2015年8月，國務院印發了《促進大數據發展行動綱要》，將“促進大數據發展，建設數據強國”提升到國家發展的戰略層面。近年來，以大數據思維為核心的互聯網金融席卷中國，驅動商業銀行進入了新的轉型期。一方面，商業銀行為應對互聯網、電商等新興企業的挑戰，不斷探索新的經營思路，通過對金融產品的創新以及對金融服務方式和渠道的拓展，尋找新的利潤增長點。另一方面，互聯網金融的發展使金融市場呈現出更加復雜多樣的局面。“金融亂象”滋生了輸入性、交叉性風險等新的風險形態，使風險的隱蔽性、突發性、傳染性和破壞性顯著增強，提高了商業銀行的風控難度；與此同時，日趨嚴格的監管規定，也對商業銀行風險管理提出了更高的要求。

在當前新經濟大環境下，傳統被動的風險防控方式已經難以滿足商業銀行風險管理的要求。如何運用大數據技術實現風險管控，提升自身的核心競爭力，逐漸成為商業銀行無法回避的重要課題。

2017年，人民銀行發布120號文，要求商業銀行于2017年12月底前完成基于大數據技術的銀行卡風險防控系統建設，提升磁條交易風險管理水平。一紙明文，讓大數據風險防控系統建設變成了需要切實落地的工作要求。

近年來，工商銀行因勢而動，基于其整合的全行業務系統數據資源及日趨完善的大數據平臺，積極探索大數據驅動的風險管控，大膽創新實踐，逐步構建形成了智能、全面的風險防控新體系。

一、工商銀行大數據體系建設情況

工商銀行大數據體系已歷經多年的建設歷程。2000年前后，工商銀行啟動了數據倉庫體系的探索，并在2007年初步建立了以企業級數據倉庫為基礎的全行統一的數據采集、存儲和分析應用體系。隨著互聯網金融以及開放平臺技術的發展，近年來，工商銀行著力打造開放、共享、多技術平臺并存的大數據云服務體系，一方面引入Hadoop、分布式數據庫等大數據技術平臺，基于通用設備構建物理集群，采用分布式架構設計，實現平臺的靈活可擴展能力，持續提升數據服務時效；另一方面穩步推進傳統數據倉庫平臺自身優化和轉型，將其納入大數據體系中，發揮平臺歷史數據積累多、穩定性高的特性，為專有領域提供數據分析服務。

通過多年的探索和實踐，工商銀行大數據體系建設取得了如下突破： 一是實現了從單一的高成本、封閉專有平臺向開放、彈性可擴展的通用平臺的轉型；二是實現了對數據采集、處理、存儲、服務能力的有效整合，提供了涵蓋行內外,結構化、非結構化數據PB級的處理能力；三是基于分布式和大內存技術自主搭建了流數據處理平臺，提供毫秒級的實時準實時的數據計算和服務能力 。

大數據平臺的建設，提升了工商銀行數據服務的時效性、靈活性和標準化，為全行數據的應用奠定堅實的技術基礎。目前，基于大數據平臺，工商銀行實現了各類業務系統的建設，有效支撐了數據運營、交易安全、智能客服、客戶營銷和風險管理等業務領域。

二、基于大數據的風險防控體系建設

金融的本質是對風險的控制和管理，這一特點決定了商業銀行對風險管控的重視程度遠遠高于其他行業。在現今的信息時代，傳統的風險防控手段已經越來越難滿足要求，銀行需要變“被動”為“主動”。

為應對各類金融風險的挑戰，工商銀行積極探索大數據在風險管理領域的應用，通過智能風控理念以及事前、事中、事后“三位一體”的風險防控機制，構建大數據風險防控體系(如圖1所示)?；?a href="http://www.qzkangyuan.com/cnidc/bigdata/">大數據平臺，建設統一的風險監控平臺框架，建立健全風險名單、事件、模型、策略等各類信息，豐富客戶風險畫像，形成風險模型、計算引擎等風險服務。通過將風險管控和業務流程緊密結合，將數據驅動的風險管控服務于個金、對公、銀行卡、信貸、業務運營、電子銀行等各渠道及業務領域，并逐步拓展向行外提供風險信息服務，使信息優勢轉化為業務競爭優勢。

工商銀行大數據風險防控體系有以下幾個特點：

(1) 基于大數據平臺，實現了客戶特征、名單、事件等各類風險信息數據的整合共享，為數據驅動的風險防控奠定了扎實的數據基礎 。一是集成整合了行內外各渠道資金流、商品流、信息流，在此基礎上形成多維、立體、動態的客戶特征，支持對客戶交易行為潛在風險的準確預測、快速洞察。二是引入了涵蓋各政府職能部門、國內外銀行同業、國際反欺詐組織、互聯網大數據公司等各類風險名單、風險帳戶等信息，建成了銀行業內最大最全的風險數據庫，有效支持了業務準入等環節風險防控。三是收集整理行內外各渠道風險事件，并對風險事件進行整合管理，為后續的模型挖掘、驗證等提供了數據基礎。