网上有很多关于pos机风控演习,智能风控系统的知识，也有很多人为大家解答关于pos机风控演习的问题，今天pos机之家(www.poszjia.com)为大家整理了关于这方面的知识，让我们一起来看下吧!
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1、pos机风控演习
pos机风控演习
来源：东营银行 作者：王振刚
一、项目背景及目标
近年来，金融科技的快速发展和新冠疫情的蔓延逐步驱动传统金融服务从线下转移线上，各大金融机构在保持原有传统业务稳步发展的基础上，不断创新开发新的互联产品条线。创新型线上业务的开展，也带来了新的业务风险，这迫切需要我们改变传统风险防控手段与措施，引进新的技术与风险防控系统，对存在的风险做好前置防控，对业务交易做有效的监控。
我行原有的业务风控审批较依赖线下，标准化程度较低，且整体审批效率偏低，无法实现线上业务的大规模开展。为了更好的识别信贷风险，满足监管合规的要求，更好更快的推进行内业务发展，我行建设一套独立自主的智能风控系统。智能风控系统项目的建设，对系统流程和业务规则进行了相应梳理，设计完整的风险防范流程，包括贷前审批、贷中监控和贷后管理，形成风险管理闭环和数据资产闭环。同时，系统提供实时自动化决策应用，打通行内系统实时数据，盘活行内数据资产，提高我行业务运行效率和风险评估准确度。
东营银行智能风控系统以服务自营贷（e盈贷）和引流贷业务为契机，整体目标是搭建服务于全行的信贷风控体系，为后续我行信贷业务健康、可持续发展提供有力保障。我行具有本地化良好的市场基础和获客优势，借助金融科技的力量，在产品定位、客群经营、风险管理等方面进行业务变革，实现自身信贷业务发展，以数据、风控、人工智能为着力点提早布局，是我行未来形成独特竞争优势的关键。
二、项目/策略方案
本次风控体系建设方案，主要包括本地化决策引擎和联合建模两个子模块。本地化决策引擎项目实现与行内网贷系统对接，且包含第三方风控数据接入管理平台、业务条线管理、规则引擎、进件管理、风险可视化统计分析报表、模型优化、系统管理、客户风险报告等功能；联合建模项目主要由第三方建模厂商与我行技术人员共同开发完成，主要是针对我行自营贷和引流贷业务，以我行已有的表现样本为基础深入业务分析，基于我行自有数据、PBOC数据和第三方数据等底层数据基础，利用逻辑回归、机器学习等算法共同搭建风控模型，针对行内两个业务条线，自营贷（e盈贷）和引流贷业务，分别搭建覆盖贷前、贷中、贷后的全生命周期风控体系，具体包括：贷前反欺诈规则、信用评估模型、额度利率模型、贷前审批策略、贷中监控策略、贷后催收策略。
申请人通过我行手机银行、微信二维码、微信公众号等线上渠道填写个人具体信息提交申请，授权我行查询其人行及其他征信数据信息、个人数据等个人信息及行为数据，我行依据大数据信息线上完成自动审批，生成相应的授信额度，并将申请结果反馈给申请人，申请人确认预授信额度，进行线上提款。
三、创新点
（1）充分盘活行内数据资产。本项目创新性的实现了根据行内客户的多维度变量进行建模、综合评分，并应用于后续的自动审批决策中，维度包括客户行内资产负债情况、收入情况、履约历史、交易行为等。通过深入挖掘行内客户对我行的贡献价值，充分盘活我行基础数据资产。
（2）全面提升线上贷款业务的决策审批效率。通过智能风控平台与网贷和个贷平台的结合，借助三方数据，实现线上贷款业务完全线上自主决策审批，大幅减少决策时间，提高贷款效率。并且，数据的采集和计算采用自动化方式，其中数据计算采用适合处理复杂逻辑且计算效率高的FLINK流式计算，保证整体的计算效率。
（3）实现自动化客群划分、审批决策，用户使用便捷。客户申请进件后，风控系统通过部署的决策流，逐步筛选客户所属的客群种类，包括公积金客户、行内代发工资客户、行内定期客户、行内按揭客户、山东城商联盟客户、互联网客户等，综合审批决策后，给予通过客户最高的授信额度和最低的授信利率。
（4）应用推广实现线上、线下相结合，精准营销触达客户。在传统的“铺网点、铺人员”营销方式基础上，我行通过风控系统运用行内客户数据、人行征信、公积金以及三方数据，获取客户的产品偏好、渠道偏好、风险偏好、理财偏好、客户行为等全视图信息，建立客户画像，从中选择筛选信贷高意向客户，并通过短信发送、人工坐席、APP推送等方式，实现线上精准营销客户推广。
四、项目过程管理
里程碑
完成时间
交付成果
人员
项目启动
T+5
项目章程、项目总体计划、软硬件配置清单等
全体项目组人员
需求分析
T+15
差异分析报告、软件需求规格说明书、系统原型、数据使用建议等
