2023年商业银行风控趋势调研报告_29页_17mb

迈人模型对抗时代：2023年商业银行风控趋势调研报告总结

核心内容概述

本报告分析了2023年商业银行在风控建模方面的最新趋势、主要挑战及AI大模型带来的新机遇。随着零售金融业务的数字化发展和黑灰产攻击手段的升级，银行风控策略正从传统的“策略对抗”向“模型对抗”转变，强调模型的动态迭代与精准识别能力。AI大模型的引入为银行提供了更强大的数据处理能力和模型优化支持，成为推动风控能力升级的重要工具。

主要观点与发现

风控策略迈入“模型对抗”时代

• 趋势转变：多数银行机构已认识到传统“策略对抗”模式的局限性，开始向“模型对抗”转型，以应对黑灰产的AI欺诈行为和客群下沉带来的复杂风险。
• 不良贷款率预期：53.24%的受访银行认为未来零售信贷不良贷款率将逐渐上升，15.11%认为将下降，反映出对风险的审慎态度。
• 审慎风控策略：65.47%的受访银行采取审慎风控策略，反映出对风险控制的重视。
• 建模周期长：传统建模周期较长，平均为数月，难以满足快速变化的业务需求。

风控转型升级面临三大挑战

1. 建模效率与样本数量不足：

   • 高频建模需求与低效建模方案存在冲突。
   • 小样本和零样本建模问题突出，尤其在新业务或新区域展业时。

2. 数据采集与处理能力不足：

   • 数据量大但处理难度高（54.68%）。
   • 数据质量差（22.3%）。
   • 数据安全担忧（16.55%）。
   • 缺乏统一的数据治理标准（影响数据使用效率）。

3. 缺乏经验与实施路径：

   • 银行在“模型对抗”策略构建方面缺乏操作经验。
   • 对新技术的反应速度不够快，错失迭代机会。

AI大模型为银行风控提供新动力

银行对AI大模型的态度

• 应用意愿高：80%以上的受访银行高度看好AI大模型与风控场景的结合。
• 技术应用现状：
  • 55.39%银行已积极拥抱大模型并有探索尝试。
  • 30.22%银行保持观望态度。
  • 仅5.04%银行表示无计划。

银行对AI大模型的期待

• 提升数据处理能力：AI大模型能显著增强银行对海量数据的处理与分析能力，解决传统模型在数据量和多样性上的不足。
• 增强模型迭代能力：AI大模型支持动态风控模型的快速生成与优化，提升对新型欺诈行为的识别能力。
• 改善KS性能与泛化能力：AI大模型能够提升模型在小样本下的反欺诈效果，并增强跨场景泛化能力。

银行构建“模型对抗”风控策略的三大实施路径

1. 加强定制化风控模型研发：

   • 43.16%银行倾向使用基于行内数据的定制化模型。
   • 28.06%银行采取“两者皆用”策略。
   • 24.46%银行仍依赖标准化风控产品。

2. 加快风控模型迭代速度：

   • 35.97%银行将迭代周期设定为3-6个月。
   • 33.09%银行设定为6-9个月。
   • 仅10.79%银行设定为1年以上。

3. 强化数据采集与处理能力：

   • 银行普遍希望提升数据采集和处理能力，以支撑“模型对抗”策略。
   • 但面临数据质量、数据安全、数据治理标准等多重挑战。

成功应用案例

某东部民营银行

• 业务背景：拓展线上零售金融业务，引入多渠道流量。
• 风控痛点：客群风险不稳定，建模周期长，需大量专家资源。
• 实践成果：接入腾讯云金融风控大模型后，建模周期缩短，模型迭代速度加快，联合共建7个定制化模型，覆盖所有进件渠道。

某农商行

• 业务背景：推进零售业务数字化转型，转向线上获客。
• 风控挑战：线上获客初期样本量不足，仅5千，远低于正常标准。
• 实践成果：借助腾讯云金融风控大模型，反欺诈效果提升约20%，有效支持线上业务发展。

风控技术投入方式

• 引入第三方技术：24.46%银行倾向此方式。
• 合作开发：29.5%银行倾向与第三方风控服务商合作开发。
• 技术能力需求：银行最看重的是辅助决策支持（56%），其次是决策工具支持（30.5%）和专家服务（8.5%）。

调研方法

• 问卷调研：向数百家银行机构发放调查问卷，共收集141份有效答卷。
• 闭门研讨：联合腾讯安全与多家5000亿规模以上银行的CRO/风险管理部总经理开展闭门研讨，形成普遍共识。

结语

风控策略从“策略对抗”向“模型对抗”升级已成为大势所趋。AI大模型为银行提供了更高效的建模能力、更强的数据处理能力和更灵活的风控策略，助力银行在复杂多变的金融环境中更好地识别与防控风险。