民营银行如何规避风险？最近有很多兄弟都在搜这个问题。还有朋友想弄明白民营银行如何规避风险问题。对此，碳百科整理了相关的攻略，希望能对你有所帮助。
文 / 重庆富民银行风险管理部 邓甄
随着中国人民银行《金融科技发展规划（2022—2025年）》的出台与执行，科技创新为金融行业商业模式和风险管理体系带来深层次的变革。商业银行、券商、私募机构以及互联网金融公司，争相为自身业务获取科技上的创新优势。作为银行体系新军的民营银行，兼具民营经济和金融机构的双重身份，在金融科技逐步成熟、市场环境复杂多变、监管政策趋严的大环境下，如何构建一个良性、可持续性的风险防控业态，是民营银行可持续发展和提高核心竞争力的根本。
重庆富民银行作为中国银保监会常态化审批成立的第一家民营银行，以“扶微助创、富民兴邦”为企业使命，坚持科技立行、敬畏风险的理念，依托领先的金融科技硬核能力，构建拥有自主知识产权的FAR智能风控平台，实现智能精准审批，支持线上业务自动化审批率达99%，并在2022年被人民银行纳入金融数据综合应用试点。FAR智能风控平台基于大数据、机器学习等技术，在获客、贷前、贷中、贷后等环节建立反欺诈模型、评分模型和预警模型等各类数据模型，实施智能化的风控管理，助力富民银行摸索出了一条与主流金融机构差异竞争、优势互补、共赢发展的道路。通过先进的风控技术支撑成渝地区双城经济圈的实体产业信贷审批，为民营银行发挥后发优势，实现与传统银行错位竞争，提供了借鉴和参考。
数据：夯实FAR智能风控平台决策基础
智能风控平台背后的力量是大数据技术和风险分析能力。风控平台对提供数据的广度、数据的深度、数据的鲜活度都有较高的要求。数据虽然重要，但不一定所有的数据都有价值，而是经过风控平台治理、整合后的高质量数据才是大数据智能风控的基石。
大部分商业银行由于各种历史原因，导致数据不全、质量不高、应用不足等一系列问题持续存在，从而使风险数据利用效率不高，对风控决策支持造成制约。因此，建立完善的数据治理体系、数据标准和数据整合是风控平台建设的关键，如同城市建设修建下水道，数据治理是一项长期且细致的工作。富民银行FAR风控平台高度重视数据规范化管理，不仅有接入采集海量数据的能力，更要有提炼整合各上下游系统数据统一存储能力，实现业务数据向数据资产的转化。传统银行的数据使用常局限在某个系统的业务流程中，却未能重视其他业务系统的关联数据，缺乏对大数据的深度理解。而FAR风控中台对存储海量并连通全域数据，建立统一规范的数据标准和质量体系，建设提纯加工后的标准数据资产体系，以满足银行对不同业务的数据需求。在对数据规范化处理后，FAR风控平台对数据进行资产化、服务化，从而提供数据服务，为业务赋能。特别是对风险策略规则进行变量准备，创建用户画像体系、关系图谱，在线分析信贷业务跨系统数据查询能力，并为多部门任务协作等任务奠定数据基础，提供强大的分析工具和智能的数据可视化系统，为民营银行信贷各业务和各类分析提供支持和帮助（如图所示）。
图 FAR智能风控平台数据管理体系
模型：驱动FAR智能风控平台决策核心
目前传统中小银行的风控模型驱动仍处于起步阶段，绝大多数还是依赖于专家经验的业务规则，这些撒网式的规则准确率和召回率都不理想，同时也依赖于人工采集和审批，效率低下，无法快速识别欺诈风险。
FAR智能风控平台建设的目标，是以模型支撑的审批策略逐步摆脱简单的规则审批和人工审核。根据模型更迭需要在变量池对已有变量进行重新组合，丰富入模变量类型，提升模型优化效率，对客户的信用风险和欺诈风险进行精确评估，彻底取代了人工审批的方式，实现7×24小时全年无休，风险偏好统一的自动化审批。
