一、项目背景及内容

如何以普惠金融赋能吉林乡村振兴，是吉林农信人的“初心使命”，也是在发展过程中始终思考和实践的“*****要务”。为解决辖内银行用户的“高效、便捷、灵活服务”的使用要求，以及满足小微、个体经营者、农户等普惠金融对象的信贷需求，吉林农信立足多法人机构模式在辐射范围和覆盖能力方面的天然优势，启动智能普惠金融风控中台的建设，其目标为一是突破传统风控建设的单一产品局限，二是强化多法人机构本地服务的场景竞争优势，三是形成多源数据与多种机器学习算法有效性交叉验证机制，四是创新基于整村授信的“线上+线下”一体化信贷模式，从而减少人为主观判断的失误并减轻风险管理人员的负担，满足高速增长的信贷业务需求，实现普惠金融赋能乡村振兴。

项目基于人工智能、机器学习、大数据、自动建模、智能决策等前沿技术构建普惠金融智能风控平台，满足交易反欺诈、申请反欺诈、贷前决策、贷中风险审查、风控AI建模等风控决策需求，构建我社零售业务联防联控的信贷风控、反欺诈能力。项目从业务应用、机器学习建模、平台建设三方面着手，实现了在普惠、惠农领域的业务突破，提升了风控审核效率和效果，不仅完成了底层基础平台工具能力建设，也实现了向业务应用实际转化的效果和价值。

本项目实现了以下内容：一是贷款产品的调研与分析，完成了消费贷、经营贷和农机贷等数款信贷产品的风控策略设计和实施落地工作；二是建设人工智能建模平台，秉承端到端的风控闭环运营理念，为我社AI工程师、风控模型人员打造了一站式的服务平台，提供了从数据接入、数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估、模型发布、模型运行、实时决策、风险监控、风险预警、风险处置、迭代优化的全流程支持；三是建设智能风控平台，整合行内和第三方大数据信息，实现了贷款产品的贷前准入、反欺诈、评分卡、额度策略、贷中监控和贷后风险预警等实时决策功能；四是对外提供服务，实现了面向各类普惠金融对象的线上化、便捷化信贷服务。

二、项目技术方案

（一）逻辑架构

智能普惠金融风控中台的逻辑架构规划如图2-1所示，分为风控网关、数据网关、风控调度、决策引擎、特征系统、模型服务、管理后台和监控平台等。

图2-1 逻辑架构

具体说明如下：

（1）风控网关：作为风控中台的业务网关，对外提供接口服务，直接与信贷系统交互；

（2）风控调度：风控网关将进件数据持久化后，采用异步的方式，由风控调度根据配置创建任务，并执行调度任务。每个任务会调用决策引擎进行规则运算。

（3）决策引擎：即规则引擎，对业务逻辑抽象化出来的业务规则进行不同的分支组合与关联，然后层层进行规则运算，终输出决策结果。

（4）特征系统：通过实时特征计算得到决策引擎执行的依赖指标。

（5）模型服务：基于深度学习框架的模型服务，以API的方式对外提供模型服务。

（6）数据网关：作为风控中台的数据入口，对接内部数据源、行内数据源以及第三方数据源。

（7）管理后台：提供可视化的配置界面、业务数据查询界面、统计报表展示界面等。

（8）监控平台：对系统进行监控报警，保证系统稳定运行，监控内容包括业务监控、数据监控、基础服务监控等。

（二）物理架构

在管理区，平台部署共使用虚拟机27台，X86物理机3台，在互联网区，部署使用虚拟机2台，在联通新区，部署使用虚拟机5台，物理机2台，匀以高可用方式部署，同时在互联网DMZ区和行内外联网络区分都部署有Nginx，用与外部对接，同时避免系统直接对外暴露，物理架构如图2-2所示：

图2-2 物理架构

（三）应用架构

平台的应用架构如图所示：

图2-3 应用架构

各平台功能组件具体如下：

1、统一前置服务平台

统一前置服务平台承担与前端各业务应用系统的对接，并实现系统内各组件之间服务请求的统一管理。

2、智能风控应用

（1）报表平台：提供统一的风控运营报表展示，包括风控生命周期管理报表、风控模型运行报表、风控数据质量报表等维度，并提供自助报表配置及分析功能，满足自助数据分析需求。

