作者
长安银行副行长 屈秉泉
长安银行首席信息官 高永平
长安银行总行信息科技部 胡建平 田峰 马雪林 任少峰
近年来，随着数字经济的蓬勃发展和数字化转型的持续推进，中小城商行在发展过程中面临的风控成本高、数据孤岛严重、关联风险识别滞后等问题日益凸显，急需构建更为精准、高效的智能化风控体系。面对上述挑战，长安银行通过引入大数据技术打破内外部数据壁垒，构建多维度风险数据源，以及依托知识图谱实现实体关系深度建模，精准识别担保圈、多头借贷、隐性关联等复杂风险，创新搭建了“知识图谱+大数据技术”双轮驱动的智能风控预警系统，不仅进一步提升了风险预警及防控能力，也为业务高质量发展提供了可靠支撑。
一、中小城商行在风控领域
面临的挑战与对策
当前，在普惠金融深化发展与数字技术广泛应用的背景下，中小城商行作为服务地方经济、支持小微企业的重要力量，其风险控制能力正面临多重现实挑战。例如，传统风控模式大多以“人工经验”为核心，部分中小城商行存在风控效率低下、覆盖范围有限、主观性较强等突出问题，不仅导致其信贷审批的平均耗时超过48小时，而且也难以应对海量业务的筛查需求。同时，由于内外部数据割裂形成“信息孤岛”，部分中小城商行面临第三方数据格式不一、监管数据接口复杂、自有数据分散在多个系统等问题，进而导致其风险识别存在盲区，而且中小微企业贷款的不良率也长期高于行业平均水平。此外，由于风控规则碎片化、贷前贷后管理脱节，部分中小城商行的风险预警时效性不强，贷后响应时间常常超过72小时，难以适应复杂多变的市场环境。
针对上述挑战，知识图谱与大数据技术的融合应用为中小城商行突破风控困境提供了关键抓手。其中，知识图谱通过构建“实体—关系—属性”三维模型，可将客户、账户、交易等离散数据转化为可视化关联网络，自动识别“一人多企”的空壳公司集群等隐性风险，补齐传统风控“见树不见林”的技术短板。大数据技术则能够打破数据壁垒，支持构建“第三方采购+监管共享+自有沉淀”的三维数据体系，并进一步整合征信、工商、税务、通信等多维度信息，形成立体化风险视图。
结合实际需求，中小城商行可通过知识图谱与大数据技术的融合应用，推动风控模式实现三大转变：一是从“事后处置”向“事前预警”转变，通过实时数据处理平台实现对每秒3000余笔交易的动态扫描；二是从“单一维度”向“关联分析”转变，依托图算法深度挖掘企业集团关系、实际控制人关联等深层风险；三是从“人工判断”向“数据智能”转变，基于3000余条风控规则，形成全场景防御体系。“知识图谱+大数据技术”智能风控预警系统通过将风控逻辑从“经验驱动”重构为“数据驱动”，可助力中小城商行在控制成本的前提下，实现风险识别精度与业务效率的双重提升。
二、中小城商行智能风控预警系统
建设实践
1.功能架构设计
中小城商行受制于资源禀赋与技术实力，其智能化转型探索往往需要适配“轻量化”的技术路径，核心则在于构建功能聚焦、架构灵活、成本可控的技术体系。以长安银行为例，在引入知识图谱与大数据技术的基础上，长安银行采用“四层架构+双平台协同”的轻量化技术框架，创新打造了新一代智能风控预警系统。长安银行智能风控预警系统功能架构如图1所示。
图1 长安银行智能风控预警系统功能架构
在上述架构中，基础设施及技术平台层为智能风控预警系统提供了底层支撑。其中，星环大数据平台突破单机存储与算力瓶颈，可高效处理PB级业务数据。虚拟化技术可支持资源弹性调度，能够在业务高峰时快速扩容，以及在低谷期自动释放冗余资源，从而使硬件利用率提升40%以上。此外，通过采用自主创新的分布式数据库，有效降低了供应链风险，并引入微服务架构拆分独立业务单元，使系统具备了按需扩展能力。
数据层通过构建“离线+实时”双处理体系，有效兼顾了效率与成本需求。其中，离线数据处理平台通过整合星环TDH、Nebula Graph、Elasticsearch等技术，可支持批量数据清洗、图数据分布式计算与全文检索，并采用连通分支算法开展图分析，使计算效率较传统单机模式提升8倍；实时数据处理平台基于内存存储与分布式集群架构，可支撑每秒2000余笔交易的风险扫描，进而将贷后预警周期从30天缩短至1天。
