Research and Practice of Banking Intelligent Risk Control System Based on Big Data and Machine Learning

银行运维智能风控体系是银行在大数据和机器学习技术支撑下，为维护信息系统安全稳定运行，实现有效控制操作风险而构建的一套智能监控、分析、预警和管理机制。该体系研究与实践的核心是利用先进的技术手段，实现对银行业务运营中可能发生的各类风险进行实时监控、及时预警以及自动化控制和事后处理。大数据技术在运维风控体系中的应用，主要体现在基于实时至T+N（即未来N个时间单位内的预测）的数据分析模型，这涉及到从大量繁杂的运维活动中采集数据，例如通过自动化工具实施变更和故障处理，以及对IT资产的管理。利用大数据技术，银行能够实现对运维数据的实时采集、解析、存储、展示，并且支持实时在线计算和离线批量计算，从而建立一个从“随时查”到“马上改”再到“全覆盖”的自动化检查模型库。这种模式极大地提高了运维效率，扩大了风险监控的覆盖面，同时增强了对风险的快速反应能力。机器学习技术在构建个性化自动检查模型方面起到了关键作用。通过机器学习算法对历史数据进行学习，银行可以对不同风险等级的行为模式进行建模和异常识别。在实践中，这意味着银行可以根据违规行为的风险等级，在平台上进行实时或非实时的分级处理。例如，对于高风险违规行为，系统可以实时联动告警、阻断以及纠正等措施；而对于低风险违规行为，则可以采取不同的处理方式。这样的个性化检查模型提高了风控措施的针对性和效率，减少了传统风控中依赖于人工判断的主观性和滞后性。另外，该风控体系还涉及了一系列的自动化技术，包括对接监控系统与企业微信，以及基于主流大数据开源技术如ElasticSearch、Kibana、Logstash、Flume构建的运维自动化合规检查平台。这些技术手段使得运维风险的控制与管理从传统的“人控”逐步转向“机控”，即通过技术手段实现事中的“硬控制”，例如实施命令自动封禁、高权用户“一事一授权”等措施，以及对非授权高权用户登录自动阻断、网络设备安全基线自动修复等“自免疫”功能。这些自动化措施显著提高了运维的效率与安全性，同时减少了人力成本。在应用层面，中信银行数据中心的案例展示了如何具体实现这些技术。通过建立覆盖全行的运维自动化合规检查平台，实现了检查问题与整改流程的联动，以及敏感数据访问的实时屏蔽、非授权高危行为的自动阻断等。这些自动化合规检查平台不仅支持实时在线计算，还支持离线批量计算，通过数据的采集、解析、存储、分析、展示等环节，满足了监管要求并提高了运维的合规性。银行运维智能风控体系的投入使用也展现了其在提升运维风控水平方面的显著作用。平台在部署后，不断地根据使用情况迭代优化，以达到最优效果。通过降低操作风险、提升对违规行为的实时响应速度，确保了银行运维风控管理的现代化与高效性。这一体系不仅显著降低了运维风险，也满足了日益严格的监管要求，为银行业务的稳定运行提供了保障。