【行业资讯】担保行业智能风控发展及应用探究 ——以成都地区业务实践为例

引言 近年来，随着大数据、云计算、人工智能等技术在金融风控领域不断深入应用，如何充分发挥“金融+科技”的优势，以科技赋能风险管理，推动担保行业由传统风控向智能风控转型，更精准高效地支持实体经济发展，值得担保从业者深思。在本文中，笔者拟通过智能风控在金融信贷领域的迭代历程，探究智能化风控在担保行业风险管理中的运行模式及发展态势，总结成都市担保行业智能风控发展面临的困境，并对担保机构有效提升智能风控水平提出优化路径建议。

研究背景

  随着银行业务数字化的迅猛发展，物流、信息流、资金流在部分交易场景已经打通并解决了获客难和风控难的问题，使得增信市场产生挤出效应。对于担保机构而言，由于银行在金融科技的助力下加快了贷款业务的批量化进程，提升了运营效率，也催生了海量数据，导致传统风控方式已难以完全支撑机构在业务扩展、风险管理方面的需求，行业发展瓶颈日益突出，亟须借助大数据和人工智能等新技术对传统风控模式进行智能化和标准化改造。目前，担保行业金融科技推动数字化转型尚处于初始阶段，完成转型并取得一定成效的担保机构相对较少，可供行业借鉴的智能风险管理研究较为缺乏，导致很多担保机构因收益与风险较难评估而却步。

智能风控的发展历程

  智能风控是将科技手段与风险管理紧密结合，主要包括三个发展阶段：对风控数据的利用经历了从自有强变量数据到自有强、弱变量数据和三方强、弱变量数据的融合，再到图关系数据、画像数据等衍生数据的加入；对风控系统从简版规则引擎系统发展到基础的智能风控系统，再到融入人工智能、机器学习等先进技术的智能风控系统。

  智能风控1.0阶段

  智能风控 1.0主要是流水化、标准化的风控业务，其风控核心为人工审核，需要业务人员深入业务前端实地考察客户，获取数据后进行信贷综合评估，主要收集客户的基本信息、经营情况、信用信息、财务信息等。智能风控 1.0的风控数据受困于数据量的大小、获取、存储、利用等因素，数据是孤立存在的。严格来讲，智能风控1.0的风控系统还不能称为智能风控系统，顶多是一个业务审核系统，就是简版的规则引擎，可以对业务数据进行组合逻辑判断，输出最终的风险决策结果，实现对风险的拦截。

  智能风控2.0阶段

  随着移动互联网发展，以移动支付引领的互联网金融行业也进入了高速发展阶段，大数据概念被推出，智能风控由此迈入2.0阶段。至此，数据的种类变得丰富多彩，数据维度从单一强变量衍生出了多维强变量和弱变量结合，数据的来源和种类，以及时效性和易变性也不断提升，使智能风控实现全面多维、及时高效的风险刻画，对风险精细化、准确化的评估从量变走向质变。智能风控2.0风控系统主要包含数据平台、决策引擎、指标管理、接口管理、风控报告、模型监控、风控后台7个核心系统，实现了大数据风控方案的产品化，功能上更加丰富，不仅可以满足自有业务的风险管理要求，而且具备支撑金融科技对外输出的能力。智能风控2.0本质为大数据风控，其在风控数据、风控系统上都进行了大的迭代升级，从业务系统中剥离，变得更加专注于风险管理。

  智能风控3.0阶段

  智能风控3.0是大数据风控到人工智能风控的转变，从最初的运用大数据技术发展成深度融合大数据技术和人工智能技术，通过OCR、自然语言处理、机器学习、图计算等人工智能技术，多样风险的拦截能力、风险决策的运算能力和风险管理的精准度得到了提升，风险管理的处理时效得到了提高。智能风控3.0的数据主要是基于智能风控2.0的大数据，利用先进算法及技术进行深度挖掘创造出的衍生数据。智能风控3.0风控系统在智能风控2.0的基础上加入了关系网络、数据挖掘、可视化报表，与人工智能、机器学习等先进技术的融合更加紧密，不仅能应对常规风险，还能应对突发多变的欺诈风险，其功能更加完善、智能。

