随着数字化转型重塑传统银行业务，新兴国家的银行业正在经历重大转型，这已经不是什么秘密了。这种转变不仅是对技术进步的回应，也是对寻求更高效、更便捷金融服务的消费者不断增长的需求的战略调整。总的来说，这种演变是由三个主要发展推动的：
- 平台： 数字平台正在崛起为中心化中心，提供一系列银行服务，包括账户管理、贷款和投资，可从单点访问。这些平台简化了客户与银行各种服务的互动，增强了用户体验和运营效率。
- 用户场景： 为了应对不同的客户需求，银行正在量身定制服务，以提供符合不同客户群的独特财务目标和情况的个性化体验。这种方法不仅可以改善服务交付，而且还有助于建立更牢固的客户关系。
- 可扩展性： 为了吸引更广泛的受众，银行正在通过与其他公司的战略合作伙伴关系、开展大规模数字营销活动和发起促销活动来扩大业务规模。这种可扩展性对于开拓新的细分市场和将其客户群扩展到传统边界之外至关重要。
尽管这些进步在效率和客户满意度方面带来了不可否认的好处，但它们也带来了重大影响。首先是复杂的资本链：金融生态系统现在涵盖了广泛的参与者，包括金融科技初创公司、第三方技术提供商和提供补充服务的非金融公司。这种扩张不仅加深了资本链的复杂性——增加了资金流中的步骤和参与者数量——而且还加剧了潜在的脆弱性。结果，它为欺诈者提供了一个时机成熟的利用环境，他们可以针对这个扩展网络中的多个薄弱环节发起协调攻击。这些攻击通常会迅速而谨慎地传播，对金融业务的完整性和安全性构成重大风险。
在这个快速变化的数字环境中，银行面临着双重挑战，一是利用创新来改善服务交付，同时加强对越来越多的网络威胁的防御。
数字时代欺诈风险管理的挑战
传统上，银行的数据，例如客户信息、交易细节和贷款记录分散在不同的系统和数据库中。这种分散性使得有效访问、管理和利用数据变得困难。数据集市和数据仓库的技术进步最近取得的一些进展帮助缓解了这个问题，但挑战仍然存在，例如漫长的数据提取过程、低计算能力以及缺乏高效的数据管理工具。
工业化欺诈团体的兴起使数据管理挑战进一步复杂化。这些团体以高水平的组织和复杂程度运作，使用先进的技术进行大规模的欺诈活动。他们可以迅速采用新的攻击方法来绕过风险控制策略，同时瞄准多个金融机构，这使得他们特别难以战斗。
按产品垂直领域和用户场景进行孤立的风险管理已经不够了。现在，开发一个全面、跨渠道和跨场景的联合防控系统比以往任何时候都更加重要。对于业务规模较大的传统银行，需要企业级的建设。通过整合各个运营领域的风险信息和实时业务数据，银行可以制定协调的防御策略，增强其更有效地发现和应对欺诈的能力。
随着风险管理需求的增长，这也导致银行优先考虑对整个风险管理系统进行事后评估。这包括评估有效性、效率和价值。持续监控结果、规则策略和模型性能对于快速识别和解决欺诈防御中的任何弱点至关重要。定期分析和优化风险策略，采用人工智能技术，确保针对欺诈的持续和适应性保护。
建立以商业价值为驱动的智能风控体系
为了应对这些挑战，银行需要创建符合其业务目标的智能风险控制系统。该系统应平衡风险、安全和用户体验，形成一个强大的框架，其中包含明确的风险情景、可衡量的策略有效性、优化的决策、可行的应急响应和高效的运营流程。
金融机构应整合内部和外部数据资源，建立跨行业、跨场景的数据系统，这对于实时数据共享和应用程序连接至关重要。这种集成提高了风险管理效率并促进了多业务协作。开发基于数据集市、功能库和数据模型的数字风险控制生态系统，可确保对所有流程、渠道和场景的全面覆盖。这种方法使银行能够更有效地应对风险并改善控制措施。
制定完整的客户档案和统一的清单可以实现更准确的风险评估，这是一个具有统一列表、标签、概况、模型和客户评估的中央支持系统。实时监控风险状况、提供潜在风险预警和衡量风险水平有助于建立闭环决策流程，提高风险管理的有效性。
智能风控系统的关键组件包括业务渠道接入、外部数据集成、指数推导和支持、统一数据支持、决策引擎、模型引擎和图形分析引擎。这些要素协同工作，提供全面的风险控制解决方案。快速响应的智能决策引擎尤其重要，它使金融机构能够在高容量、高并发情景中有效地管理风险。通过利用决策引擎，银行可以迅速制定针对各种场景量身定制的控制策略和决策模型，增强风险识别和应对能力。
金融风险管理的新趋势
从银行的演变来看，风险管理一直是核心竞争力。但是，受外部经济和技术环境的影响，风险管理模式在不同时期差异很大。随着银行持续的数字化转型，风险控制系统的建设正在出现一些趋势。
金融机构正在努力统一和标准化风险指标，以更好地执行最佳风险管理。通过完善的管理流程和系统，他们可以实现更有效的风险管理。尽管风控平台中的数据集成能力和模型构建技术日趋成熟，但它们在不同业务场景中的应用仍然面临挑战。风控平台设计为微服务技术平台，旨在大规模提供创新服务并提高客户响应效率。金融机构需要解决如何在各种业务场景中提供差异化服务的问题，以克服测量、应用和体验层的设计差异。
人工智能和大数据分析等数字技术的应用正在增强早期风险识别能力，推动风险管理流程向前发展。包括信贷、市场、运营和流动性风险管理在内的各种风险管理流程正在转移到前端。这些技术提供了更全面、更准确的风险评估工具，帮助金融机构应对各种风险挑战，同时实现业务、成本和风险综合开发模式。
通过拥抱这些趋势和创新，新兴国家的银行可以驾驭复杂的数字化转型和监管合规格局，确保在日益数字化的世界中进行强大而有效的风险管理。