项目经理+产品经理+风控专家
系统设计
T+25
概要设计说明书、详细设计说明书、数据库设计说明书、接口设计说明书、模型设计和研发、策略设计和研发等
项目经理+产品经理+开发人员
迭代开发&单元测试
T+50
完成客户化智能风控系统功能迭代开发及单元测试；
项目经理+开发人员+测试人员+风控专家
T+50
完成模型研发和部署；
T+50
完成策略研发和部署；
T+50
完成内部和外部系统对接开发及单元测试（外围系统能有效积极配合下）
集成测试
T+50
测试计划安排、测试用例编写
项目经理+开发人员+测试人员
T+65
完成SIT测试和测试报告
用户验收测试
T+65
用户测试计划、验收测试用例编写
T+85
完成UAT验收测试和测试报告
用户培训
T+85
用户操作手册、数据分析与建模培训等
产品经理
性能&安全测试
T+95
完成性能和安全测试计划、用例、报告
测试人员
上线演练&评审
T+105
上线演练、投产步骤、投产部署方案、应急预案等
运维人员
系统首次上线
T+120
完成生产环境部署、技术和业务验证
全员参与
我行于2020年3月份申请风控系统项目立项，5月份项目正式启动，经过需求分析、系统设计、迭代开发、系统测试等一系列里程碑，系统于9月底正式上线。
五、运营情况
（1）推广应用方面
①全员营销：行内员工每人生成各自推荐二维码，经由行内员工推荐并完成支用的贷款；
②线上大数据精准营销：依托大数据等全视图信息建立客户画像，从中选择筛选信贷高意向客户，并通过短信发送、人工坐席、APP推送等方式，实现线上精准营销客户推广。
（2）用户反馈
①方便快捷。微信扫码、手机银行登陆等多个渠道都可以申请，自动审批、随借随还、循环额度，使用非常方便快捷；
②安全放心。区别于市面上非正规的P2P、网贷渠道，东营银行平台安全放心，无论个人信息保护、资金安全都有保障；
③额度、利率合适准确。客户的额度和利率都是以大数据为基础，经过相应的额度利率模型进行精准的定额定价，利率较低，并能满足资金的使用需求。
（3）系统运行情况
东营银行智能网贷系统自上线以后，由总行信息技术部负责系统运营、总行零售业务部负责业务运营。系统整体运行安全平稳，并已纳入行内综合运维平台、短信平台，系统或者数据源出现问题后，运维人员可第一时间接收短信并及时处理。运用我行独立搭建的风控数据大盘进行实时监测系统和业务运行情况。
六、项目成效
目前该项目处于上线试运行阶段，按照行业规律及风控公司提供的数据，我行进行自营贷（e盈贷）收益预估测算：我行初始目标授信客户为10万人次，授信通过率约30%，即3万人授信，其中有20%客户提款，即6000人支用，平均每人贷款额度为5万元，整体贷款日均为3个亿。按照平均年化利率7%估算，减去行内资金成本、运营成本等，预估实现净利润至少400万。智能风控系统与配套网贷系统的的建设不仅仅给我行带来利息收入，也是实现业务由线下转线上发展的重要工具和基础系统建设，为我行数字化转型发展奠定了坚实的基础。
七、经验总结
（1）项目建设方面
①与风控系统建设经验丰富的厂商合作。根据系统建设案例、专家团队、业务方案等多维度选择合适的系统合作商，避免走系统建设弯路，有效规避系统和业务方面的风险点；
②有效沟通需求，提前规划工期。项目启动之初，行内业务人员与系统建设厂商进行近一周的沟通交流，将行内关于数据分析、客群划分、决策流程规划等全流程风控需求方案进行充分的讨论、商定，并根据项目方案提前规划工期，保证了项目按期保质保量完成；
③项目过程管控,细化项目内容。分解WBS，将工作分解到天，责任到人。按周、月召开项目例会，调度项目进度，协调项目中存在的问题，稳步推进项目建设；
④提前做好项目所需人才储备。智能风控系统项目所涉及产品研发、系统架构、数据分析、风险管理、数据建模、运营管理等方面均需要专业技术人才进行对接实现，提前做好相应分工的人才配备，对整个项目的建设和后期运行至关重要。
（2）应用推广方面
①充分利用线上渠道，实现“病毒式”营销。依托大数据等全视图信息建立客户画像，从中选择筛选信贷高意向客户，并通过短信发送、手机银行、外部网站、微信公众号和小程序APP推送等方式，实现线上精准营销客户推广；
②依托网点分布优势，建立银行产品生态圈。截至2019年底，我行已拥有95家分支机构，充分依托网点的分布优势，在线下网点建立存贷款等产品生态圈，实现“有钱即存、缺钱可贷”的新型线下网点，全方位满足客户各项需求。
以上就是关于pos机风控演习,智能风控系统的知识，后面我们会继续为大家整理关于pos机风控演习的知识，希望能够帮助到大家！
