当前，数字经济与金融科技深度融合，金融业面临着前所未有的机遇与挑战，随着业务规模的扩张、模式的创新以及外部环境的复杂多变，风险管理逐步成为商业银行稳健运营的核心命题。近年来，我国金融监管体系持续完善，随着金融科技发展规划、转型指导意见以及新资本管理办法等政策相继落地，监管导向已从传统合规监管向系统性风险防控、资本充足率管理与数字化能力建设并重转变，在此背景下，金融机构亟需突破传统风控模式，强调风险资本的精细化管理，构建智能化、动态化、协同化的新型风险管理体系。

河北银行紧跟行业趋势，加速风险决策体系智能化升级，于2023年启动“天元”风险中台规划与建设，以“数据驱动、模型智能、决策敏捷”为核心理念，积极打造覆盖“风险识别-评估-决策-反馈”全业务链智能风控体系。经过实践探索，跨越式提升自身风险管控能力，为中小银行以数字风控驱动业务增长、服务实体经济提供了实践样本。

一、风控决策的演进与转型路径

1. 演进历程

回溯风控技术发展历程，风控决策作为风险体系的核心，历经了硬编码系统、规则引擎应用、风险中台到AI大模型赋能的四代演进。

第一代硬编码阶段，处于单体系统时代，以“数据+规则”静态硬编码决策。修改规则需深入代码，维护成本高，且适应性差，难以跟上市场与监管变化；数据利用率低，无法处理大数据，缺乏智能化，决策准确性与前瞻性受限，风险评估不全，决策效率低，仅适用早期业务，面对复杂需求力不从心。

第二代专家系统（规则引擎），通过抽象规则与变量配置，实现规则复用与灵活配置，降低硬编码工作量，提升业务适应性，能支持智能模型、快速响应新风险，但存在数据处理能力有限、数据孤岛、跨部门数据难共享、模型适应性不足且无法全生命周期管理等问题，未突破数据整合与模型管理瓶颈。

第三代基于大数据及整体生命周期的风险中台，融合多源数据、模型与算法，具有灵活规则配置与实时监测，覆盖模型全生命周期管理。其数据驱动高度智能化，为全方位风险管理提供方案，被主流银行广泛采用，用以提升风险管理全面性与效率，实现从“人防”到“技防”转变。

第四代在第三代基础上引入AI大模型，显著提升风控智能化，能精准预测风险、识别欺诈、支持复杂决策场景。虽处于探索未普及阶段，却是未来方向，为金融机构应对复杂风险提供更强支持。这一发展过程，是风险管理从简单规则迈向数据驱动、智能决策的跨越，每次迭代解决前阶段痛点，为银行业务稳健发展筑牢根基，随着AI技术的深化应用，风控将更精准高效。

2. 创新转型路径

河北银行秉持“高质量发展，打造国内一流省级银行”愿景，积极投身数字化浪潮，“13348”全行工作布局中明确了风险体系数智化转型路径，并分阶段实施个人（互联网金融）、对公、小企业信贷领域的三次管理体系改革，提升风险化解与防范能力。在第一代与第二代风控决策系统并行模式中，也逐渐暴露业务运行与数字化建设匹配不足的问题，如数据断层导致信息割裂，模型协同效率低下等。为支撑全行战略落地，构建敏捷、智能的业务运营体系，河北银行对现有风控能力进行系统性升级。

（1）业务创新柔性风控底座。多业态适配：随着产业集群贷、乡村振兴贷等特色产品矩阵持续扩容，现有模式难以快速响应差异化场景需求。需构建标准化模型工厂，实现风险策略的模块化装配与灵活组合。

