一、项目背景及目标

监管方面，2021年7月8日在国务院政策例行吹风会上针对记者提问的“小微企业开户难”和“流动就业人口开户难”的问题，人民银行支付结算司司长温信祥表示将不断督促商业银行优化服务，对账户进行分级分类管理。青岛银行的数据治理成效凸显以及行内账户管理成果数据日益丰富，我行提出建设一体化的账户风险管理平台，希望在满足监管的同时为各个管理领域进一步开放、共享账户管理数据，助力各个管理领域的营销或风险管理工作。

项目以优化“好账户服务”和强化“坏账户管控”为前提，旨在打造一体化的全生命周期线上账户管理平台，引入大数据和人工智能技术以及合法合规政府外部数据，打通全条线、全渠道、全流程账户数据、管理机制和流程机制壁垒，实现账户分级分类的自动准确划分与动态调整，全条线线上账户管理机制的协同，全渠道事中账户风险控制或阻断机制的协同，全生命周期账户管理及分析数据的集约化呈现等具体目标，突破行业内账户分级分类管理现存的主要问题瓶颈，最终达到充分满足监管要求的同时为各管理条线营销获客、账户服务、风险管理等管理工作提供决策支持或风险阻断。

二、创新点

1）动态决策，全周期、精准化、实时化账户分类分级

项目实现了新开户、存续户全生命周期账户分类分级，对于新开账户，除引入行内业务专家经验外，还综合了社保、税务等政府外部数据、行内关联数据、深度挖掘的关系、资金、团伙等图谱数据，构建新户画像，实现新户类别精准化划分；对于存续账户，项目实时监控账户交易情况、账户所属客户活动情况，基于决策规则实时动态生成账户分类分级结果，输出管控策略。

2）全面管控，实时输出全渠道账户控制策略

提高全渠道、全流程账户风险管控能力，打通各渠道账户风险控制或交易阻断机制是项目实现的重要功能，其核心能力包括一是能够提供给开户渠道账户开立时风险核实信息及开户过程中风险监测及预警，助力账户准入风险识别；二是能够根据账户分类分级动态结果，向各条线输出账户风险预警，执行差异化处置任务，如渠道限额调整、渠道交易事中控制、账户层面自动或人工控制等。

3）统一调度，前中后全流程账户协同管理

项目将账户相关各条线现有账户管理职责范围内流程进行线上迁移，打通了各条线的全周期线上账户管理相关工作流程，将事前、事中、事后操作及线上客户尽职调查任务、结论信息流转、客户信息核实回传、渠道交易行为调整等账户管理工作在项目内统一调度。

4）全景展示，账户分类分级及管控动态集约化呈现

项目构建全生命周期账户管理信息展示模块，集约化呈现账户分类分级结果及账户管控信息，客户、产品、账户以及风险指标信息，全息尽职调查信息，全息开、变、销账户、限额调整、交易阻断、账户止付等管控信息，账户行内关联关系信息，涉案账户信息等。

5）层层递进，构建层次化、细粒度分类分级指标体系

将各渠道个人及对公账户相关数据以及工商、财务、涉诉等外部数据打通，进行采集、清洗、提取、整合，从业务产品、风险标识、客户及账户特征等方面进行提炼归纳，实现实时交易行为、实时交易风险等实时指标与账户信息、客户特征等离线指标融合，构建了集中、统一、规范、高效的指标体系，并支持指标热部署、修复及回补等功能，提升数据价值转化，为账户分类分级提供优质指标数据和高效的数据服务。

6）流批一体，打造账户分类分级实时规则引擎

以分类分级指标体系为数据牵引，项目构建了分布式、低延时、高可靠的流批一体计算引擎，支持实时规则、离线规则及实时离线融合规则的加工。运用滑动窗口等流式计算技术，实现数据实时分析，内置标准差、峰度系数等多种计算方式，满足不同业务场景的分类分级计算需求。同时规则引擎可提供热力图、网络图、预测折线图等可视化分析展示功能，提升业务分析便捷性。

