搭建全行级的智能风控中台，满足包括反欺诈、信用评估、风险预警、贷后管理等多场景的风险防控，对于全新的风险场景也可以配置针对性的防控体系。

　　目前，同盾科技已与工商银行(4.770, 0.04, 0.85%)、建设银行(6.050, 0.03, 0.50%)、农业银行(3.020, 0.01, 0.33%)、邮储银行(5.320, 0.04, 0.76%)、招商银行(41.010, -0.27, -0.65%)、中信银行(4.760, 0.02, 0.42%)、光大银行(3.020, 0.03, 1.00%)、广发银行、渤海银行、中国银联等金融机构开展了智能风控中台方面的合作，获得客户的广泛认可。

　　二、智能风控中台的场景化应用

　　同盾科技智能风控中台根据银行业务场景配合智能风控工具，通过建模、分析与应用，借助机器学习、知识图谱、决策引擎、智能交互等人工智能技术，帮助金融机构在贷款审核、调额、授信等环节识别风险，提高风控效率及效果。

　　同盾科技与银行共同设计自动化审批处理流程和模型，建设成一整套基于自动化决策引擎的智能风控系统，服务信贷和交易业务，实现对外部欺诈的检测、识别、阻断，防范由欺诈风险带来的客户资产损失及银行贷后的资产损失。同时，通过创新性的智能化产品帮助金融机构解决较为基础和重复性工作，提高金融服务的“可得性”。

　　同盾智能风控中台在风控领域的应用方式主要有三种。一是以欺诈场景的特点为依托，构建多维度反欺诈AI风控模型，弥补反欺诈策略滞后、识别精度低、易被攻击等不足，大幅提升风险防御的深度，实现主动防御和及时拦截，确保欺诈识别更为精准。二是构建在线自动化审核系统，对线上引流的客户进行自动化信用审核，给出决策建议，并对银行方面风控拒绝的人群进行深度挖掘，辨识风险和可授信人群，降低整体成本，实现精准信用授信。三是协助银行搭建贷中预警与贷后管理模型，构建风险监控评估系统，对客户的贷中风险进行智能化评估，为不同客户风险等级配套差异化的管理措施，实现有效自动预警。

　　此外，同盾智能风控中台与实际业务场景结合，可重塑银行前中后台，形成贷前、贷中、贷后体系化和全周期化的生态系统，实现机器对人的取代，确保在批量作业下风险识别更准确、更快捷。在风控防伪、防弊场景中，智能风控中台大数据应用分析也有着得天独厚的优势。

　　三、智能风控中台的系统化解决方案

　　同盾科技深度挖掘银行金融科技发展痛点，梳理并评估银行面临的问题，融信息服务、咨询、业务梳理和平台建设为一体，提出定制化、系统化、完善性的解决方案，分为业务咨询、外部数据管理方案、反欺诈策略与模型、信用评估策略及模型、贷中及贷后客户管理方案等五个方面。

　　业务咨询通过同业对标，结合银行发展战略，形成整体优化方案。外部数据管理方案利用外部数据全面评估客户信息及相关风险，为银行实现大数据独立风控的目标打下丰富的数据基础。反欺诈模型策略体系多维度、立体化、灵活可调控，将先进的反欺诈手段、机器学习量化模型技术及传统反欺诈策略相结合，为全面防控欺诈风险提供更具系统性和专业性的解决方案。信用评估策略及模型通过数据驱动与量化开发、完善模型应用策略、定制化开发等策略，深植于银行业务发展的复杂环境和实际问题，具有切实的可落地性，有利于大幅提升银行风险管控水平。贷中及贷后客户管理方案通过搭建贷中风险预警打分卡、贷后评分卡、对应处置策略等，有效提升银行在贷中及贷后管理环节对客户的管理水平。

　　同盾智能风控中台包含贷中、贷后体系化监控，对借款人在一定周期内进行持续性风险监控与评估。对于风险较低的客户给予“使用激活”、“余额增长”、“分期循环”、“提前挽留”等策略，对风险高的客户预警提前干预，降低损失，助力银行对存量客户实现精细化分层管理。

　　此外，同盾还组建了由运维、架构、安全、业务和其他有需求团队组合的724小时在线虚拟组织— On call团队，及时组织排除故障，有效保障同盾科技线上系统稳定运行。

　　搭建全行级智能风控中台

　　帮助银行更有针对性识别风险

　　随着银行业务的线上化，所面临的风险也向线上化、并发化、多维化、瞬时化、脉冲化转变。数据分析如何与时俱进，有效支撑各业务条线的风控和反欺诈需求，是银行在数字化转型中风控体系所面临的突出问题。

