隨著居民理財需求不斷覺醒，投資渠道日益多元，但也出現了越來越多精準性高、手法多樣、隱蔽性強的數字金融欺詐現象，使得居民難以識別日趨復雜的金融風險及侵權行為。

在這樣的背景下，銀行在轉型過程中強化全面風險管理尤為重要，打造專業化、精細化的風控體系，并將其應用在反欺詐、挖掘潛在客戶、風險事件預警等多個重要的業務場景之中。

麥肯錫的研究報告指出，中國銀行業以往的金融模式主要是規模驅動，如今步入關鍵變革期，風險管理能力將成為新的競爭力。該報告提出，銀行要主動適應宏觀經濟環境，打造專業化、精細化的全面風險管理體系，綜合運用數字化、智能化系統和工具，有效控制風險。

此外，目前各家銀行都在大力發展消費金融等業務，但傳統消費金融風控模型的迭代周期要3至6個月，而如今大數據解決方案可以在3至15天內完成風控模型從變量開發到上線的全過程。顯然，傳統的風控策略和模型迭代效率已無法匹配當前銀行業務的發展速度。

從多家上市銀行2018年年報中也不難發現，多家銀行持續加大對金融科技的布局力度，借助科技手段，降低運營成本，提升風險防范能力，將金融科技作為眼下和未來發展的核心戰略，全方位應對銀行業務轉型升級帶來的挑戰。

如今銀行的客群更加下沉、用戶信息更加繁雜，在保證安全性和合規性的同時，各家銀行還需要平衡風控的尺度和客戶的體驗。也就是說，一方面銀行需要通過對機器學習與大數據等核心技術的應用，實現精準監控與實時反應；另一方面還要高度關注客戶體驗，盡量減少對客戶的打擾，在提供全方位保護的同時，在業務場景中極力做到用戶“零感知”。

那么，各大銀行是如何利用人工智能、大數據等關鍵技術輸出能夠滿足行業復雜需求的解決方案？

以招商銀行為例，作為國內首家推出手機銀行客戶端的金融企業，今年3月招行啟動了“金葵花在行動——金融消費服務升級工程”，搭建了基于金融科技的零售智能風控平臺“天秤系統”。

當用戶進行轉賬等操作時，“天秤系統”可以抓取交易時間、交易金額、收款方等多維度數據。隨后，風控模型會基于這些實時、準實時數據進行高速運算，實時判斷用戶的風險等級，然后結合模型輸出結果對用戶采取不同的核實身份手段，在交易過程中就可以將外部欺詐與偽冒交易實時扼殺于搖籃之中。此外，“天秤系統”還可以通過事后反查，利用先進的圖算法和圖分析技術，挖掘欺詐關聯賬戶。

金融科技對銀行風險管理的重要價值正日益顯現，并已成功實現了成果轉化。在零售各項業務交易量迅猛增長的大環境下，招行的“天秤風控系統”能夠將風險資損控制在百萬分之一的量級。自2016年2月上線至今，“天秤系統”累計保護客戶交易近32億筆，對交易風險決策的響應速度達到了30毫秒以內，完全達到客戶無感知的情況下做出風險決策，可謂是銀行界“用戶體驗之王”。