投资型业务风控数字化转型的探索

摘要：本文基于金融投资型业务的风控特点，把大数据、云计算和人工智能等数字化技术与金融类企业投资业务转型相结合，设计出一套适合企业当前发展阶段，基于数字化技术的风控智能体系，并结合未来数字化技术和业务发展趋势，探讨了下阶段数字化转型升级的方向和举措。

关键词：金融企业;智能风控;数字化转型;投资管理

风控是金融行业的第一要务，投资型业务的精髓就是经营风险。因此，金融企业的风控体系历来就是企业发展的重中之重，也是数字化技术最先应用的领域，也是金融科技最先萌发之地。

一、投资型业务风控工作的特点

经过多年的沉淀与积累，投资公司已构建起一个多层次、立体化的风控体系，实现了对投资项目进行全方位、全过程的流程管控。但是，考虑到公司业务规模及风控力量的配置，过往的工作模式，主要依赖人工方式管控。在结构化信息收集、风控要点评估分析、决策流程汇报审核等环节，都处于“Word+Excel+PPT”的信息化初级阶段——效率不高，时效不强、追溯性弱。

公司有三大块业务，分别是证券类投资、股权投资（PE），不良资产投资;这三大类业务的风险和资产特点都不相同。其中，证券类投资业务，流动性强、投资标的的信息容易获取且较为标准化和丰富，价格波动较大;而股权投资类业务，流动性弱，投资标的信息相对个性化且较为零散，缺乏公允的价格市场;不良资产类业务，流动性略强于股权投资类，远弱于证券类;投资标的信息更零散及个性化，相对缺乏公允的价格市场。

公司的经营理念，是要能实时掌控投资项目的最新数据，以便在第一时间发现风险、提醒风险、处置风险。从传统的人工获取项目信息，再进行事后风控方式已经明显不满足公司发展需要，尤其不利于提早发现苗头性问题，不利于风险防范。这种基于事后信息反馈的风控模式，会导致风控体系出现信息的缺失漏洞、时差漏洞和处置漏洞，这些都会导致公司投资业务出现损失的可能性，明显不符合现代金融业发展的需要。

随着国家对金融业监管力度的加强，金融企业若不具备高效的风险管控能力，将很快在未來的激烈竞争中败下阵来。因此，从外部竞争压力和内部发展需要两个角度来看，都需要我们对风控体系进行数字化改造，以应对未来日益增强的市场竞争。

在需求分析阶段，最初我们请了多家软件供应商来公司调研评估，结论是现成的软件方案并不能匹配公司的风控体系。而如果选择外包定制开发，又面临开发周期长、升级维护难等问题。经过反复的研究与论证之后，我们选择走一条有自身特色的自主创新之路，2018年初公司风控的数字化改造正式起航。

二、业务风控数字化转型的思路

公司原有的风控体系，信息虽然都能够输入计算机，但是，风险处置上，更多的是通过零散的信息，结合多个决策者的链条决策和评估;信息化接入程度很低，更多的人工决策或人脑决策，计算机辅助决策的功能几乎为零。

业务风控数字化转型的总体思路是“起步数字化，成熟再优化”的互联网迭代思维;只有先让数字化风控的流程跑起来，才能发现问题，解决问题，改进工作实效。最终实现了原本手工或半手工方式的管控手段，转变成依靠智能化信息系统做支撑的管控手段，提升了风控工作的整体质量。

第一，实现了风控信息的归总和标签化，预留了机器学习空间。

看似很简单，公司建设了一个可查询的风控信息化平台，实现风控信息的整体关键词可查询，以及项目决策环节人工决策意见的规则化处理。但是，其核心的一环是实现了原有决策信息实现了标签化，为后续的智能化处置和机器学习留下了空间。

虽然在第一阶段，一些风控决策还需要人工干预，只能起到辅助决策的作用;但是，这样的设计符合的互联网的迭代思维，随着各类数据的归总和丰富，及后续案例的标签化处置，基于机器学习的风控模型已经从零起步。

第二，挖掘过往风控数据价值，开发风控预审查模型。

通过公司内部建立的大数据中心（含风控平台），进而结合数据挖掘技术和数据分析工具，为募、投、管、退等业务节点提供分析支持，尤其是业务开展过程中的风控节点，可以预先通过新开发审查模型，主动防控业务风险：可以缩短项目投资决策流程，对可能风控较大的项目，增强风控标准;对部分无法实现增强条款的项目，直接否决，释放业务端精力和资源;对部分风控较劲的项目，可以根据数据反馈结果，动态调整风控条款。这样的操作，解放的业务一线的生产力，提升了项目运营的效率。

第三，业务风控的诸多业务环节部分实现了自动处理。

通过风控信息系统平台化的设计，在风险监控、风险评估、风险预警、措施建议等方面都有明显改进。结合业务端的项目申报人制度，项目发起人全程跟踪项目的反馈和再审状态，可以及时获知项目审查、投放、投后等诸多信息;有效实现了“风险管到一线，一线管到风险”的目的。

