全真银行如何实现风控全真化？

如果你对该问题感兴趣的话，推荐你看看《银行数字化发展研究报告》这篇报告，下面是部分摘录的内容，具体请以原报告为准。

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。