九卦金融圈|| 实操干货：小银行智能化风控与数据平台如何设计？小型商业银行的一些特点分析小型商业银行的一些特点分析设计风控与数据管理平台的，九卦( 二 )
因此 ， 小型商业银行在建设数字化风控体系的时候 ， 从以低成本开始起步的角度 ， 会更多希望看到先期系统开发是合理地平衡地有选择地配备必须有的核心功能 ， 同时整个系统架构须适合后期能够随着业务的拓展而逐步增加系统功能的良好衔接 。
线上信贷业务数字化风控的特点是大量使用从原始数据衍生发展出来的特征变量 ， 而为了深入开展业务分析和满足向监管当局进行有效汇报的需要也需要有很好的数据服务与管理架构 。
因此 ， 小型商业银行搭建完整的数字化风控体系 ， 则不仅仅只是需要一个风控决策系统 ， 还需要与之紧密相结合的数据平台和监控与报表系统 。 通常在大中型银行中这几件事是分开不同的项目建设的 ， 但对于小型商业银行往往不得不放在一起考虑 。
为了对于多渠道合作业务很好地做好自主风控 ， 需要一个商业化的决策引擎 。 但正如上面所述的原因 ， 对于目前广泛多渠道合作的数据质量尚不能理想的状态 ， 对于目前银行开展合作的定位更多在于数字化综合能力的培养和提升 ， 小型商业银行往往在建设数字化风控体系的时候 ， 需要更多地考虑将各种业务需求落实在数据服务平台的设计上 。
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设计风控与数据管理平台的基本思路我们在设计这个智能化风控与数据管理平台的建设中 ， 基本思路为：
以低成本快速上线基本核心功能为战略目标
以做好数据管理和数据分析支持为主要导向
以方便策略模型部署与监控管理为基本需求
以业务多渠道数据难于标准化为事实背景
以业务功能逐步实现可配置化可视化为推进过程
以功能模块化并后续可拓展可有必要的拆分为实现模式
我们将整个的数字化风控体系分别从业务需求角度和系统建设角度出发 ， 决定分为三个子平台系统予以实现三个业务目标：风险模型与决策管理、风险数据服务与管理、风险监控与服务管理 ， 并通过松耦合可拆分的模式予以实现 。
从业务的逻辑出发 ， 整个风控与数据管理平台的大致框架为：
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风控与数据管理平台的具体设计思路下面对于各个子平台的设计点进行简单介绍 。
（一）决策管理平台
决策引擎：引进了著名的国际市场品牌商业化的决策引擎产品SparkingLogic 。 我们的基本出发点是：
01
银行后期还是要完全独立地自己部署管理和迭代各种不同的复杂的信贷产品风险决策流程与策略；
02
当前阶段为互金的线上信贷风控决策服务 ， 未来应该推广为全行各个部门的各类数字化决策服务；
03
一个商业化的决策引擎 ， 可以保障我们将后期主要的日常风险管理和系统优化升级方面的工作直接集中在数据上；
04
便于决策引擎外围可以建设一个便于统一标准的用于管理决策流程调用的决策流程管理模块 。
决策流程调用管理：虽然可以有外部的线上信贷业务平台直接负责对于决策引擎中所部署的各项风控决策流程的调用 ， 但是我们还是在决策管理平台自身开发一个可拓展的决策流程调用管理模块 。 这样做的好处在于：
01
当前的线上信贷业务平台与整个风控与数据管理平台不是部署在同一个云上；
02
为方便后续决策管理平台可为全行各类业务的数字化决策提供调用；
03
我行当前的征信获取模式还是通过征信前置的异步接口的模式
04
非常重要的考虑是从后续数据分析的需求出发 ， 除了导入决策引擎的决策流程入参之外 ， 我们还要从渠道端各种更为广泛和复杂的数据来源中做数据挖掘 。
决策部署和测试环境：将决策部署环境与整个的风控与数据管理平台的执行环境分离开 ， 直接部署在互金部本地的服务器上 ， 以便于我们的风控人员本地操作各种风控策略模型和决策流程的部署和测试 ， 以及实践和学习 。 完成了决策流程的部署和测试之后 ， 上传发布包到决策引擎执行的预发布环境 。
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