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1、金融科技与商业银行风险管理研究摘要：金融科技对外带来服务创新和产品创新，对内带来管理创新和手段创新，创新将成为金融业的新常态。商业银行风险管理要清晰认识金融科技的本质特征，建立全量、智能和底线思维，坚持“主动防、智能控、全面管”风险管理路径，顺应时代发展趋势，加快金融科技应用，助推风险管理转型升级。关键词：金融科技；风险管理；新常态；新思维当今世界正经历百年未有之大变局，金融业也正经历着科技与产业高度融合、深度叠加的新变革。在危机中育先机,于变局中开新局，商业银行风险管理必须适应金融科技新常态，育先机，开新局。一、金融科技的本质和新常态金融科技，是技术驱动的金融创新，旨在运用现代科技成果改造或
2、创新金融产品、经营模式、业务流程等，推动金融发展提质增效。究其本质，金融科技是金融机构将数据作为新的、战略性的生产资料，推动实现金融生产力的一次全面升级。其中，5G技术，着重解决数据获取和传输问题，传输速度的提升使得万物互联成为可能，数据的获取和传输将不再是瓶颈；大数据技术，着重解决数据的全量管理问题，成熟的底层技术框架使得数据采集、存储、集成、计算、分析等不再是瓶颈；云计算，着重解决数据的运算能力问题，云计算的基础设施和操作系统使得实施数据传输和运算的网络、系统、硬件、软件等不再是瓶颈；人工智能，着重解决数据的分析和应用问题，机器学习、生物识别、自然语言处理、语音技术、知识图谱等极大提升了基
3、于数据的分析、操作、管理和决策能力；区块链，着重解决数据的信任问题，分布式账本技术实现了数据存储、传输和访问的一致性、真实性、准确性。现实生活中，金融科技带来的改变比比皆是：智慧网点带来更好的用户体验。当客户步入一个基于5G和人工智能服务构建的智慧网点，基于生物识别技术的客户识别系统第一时间识别客户身份，客户可以在智能交互屏完成各类常用业务，如需客服支持，远程坐席通过视频接入，实现“一对一”服务。“技术应用+服务功能+场景链接+生态融合”四位一体的智慧服务体系，突破了银行服务在交易介质、时间、空间等方面的限制，为客户带来更加安全、便捷、智慧的金融服务体验。智能投顾提供专属客户服务。理财投资需要
4、专业的知识背景，客户通过网点的客户经理获取专业的财富咨询，受客户经理人数和经验的限制，很多客户无法享受到专业的理财服务。智能投顾通过大数据和人工智能技术，根据客户个人特质和资产情况，评估客户风险承受能力，无需客户经理，就能为客户定制投资组合产品，客户无需具备丰富的专业知识，就可以根据自身的风险偏好，设定预期收益率，实现一键投资。通过大数据分析和智能模型，为客户提供在线组合配置建议及组合管理的理财顾问服务。金融科技始于金融、融于金融。各类金融创新将突破时空限制，潜移默化或急速改变客户的金融消费行为习惯，也改变了商业银行的经营管理方式。对银行而言，对物理网点和网点从业人员的需求会降低，对长尾客户的
5、服务效能会提升。对客户来说，缩短了业务办理的等待时间，能获得更专属的金融服务，提升了业务办理效率和体验，更多的业务无需到网点就能办理。这些新服务、新产品，将银行打造成“空中银行”，将客户变成“空客”，客户的新习惯与银行经营管理新模式相互促进，成为金融科技新常态。由此产生新的风险管理数据、模式和需求，要求风险管理工作与时俱进，不断创新。二、建立三大思维应对金融科技新常态金融科技，未来已来。新常态需要新思维，商业银行应加快适应金融科技带来的转变，以全量思维思考问题，以智能思维推进工作，以底线思维防范风险。（一）建立全量思维，适应以大数据为驱动的风险管理新趋势全量思维下的风险管理以大数据为驱动，解决
6、了传统风险管理中数据来源单一、数据维度有限的困境，用全量、有效、合规的数据做好风险管理。一是加强数据获取。金融科技视角下的风险管理建立在多维、海量、动态的数据基础之上，需要整合自有数据、收集公开数据、与第三方服务商合作以及新渠道开发等方式，构建包含市场数据、业务数据、行为数据等维度全量数据，实现数据持续更新，为风险管理提供数据基础。二是提升数据质量。多渠道、多维度、海量的数据会带来数据质量的挑战。一方面，不同数据来源会导致数据标准不统一，需要在金融大数据平台汇总成统一数据格式；另一方面，各个数据来源的数据有效性不同，可能存在数据缺失、失真等问题，需要对数据有效性进行校验。三是保障数据合规。全量
