銀行經(jīng)營過程中需要具有風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)與風(fēng)險(xiǎn)管理的能力，即具備風(fēng)控能力，而銀行風(fēng)控能力的演化，又經(jīng)歷了傳統(tǒng)風(fēng)控模式與數(shù)字化風(fēng)控模式的過程。那么如何解讀銀行風(fēng)控的模式演化階段？一起來看看作者的分析和解讀。

銀行經(jīng)營的本質(zhì)是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的承擔(dān)與管理，也就是風(fēng)控能力。

銀行風(fēng)控全稱風(fēng)險(xiǎn)控制，銀行通過大數(shù)據(jù)建模一定方式和手段降低甚至消除客戶在貸款的過程中風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生（貸款逾期或者壞賬）的可能性，減少和避免風(fēng)險(xiǎn)事件帶來的損失，無論是貸前審查還是貸后管理都是銀行風(fēng)控的一種手段。

在一家銀行的經(jīng)營管理過程中，有兩個(gè)因素決定其最終風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力。

一是資本金管理，資本充足率高的銀行具有更強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力，也有能力接受高風(fēng)險(xiǎn)、高收益的項(xiàng)目，三個(gè)版本的巴塞爾協(xié)議核心內(nèi)容，都是對(duì)銀行核心資本充足率的具體要求。

二是風(fēng)險(xiǎn)管理水平，資本充足率決定了銀行承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的潛力，而銀行承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)能否帶來實(shí)際收益，最終還是取決于一家銀行的風(fēng)控能力。

我們有必要了解銀行是如何從傳統(tǒng)風(fēng)控模式，逐漸演進(jìn)到數(shù)字化風(fēng)控模式的。一般來講，銀行風(fēng)控的演進(jìn)，大致經(jīng)歷了以下4個(gè)階段。

一、第一階段：“KYC”與專家經(jīng)驗(yàn)式風(fēng)控

現(xiàn)代化銀行信貸風(fēng)控的第一階段，主要做法是以專家經(jīng)驗(yàn)為主，輔之于早期KYC規(guī)則，實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)管理。那么，什么是KYC呢？所有的銀行人，對(duì)此應(yīng)該是十分熟悉的。

KYC（Know Your Customer，了解你的客戶）也可稱為“投資者適當(dāng)性管理體系”。在我國《反洗錢法》（2006）中，KYC被具體表述為客戶身份識(shí)別。KYC是指金融機(jī)構(gòu)在與客戶建立業(yè)務(wù)中，對(duì)客戶身份進(jìn)行識(shí)別和背景調(diào)查，了解客戶及其交易目的、賬戶實(shí)際控制人與受益人的流程。

1998年12月，巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)在《關(guān)于防止犯罪分子利用銀行系統(tǒng)洗錢的聲明》中，明確提出金融機(jī)構(gòu)在提供服務(wù)時(shí)，應(yīng)當(dāng)對(duì)用戶信息和用戶畫像進(jìn)行采集和識(shí)別。隨后，KYC原則被各國的監(jiān)管機(jī)構(gòu)所接受并推行。

在信貸領(lǐng)域，如果銀行不能清晰識(shí)別客戶身份，客戶經(jīng)理、審查審批人員在不了解目標(biāo)企業(yè)的營業(yè)范圍、公司規(guī)模、經(jīng)營狀況、法定代表人、疑似實(shí)際控制人、股東、對(duì)外投資企業(yè)等基本狀況及風(fēng)險(xiǎn)狀況的前提下，是不會(huì)發(fā)放貸款的。

基于KYC的專家經(jīng)驗(yàn)式風(fēng)控，一般而言，具有以下4個(gè)特征。

1）經(jīng)營主體

一般是以國有銀行及股份制銀行在各省級(jí)行政區(qū)設(shè)立的分行，或當(dāng)?shù)刂芯W(wǎng)點(diǎn)為主體，也有一些區(qū)域性銀行以總分行為主體。一筆貸款能否獲得審批通過，在風(fēng)控因素上，主要依據(jù)分、支行長的認(rèn)知程度來做最終判斷，而這種判斷一般主觀性較強(qiáng)。

2）客戶來源

此階段的銀行客戶獲取，以線下營銷、關(guān)系營銷為主，熟人、親屬、朋友、同學(xué)、鄰居等，各種社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，都是銀行貸款客戶的重要來源。與此同時(shí)，關(guān)系貸款、面子貸款、人情貸款等種種非正常業(yè)務(wù)也時(shí)有出現(xiàn)。

