数字化转型下商业银行风险管理创新研究

数字化转型下商业银行风险管理创新研究 张正昊 作者简介：张正昊（2001.5-），男，汉族，安徽滁州人，南京财经大学红山学院，研究方向：工商管理     【摘要】商业银行数字化转型进程中，风险管理面临数据中台建设滞后、智能化风控落地不畅等突出问题，制约风险管控效能提升。相关实践以科技赋能为核心，通过构建统一数据中台、搭建智能化风控模型、重构数据治理体系破解信息壁垒，结合个人住房信贷领域的全流程管控实践，形成可复制的风险管控路径，有效提升了风险识别、预警与处置能力，夯实风险防控根基。     【关键词】数字化转型；商业银行；风险管理     引言     数字化转型已成为商业银行高质量发展的必然趋势，但其在推动业务创新的同时，也使风险管理面临新的挑战。当前商业银行风险管理存在数据治理短板、信息孤岛突出、智能风控适配不足等问题，难以适应风险演变的复杂趋势。基于此，聚焦数字化转型背景下的风险管理痛点，探索创新路径并结合实际业务落地实践，成为提升商业银行风险管控水平、实现可持续发展的关键。     一、数字化转型背景下商业银行风险管理存在的问题     （一）数据中台建设滞后，数据治理与整合存在明显短板     尽管商业银行积极推进统一数据中台搭建，但实际落地中仍存在诸多问题，难以筑牢风险管控的数据根基。部分银行数据标准化治理不足，未建立全行统一的数据字典，不同部门、系统对核心数据的口径不一、解释各异，导致数据混乱、重复采集等问题突出。内部信息孤岛打破不彻底，API 接口、联邦学习等技术的应用不够深入，内部信贷、行业核心系统数据整合不全面，外部政务平台、物联网终端等渠道的数据对接存在壁垒，多维度风险数据难以有效聚合。此外，数据质量管控不到位，专业监控工具应用不充分，数据缺失、异常等问题未能及时修正，分布式存储架构和数据湖建设不完善，结构化与非结构化数据的管理缺乏高效模式，数据的完整性、准确性和时效性无法得到充分保障，制约了后续风险分析与建模的有效性。     （二）智能化风控体系落地不畅，风险识别与决策效能不足     智能化风控模型与决策引擎的建设未完全贴合风险管理实际需求，未能充分发挥科技赋能价值。部分银行仍依赖单一算法构建风控模型，未实现传统算法与新兴信息技术的有效融合，对团伙欺诈等隐蔽性风险的识别能力薄弱。风险特征库建设不完善，特征衍生技术应用不足，隐性风险关联和传导路径未能有效挖掘，且缺乏完善的特征质量评估与动态更新机制，风险信号的时效性不足。同时，智能决策引擎与机器学习模型集成不深入，规则管理平台不够灵活，难以快速响应监管与业务变化，决策流程编排缺乏差异化设计，人工干预过多，未能形成“识别、预警、处置”的风控闭环，导致风险处置效率偏低，难以适应风险演变趋势。     二、数字化转型背景下，商业银行风险管理创新     （一）以科技赋能重构全流程风险管控体系     1. 构建统一数据中台，筑牢风险管控数据根基     数字化转型新时期，商业银行风险管理转向全流程、系统化管控，统一数据中台建设是支撑。商业银行需主动牵头推进数据中台搭建，以风险数据标准化治理与动态更新为核心目标，系统梳理数据管控全流程，聚焦数据采集、清洗、存储环节，确保有效衔接、闭环管控。为打破内部信息孤岛、整合外部多元数据，商业银行可灵活运用API接口、联邦学习等先进技术，全面整合行业核心系统、内部信贷系统的数据资源，同时积极对接外部政务平台、物联网终端等渠道，广泛采集客户信用、交易行为、行业动态等多维度数据，让分散的数据资源实现有效聚合。在数据采集完成后，商业银行要及时启用专业的数据质量监控工具，对数据中的缺失值、异常值进行实时校验、精准修正，全力保障数据的完整性、准确性和时效性，为后续风险分析提供可靠支撑。