7、数据思维下，数据来源更广，除了公开的市场数据外，还需要利用业务数据、行为数据，甚至是客户在行业内其他机构的数据和跨行业的数据，需要有效使用合规数据，避免掉入合规陷阱。（二）建立智能思维，掌握以人工智能为手段的风险管理技术新形势下的风险管理需要建立智能思维，利用人工智能技术在大数据平台的应用，改进信息获取时效，前移风险防控手段，实现数据实时获取、模型自主学习、参数动态调整,创新风险控制、监测和预警。一是前瞻性的风险控制。传统的数据获取方式使得风险的防控更多集中在事中和事后，对于事前控制手段较少。大数据和人工智能可以利用多维度的数据更早发现潜在的风险因素，将风险管理的控制点向事前移动。二是高时效的
8、风险监测。传统模式下，由于数据获取滞后和需要人为调整模型参数，信息不对称导致风险发现会有延时。大数据技术可以实时获取并处理海量数据，利用人工智能技术不间断运行并动态调整风险模型，实现高效的风险识别。三是新形势的风险预警。前置的风险控制和高效的风险监测方式，使风险信息的发现和获取变得更加灵活、高效，需要建立与之相适应的风险预警和处置机制。(三)建立底线思维，防范金融科技创新带来的风险挑战金融科技为风险管理提供了新思路、新方法，在降低成本、提高效率的同时也会带来相应的风险挑战。需要建立底线思维，应对金融科技创新带来的合规风险和操作风险。一是合规风险。无论是依托大数据平台的数据获取和使用，依托人工智
9、能的实时运算模型和高频的量化交易方式，还是基于区块链技术的数字货币发展，新技术的应用都需要符合法律和监管的要求，防范合规风险。二是操作风险。一方面，大数据管理和使用不当，会造成海量数据泄漏，需要防范数据使用中的信息安全风险；另一方面，人工智能模型运行中出现的模型准确度下降甚至误报情况，需要通过持续的模型监测、评估和优化防范模型风险。三、金融科技新常态给风险管理带来新机遇新常态下，以5G、大数据、云计算、人工智能、区块链为代表的前沿技术为金融业务领域带来丰富应用创新的同时，也给商业银行的风险管理带来了诸多机遇。传统的金融行业风险管理依赖专家经验判断，信息获取渠道单一，对于客户的集群风险、行业风险
10、和市场竞争能力较难识别。金融科技带来风险管理的方法创新，使得风险管理能够更加智能、更加高效、更加便捷地完成风险识别、计量、预警和控制工作。（一）构建智能反欺诈监控平台互联网和移动通讯的发展与普及给金融业态带来了深刻变革。传统欺诈防控方法以专家经验规则为主，技术手段相对落后，人工依赖程度较高，效率低下。在银行业务线上化、网络黑产技术化的形势下，银行传统的反欺诈方式已经难以奏效。以大数据为基础，运用人工智能、云计算等金融科技手段构建的全流程、多维度欺诈风险防控体系，能够实时识别、监测、阻断欺诈风险。工行智能反欺诈基于工银智慧大脑训练智能Al反欺诈模型，嵌入每笔用户动账交易，实现交易过程中毫秒级智能
11、反欺诈识别和处理，直接避免客户欺诈损失。当客户在进行大额交易或向可疑账户汇款时，需要进行二次确认；在客户进行信用卡申请时，无需再通过打电话的方式进行核实，可以通过大数据的方法进行信息核对，风险控制更加高效、准确。（二）创新交叉线风险智能监控近年来，杠杆高、嵌套深、产品复杂、资金空转的市场和业务乱象不断，市场动荡极易带来交叉性金融风险传播。传统情况下，因为业务数据分散，每一次市场震动，都需要很多团队和人员分工协作，各自独立分析数据，再统一汇总分析，很长时间才能全面摸透客户存量业务和风险传染路径。金融科技整合全量大数据，一键看清客户业务关系和资金流向，使得交叉性金融风险防范更加高效。工行集团投融资
12、风险监控平台，应用于债券投资、风险排查、风险预警、专题分析，能够支持单客户和组合客户一键式风险排查，15分钟内分析客户相关的债券、股票、贷款、租赁、票据、交易、存款、结算、资产、评级、财报、舆情等7大类、25小类信息，每日4次获取客户股票债券价格异常波动、经营管理层变化、企业重大盈亏、经营管理重大变化等负面舆情，准实时地识别全市场的高风险客户和高风险债券，支持总分行加强交叉风险管理。对于风险管理而言，金融科技可以说是一把双刃剑。金融科技可以使金融业务有效提速和扩容，但也显著加大了操作风险、信用风险以及道德风险，加大了风险控制的难度和维度。工商银行愿意迎接各类挑战，坚持“主动防、智能控、全面管”风险管理路径，强化专业化经营和精细化管理，顺应时代发展趋势，加快金融科技的应用，持续推动风险管理新模式的构建与优化，积极支持金融业务稳健发展。参考文献1中国人民银行.金融科技（FinTeCh）发展规划（2019-2021年）EB/OL2中国信息通信研究院.中国金融科技生态白皮书（2020年）EB/0L.