7）图谱联动，拓展账户分类分级关键决策要素边界

项目引入企业客户关系信息、整合交易行为数据，利用HITS、DeepWalk等图挖掘算法和人工智能等相关技术，挖掘关联账户、资金往来、经济依存关系等账户相关知识图谱，定位共同交易对手、共同注册地址、共同联系电话等关键关系型要素，构建清晰化风险异动网络，由点及面解决多层关联关系的风险识别，为账户分类分级引入图谱化的决策要素，助力其精准化的级别评定。

8）智能评级，引入人工智能实现账户分类分级智能化

项目将引入机器学习、神经网络等人工智能相关技术对账户分类分级进行赋能，集成数据准备、特征工程、探索、模型构建和部署等模块，调用决策树、逻辑回归、线性回归、聚类等模型，为分类分级规则提供智能化技术支撑，提高账户分类分级准确性。

三、项目技术方案

项目构建了一个基于“流批一体”技术框架的账户风险管理平台。该平台不仅实现了技术架构的物理高可扩展性，确保业务拓展的低耦合性，还实现了业务模块的多租户支持。通过开户评级、全量评级、增量预警等全链路风险评级手段，成功将传统的“竖井式”风控模式升级为“企业级”风控体系，构建了开户实时拦截与事后分析相结合的立体账户风控系统。

项目引入了“流立方”极速数据流处理组件，作为实时计算的核心组件，它利用基于时间窗口的动态数据处理技术和事件驱动的模式识别技术，实现了对实时数据流的快速处理。该平台支持多种分布式实时计算模型，包括计数、求和、平均、最大值、最小值、方差、标准差、协方差、K阶中心矩、连续性判断、递增/递减分析、最大连续递增/递减识别、唯一性判别、数据采集、过滤、排序等，极大地丰富了风险规则的配置方式。

在批处理方面，也进行了技术革新。通过充分利用Spark引擎的计算能力和执行算子，在Spark的基础上进行源码开发，实现了双向时序分布、执行器通讯、时序协调等高级功能。这些技术能力的增强不仅拓展了平台的核心功能，也极大地提升了业务处理能力和效率。

账户风险管理平台在“流批一体”技术框架的支撑下，实现了高效、灵活、可扩展的风险管理，为业务发展和风险防控提供了强有力的支持。

四、项目过程管理

需求分析阶段（2023年6月）：进行需求分析，确定项目实施范围和配合改造系统，形成需求规格说明书。

详细设计阶段（2023年7月）：完成概要设计和详细设计，形成系统设计文档。

开发编码阶段（2023年8月至10月）：完成系统整体开发及配合系统间的联调测试。

系统测试阶段（2023年11月至2024年2月）：完成系统功能测试、性能测试、安全测试。

上线阶段（2024年3月）：进行应用部署，进入系统试运行阶段。

五、运营情况

自3月1日上线以来，本项目持续进行跟踪监控，平台运行表现稳定。以下是系统的主要运行情况概述：

1）账户评级：账户风险管理平台每日对约640万存量账户进行等级评定，利用账户的动账信息、管理信息等数据进行风险评估。

2）风险防控：每笔柜面和智慧网点的开户流水都会经过账户风险管理平台的风险评估，为客服人员提供客户的评级结果，作为开户风险评估的参考。

3）分级结果展示：系统基于离线场景对存量账户进行评级，展示了账户信息及分级结果，支持业务人员和客服人员查看账户分级情况及全生命周期的信息。

4）账户查询：系统能够从行内全量一类卡账户维度汇总展示账户的全生命周期信息和关联关系数据。

5）报表统计：通过全景视图、分类分级报表、统计学习三个报表统计维度，对开户评级和存续账户评级结果进行持续性跟踪，不断调优完善账户的分类分级过程。

6）指标计算：根据金融指标计算的行业经验，沉淀了14个配置型指标模版，可通过新建、编辑、发包的流程化操作完成实时指标的开发投产全链路工作，大幅节约了业务技术沟通时间，降低了业务人员完成指标开发的技术难度。

六、项目成效

本项目所建设的账户风险管理平台，为账户全生命周期管理的核心工具，并在实际应用中发挥出显著作用，成为行内多个领域的关键辅助决策工具。以下是本项目取得的具体成效：

1）全面满足监管要求，优化管理体系

通过本项目，全面贯彻落实了央行关于账户全生命周期管理和账户分级分类管理的监管要求。利用项目建设的契机，进一步完善了我行账户全生命周期线上集约化管理体系，提升了管理效率和准确性。