最后，商业银行需采用分布式存储架构，搭建功能完善的数据湖，实现结构化数据与非结构化数据的统一存储、分类管理，既提升了数据存储的安全性和高效性，也为后续风险建模、分析研判提供高质量的数据基础，让数据真正成为风险管理的核心资产。     2. 搭建智能化风控模型，提升风险识别处置效能     在完成高质量数据储备后，商业银行的风险管理工作需进一步向智能化升级，核心任务便是构建科学完善、动态迭代的智能化风控模型，通过技术赋能实现风险的精准识别、提前预警和有效处置。在模型开发阶段，商业银行应摒弃单一算法应用模式，采用集成学习方法，将逻辑回归、XGBoost 等传统成熟算法与深度学习、图神经网络等新兴信息技术有机结合，构建多层次、全方位的风险评估体系，既保证模型的稳定性，也提升模型对复杂风险的识别能力。为提升模型的针对性和精准度，商业银行可通过特征工程深度挖掘用户交易频率、设备指纹、消费习惯等强相关特征，结合关联分析技术，精准识别团伙欺诈、恶意逃废债等隐蔽性较强的风险模式，同时运用时序模型对客户信用风险的演变趋势进行科学预测，提前预判风险隐患。在模型部署环节，建立规范的AB 测试机制，将新开发的风控模型与基准模型进行并行运行、对比分析，通过KS 值、误报率、准确率等核心指标，全面验证新模型的有效性和适用性，确保风险识别准确率与业务办理效率的双向平衡。     （二）破解信息壁垒，激活数据风控价值     1. 重构数据治理体系，打破部门间信息孤岛     商业银行要将数据治理体系重构作为基础性、长期性任务，以数据标准化建设为抓手，从数据定义、采集、存储三个维度协同推进，规范数据管理流程。建立全行统一的数据字典，明确核心字段编码规则等，实现数据解释一致性，解决数据混乱、口径不一问题。制定统一数据采集标准，规范前端业务系统与后端风控系统数据接口等，通过API 网关实现结构化数据实时传输和非结构化数据分类存储，确保数据采集规范性、高效性，避免重复、无效采集。     2. 构建动态风险特征库，深挖风险数据核心价值     商业银行要坚持“广覆盖、高相关、可更新”原则，系统推进风险特征库建设，让数据发挥风控价值。     搭建初期，全面整合内部信贷交易、客户行为等核心数据，引入外部司法、舆情、行业评级等第三方数据，形成覆盖客户全周期、业务全流程的多维度风险特征值，保证全面性与代表性。     为提升针对性，运用特征衍生技术，用科学方法分层提取时序特征捕捉客户行为动态，利用图算法挖掘隐性特征，破解隐蔽性风险识别难题。     建成后，建立完善特征质量评估体系，以核心指标筛选优化特征，剔除无效、保留有效；构建版本管理机制，依据业务和监管要求调整特征权重、动态更新内容，确保风险信号时效准确，让风险特征库成为风险识别预警的“核心引擎”。     3. 部署智能决策引擎，形成风控闭环管理     智能决策引擎建设要聚焦三大核心环节，确保功能贴合风险管理需求：     一是构建专业化规则管理平台，把反洗钱、信贷审批等场景的监管要求和业务规范转为可配置调整的业务规则，支持在线编辑、模拟测试等操作，实现合规要求自动化响应与精准落地，降低合规风险和人工误差。     二是深度集成机器学习模型与决策引擎，借助模型服务化框架，将成熟的风险评分卡等部署为微服务，与规则引擎互补，规则引擎应对常规风险，模型引擎处置复杂风险，提升对复杂风险场景和隐蔽性风险的识别处置效率。     三是建立灵活决策流程编排引擎，依据不同业务场景的风险等级和特点设计差异化决策路径，组合规则执行与模型调用为可动态调整的流程，持续开展 AB 测试优化决策，使引擎适应业务和风险变化，实现精准高效风控，激活数据风控价值，推动风险管理水平提升。     三、商业银行个人住房信贷信用风险管理实践     （一）整合多维度信贷相关数据     某工商银行依托统一数据中台，整合内部个人住房信贷系统的还款记录、贷款金额等结构化数据，同时通过API 接口对接住建部门的房产登记平台、税务部门的个税缴纳系统以及第三方征信机构的信用报告数据，全面采集借款人的房产持有情况、收入稳定性、征信状况等多维度信息。