防控風(fēng)險是金融工作的永恒主題，風(fēng)險管理能力作為銀行業(yè)核心競爭力之一，對客戶權(quán)益保障和行業(yè)長期穩(wěn)定發(fā)展具有重要意義。當(dāng)前，人工智能等技術(shù)正深刻改變傳統(tǒng)的風(fēng)險管理發(fā)展模式，以風(fēng)控模型為核心的風(fēng)險管理技術(shù)正面臨著深刻的變革。江蘇銀行以科技創(chuàng)新為引擎，運(yùn)用“智慧小蘇”大語言模型，賦能風(fēng)控領(lǐng)域的數(shù)智化轉(zhuǎn)型，推動全行高質(zhì)量發(fā)展。

規(guī)則組件化：建設(shè)風(fēng)控模型新范式

之前，風(fēng)控模型中的規(guī)則數(shù)量龐大，業(yè)務(wù)人員對規(guī)則的命名方式也不同，可能會發(fā)生相同規(guī)則重復(fù)存在的情況，對直觀查閱決策規(guī)則帶來困難，在某種程度上降低了風(fēng)控模型管理資源的使用效率，影響業(yè)務(wù)的靈活性與響應(yīng)速度。面對這一挑戰(zhàn)，江蘇銀行開拓創(chuàng)新，剖析了數(shù)百個風(fēng)控模型的底層邏輯，提煉出超4000條適用規(guī)則，生成約800項常用組件。這些組件單元支持通過特征標(biāo)簽進(jìn)行查詢，并基于規(guī)則進(jìn)行單產(chǎn)品回溯和多產(chǎn)品對比，提高風(fēng)險管控能力。組件化摒棄了一個場景一組規(guī)則的作坊模式，也規(guī)范了風(fēng)控模型的開發(fā)和維護(hù)流程。

依托江蘇銀行自主研發(fā)的“智慧小蘇”大語言模型服務(wù)平臺，風(fēng)控模型組件化管理充分發(fā)揮大模型在代碼生成、文本字段提取、語義理解與泛化能力等方面的優(yōu)勢，配合自動化腳本，從工程應(yīng)用層面聚焦組件化任務(wù)。規(guī)則組件化工作分為數(shù)據(jù)收集清洗、組件智能生成與人工審核三大階段，通過大模型賦能實現(xiàn)組件的高效生成與精準(zhǔn)合并，組件準(zhǔn)確率超90%。

模型組件化管理致力于為行內(nèi)風(fēng)控業(yè)務(wù)提供更加靈活、高效的解決方案。目前，江蘇銀行已實現(xiàn)了風(fēng)控模型從建模、編譯、部署到監(jiān)控的全生命周期管理。下一步，組件化管理的規(guī)則計劃集成至模型全生命周期的管理中，保障模型的版本控制、性能監(jiān)控和安全合規(guī)，支持組件的靈活調(diào)用和組合。基于規(guī)則組件單元，業(yè)務(wù)人員可對單一產(chǎn)品進(jìn)行回溯，通過指標(biāo)評估存量模型性能，并根據(jù)觸發(fā)率、不良率等監(jiān)控數(shù)據(jù)調(diào)整模型閾值。針對多類產(chǎn)品，業(yè)務(wù)人員還可開展交集或差集規(guī)則分析，測算規(guī)則使用成效，并根據(jù)對照產(chǎn)品調(diào)整本產(chǎn)品閾值。

合同智能質(zhì)檢：打造企業(yè)信貸防火墻

在企業(yè)憑借貿(mào)易合同申請貸款的過程中，需要快速鑒定合同真?zhèn)?、識別合同中的錯漏信息，進(jìn)而完成合同質(zhì)檢，傳統(tǒng)AI模型無法統(tǒng)一識別和提取復(fù)雜合同中的關(guān)鍵信息，降低了審批效率。

針對這一難題，江蘇銀行充分利用“智慧小蘇”大模型的語義理解和實體識別能力，結(jié)合先進(jìn)的OCR技術(shù)，實現(xiàn)了對非制式合同的高效掃描，提取合同供需方、簽訂時間、交易貨物等多種文本信息?；谔崛〉年P(guān)鍵字段，江蘇銀行構(gòu)建了專業(yè)的風(fēng)險控制模型，能夠通過外部數(shù)據(jù)等途徑，對合同雙方信息進(jìn)行智能檢測，在授信過程中，對風(fēng)險較高的交易提前發(fā)出預(yù)警，有效防范潛在的信貸風(fēng)險。自上線以來，該場景已實現(xiàn)數(shù)千份貿(mào)易合同的智能質(zhì)檢，文本提取準(zhǔn)確率超95%，簡化了合同質(zhì)檢流程，助力分支行更高效地完成受托支付合規(guī)性審核。

地址智能比對：提升異常識別能力

江蘇銀行針對小微個體戶推出的專項貸款產(chǎn)品需要客戶經(jīng)理在外拓營銷過程中收集個體商戶信息進(jìn)行校驗，其中，商戶法人手動填寫的門店地址需與工商注冊地址保持一致，但省、市、區(qū)及樓棟信息描述經(jīng)常存在差異，傳統(tǒng)的規(guī)則匹配對比方式存在邊緣情況多、開發(fā)難度大等問題，無法滿足需求。

江蘇銀行采用“智慧小蘇”大模型與規(guī)則匹配相結(jié)合的方法，對地址信息進(jìn)行預(yù)處理、拆解及相似度計算等操作。通過收集與標(biāo)注大量的地址數(shù)據(jù)，持續(xù)迭代優(yōu)化模型，減少邊緣情況的影響。當(dāng)省、市、區(qū)信息不完全一致但街道和門牌號等關(guān)鍵信息一致時，大模型仍能準(zhǔn)確判斷多個地址是否指向同一地點，風(fēng)險識別準(zhǔn)確率達(dá)99%。該方法在確保靈活性、準(zhǔn)確性和可擴(kuò)展性的同時，已逐步推廣至行內(nèi)其他與地址相關(guān)的業(yè)務(wù)場景，提升了整體業(yè)務(wù)處理效率和風(fēng)險防控水平。

江蘇銀行始終堅持以創(chuàng)新為驅(qū)動，賦能風(fēng)險管理流程，完善風(fēng)控管理體系。下一步，江蘇銀行將加快落實中央經(jīng)濟(jì)工作會議要求，加強(qiáng)基礎(chǔ)研究和關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)，開展新技術(shù)新產(chǎn)品新場景應(yīng)用示范，不斷提升數(shù)字化風(fēng)險防控能力，以高質(zhì)量金融服務(wù)助力中國式現(xiàn)代化江蘇新實踐。

（來源： 金融界）