3）授權(quán)、授信管理

此階段，大部分銀行在授權(quán)、授信管理上并不嚴(yán)謹(jǐn)，總行在向分支機(jī)構(gòu)授權(quán)時(shí)，往往是以對(duì)分支行長的經(jīng)驗(yàn)判斷為主，信得過的行長權(quán)限高一些，覺得能力不足的行長權(quán)限就低一些。對(duì)于授信管理，也主要基于行長對(duì)客戶的良好印象。

4）風(fēng)控要點(diǎn)

此階段的風(fēng)險(xiǎn)管理是最為原始，也最為薄弱的，還談不上技術(shù)、風(fēng)控這些概念。負(fù)責(zé)任的分支行長，大多數(shù)都會(huì)要求客戶提供擔(dān)保物或抵押品，像第一還款來源、現(xiàn)金流分析等其他因素并不看重。同時(shí)，整個(gè)信貸流程冗長而緩慢，做筆貸款花上大半年時(shí)間是常有的事兒。

這一階段的銀行風(fēng)控，主要依靠專家經(jīng)驗(yàn)，并不嚴(yán)謹(jǐn)，也不科學(xué)。

二、第二階段：“5C”與要素分析式風(fēng)控

現(xiàn)代化銀行信貸風(fēng)控的第二階段，主要做法是在專家經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，提煉關(guān)鍵要素，并在授信過程中逐一分析。相較于第一階段，銀行風(fēng)控技術(shù)含量有了大幅提升，業(yè)界一般稱之為“C”要素分析法， 是西方經(jīng)濟(jì)學(xué)家就企業(yè)客戶信用要素分析歸納、提煉、總結(jié)的重要風(fēng)控技術(shù)。從最初的“3C”分析法到普遍運(yùn)用的“5C”分析法，要素分析法在不斷增加分析要素的過程中，逐漸趨于成熟穩(wěn)定。

1）“3C”分析法

衡量企業(yè)的信用要素，最早出現(xiàn)的是“3C”分析法?！?C”分別指的是品德（Character）、能力（Capacity）和資本（Capital），能夠體現(xiàn)客戶最基本的品質(zhì)，是企業(yè)信用分析的基礎(chǔ)要素。因?yàn)檫@3個(gè)要素的英文單詞開頭均為C，所以稱為“3C”分析法，主要含義如下。

1. 品德：側(cè)重于了解企業(yè)過往信用記錄。
2. 能力：側(cè)重于考察企業(yè)的還款能力。
3. 資本：側(cè)重于探求企業(yè)的“家底”，分析其資本實(shí)力。

2）“4C”分析法

“4C”分析法，在“3C”分析法的基礎(chǔ)上，增加了擔(dān)保品（Collateral）要素。擔(dān)保品要素，是指客戶拒付款項(xiàng)或無力支付款項(xiàng)時(shí)，可以被用作抵押的資產(chǎn)，一旦不能如期收到欠款，銀行就會(huì)處置抵押物。是否增加擔(dān)保，對(duì)于首次貸款或信用狀況存有疑點(diǎn)的客戶非常重要。一家銀行的風(fēng)控能力高低，在一定程度上，可以從其對(duì)擔(dān)保品要素的分析及運(yùn)用上看出來，特別是信貸退出機(jī)制。當(dāng)然，銀行在擔(dān)保品分析的時(shí)候，也需要避免抵押物“崇拜”的認(rèn)識(shí)誤區(qū)。

2）“5C”分析法

5C要素分析法，包括借款人品德、經(jīng)營能力、資本、資產(chǎn)抵押、經(jīng)濟(jì)環(huán)境五個(gè)方面?！?C”分析法，是在“4C”分析法的基礎(chǔ)上，增加環(huán)境狀況（Condition）要素。

環(huán)境狀況是指可能對(duì)中小企業(yè)客戶的履約償付能力產(chǎn)生影響的所有因素，包括政治的、經(jīng)濟(jì)的、文化的因素，以及客戶所從事的行業(yè)、所處的經(jīng)濟(jì)發(fā)展區(qū)域和地理位置、經(jīng)營軟環(huán)境等。環(huán)境狀況因素是由外部引起中小企業(yè)履約償付能力變化的因素，是中小企業(yè)自身無法控制和操控的。

