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金融科技行业在风险管理方面的投资依然强劲
银行是人工智能风险管理领域的最大投资者：艾瑞数据显示，风险管理仍是金融领域最大的人工智能应用场景，年占中国金融人工智能市场的45%。自年以来，银行等传统机构加强了风险管理投资。
图表1:在中国，银行是金融人工智能领域的最大投资来源，其中80%投资用于对外合作和采购
资料来源：艾瑞，交银国际
中小银行的升级需求强劲：利用大数据和人工智能进行风险管理，对服务长尾客户的网贷平台提高成本效益至关重要。相比有能力自行投资开发人工智能风险管理能力的大型全国性银行，网贷平台可以帮助中小银行进行风险管理升级，我们认为是网贷平台未来的机会之一。
头部网贷平台出色的风险管理能力，能协助传统银行应对零售和中小微企业业务的挑战，因为它们在信贷数据处理和模型应用方面拥有丰富的经验。这些技术提高了运营效率，尤其在风险管理和客户获取方面，这是传统银行的痛点。
网贷平台定位为银行的技术合作伙伴，正在测试各种数字升级解决方案，包括风险管理、客户获取和数字银行服务。数科和信也科技均与天津金城银行和吉林亿联银行（均为民营银行）合作。乐信已与工商银行、民生银行、浦发银行等19家金融机构签署战略合作协议。
人工智能风险管理从单个场景转变为全阶段监控
应用大数据以及机器学习，头部网贷公司不仅提供有效的信用风险评估，还能进行实时或近实时的风险监控。其风险管理能够监控贷款的所有阶段。
传统的识别诈骗方法是基于规则的，必须事前设定硬性规则以侦测诈骗交易。然而，当网贷平台试图用传统方法来评估网络借款人的风险时，可能会遇到以下问题：1）缺乏借款人的信用历史和数据；2）消费情景界定困难；3）无法适应网贷行业的急速节奏和便捷性。
图表2:贷款全生命周期的风险管理流程
资料来源：艾瑞，交银国际
征信行业监管征求意见稿显示，监管机构支持信用数据的共享和整合，以防止过度借贷和诈骗。中国人民银行于年1月中旬发布了征信行业监管征求意见稿，旨在防止个人和企业过度收集和滥用信用信息。根据草案，信用信息机构有责任保护个人信息。
风险数据和模型是风险管理的重点
网络借贷中的AI风险控制主要利用机器学习、知识图谱等技术。影响AI风险管理成效的核心因素是：1）数据的来源和质量；2）模型提高预测能力的效力。
数据：风险管理模型的基础：以芝麻信用评分为例，主要收集借款人的还款历史、还款能力、身份、行为和人际关系等数据。网贷平台将多种数据来源（如黑名单数据集）结合起来，评估借款人的风险。《个人信息保护法》细则尚未公布，但未来有合规风险：资料收集者有责任保护个人资料，不得在未经同意的情况下取得、披露或买卖有关资料。目前，草案未有关于合规的细节，这可能会使公司在处理用户数据时更加谨慎。
图表3:年，拥有信用记录自然人只占中国总人口的43%
资料来源：艾瑞，交银国际
资料来源：芝麻信用，交银国际
有效的模型需要专业知识和投资：这些技术需要1）来自不同领域的专家知识，如数据处理、编程和财务风险。这些都高度依赖于情景；2）在硬件和软件方面的高额投资。近期利用无监督的机器学习，可以尽早检测未知的诈骗，这种方法日渐普及。
图表5:常见的风险管理方法
资料来源：交银国际
数据来源和法律/合规方面的挑战：人工智能风险管理的准确性和预测能力可能受到以下因素影响：1）缺乏高质量的培训和分析数据；2）模型复杂，难以解释和监管，导致合规有难度；3）难以获得准确的数据来源。
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