人工智能在金融信贷业务风控流程的应用探析目录TOCo"1-2"h…4人工智能在金融信贷业务风控流程的应用探析 1171081信贷风控流程简述 119562人工智能在信贷流程环节的中应用 2153382.1申请环节 2123872.2审批环节 248132.3额度环节 243522.4放款环节 3141452.5贷中管理 4282592.6贷后逾期 41信贷风控流程简述互联网金融产品包括房屋抵押贷款、汽车抵押贷款、企业业主贷款、信用贷款等，在进行作业环节来说每一个环节都会出现相应的风险。在每个业务流程关键环节点都需要进行风险控制。从贷前、贷中、贷后三大流程节点二级流程环节可以分为进件、申请、审批、授信、放款、贷中客户管理、逾期、催收、不良资产处置等环节，其中贷款申请环节工作主要需要利用大数据技术针对客户的身份验真、黑名单排除、欺诈排除。如果贷款金额较大则还需要借款人本人到面签中心现场进行面谈，如无问题还需要在贷款服务合同上签字、确认客户对贷款合同里面的条款是本人同意，如果金额过大还需要去客户家庭、公司办公场所进行实地考察验证。小额贷款【现金贷、小额分期主要以500元～30000元】不需要进行三亲操作，绝大部分通过大数据技术构建全自动信审核。在客户申请贷款进入信审环节时，需要根据公司的风控政策大纲对客户身份和证明资料进行验证核实，防止假冒虚假欺诈贷款，简化申请材料、加速审核流程、真实性核查【身份核实与反欺诈、信息核实】、信贷资质核查【负面信息排查、综合资质评估】。授信环节风控工作内容是根据风控大纲和评分标准对客户进行排序授信、确定是否放贷和贷款额度高低。放款环节风控工作内容是通过信审环节后、根据授信额度进行放款。存量客户管理风控工作内容是对存量客户评估、动态风险识别与预警、交叉销售。催收与转卖风控管理工作内容是把失联客户用信息修复、共债客户管理、催收服务、资产买卖等。2人工智能在信贷流程环节的中应用2.1申请环节随着互联网、金融和大数据技术广泛普及和应用，催生新的金融服务模式，而互联网金融客户贷款申请阶段大数据技术应用主要集中在反欺诈、多头借贷和老赖甄别，从而解决信贷风险、杜绝网络欺诈避免由于审批信息缺失导致风控能力不足。许多不良中介、借款客户利用信息不对称的漏洞进行恶意欺诈，一旦借款成功，则被借贷款是不可能归还。因此大数据技术在贷款申请阶段－一个重要应用就是反欺诈。一些犯罪分析团伙作案，伪造客户身份信息骗过互联网贷款平台风控进行恶意欺诈，骗取贷款。大数据OCR活体识别技术、身份验证技术、电信运营商、银行卡四要素验证等大数据技术应用可以识别出申请人是不是借款人本人，从而拒绝该笔申请。2.2审批环节互联网金融业务区别于传统金融行业的地方就是，互金平台是借助于大数据互联网金融进行金融借贷交易，无抵押线上自动化操作较多，有部分业务压根就见到借款人本人的信用贷款，中间几乎不掺杂人工因素。通常而言，互金公司会组建自己的大数据团队搭建数据平台，一方面支持企业经营管理，另一方面是收集客户信息进行风险控制信用审核，部分业务可以做到纯线上，系统自动就完成贷款全部流程环节做到几秒钟就能放款。如果大数据智能风控系统建设得比较成熟，借款用户就无需亲自跑到银行柜台打印征信办公，而是搭建纯线信贷自动审批流程系统，实现流程自动化，减少人工风险控制信审核操作。2.3额度环节在排除了借款人是黑名单客户、老赖客户之后进入审批环节的一个重要应用就是根据客户的偿还能力进行授信额度匹配。此时采用大数据技术选择借款人的身份信息、银行卡收入信心、消费行为信息、学历信息、社保信息、婚姻信息等作为特征变量开发申请平分卡A卡，对统计样本客户数据进行建模评分排序，每个客户样本信用评分得分区间不同、配置不同的信审后的贷款额度。