3）其他要素分析法

在要素分析方面，業(yè)內(nèi)常見的還有“3F”要素分析法、“5P”要素分析法以及“10M”要素分析法等方法，基本都是通過定性與定量相結(jié)合的分析方法，剖析企業(yè)客戶信用風(fēng)險(xiǎn)。

① “3F”要素分析法

美國羅伯特·莫里斯協(xié)會(huì)將“5C”分析法歸納、提煉、概括為“3F”分析法。其中，品德要素和能力要素合并為個(gè)人因素（Personal Factor），資本和擔(dān)保品合并為財(cái)務(wù)因素（Financial Factor），環(huán)境狀況則改為經(jīng)濟(jì)因素（Economy Factor）。

② “5P” 要素分析法

“5P”要素分析法立足于信貸實(shí)踐的需要，主張實(shí)用性和完整性，具有鮮明特色。例如，在分析貸款資金用途時(shí)，更加凸顯從銀行角度分析信貸資金的具體流向和資金安全性，也順應(yīng)了監(jiān)管機(jī)構(gòu)的監(jiān)管要求?！?P”要素分析法主要內(nèi)容如下。

1. 個(gè)人因素（Personal Factor）：注重“人”的分析，關(guān)注企業(yè)實(shí)際控制人。
2. 資金用途因素（Purpose Factor）：評(píng)估企業(yè)貸款客戶的資金用途。
3. 還款來源因素（Payment Factor）：重點(diǎn)考察企業(yè)的還款意愿。
4. 債權(quán)保障因素（Protection、Factor）：重點(diǎn)關(guān)注授信合約的限制條件、擔(dān)保品的種類、性質(zhì)、價(jià)值及變現(xiàn)性等內(nèi)容。
5. 企業(yè)前景因素（Perspective Factor）：重點(diǎn)研究宏觀經(jīng)濟(jì)周期規(guī)律與銀行信貸的關(guān)系，分析企業(yè)生命周期規(guī)律，預(yù)判企業(yè)失敗概率。

③ “10M” 要素分析法

“10M”要素分析法，力求多維度、全方位、系統(tǒng)化，分析企業(yè)客戶的信用狀況，主要內(nèi)容如下。

1. 人力（Man）要素分析：經(jīng)營者的品質(zhì)、能力、經(jīng)驗(yàn)、作風(fēng)和企業(yè)技術(shù)水平。
2. 財(cái)力（Money）要素分析：財(cái)務(wù)角度分析客戶資本結(jié)構(gòu)，資金的流動(dòng)性、安全性和收益性，并輔助考察資金長期、短期籌集和運(yùn)用計(jì)劃情況。
3. 機(jī)器設(shè)備能力（Machinery）要素分析：重點(diǎn)了解企業(yè)的機(jī)器設(shè)備的配備情況、規(guī)格、出廠日期、價(jià)值、折舊、產(chǎn)能設(shè)計(jì)情況等信息。
4. 銷售能力（Market）要素分析：授信客戶銷售能力的強(qiáng)弱對(duì)其收益能力的影響程度。
5. 管理能力（Management）要素分析：高管層的領(lǐng)導(dǎo)能力、組織能力、協(xié)調(diào)能力和計(jì)劃執(zhí)行能力。
6. 原材料供應(yīng)能力（Material）要素分析：分析企業(yè)客戶的原材料品質(zhì)、價(jià)格、成本、存量等因素對(duì)中小企業(yè)授信客戶的經(jīng)營造成的影響。
7. 計(jì)劃能力（Making Plan）要素分析：從中小企業(yè)客戶有無制定長期、短期經(jīng)營活動(dòng)的方針，制定的方針是否適合其經(jīng)營和發(fā)展等方面進(jìn)行分析。
8. 制造能力（Manufacturing）要素分析：從中小企業(yè)授信客戶的人力、財(cái)力、機(jī)器設(shè)備能力、原材料購買能力等多方面分析企業(yè)的制造能力。
9. 方法（Method）要素分析：透過中小企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營、技術(shù)等角度分析其持續(xù)發(fā)展的能力。
10. 獲利能力（Margin）要素分析：回歸信貸經(jīng)營的本質(zhì)。

