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近年來，人工智能（AI）領域取得了巨大的進展，而機器學習作為人工智能的重要分支，通過學習數據里隱藏的規律和模式，實現無須明確給定規則也能達到目標的效果。對于銀行而言，機器學習已經在精準營銷、風險管理、反欺詐分析、客戶關系管理、信用評分和內部管理等場景中獲得了廣泛的應用。

江南農村商業銀行于2021年引入并建設了企業級建模平臺，集成了多個機器學習工具和功能，提供從數據準備、模型訓練到部署和監控的全流程支持。該平臺至今已經上線了40余個模型，在營銷和風控領域均有廣泛應用。

在營銷領域的實踐。該行將精準營銷作為機器學習先行嘗試應用的領域，并逐步建設成為主要場景。將現有的老客戶作為訓練樣本進行建模，外部數據輸入模型以獲取評分，高評分表示客戶的潛在價值較高。基于客戶行為特征進行大數據建模，通過觸達模型過濾出潛在客戶來促使轉化。該行針對有效客戶（即二次用信或有在貸余額的客戶），建立了全量客戶有效預測模型和授信額度1萬以上有效客戶預測模型，經測試，模型已具備較好的分類能力。

在風控領域的實踐。風險評分是銀行決定為客戶提供信貸額度和其他相關產品行為的關鍵指標。基于機器學習和大數據建模技術構建的評分卡模型，極大地提高了銀行客戶風險評分的預測效率。該行以2020年至2021年核卡且有1年以上用卡行為的信用卡標準卡客群為樣本，建設了信用卡B卡模型，判斷客戶半年內是否有逾期可能。在入模特征的選取方面，該行通過對信用卡流水加工衍生特征2736個，另外通過使用賬戶信息表和額度表加工衍生特征149個。基于以上建模樣本和特征，首先使用GBM算法對重要變量進行初篩，其次使用邏輯回歸算法制作評分卡，在訓練樣本以及跨期樣本上，AUC指標均達到了0.85，已具有良好的預測能力。

在反洗錢領域的實踐。利用大數據技術，如數據挖掘、機器學習等，對客戶的交易行為進行監測和分析，從中識別出可能涉及賭博和欺詐的賬戶。該行建立的涉賭涉詐賬戶識別模型使用機器學習的手段建立評分卡，通過綜合考量客戶的歷史行為、交易模式、風險指標等多個因素，量化各賬戶的風險評分，從而識別出涉賭涉詐賬戶。通過對模型預測概率的轉化，得到賬戶最終涉賭涉詐評分，評分越高，則意味著賬戶風險越大。

企業級建模平臺為江南農商銀行提高精準營銷效果、強化風險管理和欺詐檢測能力發揮了重要作用。未來，隨著平臺的持續建設和銀行數字化轉型的深入，將進一步推動銀行業務的自動化和智能化，大大提高業務效率和客戶體驗，有力推動銀行的創新發展。（涂迅 姜濤）