近日，人民銀行官網發布《關于做好小微企業銀行賬戶優化服務和風險防控工作的指導意見》(以下簡稱《意見》)，核心思路是在持續加大對中小微企業幫扶力度的同時，強調了實現銀行賬戶優化服務和風險防控兩不誤。

　　同盾科技作為國內領先的智能分析和決策服務商，在對《意見》進行細致梳理后認為，銀行中小微企業融資服務，既要考慮風險、收益，又要兼顧普惠的社會責任。銀行貸款給中小微企業，是一個信用發現及風險量化的過程，必須貸款給符合標準的中小微企業，確保風險可識別、可計量、可管控，貸款可按預期收回，業務可持續。

　　因此，銀行在中小微融資服務這件事上，要以風險管理為支點，平衡收益、普惠之間的關系，充分運用科技手段做出信用風險評判，有效識別中小微企業融資服務中的信用風險，并重塑銀行賬戶管理機制和流程，防住惡意欺詐的可能。

　　對此，同盾解決方案專家建議銀行應結合過去幾年出臺的針對賬戶風險、涉賭涉詐、反洗錢的相關文件和會議精神深入落實，不僅是做好查漏補缺，還要建立長效機制。具體而言：

　　一是銀行要在開戶端做好盡職調查，通過對中小微企業的準入評級，為賬戶的分級分類管理，風險的動態管控把好第一關。這需要銀行不斷加強數據治理的能力。數據體系的有效構建能起到料敵為先，精準施策的作用，包括風險情報、設備名單類、涉賭涉詐評分和欺詐模式提煉，近而使銀行可以有針對性的布設名單、強特征規則、AI模型和圖譜挖掘能力等。

　　二是構建中小微企業&企業主雙重畫像，更加全面的識別信用及欺詐風險。同盾在幫助銀行做中小微企業融資風控的過程中，會幫助銀行構建‘雙畫像’，基于不同的維度，企業的情況、企業主的情況、過去的償付能力、歷史涉案情況、信譽和收入水平，一起放到評估模型里，非常精準地評估這些企業的風險，在無抵押的情況下可以做到更多觸達原來貸不到款的中小微企業。

　　三是銀行可以搭建涉及中小微企業風險的主題數據模型，有效支撐賬戶風險監測應用。從底層上，包括內部數據和外部數據;在此之上，從數據模型基礎層、整合層及應用層，層層把控，針對中小微企業賬戶風險、欺詐風險、涉賭涉詐模型監測，則運用與之對應的風險主題數據集市。

　　四是建議銀行加強中小微融資的事中風險防御機制建設，包括實時偵測和離線挖掘等手段。可通過三種方式進行風險識別：即名單的篩查機制，根據49號文的核查點和業務場景中典型特征構建出的強特征規則體系，以及機器學習沉淀出的典型案件或可以做弱特征交叉組合的機器學習模型，通過對用戶行為數據的采集、清洗、加工，建立行為評分及欺詐識別模型，實現賬戶風險、交易風險的實時、準實時監測防控。

　　五是引入知識圖譜技術，強化團伙性質的風險挖掘能力，通過對賬戶風險的布控，銀行可以有效識別一些點狀的風險。針對當下高發的涉賭涉詐團伙作案，銀行可考慮結合知識圖譜技術，即基于數據分析、場景分析構建實體與實體的復雜網絡，并將異常關系、風險特征模型作用于知識圖譜之上，動態計算風險的傳播路徑、傳播結果、影響因素，有效挖掘關聯風險。

　　六是事后風險分析挖掘。即對于風險識別的結果，進一步做好動態巡檢，沉淀風險特征庫，通過關聯分析、事后機器學習，進而進行賬戶級的風險管控。