平台层通过实现技术与业务的深度耦合，将决策引擎与知识图谱融合应用，构建了关联网络规则指标体系。该层通过使用可视化关系网络挖掘隐性风险，支持“查全、查准、自动、智能”的风险预警目标搜索，并结合系统内置的可配置风控规则库，能够针对大中型企业、小微客户、零售客户等定制差异化规则集(大中型企业侧重关联担保监测，小微客户重点强化经营数据交叉验证，零售客户聚焦多头借贷识别)，最终实现“一套平台、多场景适配”的应用目标。
业务层覆盖信贷管控全流程，重点落实了“一点出险、全面布控”的防御机制。在贷前环节，该层通过使用多维度数据交叉验证完成客户资质审核，使审核效率提升80%；在贷中环节，可利用实时数据识别异常交易，并结合知识图谱挖掘隐性关联；在贷后环节，依托智能系统实现了每日动态监控，使处置效率提升70%。在此模式下，智能化风控流程覆盖从客户准入到贷后处置的全业务链条，加速推动风控模式从“人防”向“技防”和“智控”转变。
2.系统落地成效
基于上述“轻量化”的框架设计，长安银行将智能风控预警系统的建设成本降低了30%以上，上线周期缩短至8个月，并最终在提升风控质效、降低运营成本等方面取得了显著成效。
在风险管控能力提升方面，智能风控预警系统通过全流程闭环管理，实现对信贷风险的精准识别与及时处置。在贷前审核环节，大中型企业审核周期从4个工作日缩短至1个工作日，零售线上贷款实现“秒级审批”，人工复核率仅为0.4%；在贷中监控环节，实时数据平台支持对每笔交易进行动态扫描，并能够结合黑名单共享体系实现“一点出险、全行业布控”，使异常交易拦截响应时间缩短至秒级；在贷后管理环节，基于覆盖全业务条线的预警信号体系，将监测频率从月度缩短为每日，预警准确率达到60%，并能够提前30天识别潜在的逾期风险。
在运营效率与成本优化层面，智能化转型带来显著的降本增效成果。例如，某小微企业贷款产品实现全线上化自动审核、审批、放款，累计授信额度突破40亿元，年节约风险成本超200万元；零售信贷业务风控时间从2小时缩短至10分钟，人力投入减少60%，年节约运营成本超400万元。此外，数据整合能力的提升使风险关联分析维度从80余个扩展至300余个，数据资产复用率提升60%，单条数据可服务于贷前、贷中、贷后全流程，大幅降低了数据冗余支出。
三、总结与展望
尽管智能风控技术为中小城商行提高经营质效提供了有效抓手，但在实践过程中仍需持续应对技术储备不足、数据资源有限、成本压力较大等现实挑战。为此，长安银行后续拟持续引入系统性策略来突破发展瓶颈。
在技术能力建设方面，探索采用“引进+共建”的双轨模式，如核心技术组件优先选择自主创新的商业化解决方案与经过验证的技术平台，并通过与科技公司共建联合实验室，聚焦本地化场景的模型优化，努力将外部技术能力转化为内生竞争力；同时，着力组建“技术+业务”的复合型团队，通过轮岗培训、项目实践等方式不断提升员工数字化素养。
在数据治理方面，打造“第三方采购+监管共享+自有沉淀”的协同模式，如重点深化自有数据的价值挖掘，通过精细化标签体系构建客户行为画像，提升数据复用率；参与区域数据共享联盟，与地方政府、同业机构共建合规数据共享机制，低成本获取政务、征信等关键数据；采用“指标级合作”模式处理敏感数据，包括将原始征信报告转化为信用评分等衍生指标，在合规前提下提升数据应用价值。
在成本控制方面，探索建立“小投入、大产出”的成本效益模型，如采用模块化部署策略，优先上线贷前审批等高频场景模块，分阶段投入资源；通过标准化接口设计提升系统可扩展性，避免重复建设；将风控能力转化为业务价值，在风险可控前提下扩大普惠贷款规模，通过业务增长摊薄技术投入成本。
在合规与安全方面，构建“技术防护+管理规范”的双重保障，如建立数据安全责任制，明确各环节的安全职责；采用数据脱敏、加密传输等技术手段，实现敏感信息全生命周期保护；定期开展合规审计与漏洞检测，及时修复高危漏洞，为系统稳定运行构筑更为坚实的安全防线。
本文刊于《中国金融电脑》2026年第2期
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