降低放贷公司的贷款风险。在小额信用贷款通常在500元～5000元之间贷款额度，客户提供了正常身份证、学历信息、如果有正当职业和稳定收入，并且这些信息真实，基本上可以全额发放贷款。并且可以做到秒级放款。贷款额度在5千～3万的，在互联网金融公司一般在通过信用评分卡模型、大数据征信昨晚自动风控审核之余还会进行人工信审核、例如∶电话调查、签约现场信审等人工信审核工作。如果贷款额度在5万以上的，除了做以上工作之外还需要进行实地考察，到借款人家庭、工作场所、公司等地方进行现场尽调。如果贷款额度超过10万则除了尽职调查外，部分业务还需要抵押物抵押。例如∶房抵贷、车抵贷等金融产品。大数据技术侧成为重要的人工信审的辅助决策措施。2.4放款环节客户申请贷款通过信用审批、资质验证等环节后，双方签订贷款合同确保双方知晓合同里面的双方遵守的权利和义务，以及委托代扣款支付方式。当今社会上街买菜都不带现金，而是采用扫码支付，更不可能直接打现金给客户，因此采用大数据互联网技术设计的第三方支付是放款环节客户体验很重要的一个环节，国内比较有名的第三方支付有微信支付、支付宝支付、ApplePay、SamsungPay、华为支付等。
保障交易信息在互联网上传输的完整性和合法性成为金融交易的重中之重，如何保障交易的法律效力？防止信息在传输过程中不被恶意篡改？给予数字证书的电子签名技术是解决这两个问题的最好办法。这里提到的数字证书是有合法的、权威的、第三方认证授权机构（CA机构）【如中国金融认证中心（CFCA）】签发的证书，他是一种包含公钥以及私钥拥有者信息的电子文档。在放款支付环节除了最重要的交易安全保证外，另外一点就是通过支付衍生的金融消费和用户画像，从而开展具有针对性的信贷服务；通过支付平台向贷款用户进行精准营销、给予其量身定做的金融产品，同时在支付过程中沉淀的用户交易信息、经营状况、资金流向等数据提供征信服务。2.5贷中管理在经过前面贷款申请、审批、授信、放款等环节的客户，就已经成为我们的真正客户了，然而最优质客户是不是信用最好的客户、是不是价值贡献最高的用户，通过大数据模型训练得出事实证明并不一定。存量客户风险管理，有一部分客户在获得贷款之后由于各种原因会改变最初贷款目的把贷款挪作他用。例如原本贷款购买房产风险系数较低的目的，却最终被部分借款客户拿去炒股、购买股指期货、债券、基金等高风险投资理财项目，一旦被贷款公司通过大数据技术监控到账户资金流向不是约定贷款资金用处时，则会立刻采取一切措施连本带息收回贷款资金，降低贷款机构资金风向。存量客户管理时外部的大数据舆情监控也是必要的举措，由于互联网金融企业隶属于金融监管机构管辖，因此受外部政策、法律、法规、行政措施等影响非常大，例如房贷受银行的利率调整、各地区房管局的限购政策的影响相当之大，政府修建地铁、优质学校建立等都能影响周边房价，因此许多还没出台的对贷款产品影响重大的条款、措施、政府行为等都需要通过大数据技术爬去贴吧、微信、QQ、论坛等新媒体渠道的信息。给决策者提供及时可靠的风险预警信息。2.6贷后逾期现在，互联网金融通过在线贷款业务客户出现逾期违约时，互联网金融公司催收和处置这些不良资产时将非常困难。这些客户之所以产生逾期违约主要是因为其自身道德观念不强、同时对自身偿还能力过于高估、或者－一开始就抱着不还的念头贷款，拿到钱之后就立刻失去联系。互联网金融行业最大的困难就是对失联客户进行修复，在举国上下宣扬大数据、人工智能的时代，数据流通开放必将是未来的大趋势，原本孤立的、分散的信息孤岛会逐渐消失。金融公司可以通过集中的、流通的大数据中心以家族族谱的方