地产金融智信风控体系下数据价值的释放
成都数据集团股份有限公司
为帮助金融机构不断适应市场变化，优化房地产金融贷款服务，为市民提供便捷的服务，通过打通房地产行业与金融行业的数据链路，构建房地产交易金融基础设施平台，汇聚了公共数据、市场化数据等海量的跨行业融合数据，实现数据要素跨行业的乘数效应，创新房屋交易贷款服务模式，一方面为购房者提供了在线申请房屋贷款的渠道，实现了房屋贷款申请0跑路；另一方面为银行、小贷公司、消费金融、评估机构、公证机构、担保机构提供房屋交易贷款全过程中的风险防控及自动化估值服务，提高了金融机构房屋贷款办理效率。
整个场景技术体系围绕数据供给、融合治理、分析应用三个核心环节进行架构。
在数据供给环节，公共数据通过公共数据运营平台提供，自身数据存储在关系型数据库以及对象存储中，通过利用CDC技术实时捕获数据变更，并通过接口透传调用技术，确保数据流通的时效性。
在融合治理环节，采用存算分离和湖仓一体架构。选用Doris搭建数据湖和数据仓库，利用MPP、联邦分析等特点支撑分布式计算和海量数据存储，同时引入Flink计算框架，实现流批一体的计算模型，在隐私保护方面，底层集成了隐私计算框架“隐语”，运用差分隐私、同态加密、多方安全计算等先进算法进行隐私保护，增强数据安全性。
在数据分析应用环节，我们采取机器学习与人工分析相结合的方式。对于信用评分、押品估值等场景采用集成学习方法，运用随机森林、XGBoost等算法进行模型训练。对于风险趋势预测等场景采用深度学习方法，运用时序Transformer、LSTM等神经网络算法进行模型训练。多模型间采用混合专家模式协同工作，以提升分析的准确性。此外引入了联邦学习框架，以保护隐私数据。平台还支持数据可视化分析和交互式分析工具，以满足人工分析需求。
一是技术创新：建立个人资产信用风险预警模型、抵押资产风险预警模型、开发贷项目分析模型等风控模型，形成精准风险评估体系。
二是机制创新：实现金融机构资产数据连续监测、实时追踪主动预警，提升风险防控能力和智数化水平。
三是模式创新：打通了跨行业数据链路，形成数据要素融合，构建了地产金融行业风险防控新模式。
一是经济效益方面。目前，地产金融智信风控服务已覆盖成都95%涉房金融机构，为银行搭建风险评估模型、出具风险分析报告，提供风险防控有力依据，有效帮助银行机构确保收益，规避风险。2019年上线以来至2024年8月，为金融机构提供了1000万次以上的业务核验，降低坏账率从1.2%到0.3%，为金融机构减少数十亿元的潜在经济损失，提高了金融机构的风险管理能力，同时加强金融监管的效率和效果。
二是社会效益方面。建立了不同维度的风控模型，形成了对“人”、“房”、“市场”的精准画像，一方面提升公共服务水平，真正让百姓“零”跑路、“零”请假，省时省力，有效解决了信息不对称的问题；另一方面专业化的建模分析能力为金融机构赋能，为各项决策和计划的制定提供支撑，有效控制贷款风险。推动金融业发展的同时，优化贷款流程，防范金融风险，贷款申请实现“一键提交”，也帮助金融机构获取更广泛的客户资源，业务办理效率高效提升，抵押物价值真实还原，大大降低金融管理风险。
地产金融风控体系推动房地产与金融行业间的数据融合应用，并通过实时监控和分析大量的数据，能够帮助金融机构及时发现市场变化和潜在风险，提升金融机构在风险管理、反欺诈、反洗钱方面的能力和风险预警和防范水平，为房地产与金融行业的稳定和发展提供了有力支持，极大发挥了金融大数据的集聚和增值作用。