三、业务风控数字化的的阶段性成果

2018年，公司自主研发的基于云计算和大数据的智能风控系统，“智能风控系统1.0版”成功上线，如图1所示，实现了公司业务风控数字化转型的第一阶段目标。

为便于开发和克服人员偏少的缺点，我们在硬件上采用云计算方式，在软件上选择在开源平台基础，尽可能体现开发过程的“高效、节约”。该系统的构架由云计算平台、大数据中心和智能风控等三层组成。

1、云计算平台由云服务器和开源软件组成，提供了基础的软硬件资源;

2、大数据中心起到数据管理的作用，细分为数据采集、存储、分析、应用等四大模块;

3、智能风控层依托于云计算平台和大数据中心，针对公司的投资情况进行风控与业务逻辑的定制设计，使系统具有实时监控、风险评估、风险预警及风险处置的功能。

这三层架构在运作上相对独立但又实现了有机结合，共同构成了适合中大投资业务发展的智能化风控系统。

自2018年7月上線运行以来，智能风控系统已运行了40个项目（包括14个证券类项目、8个股权类项目和18个不良资产处置项目），覆盖公司三大业务的所有投资标的，累计采集数据3000多页，并形成了一个实时更新的大数据池，为全面评估项目产品风险提供了平台支持，也取得了较好的应用效果。

其中，最核心的是智能风控模块。依托该智能风控项目的落地运行，公司搭建起投资项目事前、事中、事后全过程风控识别、风险监控、风险化解的动态数字化管理体系，正式迈开风控数字化管理转型步伐，为公司数字化管理建设积极献力。该项目在2019年荣获集团公司的中小微创新项目三等奖，获得了集团领导的一致肯定。

四、业务风控数字化转型的再深化

随着业务不断深化，1.0版的风控系统存在不足也逐步显现，还存在诸如：风控覆盖面不足、智能化水平低、数据来源不全面、精细等不足;必须继续升级优化，研制更强大功能的2.0版风控系统。

结合自身需求，未来需要重点升级的方向有：

（1）风控覆盖面要更广。当前的风控系统主要面向“投后管理”的风险监控，对投前、投中的管控明显不足。而投资过程中，不允许在任何环节存在风控盲区，否则很可能发展成高风险的雷区。因此要延伸系统的监控范围，从时间维度上对投资全生命周期进行管控，包括投前尽职调查、投中合规审查、投后业绩跟踪等每个节点，全部纳入风险监控的视野范围内。

另外，投后环节一些促发风控信息的预报能力也要提高;要能够在风险发生之前，获得一些苗头性信息，要为后续的风险处置尽可能多预留时间。

（2）数据挖掘要更深入。当前风控系统的数据分析能力主要体现在业绩的跟踪分析方面，但数据挖掘潜力仍未充分发挥。一方面局限于积累的数据还不够丰富，另一方面也受限于分析模型还不够完善。同时，也需要构建更完善的分析模型，要在业务端进一步延伸，争取在智能投资、智能促销等多个场景都能发挥智能化的数据分析支持作用。

（3）数据资源要更丰富。在数字化时代，数据是生产的基本资源。而对金融行业而言，数据是开展投资业务的核心资源。在我们已构建的大数据中心里面，数据资源仍显单薄，目前仍以内部数据为主，并且数据的产生频率、精度尚有提升空间。同时，还需要引入更多的外部数据，如交易所数据、征信数据等;更需要一些非结构化数据。甚至需要集成一些爬虫数据，抓取项目的周边信息，为项目的决策提供帮助。也只有积累起全面、丰富的数据资源，才能为智能化分析提供足够的炮弹和粮草。

（4）研发能力要更扎实。基于现有的风控团队能力，要进一步升级系统，必须要对团队成员升级，要具备更高层次、更专业的技术能力的人才加盟。一方面要引进专业人才，加大团队力量，夯实基础技术，融合学习并应用A（Artificial-Intelligence人工智能）、C（Cloud-Computer云计算）、D（big-Data大数据）等新型技术，为系统的进一步开发提供持续动力。另一方面要以谦虚的姿态向业界先进做法学习，特别要深入研究银行、证券、互联网金融等高度数字化行业的先进做法，学以致用，让公司的业务风控的数字化转型进程少走弯路。

数字化是新时代的大势所趋，作为金融投资企业，我们唯有积极拥抱数字化才有可能迎接更美好的未来。数字化转型进入了行业深耕阶段，行业共性技术和问题成为主流的阶段逐步过去，下一阶段必然是企业个性技术和个性业务成为重点研发项目。我们所选择的自主研发创新之路，虽然是一条极其艰难的路径，但是，这也为公司未来更高层次的数字化转型打下扎实的基础。

数字化转型是企业的必经之路，也是一条漫长的持续探索之路。对一个有梦想的金融企业而言，金融科技是必由之路，个性化开发也是必由之路。2019年，我们将继续沿着风控数字化的方向，完成2.0版本的研制，力争在集团内树立标杆，在行业内产生品牌效应。

作者简介：颜亮（1973.10-），男，江苏连云港人，浙江中大集团投资有限公司副董事长、总经理，主要从事金融企业经营管理与研究。