张陈丞：第四范式智能风控中台架构设计及应用

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导读：风控是金融最常见的场景之一，本文将从业务和技术架构两个层面和大家探讨如何落地智能风控中台系统。分享主要围绕下面五点展开：

• 风控中台的设计背景

• 策略的全周期管理

• 模型的全周期管理

• 业务架构和能力原子化

• 应用案例

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01 风控中台的设计背景

首先大风控体系或者风控中台的建设在本质上是服务于业务的，所以我们需要构建一个以业务为核心的风控中台体系。

以业务为核心的大风控体系应包含以下六个特点：

• 实时化：通过实时的分析、预测，不断迭代风控能力，进而做到对风险的实时防控。

• 精细化：指在风控业务线上，针对从头到尾的每个环节做到精细化的管理。

• 联防联控：由于对客户做多视角风险防控，需要相对精细化，联防联控是从横向扩展来看风险防控。通常风控中台会是集团化的业务，会涉及多条业务线的整体使用，因此打通数据和信息做到平台级的最大化的防控，也是非常重要的。

• 敏捷化：在欺诈或者风控场景中，通常需要我们快速反应，一个小时或者几分钟都会有较大影响，希望通过敏捷化能做到风控的快速反应。

• 智能化：传统的风控引擎一般是结合专家规则来实施。将专家规则结合AI算法去做整体预测是行业未来的趋势。

• 统一扩展：分为两个层面——对业务能力而言，要做到原子化；对IT系统或者整个中台系统而言，要做统一化的建设。

基于上述趋势，我们构建了完整的风控体系，两句话总结一下：一个叫做五全双核，一个叫数融优智。

五全指的是覆盖面。在建设全景风控中台时需要考虑不同子公司不同业务线的全覆盖，譬如普惠金融、信用卡业务等；针对集团各子公司，要考虑全部客户服务的全覆盖；对于大型集团需要考虑不同场景的全覆盖；在渠道角度也需要考虑诸如柜台、手机银行，网银、微信银行等渠道的全覆盖；最后从流程上需要就事前、事中、事后的流程全覆盖。

双核是指规则引擎和AI算法引擎融合的决策流的构建。此外，我们需要在应用架构层面做原子化和模块化来支持双核。最后要处理最关键的数据，数据部分主要是构建客户画像和风险画像两部分。用户画像部分需要整合所有渠道来构建全面画像；风险画像部分，则需把所有业务风险数据做融合。

通过建设完整的风控体系带来的核心价值是提升风险决策水平。其中一方面是建立闭环的风控策略体系，另一方面是决策引擎和AI算法的结合。接下来会做详细的分享。

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02 策略的全周期管控

首先，是人机协同的概念。它表达的是专家规则和AI算法相结合的思想。在传统决策引擎，一般最先上的是规则。因为规则有以下好处：