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菲龙网编辑部7
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苏银理财:加快金融数智化建设,夯实风控科技基底
时间:2024-12-18 12:33
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引言:随着金融科技的快速发展以及监管政策的不断完善,资产管理行业的风险管理模式已逐步由以被动满足监管要求的传统风控体系,过渡到以新兴技术为手段进行主动监测预警、以系统化运作的前瞻性风控模式。
苏银理财有限责任公司(以下简称“苏银理财”)紧贴金融科技前沿,以数智化推动风险管理业务创新,成功打造“统一数据、统一逻辑、统一架构、统一服务”的风控中台系统,率先实现了以数据中台为基础的独立风控模式,推动资管行业风控向更加智能化、实时化、精准化的模式发展。
作为江苏银行全资理财子公司,苏银理财自开业以来全面推进公司数智化建设,目前已成功搭建了数据规范化、系统标准化、分析智能化的运作管理一体化服务平台,夯实了公司业务运营基础。在“合规优先、风控为本、科技引领、专业致胜”的经营理念下,苏银理财坚持以金融科技赋能资产管理业务,持续加强风险管理领域的建设,建立起以风险监控为核心的全面风险管理体系,努力打造业务特色鲜明的国内领先银行理财子公司。
金融科技推动风控模式转型
金融科技赋能资产管理业务,已经成为各家理财公司在大资管行业竞争中的突破点,尤其是在推动风险预警和智能化监控、推动中后台轻量化方面具有重要的变革性意义。
当前,资管业务线上化程度越来越高,基于静态数据分析的传统风控模式无法满足场景授信对实时风险防控的要求。例如实时交易风险,因其发生时间短、对实时数据要求高,这就需要以Spark Streaming、Storm、Flink为代表的流处理技术实现数据实时传输,从而在“事中”甚至“事前”对风险进行感知、分析、判断和决策,防范业务突发风险。
数据质量方面,静态数据治理在固定解析规则下表现出灵活性、扩展性不佳的性能。同时,实时数据不仅存在对原始数据有效性的验证问题,还对解析架构的灵活性有很大要求。近年来,人工智能技术的发展为这一难题提供了新的解决方案,结合回归、分类等机器学习模型建立新的数据质量校验体系,获得高质量、高价值的数据,从而实现精准风控。
苏银理财在资管业务数智化建设过程中,深度结合金融科技的发展,在完善运营基础、深挖数据价值、基础设施建设等方面已取得了显著成效。而风控模式的数字化转型,已经成为风险管理领域不可避免的趋势,在技术条件方面也已具备了成熟的金融科技解决方案。
统一风控实现全面风险管理
资管业务的风控场景具有实时化、复杂化、多维化的特点,且风险测算涉及的计量范围广、控制场景多、数据变化频繁,这些因素都对风控功能提出了更高的要求。苏银理财不断积累和总结风控模型建设经验,已经形成了一套系统化“识别-监测-管控-报告”的风险管理体系,在此基础上成功研发风控中台系统,实现了覆盖投资业务全流程的全面风险管理体系,进一步夯实风控科技基底。
苏银理财基于“数据-模型-架构”的研发思路,采用自上而下的设计方法,分层次细化和完善功能,系统性构建风控中台系统。数据层面,风控中台系统以先进的数据同步技术汇聚融合了各业务系统实时数据和外部实时资讯信息,通过规范化的数据结构对数据进行统一管理,建立了满足各类风控场景的数据主题域,为精准风控奠定了数据基础。模型层面,针对投前、投中、投后不同风控场景提供了统一的风控逻辑,以标准化、实时化的接口引擎服务为各业务系统提供风险测算;基于风险因子实现指标的灵活配置,对高频风险因子实现了效用最大化,提高了模型研发效率。架构层面,通过构建高可用、高性能的微服务集群,在日间高吞吐的访问压力下,有效支撑起实时风控的高效运算;基于流数据驱动的实时估值引擎对指标进行预处理,进一步推进数据“终点”,实现了实时风控的“零感知”体验。
苏银理财始终坚持以“体验提升”为抓手,致力于以系统工具化、平台引擎化、数据驱动的思路持续推进开放性场景建设。在使用操作方面,风控中台系统提供了灵活丰富的模块管理配置功能,支持自定义指标计算口径与数据分析模板,不同子功能间通过接口卡片实现“自由组合”,为业务人员提供多样化的风格选择;系统响应方面则将实时风控的指标计算速度提升到“毫秒”级别,独立系统集群也为模块化功能提供了敏捷、稳定的支持。
“在数字化经济时代,苏银理财将牢牢把握金融科技创新发展的机遇,加快资管数智化场景建设,完善科技体系,推动新质生产力加快发展。”苏银理财相关负责人表示。
理财非存款,产品有风险,投资须谨慎。
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