大数据和人工智能视角下的银行业风险防控

在当前经济大环境下，银行业务风险水平上升，各家银行对提升自身风险防控能力的需求日益迫切，而银行传统风险管理体系缺乏灵活性、防控手段较为落后等弊端，与覆盖面广、维度丰富、实时性高和技术飞速发展的特点相呼应，使银行成为大数据和人工智能的热点应用领域和方向。

近日，央行发布120号文，要求全国性商业银行于2017年8月底前，其他商业银行于2017年12月底前，完成基于大数据技术的银行卡风险防控系统建设，提升磁条交易风险管理水平。一纸明文，让大数据风险防控系统建设进一步从银行风控官的案头设想变成了需要切实落地的工作要求。

基于大数据和人工智能技术，银行业的风险管理体系如何定位、构建及应用，笔者试图通过以下几方面来做一些分析。

风险的“多”和“少”问题

可以毫不夸张地说，风险管理是银行业可持续发展的根本。银行风险管理体系建设的根本目的在于保持资产质量稳定，将风险抵补能力始终控制在合理水平。为实现这一目标，中国银监会发布了《中国银行业实施新监管标准指导意见》《商业……