2023年10月，习总书记在中央金融工作会议上将普惠金融列为“五篇大文章”之一并作出重要部署。在政府的高度重视与统筹推进下，普惠金融已成为推动社会经济包容性增长、助力乡村振兴、优化金融资源配置的重要力量。

同时，这一战略的实施也对普惠金融风险治理的精准性和及时性提出了更高要求，促使银行业金融机构积极采用金融科技手段来提高服务效率和精准度，进一步增强金融风险识别和管理能力。

信贷业务，作为普惠金融体系的核心，承担着推动金融资源均衡分配、扶持经济弱势群体的重要责任。因此，银行业尤其是商业银行亟需依托大数据、机器学习、知识图谱等先进技术，赋能信贷业务数字化转型，以确保普惠金融业务稳健发展。

然而，随着普惠金融业务的拓展，特别是其多平台、多渠道、多业务模式的发展，业务风险的复杂性和多样性也在日益增加，新型风险模式不断涌现，如新型欺诈攻击、复杂业务关系网络下的关联传导风险等，对金融风险的有效治理成为普惠金融业务持续发展的关键。在此背景下，银行侧必须加速科技创新步伐，持续优化风险管理策略，以确保提供普惠信贷服务的同时，能够精准防范化解金融风险，保障系统安全性。

鉴于此，某大型城商行积极响应国家政策，与业内领先的智能风控解决方案服务商同盾科技达成合作，共同建设全行信贷项目群智能风控体系，以期补齐业务管理盲区，深化信贷管理精细化水平，更好提升普惠金融服务质效。该系统顺利推动行方信贷风险管理从“人防”向“技防”和“智控”转变，实现了全渠道、全业务、全场景的实时风险防控。

目前，该行信贷智能风控系统已成功覆盖零售、小微和对公三大业务条线的17个关键业务场景及环节，全面布控个人征信、企业征信、企业司法诉讼等十余类风险，累计部署风险策略近千条。此外，该系统自上线仅一个月，便在零售业务与对公业务中分别实现了超900次和500次的规则命中，小微企业业务规则命中数更是接近3万条，充分彰显了系统在金融风险交易识别和拦截方面的技防能力，有效保障银行资金安全。

上述取得的显著项目成效，得益于双方在项目建设之初便明确厘清了该行在信贷业务发展过程中存在的痛点难点。结合行方实际业务情况，同盾发现，随着信贷管理系统应用功能的不断扩展和线上用户规模的激增，银行技术平台所承受的压力正在逐步增大。面对大流量、高并发的用户访问需求，以及持续演变的信贷业务功能扩展方式，现有系统已难以解决该行业务高速发展和信贷系统建设相对滞后间的矛盾。具体而言，该城商行信贷业务发展主要面临以下挑战：

1.风险识别手段滞后：当前信贷审批流程过度依赖人工操作，耗时耗力的同时易受个人主观判断和经验限制。此外，数据获取维度窄、定量分析能力弱等问题也严重影响着审批的精确度和效率，如何根据不同应用场景设计和优化算法，成为提升行方风险识别和防控技术能力的难点。

2.风控模型亟待加强：行方贷前审查和贷后预警策略模型体系薄弱，难以适配与时俱进的高精度、多元化风控需求，可能导致潜在风险未被及时识别和处理，从而增加银行贷款损失。加快打造风控模型的自适应性，能够根据环境变化自动调整参数和策略，是当前普惠金融风险治理的当务之急。

3.信贷审批效率低下：由于技术平台的限制和人工审批流程的繁琐，行内数据资产价值无法得到有效发挥，除审批效率低下、人力成本高昂外，行方还面临着业务风险难以得到有效识别和控制的难题。因此，进一步优化风控流程、充分释放数据资产价值成为提高该行审批效率和风控能力的关键所在。

为了应对这些挑战，某城商行与同盾携手构建全行级信贷智能风控系统，该系统基于同盾的先进技术和丰富经验，全面覆盖了决策引擎、风险预警、特征衍生、模型训练、模型部署、模型管理及关系图谱等核心功能。通过平台功能与风控规则、模型的联合应用，实现行内全业务、全流程的信贷风控管理，构建了风控运营的闭环管理体系，提供持续运营优化服务，具体操作路径如下：

银行信贷智能风控中台业务架构图

• 数据层

实现数据资产化，平台有效整合内外部数据资源，对数据体系、标签体系、画像体系等进行持续迭代建设，打造出多维度、跨行业、跨场景的实时共享数据仓库，通过数据的互联互通为上层建筑提供强有力的底座支撑。

• 平台层
  

在全流程方案的基础上进一步集成同盾天策-决策引擎、云图-知识图谱等平台产品，通过产品间紧密协作突破传统分析维度的局限，构建起关联网络规则指标，多维度、深层次挖掘数据信息，达到了“查全、查准、自动、智能”的风险预警目标，同时支撑贷前、贷中、贷后全流程管控，有效提升银行机构的智能化决策水平和风控预警能力，助力银行降本增效。

• 业务层
  

信贷风控体系全场景、全流程、全行业覆盖，落实“一点出险，全面布控”的交叉布控机制。同时，系统提供实时、批量、离线的智能决策能力支撑，确保风险管理预警能够全时段为银行业务营销提供保障。

在项目实施过程中，同盾为该行提供了一条完善的数据处理和决策支持链路，支撑银行高效运营与精准管理。这一链路从数据采集开始，充分整合行内存量数据及外部数据，通过深入挖掘、清洗和分析，进一步提取出有价值的特征，并将其应用于业务规则的定义和优化，帮助行方从传统的“经验判断”转向“数据判断”。随后，基于这些规则和特征，银行对贷前准入策略及准入评分等模型进行搭建和训练，以增强系统的风险预测和分析能力。

同时，随着模型的持续调优，银行进一步构建客户关系网络，打造结构化知识图谱，对关联数据进行信息挖掘、推理和模型计算，将不同数据点之间的关系可视化，有效挖掘潜在客户及风险客户，形成全面洞察。通过各类模型策略和同盾产品矩阵的应用，系统能够实时监控和预警风险，为行方实现智能化决策提供技术支撑。综上，链路中的每个环节相辅相成，共同构建起智能、实时、精准的智能信贷风控平台，确保银行信贷业务的安全与稳健运营。

经过八个月的努力，系统已部署完成并成功上线投入实际应用。该系统不仅能有效识别和防范各种潜在风险，确保普惠金融服务的安全性和可持续性，还有助于构建和优化良好的金融生态体系。这一系统的落地为该城商行在普惠金融领域的发展乃至未来的业务拓展和风险管理奠定了坚实的基础。其中，同盾科技在以下方面取得了显著成效：

作为金融风控领域的领军企业，同盾科技已累计服务超过400家银行客户，与多家国有大行、股份制银行都建立了紧密的合作关系，为其数字化转型提供有力支撑和保障。

展望未来，同盾将持续加大科技创新力度，充分发挥金融科技在提升普惠金融服务覆盖面和质量方面的关键作用，从而推动普惠金融服务提质增效，护航银行业务高质量发展。