业务关系图谱化助推银行数字化转型

2019-12-27|小象 383

随着经济发展进入新常态、金融科技公司崛起、消费者数字化需求增加以及新技术的迭代更新,银行传统的“存贷汇”、以及理财、融资等业务在非银企业涌现,金融生态和用户习惯发生改变。

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科技与金融的融合,让金融出现跨界、跨区域交叉混业的明显特征,由此带来的风险,具有传染性、涉众性、溢出效应强,扩散速度更快、风险形式更加复杂等特征,这对银行信贷逻辑、风控模型提出了更高要求。

通过数字化转型,银行能够建立起以体验为核心、以数据为基础、以技术为驱动的架构体系,将客户、场景、产品、服务等转化为数字形态,优化服务与流程,提升内在价值、增强创新力和竞争力,良好应对各类风险与挑战。

数据治理提升银行数字化转型成效

数字化让服务和产品沉淀为数据,数据让业务和流程有记录、可追溯。这些数据之间存在着大量基于关系的知识,包含账务、家庭、社交、同事、伙伴等关系,覆盖信贷、理财、存汇款、转账、交易、生产、生活等方方面面。这些信息错综复杂且深度隐藏,银行并未完全发掘出来,无法运用到风险管理和精细化运营中。

IDC一项白皮书披露,2018年全球数据体量达到了33ZB,但其中只有2.5%的数据得到了分析和利用,97.5%的数据依旧在沉睡中。

为了充分提升金融机构的数据利用能力,发挥数据在风险管理和深度运营的能力,2018年5月,银保监会印发《银行业金融机构数据治理指引》引导银行业金融机构加强数据治理,提高数据质量,充分发挥数据价值,提升经营管理水平,全面向高质量发展转变而制定的法规。要求银行业金融机构将数据治理纳入公司治理范畴,并将数据治理情况与公司治理评价和监管评级挂钩,鼓励银行业金融机构开展制度性探索。

业务关系图谱化渐成风险管理新趋势

以关联网络为代表的人工智能方案,通过对金融机构内部的、碎片化的数据,进行系统的组织和挖掘,构建一个可以覆盖全行或不同业务的关联图谱、知识图谱,直观的展现出业务参与者的关联关系,帮助运营者发掌控动态、科学决策,大大提升银行数据应用水平,增强风险管理和运营能力。

在风险管理方面,关系图谱能清楚展现错综复杂的交易主体与资金流向关系,帮助业务人员发现精准追踪交易轨迹并层层关联,各类欺诈套现行为,挖掘可疑人员、团伙等;在运营增值方面,针对体量大、需求各一、行为复杂的目标群体,关联图谱够帮助业务人员制定千人千面的个性化增值服务。

目前,很多银行在图谱网络上取得了一定的成果,包含招行银行信用卡中心的零售图分析平台,广发银行的全行知识图谱平台等,业务关系图谱化已成为银行风险管理的重要手段。

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