DataFunSummit 2022智能風控技術峰會 度小滿分享第四代風控系統三大特性

　　如今，在大數據、人工智能等技術在金融領域廣泛應用的背景下，金融行業也面臨諸多挑戰，建立可識別風險并提供解決方案的智能風控體系至關重要。自成立以來，度小滿就將“風險管理”放在戰略高度，多年來持續提升提高風險管控能力、完善風險防控機制。近期，在DataFunSummit 2022智能風控技術峰會上，度小滿分享自身在智能風控方面取得的成果。

　　度小滿分享《金融風控系統的演進與趨勢》

　　在DataFunSummit 2022智能風控技術峰會上，來自中國信息通信研究院、度小滿、京東等互聯網企業、學術機構的多位專家學者受邀參會，全面展示智能風控前沿技術成果。其中風控系統架構論壇由度小滿擔任出品方，度小滿首席架構師李豐主持該論壇并發表了名為《金融風控系統的演進與趨勢》的主題演講。

　　李豐表示，風控系統的發展和演進目前已經更迭了三代。第一代風控系統是內嵌規模模型的風控系統，其主要內嵌于業務系統，基于規則地完成風控功能。但它的缺點也是比較明顯，首先是緊耦合，也就是模塊或者系統之間關系太緊密，在更新過程中就會“牽一發而動全身”，并且開發成本與門檻比較高。

　　到了第二代，把風控模塊做了單獨拆分，獨立成服務相應業務的風控系統，即面向場景定制的風控系統。雖說這樣的操作使風控系統變得更加靈活且提高了效率，但其“獨立性”卻反而導致了耦合特定場景時擴展、靈活性方面的缺陷。

　　基于此，隨著技術和需求的不斷推動，風控系統更迭到了第三代——通用風控系統。到了這一代，風控系統具備了通用的規則編輯與解析能力，可以編排流程，標準化數據接入與決策輸出，并且具備一定的高并發的能力。不過其弊端也逐步暴露出來，那便是基礎配套能力要求和研發能力要求都比較高。

　　第四代風控系統——風險決策大腦

　　接下來，風控系統又將該如何發展？李豐提出了第四代風控系統——風險決策大腦。

　　具體而言，風險決策大腦應當具備三大方面的特性。首先是低延遲、高并發的極致性能，包括全內存決策、內存數據庫引入，分布式彈性能力，多中心服務能力和數據預熱與快速載入能力。

　　其次是全面的數據化、智能化驅動，即數智一體。在數據方面，應當具有統一數據接入標準與管理體系，統一決策數據池，實時數據采集、監控與分析，以及專家知識庫沉淀的能力；在智能方面，則是需具備策略分析智能、模型智能、工程推薦智能，以及實驗智能的特性。

　　最后，風險決策大腦還需得是實驗驅動決策調整與演進。也就是實驗的投放與反饋需是精細且輕量；開發和自動調整也得是面向實驗的規則和策略。

　　總而言之，下一代風控系統的一個關鍵詞必將是“數智化”。至于如此能力之下的風控系統，在企業數字化“巨輪”前行中將擔起多大保駕護航的重任，是值得拭目以待的。

　　度小滿向大眾分享第四代風控系統的特征及未來風控系統的發展趨勢，對于研究智能風控體系建設有著很好的借鑒作用。當下，隨著智能風控系統建設不斷完善，金融行業對于風險的管理能力將大幅增強，運營風險也將持續降低，有利于行業營造更加健康安全的金融生態環境。