近年来，建设银行积极践行“新金融”理念，全力推动实施住房租赁、普惠金融、金融科技三大战略，用数字化经营策略强化C端突围，做有温度的银行，着力B端赋能，营造共生共荣生态，推进G端连接，助力社会治理。而新冠疫情的持续蔓延，对全球政治、经济、金融贸易格局造成了不可逆转的影响，在当前经济环境下，疫情影响尚未结束，银行业务风险管控形势亦不容乐观，疫情影响下的风险逐渐暴露，而客户经理人手相对不足，风险管控压力剧增，面临巨大的危机。
在此种环境下，近年来，建行舟山分行以新金融的思维和方法，以RSD、RMD、RAD（以下简称3R）体系为依托，稳步推进智能风控建设，全面助力分行业务化“危”为“机”。
一直以来基层机构，尤其是网点对信贷客户风险信息的获取具有一定的滞后性，且在信息核查的过程中，需要查询各种外部信息渠道：如企查查、征信、工商登记信息、环保处罚信息等，信息来源广而复杂，客户经理需要花费大量时间和精力去收集信息，且对风险信息人工判断能力较弱。贷款发放后，对于贷款资金流向、用途等需要客户经理敏锐关注，大大增加客户经理工作难度。而智能风控体系的建设，依托3R体系，加强“预防、监测、管理”。RSD（线上业务风险排查系统）在贷前嵌入业务流程系统，对客户精准画像，选择“志同道合”、“五官”和“DNA”符合要求的客户，提前排除问题客户，进行“客户无感”、“高频高效”、“实时动态”的风险底线排查。RMD（风险模型管理组件）依托海量数据，打造模型工场。RAD（全面风险监控预警平台）对风险信息的全面共享，促进风险及时、有效控制和化解。
近日分行在日常信贷资金流入房地产市场风险排查过程中运用RMD模型中小微快贷违规流入房地产市场监测模型发放的小微快贷资金交易情况实施监测，分行对含有“房”、“置业”、“房款”“房地产”等字条的交易信息进行提取，共计数据1415条，主要分以下四类：①向XX置业公司支付各类费用（如：房租、电费、水费、车位租赁费）；②向XX酒店管理公司支付住宿房款；③向XX房地产协会缴纳会员费；④向XX个人支付房款。其中提取的排查数据前述三类数据几乎占比99，9%，对分行排查有用的主要为第四类所列信息数据，我行从1415条数据中提取有价值排查线索为4条，其中确认1条，已要求经办机构采取回收措施。
通过智能风控系统，实现自动抓取内外部海量数据，从中提取有效的风险信息，及时发出精准预警信号，推送提醒客户经理，大大减少了客户经理收集各类信号的工作量，由人工判断风险转为系统判断风险，提高风险判断的准确性和参考性，切实惠及基层，实际基层股份行管理工作赋能减负，化“危”为“机”。
