以“熵權法”為刃 加快構建風險主動防御體系
（圖片由集團公司金融業務部代理金融風控團隊提供）
“目前，全國郵政的風險預警數據較高峰時已下降80％，且風險數據主要集中在基礎薄弱的地區。”看著系統后臺的數據，集團公司金融業務部代理金融風控團隊的成員們長舒了一口氣。在全國3萬余個郵政代理金融網點編織的數字版圖上，該團隊以“熵權法”為刃，劃破傳統風控模式的僵局，讓風險防控從“事后滅火”轉變為“事前預警”。這場金融風控變革的背后，是團隊成員日夜兼程的不懈探索。
以前，郵政代理金融的數字風控工作主要依賴以專家經驗賦值的風險計量和團隊現場檢查方式開展。這種方式對風險數據的判斷受限于個人經驗和認知差異，難以精準把控網點的風險“脈搏”。“那時候，風險評估就像盲人摸象，大家各憑經驗，很難形成統一且準確的判斷。”金融業務部風險合規處處長陳魯江一語道破原有模式的致命短板。2023年底的一次部門會議成為風控變革的起點。“我們要盡快找到一種更科學、更客觀的風險防控方法，形成對全國郵政代理金融網點風險的系統性監測。”經過討論，大家達成共識。
一周內，一支由10人組成的精銳團隊火速集結。他們當中，有對建模分析有著敏銳洞察力的信息技術專家，有對金融風險點了如指掌的基層檢查專員，也有擅長將復雜算法轉化為系統程序的軟件工程師。團隊成員經常聚在一起開展頭腦風暴，直到“熵權法”這一綜合評價方法進入視野，大家仿佛找到了破局的突破口。“這種通過熵值客觀計算指標權重的方法，就像一把精準的標尺，能將模糊的風險概念轉化為清晰的數字。”團隊成員黃櫻植生動詮釋了“熵權法”的價值。
隨后，團隊成員依托郵儲銀行風險合規系統數據，精選28個風險點搭建風控指標模型，并引入“熵權法”測算指標權重。為全面真實地呈現風險的多維度特征，他們不斷調整風險指標、反復校驗風險畫像結果，加班加點成了常態。即便是春節期間萬家團圓時，風險合規處辦公室的燈光依舊亮著，陳魯江帶領核心成員堅守在電腦前，分析網點業務數據、客戶交易行為、資金流向軌跡，鍵盤的敲擊聲與激烈的討論聲在夜晚顯得格外清晰。“這兩個月，我們反復推敲每一個風險指標，既要貼合工作實際，又要適用于全國郵政網點，前前后后改了7個版本，每次優化完善，都讓我們離成功更近一步。”團隊成員方曦回憶道。他的筆記本上密密麻麻記錄著每次修改的過程：“第3版模型在‘柜員與多客戶同設備登錄手機銀行’指標評估上出現偏差，我們重新引入‘登錄后交易頻次’和‘登錄時間差’兩個修正參數，使評估結果與實際風險發生情況的匹配度提高了30％。”七次優化完善，彰顯了團隊對精準的極致追求。最終，他們確定了覆蓋業務經營、現金運營、消保投訴、員工行為、柜面操作5大類、28小類的風險畫像體系。
2024年3月，金融業務部首次提出在全國郵政網點推行“熵權法”風險畫像，這標志著郵政代理金融風險畫像從專家經驗賦值時代邁入“熵權法”時代。短短幾個月，“熵權法”如星火燎原般迅速在全國404個地市級郵政分公司落地，其高精準性、可量化、可動態調整指標權重等優勢在實踐中逐漸顯現。
實施“熵權法”風險畫像后，各級機構的風險指標大幅下降。為集中整治數據造假和虛增余額頑疾，代理金融風控團隊又啟動了“數據巡航”專項行動。他們收集各省（區、市）分公司的排查臺賬，分析資金掮客的交易特點，據此進行風險建模，建立起資金掮客數據庫，并將11萬條風險數據下發至各省（區、市）分公司開展常態化排查，數據精準率達31.8％。“每一條數據背后都可能隱藏著風險線索，我們要做的就是用算法將這些線索串聯起來。”團隊成員牛新亞說。同時，團隊結合實踐經驗，創新推出“7路徑22個是否”工作法，助力各省（區、市）分公司高效落實風險排查工作。該方法明確了風險排查的關鍵路徑和檢查要點，例如“重點檢查是否存在日結（系統日切）前后‘沖時點’交易，是否存在月末、季末、年末前后‘沖時點’交易”等具體問題，讓基層風控人員能夠快速定位風險點。該工作法的推廣讓基層網點問題發現率大幅提高。
今年以來，該團隊并未止步于已取得的成果。他們創新采用專家經驗與“熵權法”結合的賦值方式，對“熵權法”風險畫像法進行迭代升級，持續提高風險計量、評估結果的準確性和可靠性；在“數據巡航”原有模型的基礎上，新增虛增基金、理財、資管等風險排查維度。從經驗驅動到算法賦能，從被動應對到主動防御，這支年輕的金融風控團隊憑借專業與堅持，揮就風控合規的新手筆，為郵政代理金融風險防控提供更加精準的決策支持。
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