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在数字化风控模式下，银行利用大数据、云计算、人工智能、物联网等新技术，推动数据流、物流和信息流的“三流合一”，实现风险信息的实时、完整、精准传导。这种模式不仅提升了风险管理的效率和半径，还推动了风险管理从依赖个人经验向依赖数据和技术的智能化转型。
银行业数字化风控演进路线
银行的风控，经历了从传统模式到智能风控，再到数字化风控的进化过程。不同的风控模式有不同的特点！
银行的传统风控模式
银行的独立风控模式
传统的风控模式正面临着前所未有的挑战，包括对市场变化响应迟缓、难以适应复杂多变的业务需求、以及在处理大量数据时的效率问题。
为了应对这些挑战，独立风控模式应运而生，它通过将风控系统打造为一个独立的实体，与业务系统分离，从而实现风险管理的灵活性和效率的显著提升。
这种模式不仅优化了风险评估和决策流程，还增强了金融机构对新兴风险的识别和应对能力，为金融行业的可持续发展提供了强有力的支持。
银行的智能风控模式
从线下到线上，随着时代的不断发展，银行风控体系也在不断演变。起初，银行人工审核办理信贷业务，后来逐渐引入系统辅助，完成了从人工审批到自动审批的进化。
随着大数据的发展，更多弱变量加入风控体系，替代了原先的单一强变量风险评估，完成了自动化到大数据的进化。在互联网与移动互联网时代，新型欺诈手段层出不穷，人工智能技术催生大数据向智能化的演变。
智能风控技术是银行在自动化、大数据、云计算、人工智能、区块链等金融科技应用的基础上，逐渐发展而来的。以及结合专家经验模型和机器学习模型，实现风险管理的自动化和智能化。
数据是智能风控模式的基础，通过高效的数据采集、清洗和分析，确保风控决策基于准确和全面的信息。
数据采集：智能风控的第一步是数据采集，涉及从内部系统和外部来源收集结构化和非结构化数据。这包括交易记录、用户行为、社交媒体信息等，为后续的风险评估提供原材料。
数据清洗：收集到的原始数据往往包含错误、重复或不完整的信息。数据清洗过程涉及去除这些“噪声”，确保数据的质量和一致性，为数据分析和模型训练提供准确的输入。
数据整合：在数据清洗的基础上，将不同来源和类型的数据进行整合，构建统一的数据仓库或数据湖，以便进行全面的数据分析和特征工程。
风控引擎作为风控系统的核心，负责整合、部署和监控风控模型的运行，确保风控策略的高效执行。风控模型是风控系统的大脑，负责将原始数据提炼为风险指标，并应用于业务全流程，实现实时风控。
银行的数字化风控模式
银行的本质是风控，无论传统模式还是智能模式，最终目的都是要做好风险管理。数字化风控堪称传统风控与智能风控的集大成者，既吸取了两种模式的优点，也在最大程度上避免了两种模式的缺点。
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