截至相关统计节点，该行个人住房信贷余额达8.6万亿元，通过数据中台整合的借款人相关数据达12.3 亿条，其中结构化数据占比78%，非结构化数据占比22%，数据完整率提升至99.2%，数据准确率达98.8%，有效打破了内部信息孤岛与外部数据壁垒，为个人住房信贷信用风险管理筑牢了数据根基。     （二）构建集成化风控模型，开展模型AB 测试优化     在数据储备完善的基础上，该行摒弃单一算法应用模式，采用集成学习方法，将逻辑回归、XGBoost 算法与图神经网络技术相结合，构建个人住房信贷风险评估模型，通过特征工程挖掘借款人交易频率、还款延迟天数、房产抵押估值与贷款金额比例等120 余项强相关特征，其中借款人收入与月供比例、征信逾期次数等23 项特征被确定为核心风险特征。该行建立规范的AB 测试机制，将新开发的风控模型与原有基准模型进行并行运行、对比分析，经测试，新模型的风险识别准确率达97.5%，较原有基准模型提升8.3 个百分点，误报率降至2.1%，有效提升了对个人住房信贷风险的识别能力。     （三）搭建智能决策引擎，设计差异化审批决策路径     该行将训练成熟的风险评分卡、异常检测模型等部署为微服务，与规则引擎深度集成，构建智能决策引擎，将个人住房信贷审批、贷后监管等场景的监管要求、业务规范转化为可配置、可调整的业务规则，支持规则的在线编辑、模拟测试、快速发布和动态更新。该行根据个人住房信贷不同额度、不同房产类型的风险等级，设计差异化的决策路径，将规则执行与模型调用有机组合为可动态调整的决策流程，针对贷款金额50 万元以下、首套自住住房的普通借款人，采用简化决策流程，以提升审批效率，针对贷款金额200 万元以上、二套及以上住房的借款人，启用严格的多维度风险核查流程。     （四）落地全流程风险管控，提升风险处置实际成效     该行通过智能决策引擎实现对个人住房信贷风险的全流程管控，在贷前审批环节，累计拒绝存在潜在风险的贷款申请1.2 万笔，涉及贷款金额386 亿元，其中因征信逾期、收入不稳定等核心风险因素拒绝的申请占比达89.7%；在贷后监管环节，通过模型实时监测借款人还款行为，累计识别出还款能力下降、存在逾期风险的借款人3.7 万名，及时采取调整还款计划、补充担保等处置措施，成功化解2.9 万名借款人的逾期风险，累计避免不良贷款产生46.3 亿元，使得该行个人住房信贷不良率控制在0.32%，低于行业平均0.45% 的水平，切实通过具体的操作举措实现了个人住房信贷信用风险的有效管控，形成了可落地、可复制的实践经验。     四、结语     总体来说，商业银行数字化转型下的风险管理创新，核心是通过科技赋能激活数据价值、破解管控痛点。一系列举措不仅解决了传统风险管理中的数据混乱、风险识别滞后等难题，更构建了全流程、智能化的风险管控体系，在个人住房信贷领域的实践进一步验证了创新路径的可行性与有效性。 参考文献 [1] 沈明杰. 数字化转型背景下农村商业银行财务风险管理创新研究 [J]. 销售与管理, 2026, (02): 51-53. [2] 樊宇. 商业银行风险管理数字化转型的创新探索与实践 [J]. 中国银行业, 2025, (10): 59-61. [3] 黄姬. 数字货币对商业银行的影响及优化措施 [J]. 中国集体经济, 2025, (29): 101-104. DOI:10.20187/j.cnki.cn/11-3946/f.2025.29.009. [4] 尉刚. 商业银行小微信贷业务风险管理创新思考 [J]. 中国集体经济, 2025, (26): 109-112. DOI:10.20187/j.cnki.cn/11-3946/f.2025.26.028.