风控与数据分析哪个更有前途？下一代风控系统将何去何从

　4月9日， DataFunSummit 2022 智能风控技术峰会在线上召开，来自中国信息通信研究院、度小满、京东等互联网企业、学术机构的多位专家学者受邀参会，全面展示智能风控前沿技术成果。

　　其中风控系统架构论坛由度小满担任出品方，度小满首席架构师李丰主持该论坛并发表了名为《金融风控系统的演进与趋势》的主题演讲。

　　李丰表示，风控系统的发展和演进目前已经更迭了三代。第一代风控系统是内嵌规模模型的风控系统，其主要内嵌于业务系统，基于规则地完成风控功能。但它的缺点也是比较明显，首先是紧耦合，也就是模块或者系统之间关系太紧密，在更新过程中就会“牵一发而动全身”，并且开发成本与门槛比较高。

　　到了第二代，把风控模块做了单独拆分，独立成服务相应业务的风控系统，即面向场景定制的风控系统。虽说这样的操作使风控系统变得更加灵活且提高了效率，但其“独立性”却反而导致了耦合特定场景时扩展、灵活性方面的缺陷。

　　基于此，随着技术和需求的不断推动，风控系统更迭到了第三代——通用风控系统。到了这一代，风控系统具备了通用的规则编辑与解析能力，可以编排流程，标准化数据接入与决策输出，并且具备一定的高并发的能力。不过其弊端也逐步暴露出来，那便是基础配套能力要求和研发能力要求都比较高。

　　接下来，风控系统又将该如何发展？李丰提出了第四代风控系统——风险决策大脑。

　　具体而言，风险决策大脑应当具备三大方面的特性。首先是低延迟、高并发的极致性能，包括全内存决策、内存数据库引入，分布式弹性能力，多中心服务能力和数据预热与快速载入能力。

　　其次是全面的数据化、智能化驱动，即数智一体。在数据方面，应当具有统一数据接入标准与管理体系，统一决策数据池，实时数据采集、监控与分析，以及专家知识库沉淀的能力；在智能方面，则是需具备策略分析智能、模型智能、工程推荐智能，以及实验智能的特性。

　　最后，风险决策大脑还需得是实验驱动决策调整与演进。也就是实验的投放与反馈需是精细且轻量；开发和自动调整也得是面向实验的规则和策略。

　　总而言之，下一代风控系统的一个关键词必将是“数智化”。至于如此能力之下的风控系统，在企业数字化“巨轮”前行中将担起多大保驾护航的重任，是值得拭目以待了。