商业银行是经营风险的企业，风险管理能力是商业银行的核心竞争力，在很大程度上决定了银行业务的发展边界。大数据、人工智能、云计算、5G等新一代信息技术的快速发展和广泛应用，开启了智能风控时代的到来。作为金融科技的重要组成部分，智能风控，顾名思义就是智能技术与风险管理的结合体。通过将信息数字化，依托人工智能、大数据、云计算等技术，寻找与风险评估有关联的关键信息，并通过建立模型，实现对目标风险水平与风险偏好的精准分析。但同时，智能风控技术也对商业银行传统的风险管理模式也形成了巨大的冲击。
商业银行传统风险管理的不足
商业银行零售业务在传统风险管理手段下，主要依靠征信数据进行信贷风险评估，数据维度比较单一。而且我国目前依然还存在大量征信白户，这类人群很难通过正规机构获金融服务，只能转向民间借贷这类非正规机构，形成大量影子银行，给社会稳定埋下隐患。另外，商业银行传统零售信贷风控大量依靠人工审批，时效性和准确性都比不上先进的算法模型，这也是银行传统风控亟待解决的问题。而对公业务存在的主要问题是风控模式缺乏统一的评估标准，信贷管理人员进入企业调研的成本较高，且很难获得真实的数据，从而使得项目风险评估的效率较低。
从传统业务来看，对公业务在商业银行业务中都占据着主要地位。然而，随着我国经济增长的逐步放缓，以及全球新冠疫情的持续影响，各行业经营效益普遍下滑，对公业务获利将变得更加困难，竞争也更加激烈。同时，在利率市场化不断推进的过程中，各大银行为了争抢大企业客户，纷纷降低贷款利率水平，进而给银行带来了较大的利润增长压力。在这种背景下，许多银行都提出了向零售业务转型的战略方向。相对于对公业务来说，零售业务因为其分散性的特点，风险往往更小也更便于计量，各大银行已经纷纷把零售作为未来业务发展的战略方向。
除了互联网、大数据、云计算、区块链这些技术的快速发展外，随着近几年我国经济增长的减速，以及经济结构逐渐调整进入“双循环”阶段，加上中美贸易摩擦和新冠疫情的影响，使得我国经济的发展面临着许多不稳定因素，各种信贷违约事件频发，我国银行业整体面临着不良资产上升的局面。在信息化时代，商业银行的数据采集、分析与应用能力直接决定了银行的风险管理能力，而银行的风险管理能力又决定了商业银行的业务发展与生存能力。然而，从全国整体来看，我国商业银行风险管理智能化能力仍有不足，在数字化战略思维、数据资源整合、交差营销、风险管理人员能力培养等方面依然存在不足。随着整个社会对无接触的商业模式的需求的激增，银行业务也从传统的线下模式往线上转移，这就逼着银行必须加快数字化、智能化转型的步伐。
商业银行风险管理的智能化趋势
商业银行的风险管理本质上是管理“信息”，即最大程度降低银行与企业之间的信息不对称程度。伴随着社会信息化、数字化体系建设，商业银行风险管理也必将迎来“智能化”时代。展望未来，风险管理的智能化可能仅仅是整个社会数字化、智能化发展趋势的一个缩影，或者说只有智能化的风险管理，才能适应未来的数字化社会的发展趋势。特别是在当前形势下，商业银行智能化是有一定基础的。
一是银行客户经营透明度的提高，为风险管理的智能化奠定了一个比较好的基础。因为在信息化时代，银行与客户之间的信息不对称程度将大大降低，客户的基本信息以及围绕客户的产供销，包括客户的征信、交易、财务、工商等信息，其可得性比以往更高，尤其是在社会征信体系愈加完善以后。商业银行对客户的长期画像、智能动态决策，其可行性和有效性更强。因此，未来的风险管理可能就是围绕着这些综合信息，对客户进行综合评价，并且进行持续监控的过程。但是对于信息的整合，它是远远超出人力所能及的，专家经验也可能逐步被机器或是智能系统取代。或者专家决策只能出现在特定的情况下，作为智能风控决策的有力补充，而不是像现在模型结果是专家决策的参考。
二是大数据、人工智能等新兴技术的发展为风险管理智能化提供了必要的条件。
一方面，大数据建模技术使得机器学习、深度学习这类智能化的算法有了可能，这些算法已经在一些互联网金融机构得到了很好地应用。
另一方面，分布式架构、流式计算使得平台的运营效率大大提高，能够支持各种复杂的机器学习模型的建模部署和监控，这些都为风险管理智能化提供了必要的技术和平台支撑。
三是银行在更复杂的经营环境下，智能风控建设是其稳健发展和市场竞争的客观需要。只有构建完善的智能风控体系，才能让银行在业务发展过程能够轻装上阵，能够带来更好的客户体验。搭建强大的数据管理平台，多维度、多层次、深度整合内部组合数据与外部市场数据，归集客户的各种风险数据，明确数据规范，统一数据口径，建立风险数据集市，为行内、行外数据的应用奠定基础。通过搭建大数据风险管理平台，构建风险管理核心指标体系，形成风险管理全维度风险视图，分析客户信息、经营情况和客户关联关系等关系图谱，满足了各业务领域的专业化、个性化风险管理需要。有了这些整合并清洗好的数据，商业银行就可以对多维度数据进行加工计算，比如集中度、风险暴露、回撤等指标，从而达到风险监控的目的。