FAR智能风控平台提供的模型实验室作为富民银行风险模型体系的基础设施，是保障风险计量工具规范性、保证分析准确性、提高模型开发效率的平台。建模效率得到了极大提高，主要体现在数据准备模式变更、减少建模程序代码编写、模型开发用户之间的交互、模型评估、审批、发布及监控的线上模式等环节。通过建立模型实验室，将模型运用于设备指纹、关系图谱、影像识别、智能语音机器人、机器学习算法等多种智能风险监测手段，并渗透到个人信用贷款的多个应用领域，提供更深入的信息分析和挖掘能力，综合运用防御、识别、跟踪、分析、完善、再运用等手段，使信贷流程各环节覆盖风控工具武装，强化黑产技术的防控和预警，确保风险被及时遏制。
FAR风控平台模型实验室，嵌入到自动化的信贷业务审批流程中大数据覆盖面广、维度丰富、实时性高的风控模型，重点在风控能力的整体性、主动性、协同性等方面进行突破，帮助预警风险，提升风险管理水平，同时也帮助改进传统模型过度依赖专家经验和规则的缺陷。
系统：FAR智能风控平台技术支撑
风控模型的建立，除了取决于模型团队对业务的理解、变量的挖掘、模型的开发，更重要的是风控系统的支撑。
风控系统作为风控平台的技术载体，是民营银行数字化转型的关键。传统建模工具通常缺少对机器学习算法的直接支持，并且需要大量的人工编码，对于大部分银行建模人员来说使用门槛高，导致了商业银行以往使用传统建模工具建模往往效率较低、模型迭代周期较长，操作繁琐、模型部署的位置不灵活等痛点，十分影响模型效力的发挥。FAR智能风控平台基于灵活工作流引擎和决策规则引擎的信贷审批系统，可以将模型快速、灵活部署到运行环境，以便银行建模人员实现智能风控模型的便捷开发，支撑风控模型及时迭代优化，快速部署运行，保证模型的时效性，快速适应客群风险特征的变化，发挥智能风控的作用。
FAR智能风控平台提供的工作流引擎将各种变量、数据源、模型服务化和节点化，支持灵活快速地构建多种不同的审批工作流程、调整审批决策节点顺序，针对不同场景和金融产品申请提供不同的审批工作流，针对不同客户的申请提供不同的风控策略，达到优质客户秒级审批通过，劣质客户快速拒绝，实现千人千面的信用评级和风险定价。同时，支持审批业务流程便捷调整、审批策略持续迭代、内外部数据源快速增加、简单策略调整与变更可实现当天部署，提高风控审批效率的同时提升用户体验。FAR智能风控平台提供的系统技术能力可以将日常的风险管理任务通过各环节、技术、工具落实实施，使风控手段深入到信贷业务的各个环节，基于科技能力构建了覆盖业务全流程的风险管理体系，形成了风险管控数字化闭环，愈发接近智能风控水平。
FAR智能风控平台是一套建立在大数据智能风控体系的解决方案。其底层逻辑是运用大数据计算处理技术和IT系统建设，发挥风控模型效能，实现“大数据—模型—系统”的智能风控联动闭环管理，构建线上线下全场景、全渠道、全流程覆盖的联防联控生态，提供“高”“精”“尖”的基础设施，大幅提升智慧风控水平，切实提高金融服务的效率与能力，为银行金融服务的数字化转型保驾护航。
结束语
民营银行由于“一城一行”政策限制，且资本实力弱、品牌知名度低、人才匮乏，难以依靠传统银行的业务模式生存发展。同时，在金融强监管、去杠杆、回归本源的环境下，金融市场已经进入规模与质量并重的时代，民营银行竞争的背后归根结底是风控能力的打造，应以大数据风控为基础，融入“数据+风控模型+算法”的思想，通过系统科技进行赋能，真正有效地将风险进行量化，突破反欺诈风险管控难点，在满足合规的前提下积极打造科技驱动的普惠金融和数据驱动的智能风控，有效防范信用风险。
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