银行风控全真化有哪些实现路径、应用场景和规划建议？

激发数据动能，推动风控全真化，是打造全真银行的核心。从中国人民银行发布的《金融科 技发展规划（2022-2025）》可以看出，推动以数据分析为主要依据的业务决策和管理决策，已 成为政策重点。具体来看，以人工智能、联邦学习为代表的新技术，能够在激发数据要素新动能 的同时，兼顾数据隐私安全，将成为风控全真化的重要基础。

（一）实现路径

全真银行，需要激发数据要素动能，整合企业级数字平台，高质量推动产品创新和自动化流 程创新，建立数据驱动型业务发展，实现从“业务数据化”到“数据业务化”的转变。其中，全 生命周期的人工智能支撑技术、隐私计算与人工智能的结合、支持金融核心交易系统的国产数据 库是风控全真化的重要基础。

人工智能的全生命周期支撑技术，是激发数据要素的“赋能”的关键。该技术不但能对复杂 的业务决策提供支撑，对复杂的产品与服务（例如财富管理，风险管理）提供传统人工经验难以 穿透的计算层级，还能实现业务一线的效能提升，比如基于人工智能的智能客服，RPA 流程自 动化机器人等。其中，全生命周期的人工智能平台包括机器学习平台、AI 应用服务平台、数据标 注平台等。具体来看，机器学习平台面向数据科学家，提供从数据预处理、模型训练、自动学习、 模型评估到模型发布部署的全流程支持。AI 应用服务平台面向 AI 应用开发者，提供模型服务、 应用工作流编排、云边端调度等功能，实现快速构建智能应用。数据标注平台面向 AI 数据服务商， 提供数据标注作业、数据众包管理等智能数据生产服务。

以多方计算、联邦学习、可信执行为代表的隐私计算技术体系，在银行与多个行业的深度合 作过程中发挥重要作用。隐私计算和人工智能的结合，再加上越来越成熟的各类数据治理方法、 数据存储与计算工具，可以让“数据”不再是“业务的使能”，而是新业务和新机遇的赋能者。

此外，在我国去 IOE 的背景下，支持金融核心交易的金融级国产数据库，也是打造数字银行 的重要方面。金融级国产数据库可以从多个方面保证金融安全：

一是保证企业级安全性，通过数 据库防火墙、透明加密、自动脱敏等，减少用户误操作 / 黑客入侵带来的安全风险。

二是对资源、功能均提供良好的拓展性。

三是保障金融级高可用，同时支持跨区容灾和故障自动修复。四是保 持便捷的运维，完善租户端、自助化运营管理平台等配套设施。五是确保多副本架构下数据强一致。 六是可进行智能性能分析，在实时诊断优化数据库、优化效果可预见、安全高效几个方面有重要 体现。

因此，在金融业务数据量爆发式增长的背景下，风控全真化对数据的储存、处理、分析都提 出了更高的需求。一方面要通过布局联邦学习、人工智能等前沿技术，在保障数据安全的情况下， 实现数据的有效融通，实现数据的充分利用。另一方面，要通过无缝对接金融级国产数据库，解 决传统集中式核心并发量瓶颈，大幅降低系统建设、升级、运维的风险和成本。举例来说，目前 国内 TOP10 的银行中，60% 都选择了腾讯国产数据库 TDSQL。某国有大行核心业务系统国产 化的过程中，借助 TDSQL 方案，全面满足信创项目推进目标，涉及基础硬件、操作系统、中间件、 数据库、云平台等 5 大领域全栈式国产化创新，满足国产化和信创能力要求。

（二）应用场景

在风控方面，在全真银行模式下，风险管理解决方案以专家规则与数据分析模型相结合，以 金融数据与互联网大数据相结合，通过“5ABCDEI”快速调用内外部数据，可以实现“3101” 贷款标准，即 3 分钟内风控、10 秒内授信、1 分钟内贷款。

此外，金融级国产数据库正被越来越多的布局在商业银行中。在国内大型商业银行中，某大 行通过布局用于金融核心交易系统的数据库 TDSQL，在将硬件成本压缩至传统机构成本的 1/5 的同时，提升了数据的性能，预计可以支撑未来十年的业务发展。同样的，农商行也在积极与金 融级国产数据库 TDSQL 相衔接。当前，在数据库国产化的大背景下，如何在国产分布式数据 库的基础上运行微服务，一直是该领域的技术难点。国内某农商行通过在该领域的持续深耕，在 TDSQL 的助力下，上线了“微服务应用 + 国产分布式数据库”架构，可支持每日亿级交易量， 在性能方面，高频账户类交易平均响应时间在 300 毫秒之内，查询类交易平均交易响应时间在 100 毫秒之内，日终批量时间缩短至 8 分钟左右，季度结息 17 分钟左右，96 秒完成 10 万笔社 保代发，性能远超原核心系统。

（三）规划建议

可以预见，全生命周期的人工智能支撑技术、隐私计算与人工智能的结合、支持金融核心交 易系统的国产数据库等，将会在金融领域发挥更大的作用。目前我国数据库国产化的占比仍维持 在较低水平，在去 IOE 的背景下，金融级分布式国产数据库一定程度上弥补了国产数据库产品在 性能上的差距，也正在逐步成为我国去 IOE 的可行路径。而对于金融机构来说，在金融数字化转 型的浪潮下，应积极倡导上述技术在金融领域的应用，进一步激发数据动能，推动风控全真化。