Research and Practice on Smart Risk Management System for Banking Operations Based on Big Data and Machine Learning.pdf

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。