智能风控在担保行业风险管理中的应用

  随着金融科技的应用，风险管理方法根据风险的演变不断优化迭代，从单一风险管理、多维风险管理到多维多流程风险管理，风控需要持续升级和风险对抗，不断优化迭代，加快了担保模式和产品创新，推动“线上线下”业务有机融合，是以技术驱动业务变革、业务融合技术创新的循序渐进的过程，是谋求担保行业可持续发展的需要。

  担保行业智能风控应用模式

  担保行业智能风控是一套作用于担保业务全流程的风险管理解决方案，并有一系列的具体应用，包含业务流程、技术应用和产品应用，三者相互关联，共同夯实业务风控。

  在保前阶段，担保机构提前设计自身的风险门槛，搭建数据库平台，通过接入小微数据来源，既能实现客户的自动导流，又能对入库客户进行产品宣介及营销，进而筛选出具有有效融资需求的分类客户。准入环节的技术应用是准入强规则、身份检测和 OCR识别，依靠的产品应用是决策引擎和智能生物识别，决策引擎实现准入规则的自动逻辑判断。黑名单环节的技术应用是黑名单强规则和名单列表，依靠的产品应用是自动监控，实现黑名单规则的自动逻辑判断，名单库管理提供黑名单样本。反欺诈环节的技术应用是反欺诈强/弱规则、反欺诈模型和知识图谱，依靠的产品应用是智能客服，实现反欺诈规则的自动逻辑判断、反欺诈模型的自动测算决策及知识图谱的推理分析。信用评级环节的技术应用是评级模型，实现自动测算拒测，预测未来的发展趋势和风险变化；依靠的产品应用是关系网络，提供关系安全风险的评估，快速生成风险评估报告。

  在保中阶段，担保机构构建符合自身风险偏好的智能风控模型，并借助大数据系统对抓取的数据赋值打出综合得分，作为资产筛选、风险判断的依据。定额定价环节的技术应用是定价模型和定额模型，依靠的产品应用是名单库，通过提供定价模型和定额模型实现对收费金额、授信额度的自动测算，使得由人工核对线下签订合同转变为电子合同一键生成，线上完成签订。

  在保后阶段，监管环节的技术应用是监控强/弱规则、监控模型和自动监控，依靠的产品应用是风险分析引擎和自动风险管理系统。风险分析引擎实现监控规则的自动逻辑判断及监控模型的自动测算决策，风险管理系统实现风险自动监测预警。保后催收环节的技术应用是催收模型、知识图谱和智能语音，依靠的产品应用是自动催收。催收模型实现自动评估决策，并以此指导催收业务；知识图谱实现修复贷后失联的客户，以尽可能减少贷后损失；智能语音系统提供自动的贷后催收。

  一个全面、完善的智能风控平台是以上面提到的这些重要的风控技术应用和风控产品应用为基础，并通过不断迭代、优化、升级建设而成的。在智能风控的有效应用下，一笔担保业务从申请到审批通过全流程可缩短至几十秒。

  较担保行业的传统风控，智能风控优势较为突出。一是推动业务提质增量。金融科技赋能发挥担保错位优势和数据优势，补齐普惠金融信息拼图，推动担保机构业务规模、质量、效益同步提升，为“政银担”合作助力小微企业和“三农”发展注入了数字动力和金融活力。二是加强业务提效控险。担保机构通过开展智能风控，由以人工经验判断风险的传统模式向智能风控模式转变，可采用金融科技手段搭建全线上业务流程，在前端设置项目准入标准、中端进行风险识别及评分、后端出具电子保函，实现自动对接资金渠道并进行放款；用数据模型为风险排查、信贷反欺诈、监测预警等功能提供支持保障，重塑担保服务及审批流程，推动保前客户分级分层，实现保前审查、风险审核的分、秒级响应，以及保后管理动态监控风险预警全覆盖。三是丰富追偿清收手段。在担保贷款出现逾期和违约时，担保机构可以利用科技手段对借款人进行短信、电话、邮件等多种方式的催收，并通过实时追踪贷款主体信息，助力追偿清收措施的精准发力。

