金融数字化转型中的智能风控策略研究

丁宗湖

      【摘要】在金融行业数字化转型持续深化的背景下，智能风控作为保障金融业务稳健运行的核心环节，其完善程度直接影响金融机构资金流转安全、信贷服务效率及合规经营水平。本文首先阐述金融数字化转型中智能风控的重要性，针对数据治理协同缺失、模型算法可解释性薄弱、场景适配精准度不足及安全合规边界模糊等问题，从完善数据协同体系、摆脱模型黑箱困境、提升场景定制精度与明晰安全合规边界四个维度构建应对策略，助力金融行业在数字化浪潮中平衡创新发展与风险管控的关系。
      【关键词】金融数字化转型；智能风控；数据协同；模型可解释性；安全合规
引言
      随着数字技术在金融领域的广泛渗透与深度应用，金融行业正加速迈入数字化转型的关键阶段，传统风控模式因难以应对海量数据处理、复杂风险识别及实时风险响应等新需求而逐渐显现局限性。智能风控以大数据、人工智能、区块链等技术为基础，通过构建多维度风险评估模型、优化风险识别与预警机制，实现对金融业务全流程风险的动态监测与有效防控，然而其在实际应用过程中仍面临诸多问题，不仅制约智能风控效能的充分发挥，还易增加金融机构的运营风险与合规压力。在此背景下，深入探究金融数字化转型中智能风控的内在运行机制，系统梳理当前存在的现实问题，构建科学合理的智能风控策略体系，对金融机构提升风险管控的科学性与有效性、保障金融业务的稳健开展、推动金融行业数字化转型的有序推进具有重要的理论价值与实践意义。
一、金融数字化转型中智能风控的重要性
      （一）保障资金安全稳定流转，降低金融操作风险
      在金融数字化转型进程中，智能风控体系借助实时数据采集与多维度风险识别模型，对资金流转全流程实施动态监测，当资金在跨机构、跨区域或线上渠道进行划转时，该体系能快速识别异常交易特征并触发预警机制，从而阻止未经授权的资金操作行为。智能风控通过构建动态风险评估模型，对金融机构日常运营中的操作环节进行风险点扫描，为资金在数字化环境下的安全流转提供技术支撑。这有助于减少因人为操作失误、系统漏洞或外部恶意攻击引发的资金损失，从而确保金融机构资金链的稳定运行。
      （二）提升信贷审批效率和质量，优化客户服务体验
      智能风控在信贷业务数字化处理过程中，可整合客户多维度信用数据与行为信息，通过算法模型对客户信用状况进行自动化评估，无需依赖人工逐笔审核，大幅缩短信贷审批周期。当金融机构面对海量信贷申请时，智能风控能精准识别优质客户与潜在风险客户，既避免因人工审核偏差导致的审批质量波动，又能让符合条件的客户快速获得信贷支持，减少客户等待时间，使客户在信贷服务中感受到更高效、更便捷的体验，增强客户对金融机构数字化服务的认可。
      （三）助力金融机构合规经营，适应监管政策要求
      金融数字化转型背景下监管政策持续细化，智能风控系统可将监管规则嵌入业务流程，对金融机构各类业务操作进行实时合规校验，当业务操作不符合监管要求时能及时发出提示并阻断违规操作。智能风控通过建立合规风险数据库与动态更新机制，确保金融机构在开展数字化业务时始终与最新监管政策保持一致，帮助金融机构规避因合规风险引发的处罚，保障金融机构在数字化转型过程中实现合规与发展的协同推进，维护金融行业整体合规经营秩序。
二、金融数字化转型中智能风控存在的问题
      （一）数据治理协同缺失，跨源融合应用深度不足
      金融机构在推进数字化转型过程中，各业务部门常依据自身需求搭建独立数据体系，导致数据标准与治理规则难以统一，不同部门间数据流通存在壁垒。当需要从多渠道整合客户交易、信用记录及外部宏观经济数据时，因缺乏统一协同机制，数据清洗与对齐工作需耗费大量时间，且融合后的数据无法充分挖掘潜在关联关系，使得智能风控模型在调用多源数据时难以形成有效支撑，进而影响风险识别的全面性。
      （二）模型算法黑箱凸显，可解释性与信任基础薄弱
      智能风控模型在金融数字化转型中多依赖深度学习等复杂算法，这些算法在处理海量数据生成决策结果时，内部运算逻辑难以通过直观方式呈现，形成算法黑箱。模型对客户授信额度进行调整或判定交易存在风险时，金融机构无法清晰向监管部门与客户说明决策依据，导致监管机构对模型合规性审核难度增加，客户也因无法理解风险判定原因而对智能风控体系产生质疑，信任基础随之弱化。
      （三）场景适配精准度低，动态风险响应时效滞后
      金融数字化转型催生了多样化的业务场景，各场景风险特征迥异。然而，现有智能风控模型多基于通用场景构建，未能充分考虑其独特风险要素，导致在线上消费信贷、跨境支付等特定业务中出现误判或漏判。此外，模型更新迭代速度往往滞后于风险变化节奏，难以在新型欺诈手段或信用风险突变时及时调整参数与策略，造成风险响应延迟。
      （四）安全合规边界模糊，隐私保护与风控需求失衡
