迈入模型对抗时代-2023年商业银行风控趋势调研报告

《2023年商业银行风控趋势调研报告》揭示了中国银行业在风险管理领域的最新动向和挑战。报告强调了金融科技尤其是AI大模型在风控领域的潜力与应用，并指出商业银行在构建“模型对抗”风控策略时面临的三大挑战——建模效率、样本量不足以及数据处理难题。以下是关键要点的总结：

银行风控策略趋势

• 趋势：银行风控策略正从传统的“策略对抗”模式转向以“模型对抗”为核心的新时代。这反映了金融行业对快速、精准风险管理的需求增加，尤其是在面对复杂多变的市场环境和不断演进的欺诈手段时。

商业银行风控转型升级的挑战

• 挑战一：建模效率和样本量不足。银行面临加快模型迭代周期的需求，但实际操作中受到建模周期长、样本积累速度慢的限制。
• 挑战二：数据收集与处理的难题。在海量数据面前，银行不仅要确保数据的质量，还需解决数据安全问题，同时有效整合不同来源的数据以提升风控模型的准确性。
• 挑战三：技术投入与应用的局限。虽然银行认识到引入AI大模型和第三方技术的重要性，但在实际操作中仍面临技术投入有限、操作经验不足等问题。

AI大模型在风控领域的应用

• 趋势：超过半数的银行倾向于使用AI大模型与风控场景结合，认为这能显著提升风控效率和应对复杂威胁的能力。
• 应用：AI大模型被用于解决小样本建模难题、提升风控建模速度、增强对外部环境变化的适应性，以及通过大数据分析形成多元化风控模型。

银行风控能力的提升路径

• 策略：银行通过引入第三方技术、合作开发、强化内部数据处理能力等途径，以期加速“模型对抗”风控策略的构建。
• 实践：一些银行已开始积极拥抱AI大模型技术，探索其在风控领域的应用，通过与金融科技服务商合作，提升自身的风控能力。

结论

2023年的商业银行风控趋势显示出，金融科技的快速发展为银行提供了应对复杂风险挑战的新工具和策略。通过构建“模型对抗”的风控体系，银行能够更有效地识别和防范风险，适应内外部经济环境的变化。然而，这也对银行的技术能力、数据管理和风险管理策略提出了更高要求，特别是在数据驱动的决策和技术创新方面。