（2）风控运营中心：为日常风控运营人员提供运营管理功能，包括风险大盘、名单管理、信审平台、风险画像等维度。

（3）风险预警：为风险预警监控提供统一管理功能，包括预警任务配置、触发条件配置、处置方式配置等维度。

（4）系统管理：提供账户管理、角色管理、机构管理、日志管理等系统管理能力。

3、技术支撑平台

（1）决策引擎：提供风控策略执行、决策结果输出，以及风控策略配置、策略测试、策略发布、版本管理等能力。

（2）实时计算：搭建实时计算平台，提供特征的实时计算能力以及特征的配置管理能力，通过读取特征的运算规则，执行计算，输出特征结果；支持与流计算的对接扩展，需在交易反欺诈项目中具备实时流计算能力。

4、数据资源中心

数据存储：提供对风险数据的统一存储管理和数据加工能力，涵盖进件申请数据、风险决策数据、风控预警数据、风控分析数据等集市管理。

5、外部数据采集平台

数据网关：提供人行征信、外部数据源等统一接入管理、接口管理、监控和计费管理能力。

三、创新点

（一）平台化的风控中台设计，打破传统单一产品风控局限

采用“中台”思想规划建设全行级统一的风控中台，平台化风控中台设计的关键在于作业聚合与作业调度，一是为了实现中台上的批量作业的高效聚合，立足密度峰值方法，实现进件、授信、借款与还款等作业的聚合优化，二是为了实现作业的有效调度，以灰狼、树种等前沿演化算法为基础，实现作业流的离线与在线多目标调度优化，达到信贷业务的审批效率、风控指标等诸多目标间的有效平衡，将策略+平台+模型融合形成标准化、模块化的服务，实现数据的共享和对外服务的统一，打破传统项目级或产品级风控存在的应用局限性，提高了服务重用率，降低了前台业务的试错成本。完成了数据、规则、策略的共融共享，大幅提升了信贷业务的审批效率，满足未来对多种业务场景需求的快速响应。

（二）本地化的风险建模策略，强化多法人多场景业务优势

智能普惠金融风控中台项目本着“因地制宜”的原则，一方面强调风控模型的本地化，针对吉林农信各社员行社开展的贷款业务全过程进行系统性的调研，通过调研业务模式、业务规模、业务流程、管理机制、产品形态等内容，结合数据调阅与差异化分析，为风控模型及策略的制定提供全面的事实依据，建立真正适合本地化场景的风控模型策略；另一方面结合吉林农信省县两级法人管理模式现状，平台设计支持多法人模式，通过模板化管理方式实现对共性需求的统一管理和快速复制，降低了管理成本和提升业务效率；同时通过多法人机构间的权限与数据隔离，实现了定制化风控策略的能力，满足了各社员行社在风控管理方面的差异化管理需求。

（三）集成式的联邦学习技术，保障数据隐私及算法有效性

平台采用AI机器学习建模技术，以我社存量客户数据、实地采集的农作物生产销售数据及第三方提供的用户行为数据作为建模数据支撑，通过多源异构数据的整合与清洗进行建模分析和洞察，结合多方安全计算技术，以”客户数据不离行“为原则，在样本层通过非对称加密技术进行样本对齐，确保来自吉林农信体系、第三方合作伙伴等数据的有效学习和隐私保护，在合法合规的基础上，利用抗因子加密多方交换损失LOSS模型参数实现共同建模，增强模型的有效性，以此构建适合吉林农信的农机贷、整村贷、特色农产品贷等地方特色产品的贷前、贷中和贷后智能风险模型，增强了全省农信社风控欺诈识别和风险管控水平。

（四）扎根式的整村授信模式，确保普惠金融业务风险可控

由于农户群体的特殊性，征信、社保、医保等信息无法反应其真实家庭情况全貌，为保证涉农贷款风控模型的有效性，整村授信采用客户经理驻扎村屯的工作模式，实地调查采集符合授信条件的农户、家庭农场、专业合作社等农户种植、养殖等信息，上传至普惠金融风控平台，作为本地化建模的数据支撑，运用“大数据风控+线下交叉验证”的方式测算授信额度，确保普惠金融农贷业务的风险可控。通过平台的技术支撑与业务工作模式的结合，实现吉林农信农贷管理模式的一次变革，同时也满足了调整业务结构、提升风控水平的内在要求。