      金融数字化转型中智能风控需收集大量客户隐私数据以提升风险识别能力，但当前相关法律法规对数据使用边界界定不够清晰。金融机构为满足风控模型对数据维度的需求而扩大数据收集范围时，易触碰隐私保护红线，若严格遵循隐私保护要求限制数据使用，又会导致模型获取的数据量不足，无法满足风险评估对数据完整性的需求，二者之间难以找到平衡支点，进而影响智能风控工作的合规开展与效果发挥。
三、金融数字化转型中智能风控策略构建
      （一）完善数据协同体系，深化跨源数据融合应用
      金融机构需牵头成立跨部门数据治理委员会，制定统一的数据分类标准、元数据管理规范及质量校验规则，确保各业务部门数据采集与存储环节符合协同要求。其一，该委员会应定期组织业务部门与技术部门召开需求对接会议，明确不同业务场景下数据共享的范围与权限，同时通过权限分级机制防止数据滥用。其二，技术团队需搭建统一的数据中台，将分散在各业务系统中的客户数据、交易数据、外部合作机构提供的宏观经济数据等进行集中整合，为风控决策提供更全面的数据支撑。其三，金融机构应建立数据质量反馈机制，形成数据治理的闭环管理，保障跨源数据融合应用的持续性与有效性。
      （二）摆脱模型黑箱困境，强化可解释性信任支撑
      金融机构需在智能风控模型开发与应用全流程中融入可解释性设计，从模型选型、特征选择到决策输出环节均建立清晰的解释机制，确保监管部门与客户能理解模型决策逻辑。第一，在模型选型阶段，技术团队应结合业务场景需求，优先选择预测精度与可解释性俱佳的算法。若确需采用深度学习等复杂算法，则应配套使用 SHAP、LIME 等可解释性工具。这些工具能在模型输出客户授信调整或风险交易判定结果时，生成可视化报告，清晰地展示各特征变量对决策的影响程度，增强模型透明度。第二，金融机构需制定模型解释文档规范，要求技术团队在模型上线前，编写详细的解释文档，内容涵盖模型原理、特征变量含义、决策阈值设定依据等，该文档需提交至监管部门备案，同时在客户提出疑问时，能依据文档向客户进行清晰说明。第三，风控部门应建立模型解释培训机制，定期组织一线工作人员参加可解释性工具使用与模型决策逻辑培训，确保工作人员具备向客户解释模型结果的能力，同时在与监管部门沟通时，能准确传达模型的运行机制与合规性依据，逐步强化监管部门与客户对智能风控模型的信任基础。
      （三）提升场景定制精度，强化动态风险实时响应
      金融机构需建立场景化风控模型开发框架，针对不同业务场景提炼独特风险特征并设计适配模型模块，同时搭建风险动态监测机制以缩短响应时效。其一，风控部门应联合业务部门开展场景风险调研，梳理线上消费信贷、跨境支付等各类场景的核心风险点。其二，技术团队需采用模块化模型开发模式，当新增业务场景时，仅需开发对应场景的特征输入模块与风险判定规则模块，无需重构整体模型，使模型能快速匹配场景风险需求，减少误判或漏判情况。其三，金融机构应搭建实时风险监测平台，接入各业务系统的交易数据与客户行为数据，通过实时计算引擎对数据进行动态分析，当监测到新型欺诈手段或信用风险突变信号时，平台能自动触发模型参数调整指令，同时推送风险预警信息至风控部门，使模型能及时更新策略，消除风险响应时间差。
      （四）明晰安全合规边界，平衡隐私保护与风控效能
      金融机构需建立数据合规管理体系，明确数据收集、使用的边界与流程，同时采用隐私计算技术在保护客户隐私的前提下满足风控数据需求。一方面，金融机构应组建合规与风控联合工作组，结合现行法律法规与行业监管要求，制定数据合规使用清单，明确不同类型客户数据的收集范围、使用场景与保存期限，避免因数据收集范围扩大触碰隐私保护红线。另一方面，技术团队需引入联邦学习、差分隐私等隐私计算技术，构建分布式数据处理架构，当风控模型需要调用多源数据时，各数据持有方在本地对数据进行加密处理后上传模型参数，避免原始隐私数据泄露。
四、结语
      本文针对金融数字化转型中智能风控的四大核心问题，构建多维度应对策略，可有效破解数据流通壁垒、算法信任危机、场景适配偏差与合规平衡难题，为金融机构在数字化进程中实现风险管控与业务发展的协同提供实践路径，尤其能帮助金融机构在保障资金安全、优化信贷服务效率的同时，筑牢合规经营防线。未来，智能风控发展需聚焦技术栈深度迭代、跨主体协同生态以及风控人才复合型能力培养几方面，最终推动金融行业构建更具韧性的数字化风险防控体系。
参考文献
[1] 杨唯实 , 王耀 , 陈鑫 , 陈龙 . 数字化背景下信息科技外包风险识别策略与智慧风控体系构建研究 [J]. 农银学刊 ,2025(05):18-23.
[2] 蒋韬 . 从“人工智能”到“决策智能”共建金融风控新纪元 [J].中国金融家 ,2025(09):84-87.
[3] 潘陈新 . 区域性商业银行数字化风控体系建设路径探索 [J]. 宁波经济 ( 财经视点 ),2025(08):59-60.
[4] 肖湘 . 大模型破局供应链金融：三流合一助力智能风控与融资效率双升 [J]. 中国商界 ,2025(14):32-33.
[5] 贾琼 . 基于大数据的小微企业信贷风险预测与智能风控系统设计 [J]. 信息与电脑 ,2025,37(09):127-129.