平安銀行風險智策中心項目入選“2025銀行業數字金融實踐典型案例”
來源：廈門小魚網 發布時間：2025-10-31 10:45:28
? ? ?近期，中國金融傳媒公布了“2025年度銀行業數字金融典型實踐優秀案例”名單，平安銀行“風險智策中心項目”憑借在科技賦能和業務實效方面的突出表現成功入選，成為行業數字化風控建設的創新實踐代表之一。
? ? 為積極響應黨的二十屆三中全會和中央金融工作會議精神，貫徹落實監管關于做好數字金融“大文章”，構建匹配數字化轉型需求的風險控制體系的決策部署，平安銀行持續推進零售信貸風險管理的數字化、智能化升級，通過建設統一化、集中化、智能化的風控平臺系統，推動零售信貸風險全生命周期閉環管理，全面提升風險識別與管控能力，為零售業務高質量發展提供強勁支撐。
? ? 聚焦三大難題，打造敏捷精準的風控策略研發模式
? ? 數據孤島與特征口徑不一：各業務線數據源分散，風險特征的定義、計算和管理缺乏統一標準，導致特征復用率低，協同風控無法實現。
? ? 策略研發周期長、響應遲緩：傳統策略開發依賴于“業務提需求->IT開發->測試上線”的瀑布流模式，平均周期長達3-4個月，難以敏捷響應市場風險的快速變化。
? ? 策略驗證成本高、仿真度低：策略上線前的效果評估依賴小流量A/B測試或基于部分歷史數據的離線回溯，不僅成本高昂、周期長，且無法100%還原線上真實流量與策略交互的復雜場景，存在“評估失真”風險。
? ? 四大技術創新，構建智能風險策略決策中樞
? ? 全行級統一風險變量超市：構建集特征開發、評估、管理、監控于一體的中央平臺，通過統一數據接入與處理規范覆蓋內外部數據源，沉淀超過27,000個高質量風險特征變量。平臺內置完善的特征評估體系（包括IV值、PSI、覆蓋率、相關性分析等），解決了特征口徑不一、質量不明、價值不清、跨條線不敢用的問題，實現高質量特征的“即插即用”。
? ? 基于提升樹算法的風控策略智能發現引擎：為破解策略研發的效率瓶頸，平臺引入基于梯度提升樹算法的策略自動發現模塊，能自動從海量特征中學習風險規律，通過非線性擬合生成高預測性能的模型，并進一步將復雜的樹模型結構自動解析為專家可讀的規則組合。該引擎完美結合了機器學習的預測能力與規則策略的業務可解釋性，將策略發現效率提升了10倍以上。
? ? 分鐘級發布的自研決策引擎：自主研發業務專家級的低代碼/無代碼決策引擎平臺，創新集成圖形化編程工具，支持風險策略師以“拖拉拽”操作自助完成復雜決策流、評分卡、決策樹等配置與調整。結合動態編譯技術與藍綠發布、灰度發布機制，實現策略從編排到上線的全流程自動化，發布周期從天級縮短至分鐘級。
? ? 高仿真度的策略實驗平臺：為了解決策略驗證的難題，平臺構建了基于生產流量錄制與海量數據離線回放的實驗環境。通過自研分布式計算引擎，實現對線上策略組合的全真模擬。業務人員可以快速、精準評估新策略對通過率、風險表現、客群分布等方面的影響，確保每一次策略變更都心中有數，極大降低上線風險。
? ? 效率成本雙優化，賦能業務創新提效
? ? 策略研發與迭代效率：端到端的策略開發部署周期從平均3-4個月縮短至2周以內，提效幅度超過75%。
? ? 策略驗證效率：基于回放平臺的自動化驗證，數據準備到獲取結果報告的時間縮短至5分鐘，策略上線速度提升20%。
? ? 運營成本：在模型和策略分析、部署、驗證等全鏈路環節提質增效，每次策略調整可節省20%時長。當前已在四個業務條線54+業務團隊接入使用，部署310+策略組，3萬+規則，38+風險模型。通過流程自動化和分析工具的引入，可顯著降低全行運營成本。
? ? 數智風控踐行“金融為民”，護航數字未來
? ? 風險智策中心的成功實踐，標志著平安銀行已構建起一套以數據為基礎、以AI為核心、以敏捷為特征的新一代智能化風險管理體系。它不僅有效支撐業務場景的快速創新和風險策略的敏捷迭代，強化了銀行風控能力，同時提升了平安銀行零售和普惠金融服務的可得性和客戶體驗。
? ? 未來，平安銀行將持續深化風險智策中心的能力與應用，積極探索大模型在風險報告自動生成、智能盡調、人工審批等領域的應用，并在保障數據安全與隱私的前提下，攜手產業伙伴及金融同業，合作共建行業風控新生態，為數字經濟的健康發展保駕護航。
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