三、第三階段：“數(shù)據(jù)庫”與信貸生命周期分析

隨著數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn)，現(xiàn)代化銀行信貸風(fēng)控進(jìn)入第三階段，銀行更加看重對(duì)客戶信貸生命周期分析。在信貸業(yè)務(wù)中，常見貸款流程為申請(qǐng)——審批——簽約——放款——貸后管理——催收回收——資產(chǎn)處置，也就是我們常說的，信貸用戶生命周期管理過程。隨著數(shù)據(jù)庫的發(fā)展，及在銀行的廣泛應(yīng)用，信貸客戶生命周期管理得以實(shí)現(xiàn)。

數(shù)據(jù)庫是按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來組織、存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的倉庫，隨著信息技術(shù)和市場(chǎng)的發(fā)展，特別是20世紀(jì)90年代以后，數(shù)據(jù)管理不再僅僅是存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)，而轉(zhuǎn)變成用戶所需要的各種數(shù)據(jù)管理的方式。在信息化時(shí)代，充分有效地管理和利用各類信息資源，是進(jìn)行科學(xué)研究和決策管理的前提條件。數(shù)據(jù)庫技術(shù)是管理信息系統(tǒng)、辦公自動(dòng)化系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)等各類信息系統(tǒng)的核心部分，是進(jìn)行科學(xué)研究和決策管理的重要技術(shù)手段。

隨著銀行信息化建設(shè)的進(jìn)程加快，數(shù)據(jù)庫在銀行風(fēng)控上發(fā)揮了獨(dú)特作用，特別是在Credit Cycle（信用周期）的風(fēng)險(xiǎn)管理方面。此時(shí)，風(fēng)控跟營銷、業(yè)務(wù)以及盈利形成統(tǒng)一共同體，更加強(qiáng)調(diào)銀行資產(chǎn)之間的互補(bǔ)性與協(xié)調(diào)性?？蛻粢坏┯馄诓贿€，要做相應(yīng)的貸后處置，泛稱資產(chǎn)管理。為了能夠明確獲悉此筆業(yè)務(wù)的最終盈虧狀況，銀行需要針對(duì)每一個(gè)客戶，建立數(shù)據(jù)庫，從各個(gè)維度進(jìn)行分析。

1. 產(chǎn)品設(shè)計(jì)

在產(chǎn)品設(shè)計(jì)上，結(jié)合數(shù)據(jù)庫及信用周期分析，主要包括以下內(nèi)容：

• 目標(biāo)市場(chǎng)設(shè)定。
• 產(chǎn)品/市場(chǎng)調(diào)研。
• 產(chǎn)品利潤機(jī)構(gòu)分析。
• 損失率評(píng)估。
• 產(chǎn)品調(diào)整和復(fù)盤規(guī)范。
• 產(chǎn)品啟用/還款/逾期的處理方法。

2. 營銷配置

在營銷配置上，主要包括以下內(nèi)容：

• 渠道配置，包括在線、網(wǎng)點(diǎn)、門店、委外。
• 營銷管理規(guī)則。
• 營銷激勵(lì)辦法。
• 營銷及獲客流程設(shè)計(jì) 。

3. 風(fēng)控政策/審批

此部分主要有以下內(nèi)容：

• 授信規(guī)則制定。
• 授信流程安置。
• 審批授權(quán)辦法。
• 違例審批辦法。
• 政策執(zhí)行細(xì)則。
• 風(fēng)控報(bào)表編制。
• 政策調(diào)整。

4. 貸中管理與客戶維護(hù)

此部分主要有以下內(nèi)容：

• 客戶還款記錄數(shù)據(jù)。
• 客戶電話回訪/核實(shí)。
• 預(yù)防優(yōu)質(zhì)客戶流失。
• 客戶分層分類維護(hù)。

5．貸后/資產(chǎn)管理

此部分主要有以下內(nèi)容：

• 催收部署，包括短信、電催、上門、法務(wù)、委外。
• 不良資產(chǎn)綜合管理，包括不良貸款、毛損失、凈損失、不良回收。

6. 盈虧分析

此部分主要有以下內(nèi)容：

• 獲利（或損失）分析。
• 有利因素。
• 不利因素。
• 解決方案。
• 全流程檢討。

從數(shù)據(jù)庫參與風(fēng)控過程開始，銀行的數(shù)字化風(fēng)控漸行漸近。

四、第四階段：“大數(shù)據(jù)”與銀行數(shù)字化風(fēng)控

近年來，以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能等為代表的金融科技，正在改變和重塑傳統(tǒng)銀行的業(yè)務(wù)流程、經(jīng)營模式乃至風(fēng)險(xiǎn)理念，推動(dòng)銀行向數(shù)字化、智能化的BANK4.0邁進(jìn)。大數(shù)據(jù)作為云計(jì)算和人工智能的重要技術(shù)基礎(chǔ)，經(jīng)多年發(fā)展，已取得矚目成效，特別是在金融領(lǐng)域的應(yīng)用更加明顯。