四、技术实现特点

（一）多业务、渠道、场景支持能力

智能普惠金融风控中台支持多种传统信贷、互联网信贷业务，包括但不限于自营贷款、联合贷、助贷等；支持丰富的进件渠道，如APP、微信、Web、公众号、H5等；在场景支持方面支持多种场景，比如信贷决策类和交易欺诈类，提供贷前审核、信用评分、卡交易欺诈等多种风控应用能力，能够全面支持银行多场景、多渠道、多业务的风控能力。

（二）完备的数据管理和特征管理能力

智能普惠金融风控中台提供模块化管理流程，打通行内数据孤岛，运用海量多维数据实现信息整合、特征关联和业务洞察，释放数据潜能、提升风控效率。构建全行统一的风险数据特征，提供口径统一、全面的、综合性的风险数据。针对外部以及第三方多样化的数据，智能普惠金融风控中台提供统一的外部数据接入和质量监控，将底层数据接入和处理独立开来，对底层变量进行管理、衍生，确保数据源头准确性和稳定性，使得系统具备完善的数据管理能力。

在特征管理能力方面，智能普惠金融风控中台具备高维度数据特征提取、转换和整合能力，还能对高维特征进行筛选组合，也支持生成，自定义特征库、共享特征库、默认特征库等，具备一套完善的特征库管理能力。

（三）360°全面风险监控及可视化配置

智能普惠金融风控中台提供一套全面的监控体系，对用户运营、风险报告等进行可视化数据分析，让运营人员能够从多维度了解系统运行情况及业务风控情况。同时，平台需支持以可视化方式配置业务策略，使业务人员直接参与策略运营。

（四）灵活部署，高效并发处理能力

智能普惠金融风控中台支持“规则+模型”的灵活配置，支持高并发、热部署和分布式部署等方式，扩展性很强，能够适应未来业务高速发展，平台采用了灵活的参数化配置功能，支持在线完成参数和配置的修改，普通应用都支持热部署，无需重启服务。

五、项目过程管理

智能普惠金融风控中台项目由吉林省农村信用社联合社业务管理部牵头，信息科技中心负责实施，采用试点实施和推广的分阶段方式，主要经历了以下几个阶段：

（一）需求分析和设计阶段

此阶段时间段为2020年08月至2020年10月，其间主要完成完成智能普惠金融风控中台需求调研与分析，形成需求规格说明书和非功能需求规格说明书；完成2款贷款产品风控策略及模型设计；完成风控模型数据接口需求分析，确定外部第三方数据接口。

（二）机器学习建模平台上线运行

此阶段时间段为2020年9月至2020年10月，期间主要完成机器学习建模平台搭建及调试，结合联邦学习技术，针对贷款产品模型进行训练与部署。

（三）风控平台开发阶段

此阶段起始时间为2020年11月至2021年1月，根据系统需求完成风控平台编码开发工作。

（四）风控策略测试阶段

此阶段起始时间为2021年2月至2021年4月，其间完成了完成平台风控流程与风控模型的规则有效性测试。

（五）风控策略上线阶段

此阶段起始时间为2021年5月，其间完成了完成风控策略调优及流程引擎上线运行。

（六）推广实施阶段

此阶段起始时间为2021年5月，对长春农村商业银行、九台农村商业银行、双阳农村商业银行、四平农村信用社联合社贷款产品推广上线。

智能普惠金融风控项目实施严格按照我社项目管理相关制度，从计划、质量、财务等多方面进行规范化管理，项目终如期完成。

六、运营情况

智能普惠金融风控中台为吉林农信省联社搭建的基础通用中台，各法人行社根据自身业务发展需要自行选择应用。平台立足于吉林农信省联社“放管服”原则下，提前布局、快速响应、解决各行社发展不平台问题。平台上线初期，以长春农商行、九台农商行、双阳农商行、四平联社作为试点行社，平台上线后直接应用，随着全省整村授信工作的开展，辖内各法人行社已开展农户信息采集工作，上传数据至普惠金融风控中台进行模型建立工作，完成了数据、规则、策略的共融共享。平台支撑了吉林省内9个地区，服务农户500余万人，支持20000余名前台服务人员及信贷人员开展普惠金融信贷业务，大幅提升了信贷业务的风险管控，满足对惠农、普惠业务场景需求的快速响应。