  担保行业智能风控发展现状

  近年来，加快推动金融科技赋能，有效提升机构智能风控能力、重塑机构竞争力已成为行业共识，但受人员、资本、资源等多种因素限制，目前行业整体智能风控发展步伐较为缓慢，呈现出梯队式不均衡态势。以担保机构批量业务风控策略为例，根据发展程度可分为三类，即完全依赖型、半自主型、全自主型，具体情况如下：

  1.完全依赖型风控模式

  该模式的特点是担保机构自身无智能风控系统及技术，在预算有限、无相关专业技术人员且无相关数据资源的情况下，业务来源完全依赖银行推荐，业务风控完全依赖银行的智能风控系统，实行“见贷即保”，风控策略方面控制代偿上限，以代偿支出上限与保费收入的平衡作为终极风险控制方式。此模式下，担保机构完全依赖银行的智能风控，短期内解决了专业人员少、业务任务重的问题，但由于没有对银行底层产品进行独立的风险识别及控制，在业务类型单一且风险集中爆发后无法快速调整产品结构以化解风险，无法有效彰显担保在信贷业务中的价值，不利于机构长远可持续发展。

       2.半自主型风控模式

  该模式的特点是担保机构自有智能风控系统，但是覆盖业务流程不全，主要应用于保前风险排查和评价评分、准入筛选、测算担保授信额度等，对于保后监管及追偿环节未覆盖；或业务智能风控系统虽覆盖流程全，但系统尚处于1.0或2.0阶段，且自主开展风险智能审查业务量占比较低，仍有大部分业务完全依赖银行智能风控。采取此模式的担保机构的业务来源虽大部分依赖于银行推荐，但未放弃主动风控，“见贷即保、控代偿上限”类业务产品仍能在保前做简单筛查，其他业务产品通过自有智能风控系统独立评价通过后承担担保责任。该模式下，担保机构未掌握风控模型底层逻辑，风控能力受限于第三方风控模型的优化程度及数据精准度，同时智能风控系统覆盖流程不全，对业务发展及风险管理均有一定掣肘。

       3.全自主型风控模式

  该模式的特点是智能风控系统完善、数据资源丰富，与银行风控独立审查、协同补强，并有一定的自主获客渠道。此类担保机构的智能风控建设工作探索较早，通过技术逐步迭代升级，智能风控系统已达到3.0阶段。此类担保机构可以利用自有资源优势积极拓展数据渠道，一方面，与部分银行实现业务系统直连，实现数据、业务双向推送；另一方面，通过直接接入人行征信系统，以及社保、税务、工商、经信、知识产权、司法、政采、反欺诈等平台系统，获取第一手数据，并深度融合外部场景数据、第三方数据、公司内部业务数据，构建风险大数据库。担保机构创建的多种业务场景下的风控模型，可以为金融服务场景提供精准风险防控，针对不同客群属性和金融需求，开展场景梳理和场景模型推导，从“一对一”“点对点”裂变至以产品为触点的“一对多”“点对面”，从单个客户延伸至整个行业客群，并开发多种金融产品，为同类客户群“量身定制”综合金融服务。同时，把复杂繁琐的担保业务标准化、规范化、平台化，实现担保业务保前保中保后工作全线上运行及动态监控，提高服务效能。此类担保机构的业务产品通过自主智能风控系统评价后承担担保责任，且在实践中不断优化模型，实现了业务人员、风控人员的专业经验与智能风控技术的有效嫁接。

对成都地区担保行业智能风控发展现状的思考

  笔者通过市场调查发现，目前成都地区担保行业智能风控发展整体步伐较为缓慢。例如，与成都市融资再担保有限责任公司合作的30家担保机构的智能风控体系建设尚处于探索阶段，仅有1家担保机构实现了半自主风控模式，其余机构开展批量业务均依赖银行智能风控、采取“见贷即保”模式。整体看，成都地区担保机构通过金融科技赋能智能风控仍面临发展瓶颈。