2）提供营销决策辅助，优化客户准入

平台基于近千个指标维度，划分出预计13个账户分级分类结果，为我行个人及企业客户的营销准入提供了有力的辅助数据参考。通过这一机制，我行能够在营销决策阶段更加精准地识别潜在客户，优化资源配置，提升营销效果。

3）支持差异化服务，提升客户满意度

平台实现了13个账户分级分类结果的实时动态调整机制，为差异化的尽职调查服务、渠道账户功能服务、小微企业简化开户服务等账户服务选择提供了决策支持。这一机制有助于我行根据客户的实际需求和风险状况，提供更加个性化的服务，提升客户满意度和忠诚度。

4）强化风险管理，提升风险防控能力

平台深入挖掘和分析关系网络、空壳公司、团体网络、交易风险等11个板块的风险状况，为账户风险管理提供了强有力的决策支持工具，能够更加全面地识别和控制潜在风险，降低业务风险损失，保障资金安全。

同时，平台还为渠道风险控制、信用风险评估、信用卡申请准入、贷前欺诈等管理领域提供了风险管理决策辅助工具，有助于我行在各个业务环节提升风险防控能力。

综上所述，本项目建设的账户风险管理平台在全面落实监管要求、优化客户营销和服务、提升风险防控能力等方面取得了显著成效，为我行的稳健发展提供了有力保障。

七、经验总结

在当今数字化金融时代，客户账户的安全性和风险管理能力对于银行而言至关重要。因此，我行启动了智能化账户风险管理平台项目，旨在通过先进的技术手段提升对客户账户的安全保障和风险管理水平。项目之初，我们明确了平台的核心目标：构建一个高效、智能、安全的账户风险管理平台，为银行业务的稳健发展提供有力支撑。

1）项目准备与需求梳理

多方沟通协作：在项目启动阶段，多次组织了业务部门、技术部门等多方进行深入的沟通和讨论，确保项目需求能够准确、全面地反映各方诉求。这种跨部门的协作方式有助于打破信息壁垒，形成合力，推动项目顺利进行。

需求梳理与分析：通过梳理和分析业务需求，我们明确了平台需要具备的功能模块、性能指标和安全要求等关键要素。这些要素为后续的设计和开发提供了明确的指导方向。

2）平台设计与实现

高可用架构设计：为了确保平台的稳定性和可靠性，采用了高可用架构设计。通过负载均衡、容灾备份等手段，平台能够在面对突发情况时保持正常运行，保障银行业务的连续性。

简洁清晰的用户界面：平台注重提高系统的易用性和业务体验，因此设计了简洁清晰的用户界面。特别是指标和规则配置界面，平台采用了直观的可视化方式，方便用户快速上手和操作。

研发新模式与新技术应用：在研发过程中，积极探索新的研发模式和应用新技术。引入了“流立方”极速数据流处理组件，通过流式计算技术提高平台的计算效率，实现了对账户风险的实时监控和预警。

3）系统安全与防护

鉴于账户信息数据的敏感性，平台高度重视系统的安全防护工作。采取了以下措施：

数据加密：对关键数据进行加密存储和传输，确保数据在存储和传输过程中的安全性。

访问控制：实施了严格的访问控制策略，限制用户对数据的访问权限，防止未经授权的访问和数据泄露。

审计日志：记录了系统的所有操作行为，包括用户登录、数据访问等，方便进行事后追溯和审计。

4）上线与持续优化

持续监控：平台上线后，建立了完善的监控体系，对平台的运行状态进行实时监控和预警。一旦发现异常情况，能够迅速定位问题并进行处理。

定期评估与优化：定期对系统进行评估和优化，根据业务需求和用户反馈不断完善平台的功能和性能。这种持续改进的态度有助于提升系统的竞争力和用户体验。

通过本次智能化账户风险管理平台项目的实施，我们积累了丰富的项目经验和技术储备。未来，将继续深化对新技术的研究和应用，推动平台向更高层次发展。同时，也将加强技术部门、业务部门之间的沟通和协作，确保平台能够更好地满足业务需求和支持银行业务的稳健发展。