金融风险是一定量金融资产在未来时期内预期收入遭受损失的可能性。对于金融经营，风险是一种客观存在。银行风险意味着在日常运营中可能会带来负面的不确定性，这可能会引发损失或对银行的利润产生负面影响。但是，风险不是已经发生了损失，银行风险是导致损失的可能性，而不是实际损失。风险不只是静态的损失或回报。因为风险和报酬是客观的，不确定的和对称的，它们可以使经济运行中的各种经济系统形成自我约束，自我调节，自我平衡和自我发展的规则。经营货币业务是一项高风险活动。银行资本的来源来自各个层面和社区，金融风险可以成倍扩大并产生连锁效应。

信用风险评分通过风险识别、计量、监测和控制等程序，对风险进行评级、分类、报告和管理，保持风险和效益的平衡发展，提高贷款的经济效益。一般金融机构会参考客户的信用分数或信用等级，调用金融（本）机构内部客户和账户信息，以及有偿有限并合规的使用外部数据，如信贷局、外部信用评级（如公司的标准普尔评级）等。但随着如今信贷预测的方法中，数据隐私的重要性越来越高要求，购买信贷用户的行为标签成本日益升高，如何能利用前沿机器学习算法预测信贷风险也是金融机构的课题之一。

评审专家组（部分）选送作品节选：

基于联邦学习的客户风险评价系统

目录

1. 项目背景与意义

1.1. 行业现状和发展趋势

1.2. 项目目标

1.3. 创新性分析

2. 可行性研究报告

2.1 技术可行性

2.2 业务可行性

2.3 经济可行性

3. 项目需求分析

3.1 名词解释

3.2 需求背景

3.3 功能性需求描述

3.4 非功能性需求描述

4.系统设计

4.1 系统架构图

4.2 系统运行流程

4.3 系统架构方案

4.4 联邦学习中心节点

4.5 联邦学习终端训练节点(Work Node)

4.6 数据对接

4.7 核心算法展示

4.8 系统 HA 设计

5.项目验收与测试

1.2. 项目目标

本项目旨在利用基于联邦学习的机器学习技术，对客户留存在多家金融机构的孤立数据进行综合分析，综合评判客户的风险承受能力。由于采用联邦学习的技术架构，客户数据仍然由各金融机构分别保管，不存在客户隐私泄漏的风险，训练出的机器学习模型供所有参与者使用，这样就做到了既根据多维数据对用户精准画像，又保障了客户的隐私信息不泄漏。

基于联邦学习的客户风险评价系统对客户的风险识别分为风险承受能力与风险承受意愿两个指标。其中，对客户风险承受能力的判断依靠联邦学习框架的机器学习系统，除了生成最终用户画像的中央系统外，参与该项目的各金融机构将会在本地部署前置系统。在这一过程中，各家金融机构使用由中央系统发出的同一套机器学习模型在本地进行训练，训练结果生成后将通过信息安全加密算法传输至中央服务器生成最终的用户画像，而训练数据则保留在各前置系统所部署的数据库中，以此消除信息泄漏的风险。

2.2.2 从行业来看，银行业的联邦学习探索多于保险证券业

从行业角度看，目前银行业对于联邦学习的探索最多，保险业已有零星应用试点，而证券业尚无公开试点。其中银行业的应用集中于理财产品营销、信用卡经营和风控、信贷风控及跨行反洗钱等场景。

2.2.3.从场景来看，风控场景为主要应用场景

从场景角度讲，目前联邦学习在风控环节应用的研究和试点比营销场景多，其原因可能在于无论何种数据融合场景在终端应用均需获得客户授权。但获客场景面对的是开放用户，更难获得客户授权。与获客不同, 风控场景是针对已申 请业务客户或已办理业务客户，金融机构基于业务需要便可延伸获得客户授权，从而更易满足“数据处 理需授权”这一合规要求。

3.3 功能性需求描述

客户风险识别系统支持实现由原始数据经过转换得到客户的深度特征，构建客户画像模板，在实际应用中，实现客户的分类和其他对投资者的监管。本功能需求流程如下：

3.3.5 特征工程

本系统用于评估用户的风险偏好，通常假定进行投资的客户是工作状态稳定，且有流动资金且有投资意愿的人。因此，结合现有数据找到可以衡量投资者的状态评估指标，风险忍受指标，信用状态指标和投资意愿指标，就可以综合评估投资者未来的风险偏好趋势。

1、 状态评估指标

状态评估指标变量来源于投资者的基本信息，如婚姻状态、工作时间、住址、年龄等。一般认为，工作时间长的用户较工作时间短的用户更稳定，其投资理财的现金流显示出周期性的特点，风险偏好保持一个固定水平；本地常住人口的现金流相较非本地常驻人口更加充足，特别是有本地房产且无贷款的人群，其风险偏好一般更高。

2、 信用状态指标

信用状态指标来源于个人征信信息和各银行提供的数据信息，包括贷款逾期情况，信用卡使用情况、缴费情况。若出现过严重逾期的情况，则推荐风险偏等级和其个人填写问卷之间的差距会更大，可能有问卷偏离事实情况的问题发生。

3、投资意愿指标

投资意愿分为主动投资意愿和被动投资意愿。主动投资意愿指投资者活跃于各大银行及银行app 等渠道，浏览投资理财产品的频率。被动投资意愿指银行客户在网点客户经理的介绍和推荐下，转化为投资者的比率。

4、 衍生变量

月留存理财金额/月收入

月负债金额/月收入

贷款逾期次数/贷款期数

5.4 项目总体评价

项目验收小组一致认为，系统运行稳定，计算数据准确，信息传递及时，实现了体项目的建设目标，达到了预期的效果。

实施项目的成功得益于以下几个方面：

1. 各方领导对项目的重视及对项目组工作的大力支持；

2. 各方各业务部门对项目组工作的积极配合；

3. 客户风险评价系统有着成熟的解决方案，可以应对复杂多变的需求；

4. XX 公司具有一套科学的实施方法论及专业水准的产品技术团队。

5.4 项目验收

综上，项目验收小组统一认为客户风险评价系统（一期）建设达到了预期的效果，符合服务用户、打破信息孤岛的基本需求，实现“全员协同、智慧协同、实时协同、信息集中共享”等协同信息化的目标，客户风险评价系统（一期）投入正常运行，至此，该项目的第一阶段任务已完成，经双方协商，同意该项目验收。

此次进行的客户风险评价系统（一期）实施建设是成功的，在实施项目即将结束之时，对实施项目进行验收是对各方实施项目组工作成果的肯定。项目验收并不表示各方合作的结束，而是标志着双方合作新阶段的开始。实施项目结束后，XX 公司将一如既往地为贵公司提供技术支持服务。按照合同规定，该项目将开启第二期建设，XX 公司将继续全心全意配合各方工作。