　　同盾科技智能风控中台应用人工智能、生物识别、机器学习等前沿科技，打破“烟囱式”“项目制”系统之间的集成和协作壁垒，提供专业化应对策略，做到懂业务、知安全，建设全行性的智能风控中台风控体系，形成端到端的风控闭环。相较于传统反欺诈策略或模型，同盾科技智能风控中台对准确识别欺诈风险、有效防控风险，提供了更具系统性和专业性的解决方案。具体而言，同盾科技智能风控中台体现出以下三个突出特点。

　　一、客户需求痛点把握准确

　　作为第三方科技公司，以客户为中心的经营理念以至产品成败的关键要落实在对客户需求痛点的准确认知与解决。同盾科技的智能风控中台建设紧扣商业银行风险管理在数字化转型中的痛点难点，在功能响应上充分体现了对银行风控需求的准确把握。

　　例如，商业银行风控数字化转型所面临的突出痛点之一是信息数据传输处理的滞后性，同盾科技打破“烟囱式”“项目制”系统之间的集成和协作壁垒，以数据中台为底座，打通跨平台、跨系统数据链路，有效解决了不同部门共享使用数据信息的问题。又如，知识联邦算法逻辑在整个训练、交互过程中，数据始终不离开本行和本机构，所针对的正是银行在模型演算时对数据安全、合规的忧虑痛点。

　　对客户需求的准确把握大大提升了同盾科技为银行业服务的质量水平。从方案深度来看，同盾科技针对不同业务特性，为金融机构提供云端风控、本地化部署以及云端结合的组合式解决方案。从服务丰富度来看，同盾科技为金融机构提供了满足其信用卡、新零售、小微企业、个人信贷等业务场景的需求服务。围绕用户价值分析、智能反欺诈、智能信贷风控等业务场景，形成了贷前、贷中、贷后体系化和全周期化的风控管理生态。

　　二、技术实力突出

　　同盾科技提出国产原创、自主可控、国际领先的智邦平台。基于知识联邦的算法逻辑，使得参与各方没有一方需要集中拥有所有的数据，也没有一方需要拥有所有的模型，通过安全的数据交换协议共用开放数据，而不享有数据，从而能够最大化保护数据安全和数据隐私，抵御高级别的攻击。

　　同盾科技对外输出全栈式解决方案，帮助银行搭建全行级的智能风控中台，包含以天策、明模、极溯、云图为核心的风控中台和以星河为基础的数据中台两大平台，满足包括反欺诈、信用评估、风险预警、贷后管理等多场景的风险防控，对于全新的风险场景也可配置有针对性的防控体系。在大批量作业下，可以做到风险识别更准、更快，实现机器对人的取代。

　　在防伪、防弊应用方面，同盾科技从IP、手机号、邮箱、地址等多维度沉淀数据风险指标，涵盖虚假号码、通信小号、网络类型等丰富标签，构建多维数据风险画像，全方位刻画欺诈分子画像，在追踪欺诈分子、欺诈团伙，识别新型作弊手段方面，形成得天独厚的优势。此外，通过行业内多平台、多维度数据积累，同盾科技跨行业联防联控机制还可有效甄别在多个平台提出借贷申请的高风险人群。

　　同盾科技还与监管、学术等机构保持积极密切的合作，紧跟金融科技最新发展动态，提炼行业最佳实践经验，深度参与行业技术应用标准建设，与金融科技产业联盟等机构共同加快研制新技术应用标准，助力金融科技行业创新成果标准化、规模化应用。

　　三、社会贡献突出

　　出色的智能风控体系不仅对银行风险管理有巨大的实用价值，更具有突出的社会效益。在智能反欺诈方面，同盾科技每天的欺诈情报监测预警超过100万次，日均拦截IP代理行为超过150万次，帮助各类机构保护账户及交易安全超过200亿次，已累计为全社会守护了万亿元资金的安全。

　　在银行智能风控体系建设方面，同盾科技先后服务400多家银行，成功完成对6大国有银行、12家股份制银行、24家持牌消费金融公司全覆盖。通过智能风控，大幅提高金融运行效率，降低金融服务的门槛，解决数字普惠金融发展中面临的问题，帮助小微企业、中低收入人群等弱势群体享受到公平合理的金融服务。

　　在助力国家信用体系建设方面，同盾科技帮助放贷机构通过非结构化数据进行用户替代画像，为传统征信机构无法覆盖的个人和小微企业争得信贷支持的机会，拥有健全的信用评估基础，完善了社会整体的信用体系建设。

　　同盾科技利用人工智能及大数据技术，协助多家银行构建多层次的智能化风控安全防御体系，打造高效的智能风控中台。通过整合行内外和跨行业数据及多维度跨场景行为特征，构建科学合理的规则模型，对受控业务进行实时有效的风险监测、识别、评估和控制，实现了跨渠道、跨业务的用户行为追踪，达到减少人工干预、提升处理效率、丰富决策依据、强化管控成效的目的。同盾科技在风控、反欺诈领域卓有成效的探索与实践，赢得政府、公众与行业的高度认可。