产品迭代加速需求：消费金融场景已延伸至社交数据、消费行为等维度，传统硬编码方式每月仅支持2-3次规则调整，无法满足新场景产品每周迭代的敏捷开发要求。

（2）价值创造依赖数据资产运营。数据联通需求：工商、税务等数据源尚未形成统一特征库，导致客户画像完整度不足，需建立企业级数据治理体系。

模型复用需求：反欺诈、利率定价等通用模块重复开发造成资源浪费，亟需构建可跨业务调用的企业级平台。

价值挖掘需求：现有系统仅实现风险拦截，未能将风险数据反哺至客户分群、产品定价等价值创造环节。

（3）稳健发展需要联防联控机制。风险穿透需求：跨条线的关联交易识别、集团客户风险传导等场景，要求打破现有系统间的数据孤岛。

实时预警需求：供应链金融等场景需要建立从风险监测到熔断处置的秒级响应链条。

协同防御需求：应对新型数字诈骗等复合型风险，需构建跨零售、对公、同业业务的联防联控平台。

通过“四横三纵”体系重构（横向整合数据、模型、规则、策略四层能力，纵向贯通场景适配、智能决策、价值反哺三个维度），打造与业务发展同频的智能风控中枢。

二、河北银行的探索实践

1. 建设内容与目标

通过科学研判行业发展趋势，河北银行构建12566N企业架构治理体系，风险中台作为“基础工程”，是全行数字化转型的核心支撑，旨在通过能力沉淀与协同进化，实现风险防控与业务发展的动态平衡。其本质是将分散的风险管理能力转化为可复用、可配置、可延展的企业级基础设施，打造具备实时风险定价、动态预警联防及智能决策赋能的中枢系统（见图1）。

图1   建设内容

（1）全域风险洞察能力。打通内外部数据壁垒，构建全行级风险数据资产池，实现客户风险画像的立体化刻画。建立标准化风险指标加工体系，支撑从业务洞察到战略决策的多层级数据服务。通过动态风险特征工厂，持续挖掘数据价值，赋能精准风险评估与前瞻预警。

（2）智能决策中枢能力。打造覆盖全场景的自动化决策引擎，实现风险策略的敏捷部署与动态调优。构建模型全生命周期管理体系，确保风险识别精度随业务复杂度同步进化。

（3）敏捷业务赋能能力。将风控能力封装为标准化服务模块，无缝嵌入信贷、支付、资管等业务全流程。建立风险策略仿真验证机制，降低新产品、新市场的试错成本与合规风险。通过可配置规则引擎，快速响应监管政策变化与市场环境波动。

（4）动态进化运营能力。构建风险防控效果实时反馈闭环，驱动风控策略与业务需求的持续对齐。建立风险容忍度动态调节机制，在风险可控范围内释放业务增长空间。通过数字化运营监测体系，实现风险投入产出比的量化评估与资源优化配置。

（5）资本精细化管理能力。基于信用风险加权资产（RWA）的精确计量，优化资本分配，提高资本充足率（CAR）管理水平，实现动态资本配置。结合RWA计算，评估不同业务、客户或产品的风险收益比，引导资源向高回报、低资本占用的领域所倾斜。

（6）决策思维与协同治理。组织协同：建立跨条线协同治理机制，推动风险管理从“单点防御”向“全员共治”转型。流程重塑：设计端到端风控价值流，实现风险管控与业务流程的深度嵌合。文化升级：培育数据驱动的决策思维，将风险意识转化为业务创新的核心素养。

三、风险中台应用架构

风险中台涵盖六大核心模块，包括交易反欺诈系统、模型训练平台、外部数据管理平台、企业级决策引擎（包含综合决策管理平台和衍生变量管理平台）以及风险数据集市。其架构目标为打破数据孤岛，实现模型全生命周期管理，并支撑跨业务场景的敏捷决策，实现风控转型（架构见图2）。

图2   风险中台应用架构

1. 企业级决策引擎与模型训练平台（含AI大模型）

关系：模型训练平台依托历史数据与AI技术，专注研发风险评分模型、预测模型及AI大模型（如客户行为分析大模型），通过海量数据训练与特征挖掘，构建高精度风险识别算法；成熟模型经动态调优后无缝部署至企业级决策引擎，实时输出风险预判结果，并与业务规则联动执行多维度风控策略。同时，决策引擎将业务场景中的实时反馈数据（如规则触发效果、风险误判案例）回流至训练平台，驱动模型的自适应迭代与AI大模型的参数更新，最终形成“模型研发-场景验证-数据反哺-智能进化”的闭环。

例如，模型训练平台依托历史贷款数据，运用机器学习技术构建了一款预测贷款违约概率的模型。模型完成后，可通过API接口或PMML模型文件实现与决策引擎的无缝对接。每当有新的贷款申请提交，决策引擎将即时调用该模型，辅助判断是否批准贷款。

2. 企业级决策引擎与风险数据集市

关系：依托风险中台应用群的规划建设，构建了全业务流程的风险数据集市，并成为风险中台的核心基础支撑。中台应用涵盖了信贷风控决策、信用风险和市场风险资本计量及其他业务风险管理类场景。其中主要的用数来源由风险数据集市提供，集市内整合了行内、外各类型的细节数据，并按照专业主题进行了整合加工，为业务应用提供及时、准确的数据服务。同时，应用产生的新增数据也按约定的技术路线，回流至风险数据集市以丰富数据资产。