2021年，《數(shù)據(jù)安全法》《個(gè)人信息保護(hù)法》先后落地實(shí)施，再加上2017年的《網(wǎng)絡(luò)安全法》，國家在法律層面，嚴(yán)格規(guī)范數(shù)據(jù)使用與個(gè)人隱私保護(hù)。近幾年，確實(shí)也有相當(dāng)一部分大數(shù)據(jù)公司或金融科技公司，因涉嫌違法相繼被查，引發(fā)行業(yè)風(fēng)波，客戶隱私保護(hù)等敏感性問題再次受到公眾熱議。隨著整肅深入，行業(yè)風(fēng)波已經(jīng)波及助貸業(yè)務(wù)，并向信用卡共債風(fēng)險(xiǎn)蔓延，部分中小銀行也暫停了大數(shù)據(jù)合作業(yè)務(wù)（風(fēng)控相關(guān)）。在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用上，銀行必須堅(jiān)守合法合規(guī)的安全底線。

大數(shù)據(jù)的廣泛使用，推動(dòng)銀行真正走上數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路?！按髷?shù)據(jù)”風(fēng)控技術(shù)，則幫助銀行在構(gòu)建數(shù)字化風(fēng)控體系方面取得極大進(jìn)展。通過大數(shù)據(jù)在貸前、貸中及貸后的全流程應(yīng)用分析中，我們可以看到銀行的3個(gè)重要改善。

1. 貸前：有效解決信息不對(duì)稱

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，讓銀行有能力服務(wù)更多的小微企業(yè)，普惠金融成為可能。服務(wù)小微客戶，實(shí)現(xiàn)普惠金融，從政府到監(jiān)管機(jī)構(gòu)，再到銀行層面，我們已經(jīng)說了很多年，但實(shí)際效果非常不理想。最關(guān)鍵的原因就是，傳統(tǒng)風(fēng)控模式無法解決“信息不對(duì)稱”的難題，導(dǎo)致銀行不愿做、不敢做。具體來看，可以歸結(jié)為以下3個(gè)原因。

1）效益低下

與傳統(tǒng)對(duì)公貸款相比，小微貸款具有單筆金額低、借貸頻率高、用款要求急的特點(diǎn)。同時(shí)，業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，小微貸款存在“三高”現(xiàn)象，即風(fēng)險(xiǎn)成本高、運(yùn)營成本高、獲客成本高。在傳統(tǒng)風(fēng)控模式下，銀行在小微貸款上的收益非常低。

2）風(fēng)險(xiǎn)極大

絕大多數(shù)小微企業(yè)成立時(shí)間短，抵御風(fēng)險(xiǎn)能力弱，受經(jīng)濟(jì)波動(dòng)影響很大，存在極大不確定性。同時(shí)，由于缺乏長期經(jīng)營數(shù)據(jù)，也沒有合適擔(dān)保，對(duì)于銀行而言，信息不對(duì)稱、不透明，按照傳統(tǒng)風(fēng)控做法，難以有效識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)。

3）定價(jià)困難

傳統(tǒng)銀行很難做大小微企業(yè)貸款，也難以實(shí)現(xiàn)真正普惠。高風(fēng)險(xiǎn)高收益，低風(fēng)險(xiǎn)低收益，是風(fēng)控定價(jià)要優(yōu)先考慮的因素。然而，與個(gè)人業(yè)務(wù)相比，小微貸款客戶對(duì)價(jià)格的敏感度卻又非常之高，也導(dǎo)致銀行不愿過深的介入小微企業(yè)貸款。