七、项目成效

（一）重构风控业务模式，支持乡村振兴

智能普惠金融风控中台利用人工智能、大数据等先进技术构建全流程的风控运营模式，能够支持我社普惠贷款业务的风险防护，保障信贷业务的稳定运行。一是突破传统风控建设的单一产品局限；二是强化多法人机构本地服务的场景竞争优势；三是形成多源数据与多种机器学习算法有效性交叉验证机制，保障数据质量及模型效果；四是创新基于整村授信的“线上+线下”一体化信贷模式，从而减少人为主观判断的失误并减轻风险管理人员的负担。平台上线后，我行可实现线上、线下贷款业务的稳定开展。业务开展初期，初期以农机贷作为业务入口，上线几个月内放款额度超千万，有效支持普惠金融赋能乡村振兴工作。

（二）技术架构转型，节约研发成本

智能普惠金融风控中台技术架构设计是基于先进的技术架构，采用大数据、人工智能、智能决策等先进技术，以满足我社业务开展可能面临的性能挑战和未来的拓展需求，应用层采用微服务加国产分布式数据库架构搭建，通过将功能分解到各个离散的服务中以实现功能的解耦，并提供更加灵活的服务支持。硬件设备以X86为主，对比传统方式采用商用软件和小型机硬件，产品采购费用节省近千万，每年维护费节省超百万。

（三）符合普惠金融政策导向

开展普惠金融业务、涉农信贷业务，支持实体经济发展是政府对银行的硬性要求，传统的信贷风控需要大量的风险审核人力投入，不符合我社集约式的人力资源政策。建设智能普惠金融风控中台，通过自动化决策实现普惠金融、涉农信贷的规模化操作，一方面提高为小微企业、三农、民营企业的贷款质效；另一方面减少人为主观道德风险、操作风险，以可量化的风险指标降低贷款投放风险。

（四）农信体系内带动示范明显

此次智能普惠金融风控中台采用“中台”思想规划建设全行级统一的风控中台，旨在打破传统项目级风控或产品级风控的应用范围局限性，以中台模式进行风控体系建设在全国农信系统中走在前列，对全国农信体系内大数据风控建设方面起到了良好的示范性效应，具备十分重要的参考价值。

（五）积极创新，塑造农信体系业务新形象

农信体系为省县两级法人体制，各社员行社由于规模、客群、地域等差别，往往其业务创新需求强烈且差异化较大。此次风控中台的建设一是为各社行社提供了一个统一的风控中台，以平台化方式为各行社提供业务创新服务，同时允许各社员行社自定义产品风控策略，有效支持差异化需求；二是有效缓解了其他银行金融创新为吉林农信带来的竞争压力，基于强大的风控能力我社可以在多渠道开展信贷业务，有效支持农信扎根三农的服务本源，大幅提升了省农信在当地的竞争力和品牌影响力，重塑了农信创新形象。

（六）分布式架构国产化，实现IT自主可控

系统以X86服务器集群及开源软件作为软硬件的技术体系，改变了银行传统系统过度依赖国外厂商的窘境，同时尝试采用国产分布式数据库，实现了金融IT能力自主可控，响应了国家自主可控的科技战略方向。

八、经验总结

服务吉林乡村振兴的智能普惠金融风控中台是吉林省联社立足国家乡村振兴战略，结合吉林省省情和吉林农信以服务“三农”为本源的社情，提出的具有战略意义的平台建设，在业务发展方面带动了业务模式和思维转变，进一步提高吉林农信体系下多法人机制的普惠金融产品设计的灵活性和活力，也弥补了信贷管理工作短板，这是技术与管理高度融合式的创新。在技术手段上，结合实际工作的需要，改进人工智能与大数据领域的相关算法，螺旋式、迭代式提高金融科技技术，提升全省普惠金融业务的风险控制水平与能力，在金融科技技术上，我们既做了集成式创新，也做了融合式创新，在农信系统中其前沿的算法和技术创新也居于前列。所形成的一系列自有知识产权，既提升了我们普惠金融信贷业务的精细化管理水平，也实现了信贷业务决策的智能化，也提高了客户服务效率。

通过“服务吉林乡村振兴的智能普惠金融风控中台”项目的建设，我们实现了对吉林全省52家法人行社在普惠金融业务上的创新与赋能，各法人行社将依托风控中台不断创新适合本地特色的农村金融产品，这将进一步激活农村要素市场，从而实现普惠、惠农领域业务的持续突破。