例如：信贷业务中一笔客户申请，由风控决策引擎对客户的信用等级、风险详情进行预测，其核心数据来源于集市等。业务审批后，产生一笔相应的合约及押品信息，客户履约后同步生成了一笔借据信息。相应也形成了资产类的一笔债项、敞口及缓释关系等，在资本计量的场景中按需被纳入计算。

3. 企业级决策引擎与外部数据管理平台

关系：外部数据管理平台涵盖第三方征信报告、社交媒体数据及宏观经济指标等，为决策引擎提供了更为全面的视角。决策引擎通过API接口接入这些多样化的外部数据源，从而扩展了风险评估的多维度分析能力。

例如：在审批小微企业贷款过程中，决策引擎不仅依托内部数据，还会深入查询并综合考量来自行业报告的小微企业经营状况、行业趋势等外部信息，从而更全面、精准地评估贷款风险。

4. 企业级决策引擎与交易反欺诈系统

关系：交易反欺诈系统是一种运用先进的数据分析技术、机器学习算法以及规则引擎等手段，对交易过程中潜在欺诈行为进行实时监测、识别和预防的安全防护机制。该系统能够通过设备指纹、交易时间、交易地点等多维度信息，精准识别欺诈行为。

例如：若同一设备在同一天内与多个不同客户的申请信息关联，可能存在申请欺诈的风险，对此行为可实施预警并阻断。

5. 企业级决策引擎与业务系统

关系：业务系统（如信贷管理系统、客户关系管理系统）作为前端操作平台，负责收集客户申请、发起审批请求，并接收决策引擎反馈的决策结果，从而实现业务流程的自动化。

例如：客户通过网上银行提交贷款申请后，该申请信息通过API传递至决策引擎。决策引擎处理完毕后，即刻将审批结果（批准、拒绝或需补充材料）反馈至信贷管理系统，系统随后通知客户审批状态，整个流程高效且无缝衔接。

四、创新与展望

1. 提升决策效率与精准性：技术赋能高效风控

针对传统系统硬编码迭代缓慢、模型更新滞后的难题，企业级决策引擎借助机器学习与大数据技术，能够实时识别风险点并进行动态分析，有效缩短策略开发周期，降低操作风险的误判率，显著提升决策响应的速度与精准度。

2. 降低系统维护成本：资源整合与高效复用

通过跨业务条线的数据、模型、指标整合，打破信息孤岛，构建统一的风险视图与共享机制。系统复用有效减少重复建设，全局视角的风险分析助力科学制定应对策略，显著降低运维成本。

3. 优化风险管理：集中管控与敏捷迭代

以决策引擎为核心，实现风控集中化管理，使风险团队能够专注于风险识别与策略优化。模型与规则可灵活调整，无需对信贷系统或业务流程进行大规模改造，从而确保风控体系的敏捷性与适应性。

4. 促进创新与竞争优势：业务拓展与合规双赢

实时监测预警能力为业务创新提供坚实的安全保障，助力快速推出新产品并抢占市场先机。此外，个性化服务与客户体验优化、自动化合规监测等多元功能，有力推动业务规模的可持续增长，并确保监管要求的高效落实。

随着银行业务的不断拓展和风险形势的日益严峻，构建高效、智能的风险中台已成为提升银行风险管理能力的必然选择。通过梳理银行业风险中台的四代演进历程，深入剖析现有风控系统的痛点，为精准构建风险中台奠定了坚实基础。基于大数据、区块链、云计算等技术底座构建的智能决策体系，正在重构传统风控业务模式，推动风险管理从“事后响应”向“实时干预”转型，从“经验驱动”向“数据+算法”双轮驱动演进，使风控能力深度嵌入业务流程形成闭环管理。在实施过程中，需密切关注技术发展动态，持续优化和完善风险中台，以适应不断变化的市场环境和监管要求，为银行的稳健运营提供坚实保障。

展望未来，随着AI大模型、多模态感知技术在风控领域的深度应用，风险中台将向“主动式风险治理”跃迁。在科技与业务的深度融合中，银行将构建起“智能、敏捷、开放”的新型风控体系，为数字化转型提供核心支撑，最终实现从风险防御者向价值创造者的战略转型。

作者：

河北银行首席信息官   朱中南   

河北银行首席数据官   盛普   

河北银行   王恒磐   郭彬   耿雨明