近年来，国际国内监管机构普遍提高审慎监管要求并相继出台了一系列新规来加大检查、监督和执法力度，违规者将受到更加严厉的惩罚，银行管理层处于在“显微镜”下开展经营与风险管理活动的状态。
当前，大型银行已纷纷建设覆盖事前、事中、事后的全流程风控体系来强化对风险的实时监控，将数字化风控转型摆在整体数字化转型任务的重要位置。中小银行也需要因时而变，巩固风险管理体系的护城河，通过建立一套适应新形势下的风险管理的方法、机制与科技平台，以更加灵活地应对潜在的风险与挑战，满足创新与转型发展模式下的风险管理需求。
中小银行风控的数字化发展趋势与新思路
随着数字化浪潮的冲击，移动互联网、大数据、人工智能、云计算、第五代移动通信（5G）等新技术在银行的深入应用，移动银行、开放银行等新经营模式不断涌现，与此同时对风险管控带来了新的要求和挑战。银行经营所面临的传统金融风险在数字化时代并未改变，一方面业务发展对风控效率的要求有所提升，一方面在新的技术环境下，风险可能以更具隐蔽性、突发性和传染性的形式展现。
就此，中小银行传统的风控方法与流程已无法全面满足数字化时代下的需求，亟需开展变革和创新。通过合理利用数字化技术，培养识别风险的洞察力，打造更为智能、量化、前瞻的风险管理能力，为业务发展保驾护航。在客户远程化、服务场景化、交易实时化、决策数据化的大趋势下，广大的中小银行需要顺应客户行为变化，重新审视数字化时代下业务、科技、数据、管理等层面的风险管理变化与新特征，从顶层认知到系统与工具等多方面着手塑造新形势下的数字化风控体系。
金融科技赋能银行风控数字化转型
中小银行可以借助金融科技，一方面打造适合自身的数字化风控系统平台，增强系统刚性控制，削弱信息传递失真效应，加强对数据的管控与应用；另一方面可以引入多方数据，实现数据贯通与交叉验证，扩大信贷数据信息的覆盖面，提高使用质效。具体可体现为以下五个方面：
助力一 辅助信贷业务线上化的风控需求
助力二 多数据源交叉验证与风控应用
助力三 数字化合规管理
助力四 提升业务流程效率与服务体验
助力五 运营成本管控
场景一：辅助信贷业务的线上化 – 个人金融服务中的大数据反欺诈
随着各种互联网金融产品雨后春笋般的出现、大量个人资金涌入在线投资理财领域，为杜绝个人金融服务领域的诈骗、套取资金、盗用身份等欺诈行为。数字化背景下的风控系统平台以大数据为技术支持，通过对个人用户支付结算、信贷业务、电子商务、信用卡等交易行为的时间和空间多维度分析，结合移动终端的设备指纹等技术，识别与学习高风险交易的特征，形成复贷记录和失信黑名单，有效地交叉验证用户信息的真实性，将欺诈行为制止于发生之前。
基于设备指纹和社交网络大数据的智能风控可以对同一时间、同一地点发生的多笔信贷交易、关联人士之间的频繁交易等异常行为进行重点监控，有效防止集体诈骗与套取资金等欺诈行为的发生。此外，配合机器学习模型的使用，可以持续提升风险甄别的精准度，通过聚类算法分析相似性行为、依赖标签数据训练深度网络等手段，更有效的实现复杂环境下的反欺诈。
场景二：多数据源交叉验证 – 数字化赋能风险预警
众多中小银行选择了企业客户下沉的战略调整方向，伴随而来的是数量庞大的中小型对公授信客户群，而银行的机构与人员数量有限，不可能通过无限扩张来满足传统信贷流程的大量线下风险管理工作。
通过数字化赋能，可以利用银行内部积累的大量数据和互联网海量信息，建立大数据风险预警机制，用自动化数据分析和展示系统替代大量人工控制。大数据风险预警，是以单一用户为观察核心，通过搜索其股权、集团、股东、高管、工商、税务、行业、上下游、借贷及担保关系等多维度信息，形成关联数据体，再针对其中每个维度的账户、交易、治理、经营、新闻等各方面开展数据收集、关联分析和挖掘，依靠网络舆情和监管发布信息，进行用户的甄别、筛选和预警，节约大量人力成本的投入。
场景三：数字化赋能合规管理与反洗钱
传统的合规管理与反洗钱，侧重于制度建设、数据报送和事后检查，需要投入可观的人工成本，且时效性不好，难以够满足现代银行业对及时性的需求。
就合规管理，在数字化赋能的背景下，银行可以基于监管规则的专家系统，利用移动计算和自然语言技术，大范围整合法律法规、监管要求、行业规范、内部制度、行业新闻和内外部案例，形成有机交叉的知识库及内外部风险事件库，通过具有智能检索、挖掘、关联和推送功能的云平台，可以帮助银行人员检索、理解关键监管规则、进行合规管理。
在反洗钱方面，银行业金融机构与金融科技企业正在致力于开发基于大数据和机器学习的反洗钱工具，通过分析用户的交易轨迹、行为特征和关联信息，积累历史数据，训练学习模型，识别异常交易和风险主体，进而挖掘背后隐藏的违法违规行为。
场景四：数字化场景驱动业务流程效率与服务体验提升
传统金融业态下，受限于用户信用评估流程与风控要求，企业和个人信贷申请流程均较为繁琐。虽然央行已经建立了较为完善的企业和个人征信系统，银行内部也有大量的客户信用及行为数据，但仍难以满足便捷贷款品种的效率需求。在数字化时代，大数据技术的应用使得用户在互联网上的微观行为可以得到综合分析及有效利用，奠定了大数据征信的基础。
银行可以通过强化自身金融科技能力及与金融科技公司等机构合作，建立大数据平台，实现全流程信贷管理平台的低成本应用，一站式的对接各种征信机构和消费服务平台，自动化辨识分析金融服务场景，实现对大数据征信接入和风控模型的运用，获取征信数据和风控技术，帮助企业和个人建立信用数据DNA，很大程度上帮助银行简化信贷业务办理流程。
场景五：运营成本管理 – 全线上化的小额高频的普惠金融服务
三方支付、在线信贷、在线投资等普惠金融服务主要特点就是小额高频。利用互联网和大数据技术，通过移动终端将海量用户连接到一个平台上，金融机构能够把边际获客成本与营运成本降低，从而使普惠产品从商业上持续可行。比如利用信用风险量化模型对众多的个人消费者进行信用评价，可以实现对个人信用和画像的准确把控，帮助银行进行快速的在线信贷决策。又比如基于机器学习算法的信用风险模型，可以在汇集个人征信信息、交易数据的基础上，对不同时期的信用表现动态管理，对信贷申请人的还款意愿和能力进行风险评估，准确迅速判断个人消费者的信用情况。
