智能风控助力普惠金融：破解传统信贷痛点
金融科技如何重塑金融风控体系？
来源：紫金财经
对于金融机构而言，传统风控模型依赖人工经验，涵盖客观数据与主观判断两部分。客观性评估主要基于财务报告、银行流水等量化指标；但仅凭这些数据难以全面衡量企业风险，还需考察行业属性、管理层能力等因素，并通过人工审核进行补充。
传统模式中，人仍是风险控制的关键。然而人工审核存在局限性——计算能力有限、无法对复杂信用环境作出整体预判，且服务长尾客户能力不足。这种缺陷在小微企业融资领域尤为突出，因其财务制度不完善、专业人员缺乏及资产规模小等问题，造成融资难、成本高。
以人工智能、云计算、大数据为基础的智能风控正提供新的解决方案。相较传统评分卡模型和规则引擎，智能风控可通过用户履约记录、社交行为、设备信息等多维数据构建更精细的风险画像，在移动互联网时代展现出更强的优势。
但当前仍存在四个主要认知误区：
- 认为科技可以改变风控本质。尽管技术手段提升了数据获取与分析效率，但金融核心仍为风险控制，贷款需还款、投资需回报的原则未变。过度依赖数据分析而忽略借款人真实还款能力（如收入与现金流错配）可能加剧违约率。
- 相信金融科技能覆盖所有融资需求。虽然智能风控可扩展金融服务边界，但监管规定利率上限（如银行不超过年利率4倍或24%，非银机构不超36%）意味着部分高风险群体即便有真实场景也难以满足合规融资条件。
- 误以为风险管理仅限于建模、审批和催收。实际上，风险管理贯穿业务全流程，包括客群定位、产品定价、贷前调查、贷后预警及重组。获客渠道本身即影响客群质量，合理的风险定价是产品可持续运行的关键。
- 忽视模型过拟合风险。部分机构虽持续更新模型参数并加入新数据训练，却因样本不足或模型复杂度过高导致模型区分能力下降。建模时应关注变量相关性及稳定性，避免噪音干扰。
综上，金融科技是提升风控效能的重要工具，而非万能钥匙。优秀的风控人才不仅要掌握技术，还须理解市场与业务逻辑，参与各环节预判与管理风险。只有构建全员风险意识的文化，才能实现真正意义上的高效风控。
