一、项目背景及目标

（1）市场与需求分析

随着信贷业务规模扩大及风险复杂度提升，传统风控模式面临数据孤岛、响应滞后、缺少闭环多等瓶颈，难以满足监管趋严与业务精细化管理需求。银行亟需通过技术赋能，增强对新型风险、复杂风险的识别与防控能力，实现风险“早识别、早预警、早处置”。

（2）立项背景

重庆银行立足数字化转型战略，结合信贷业务全流程风控痛点，提出构建AI驱动的智能预警平台，以“业务+AI”双轮驱动重塑风控能力，强化主动防控与精准施策。

（3）项目目标

一是打造覆盖信贷全生命周期的智能风控平台，实现前瞻预警，风险预警从贷后向贷前、贷中延伸。

二是通过AI与大数据技术提升风险识别精度与处置效率，推动风控从“粗放式”向“精细化”升级，增强复杂风险识别与防控能力。

三是构建可扩展、可复制的智能风控模式，为城商行提供数字化转型标杆。

二、创新点

一是运用前沿技术工具，推动风险管理水平迭代升级。1）运用“AI大模型分析+大小模型协同执行”的智能体框架，打通客户风险特征智能挖掘、预警策略体系迭代优化、预警信息智能触发、及时处置跟进、风险全景展示、事后复盘分析的应用闭环；2）通过前沿技术与风控场景深度耦合，全面优化风险计量精度、处置效率与管理效能，推动风险管理从“粗放式”向“精细化、智能化”全面升级。

二是突破传统系统瓶颈，实现风险识别能力质效跃升。1）使用多维风险建模技术，融合传统机器学习技术与AI智能体进行风险分析，挖掘风险特征因子，构建更全面的风险识别框架；2）针对隐蔽性关联交易、多头授信、过度融资、空壳运作等高隐蔽风险，运用图计算技术构建客户关联关系网络，精准穿透识别集团客户、隐性实际控制人及资金闭环路径；3）通过异常检模型，对高频异常交易、虚假背景、违规资金挪用等早期风险信号进行实时捕捉与智能判定，实现从“事后补救”向“事中干预、事前感知”的转变。

三是创新多维协同机制，强化风险前瞻防控精准效能。1）构建前中后台联动、行内外信息互通、多岗位协同共治的数智风控协同机制，打破部门壁垒与职责分割，形成一体化风险防控闭环；2）建立风险信号统一分发、分级处置、跟踪督办、效果复盘的全流程协同作业模式，依托数字风控平台实现预警信息实时推送、处置任务线上流转、处置过程留痕可溯。

三、项目技术方案

（1）技术架构

系统采用“数据中台+AI智能体协同+智能处置中枢”三层架构，实现数据整合、智能预警与闭环处置的端到端协同。

一是数据深度整合挖掘。深度汇聚行业内外工商、司法、信贷等 13 大类核心数据资源，对亿级信贷数据开展深度分析与价值挖掘，搭建标准化风险因子库，构建多层级、多维度风险预警策略体系，夯实风险防控数据底座。

二是AI智能体协同。系统运用“大模型分析+大小模型协同执行”的智能体框架，深度融合各类风险特征维度，打造场景化、定制化风险预警模型，实现对新型、复杂类风险的精准识别、提前预警与有效防控，提升风险应对的前瞻性与针对性。

三是智能处置中枢层。通过智能流程引擎，实现跨部门协同管理，支持预警信号核查、处置、跟踪、督导全流程线上化。系统基于分布式架构，遵循金融级安全标准，通过数据隔离、权限控制和操作审计保障数据安全与合规使用，同时采用模块化、参数化设计，支持预警规则、模型策略的灵活配置与扩展。

业务应用模式

应用于信贷业务贷前、贷中及贷后的风险预警，实现风险的主动防控与精准施策。本应用依托大数据智能化技术工具及管理创新，打造覆盖信贷全流程的“重银晓警·六智一体”数智风控工具：

（一）“智规”合规机控规则：将外部监管要求与内部信贷政策转化为系统可识别、可执行的硬性规则，深度嵌入信贷全流程。通过智能机控规则实现机构、人员、操作的标准化管控，在贷前调查、授信审批、合同签订等环节自动拦截违规操作，减少人工干预，确保政策执行统一标准，通过规则引擎固化风控底线。

（二）“智瞳”风险前瞻提示：构建早期风险信号捕捉与趋势预判能力，在授信过程中对客户信用特征、相关资质、关联风险等进行实时大数据扫描，基于风险信号引擎动态生成风险画像，为审批人员提供多维决策支持。通过“数据+模型”双轮驱动，实现风险防控关口前移。

(三)“智警”智能风险预警：以大数据和AI模型为驱动，自动、全面、动态监测客户、业务风险，分级提醒、差异化处置，以预警推动贷款存续期管理。

(四)“智算”风险数据分析：聚焦于风险数据的深度 挖掘与应用创新，依托大数据进行模型构建、统计分析，挖掘风险模式，识别高风险债项与客群，持续为贷后监督、机控预警、管理决策提供洞察与抓手。

(五)“智瞰”风险全景展示：一站式风控数据展示与查询平台，集成监控大屏、多维画像、知识图谱、监测报告等多项功能，提供全景式风险视图，直观、立体呈现业务风险，赋能全员实时洞察全行风险概貌、快速定位问题、辅助业务决策。

(六)“智数”信用数据集市：打破数据孤岛，建立统一数据平台，通过数据整合与建模，提供高质量、可复用、时效强的信用风险数据支持，赋能全流程信用风险管理。

四、运营情况

1.系统运行成效

1）全生命周期覆盖：平台已覆盖重庆银行对公、零售、普惠等全量信贷业务，接入客户超35万户，覆盖资产规模突破4700亿元；

2）高并发处理能力：依托分布式架构，预警响应时效控制在秒级，支持超35万客户/日的实时巡检；

2.全行用户生态：

1）前中后台近3000名员工接入系统，跨部门协同工单处理时效提升30%。

2）已覆盖全行所有分支机构。

五、项目成效

系统已于2025年9月实现一期上线，为全行信贷业务提供7*24全天候智能守护。智规”“智瞳”实时防控在途业务风险，月均触发业务合规机控4000余笔，风险前瞻提示6000余笔，辅助业务人员及审批人员获取客户风险信息，风险识别覆盖场景提升超45%；“智警”每日对超35万客户进行智能巡检，核查任务数量下降约52%，客户经理风险核查工时降低超50%。

六、经验总结

系统将显著提升风险防控精准度和时效性，实现风险早识别、早预警、早处置；通过自动化预警与流程化处置，减少人工成本，提高风险管理效率；基于大数据与量化模型，减少主观偏差，增强决策科学性；全流程线上留痕与闭环管理，强化合规与内部控制；深度挖掘外部数据价值，建立标准化应用场景；推动风险预警从贷后向贷前、贷中延伸，实现全流程风险管控。

（1）技术赋能业务：AI智能体与风控场景深度融合是提升效能的关键，需持续迭代模型与数据能力；

（2）机制保障落地：跨部门协同与标准化流程是闭环处置的核心，需强化组织联动与权责分工；

（3）安全与灵活并重：金融级安全架构与模块化设计兼顾合规性与扩展性，为多场景适配提供基础；

（4）数据驱动决策：打破数据孤岛、构建统一数据平台，是实现精准风控的基石。

通过“重银晓警”建设，重庆银行验证了AI智能体在金融风控领域的显著价值，为行业数字化转型提供了可借鉴的实践路径。