  面临的突出问题

  1.发展意识不足

  担保机构智能风控战略的系统性规划不足，整体发展较为滞后。受资金成本、人力资源等多种限制，担保机构未对智能风控工作开展深入研究，未对自身的经营理念、发展战略、运营管理、人才培训等进行全方位规划，缺乏长远战略目标及实践路径。同时，由于目前批量担保业务在追偿和不良资产处置环节面临难题，使得担保机构一定程度存在畏难情绪或观望心理，即使有提高业务规模的诉求，也往往会采取“见贷即保，控代偿上限”的经营策略，放弃损失风险控制策略。

  2.数据资源不足

  数据信息的全面、准确、及时是智能风控系统平稳运行的基础。与金融科技发展较好的区域相比较，成都市担保机构的业务数据资源渠道单一，均为购买第三方服务机构数据，尚未实现与人行征信、税务、社保等系统的直联，银担信息交互机制也未建立，存在较大“信息差”，担保机构无法第一时间获取全面、精准数据，导致担保风险放大。

  3.复合型人才匮乏

  目前，成都地区担保行业开展全自主型智能风控的机构较少，复合型人才更为匮乏。担保机构智能风控系统建设虽可采购专业第三方金融科技公司进行产品开发，但仍需要以担保业务应用为落脚点，担保项目数据变量权重、相互关系，以及风控模型的科学性、合理性等均依赖传统担保人才的经验支撑，否则就会出现技术系统与风控管理“两张皮”现象。

  应对建议

  1.深化认识，推进战略规划落地实施

金融科技赋能担保机构数字化转型是担保行业健康可持续发展的必由之路。各级担保机构必须加强培育数字化理念，制定符合自身特点的数字化战略转型规划，做深场景研究，加快推进金融技术与业务场景的深度融合，通过场景数字化、用户数字化、产品数字化促进担保产品创新，将数字化渗透到日常管理中；稳妥推进具备条件的业务产品向线上迁移，全面收集整理业务产品数据，嫁接金融科技手段，增强内部数据治理、整合，并深入挖掘数据价值、拓展更多数据源，以满足业务管理、模式重塑和风险管理等工作的需求；统筹推进智能风控建设总体布局，搭建共享、实时的一站式数据中台，逐步推进业务全流程标准化、线上化，提升业务运营效率和风险管理能力。

  2.提高行业合力，构建担保数据生态圈

  相关金融科技技术应用使得跨部门、跨区域、跨行业的数据整合成为现实，海量数据相互碰撞，其规模效应更加显现。从实践看，担保体系较个体机构在数据收集、资源黏合、政策争取等方面具有明显优势。一方面，对接政府公共信息渠道，争取相关职能部门信息系统为担保体系提供数据共享及系统直连支持，并深化与互联网数据公司的合作，合法获取第三方数据，实现拓展数据维度、提升数据延展性；另一方面，加强与银行等合作机构的沟通，争取合作业务系统直联、风控模式共建。通过整合政府公共信息、银行、第三方、担保体系综合数据，打造担保体系数字化“中枢”，建立覆盖业务链条的数据采集、传输和汇聚体系，并对数据进行多维度、智能化、标准化处理，可以提升担保体系整体风控效能，并避免个体机构重复建设造成的资源浪费。

  3.加强组织管理和人才培养

  金融科技赋能担保行业风险管理是一项涉及数据、技术、流程、组织等要素的系统性工程，担保机构必须引导员工的行为方式和思维模式的转变，推动面向数字化转型的企业组织与管理变革。要加强安全管理，使用安全可靠的设备设施、工具软件、信息系统和服务平台，建设漏洞库、病毒库、威胁信息库等网络安全基础资源库，加强安全资源储备，强化安全检测评估；着力打造适应数字化转型发展的复合性金融科技人才队伍，立足于金融科技特点建立科学的制度，明确部门之间数字化转型的职责和权利，并配套考核制度和激励制度，以“内驱力＋外驱力”促进人才综合能力提升。

（文/彭娜 龙洋 刘玺铭  作者单位：成都市融资再担保有限责任公司）

（文章来源：《中国担保》杂志，2025年第2期/总78期，如有侵权请与本司联系，进行删除，谢谢。）