大數(shù)據(jù)與智能風(fēng)控的出現(xiàn)，首先解決了信息不對(duì)稱的難題。其次，我們還可以憑借金融科技手段，全方位、多角度了解企業(yè)整體情況，根據(jù)企業(yè)畫像對(duì)客戶進(jìn)行分層分類管理，大幅降低企業(yè)盡調(diào)成本，提高邊際收益。最后，我們還可以對(duì)企業(yè)進(jìn)行更多的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和評(píng)估，風(fēng)控精準(zhǔn)度大幅提升。

2. 貸中：大幅提升模型精準(zhǔn)度

隨著人工智能的廣泛應(yīng)用，在相同數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的情況下，分別用傳統(tǒng)方式和機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建模型，其性能可以提升20%-30%左右。例如在某項(xiàng)目中，基于相同的數(shù)據(jù)源，分析人員分別用傳統(tǒng)算法與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，得到兩個(gè)不同版本的模型，對(duì)其性能對(duì)比后可知，傳統(tǒng)算法模型，KS值為0.31；機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型，KS值可以達(dá)到0.37，提升幅度非常大。無論我們開發(fā)什么模型，有了機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能的參與，性能提升十分明顯。

3. 貸后：明顯提高逾期催回率

傳統(tǒng)風(fēng)控模式中，貸后管理與催收主要依靠人工完成，輔之于客服系統(tǒng)，不僅工作效率低、催回率不高，客戶體驗(yàn)也很差。建設(shè)數(shù)字化風(fēng)控體系，引入IVR（Interactive Voice Response，互動(dòng)式語音應(yīng)答）、文字機(jī)器人、外呼機(jī)器人，制定機(jī)器人催收策略，對(duì)傳統(tǒng)貸后管理模式進(jìn)行數(shù)字化智能改造提升，我們能夠發(fā)現(xiàn)，智能催收大幅降低催收成本，某行實(shí)際數(shù)據(jù)顯示，催收成本可以降低1/3左右，同時(shí)效率得到大幅提升。

目前，在M1階段，智能催收可以替代90%以上的人工。智能催收相對(duì)人工催收來說，它的產(chǎn)能是無限的，產(chǎn)能不夠時(shí)，只需要增加線路，不像人工催收短缺時(shí)，銀行還要做很多諸如招聘、培訓(xùn)、考核之類的繁瑣工作。

五、小結(jié)

大數(shù)據(jù)和金融科技在很多方面改變了銀行的業(yè)務(wù)模式，其中最具顛覆性的，是以大數(shù)據(jù)為代表的各種金融科技的應(yīng)用改變了很多傳統(tǒng)上線下的、事后的甚至滯后很長時(shí)間的信息收集模式，使銀行風(fēng)險(xiǎn)管理可以使用的數(shù)據(jù)更加實(shí)時(shí)、細(xì)致和全面。

銀行在解決系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)方面相比過去也有了很多改變，譬如現(xiàn)在很多銀行都推出了線上的小微快貸類產(chǎn)品，這些代表性的產(chǎn)品相較于過去線下審批模式，能更好地解決小微企業(yè)這個(gè)龐大客戶群體的信息不對(duì)稱問題。

在個(gè)人貸款方面，傳統(tǒng)的產(chǎn)品，例如信用卡和消費(fèi)貸款，需要客戶在填表和審批等流程上消耗較長時(shí)間，相較之下，現(xiàn)在的個(gè)人快貸類產(chǎn)品只要在APP里進(jìn)行操作，客戶就可以很快地獲得授信?？梢哉f，金融科技日漸改變著整個(gè)金融業(yè)和銀行業(yè)的發(fā)展方式。

隨著各家銀行基于線上業(yè)務(wù)快速發(fā)展，針對(duì)銀行的欺詐和犯罪日益增多，并呈現(xiàn)出多樣化、科技化的特點(diǎn)，給銀行造成了非常大的風(fēng)險(xiǎn)，另外監(jiān)管部門的政策明確規(guī)定銀行在開展互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)中必須具備獨(dú)立自主的全流程風(fēng)控管理能力，因此，在發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)上線業(yè)務(wù)的同時(shí)需要建立配套的全流程風(fēng)控體系，通過合理運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)策略自動(dòng)化、智能化，提高應(yīng)對(duì)市場(chǎng)環(huán)境和監(jiān)管政策變化的及時(shí)性和有效性，激活數(shù)據(jù)價(jià)值、降低業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、提升競(jìng)爭(zhēng)力，更好地持續(xù)健康發(fā)展 。