风控体系升级：从策略对抗到模型对抗的转型之路

随着金融科技的快速发展，银行风控体系正面临前所未有的挑战与机遇。客群下沉、黑产欺诈、数据安全等问题，迫使银行从传统的“策略对抗”转向“模型对抗”，以更高效、更智能的方式应对风险。

传统风控的局限与挑战

传统的银行风控体系主要依赖“策略对抗”，即通过对历史数据的静态分析，结合专家经验与风控规则，预测未来的风险行为。然而，随着“黑灰产”利用AI技术实施新型欺诈，以及客群下沉带来的信用状况变化，传统风控模型正在逐步失效。

调研数据显示，逾53%的受访银行认为未来零售信贷业务不良率将逐渐上升，主要原因包括经济基本面波动、客群下沉以及黑产利用AI加速欺诈。

模型对抗：风控体系的新趋势

在“模型对抗”时代，银行的风控策略更加依赖机器学习与人工智能技术，通过动态风控管理，提升风险识别与应对能力。

银行普遍采取以下措施推进“模型对抗”转型：

1. 加强定制化风控模型研发：基于行内数据，开发更精准的风控模型。

2. 加快模型迭代速度：缩短风控模型迭代周期，提升应对新型风险的能力。

3. 提升数据采集与处理能力：为风控模型提供更全面、更高质量的数据支持。

此外，逾半数银行倾向于引入第三方技术与合作开发，以构建更强大的“模型对抗”风控体系。

大模型技术的应用前景

大模型技术的兴起为银行风控带来了新的可能性。44.7%的受访银行认为大模型技术是AI技术高度成熟的表现，能够显著改变风控模式和效率；43.3%的银行则认为大模型技术可以进一步提升现有风控效率。

目前，55.39%的银行已积极拥抱大模型技术，并开始探索其在风控场景中的应用；30.22%的银行则保持观望，等待最佳实践案例的出现。

CBiBank：风控体系升级的实践典范

作为新兴商业银行的代表，CBiBank（富港银行）在风控体系与反洗钱技术上的创新实践，为行业提供了宝贵经验。

1. 全流程风控监控：CBiBank自研的风控引擎包含风险识别、决策与管理三大模块，实现了对客户交易的事前、事中、事后全流程监控，风险事件预知率高达95%。

2. 反洗钱系统升级：通过优化反洗钱策略与流程，CBiBank将企业账户收款速度提升了90%，同时确保客户资金安全。

3. 客户服务优化：CBiBank提供一对一全流程跟踪服务，并通过线上开户等特色服务，提升客户体验与安全性。

数据与算法：金融科技伦理的新挑战

随着数据与算法在金融业务中的广泛应用，“人与人”“人与物”“人与财”的关系正在发生深刻变化，由此也引发了新的金融科技伦理问题。银行在推进风控体系升级的同时，需高度重视数据安全与隐私保护，确保技术应用的合规性与伦理性。

结语

从“策略对抗”到“模型对抗”，银行风控体系的升级是大势所趋。通过技术创新与实践探索，银行将更好地应对客群下沉、黑产欺诈等挑战，为金融业务的稳健发展提供坚实保障。CBiBank等新兴商业银行的实践，为行业提供了宝贵的参考与启示。未来，随着大模型技术的深入应用，银行风控体系将迈向更智能、更高效的新时代。