摘要：金融科技對外帶來服務創新和產品創新，對內帶來管理創新和手段創新，創新將成為金融業的新常態。商業銀行風險管理要清晰認識金融科技的本質特征，建立全量、智能和底線思維，堅持“主動防、智能控、全面管”風險管理路徑，順應時代發展趨勢，加快金融科技應用，助推風險管理轉型升級。

關鍵詞：金融科技；風險管理；新常態；新思維

當今世界正經歷百年未有之大變局，金融業也正經歷著科技與產業高度融合、深度疊加的新變革。在危機中育先機，于變局中開新局，商業銀行風險管理必須適應金融科技新常態，育先機，開新局。

一、金融科技的本質和新常態

金融科技，是技術驅動的金融創新，旨在運用現代科技成果改造或創新金融產品、經營模式、業務流程等，推動金融發展提質增效。究其本質，金融科技是金融機構將數據作為新的、戰略性的生產資料，推動實現金融生產力的一次全面升級。其中，5G技術，著重解決數據獲取和傳輸問題，傳輸速度的提升使得萬物互聯成為可能，數據的獲取和傳輸將不再是瓶頸；大數據技術，著重解決數據的全量管理問題，成熟的底層技術框架使得數據采集、存儲、集成、計算、分析等不再是瓶頸；云計算，著重解決數據的運算能力問題，云計算的基礎設施和操作系統使得實施數據傳輸和運算的網絡、系統、硬件、軟件等不再是瓶頸；人工智能，著重解決數據的分析和應用問題，機器學習、生物識別、自然語言處理、語音技術、知識圖譜等極大提升了基于數據的分析、操作、管理和決策能力；區塊鏈，著重解決數據的信任問題，分布式賬本技術實現了數據存儲、傳輸和訪問的一致性、真實性、準確性。現實生活中，金融科技帶來的改變比比皆是：智慧網點帶來更好的用戶體驗。當客戶步入一個基于5G和人工智能服務構建的智慧網點，基于生物識別技術的客戶識別系統第一時間識別客戶身份，客戶可以在智能交互屏完成各類常用業務，如需客服支持，遠程坐席通過視頻接入，實現“一對一”服務。“技術應用+服務功能+場景鏈接+生態融合”四位一體的智慧服務體系，突破了銀行服務在交易介質、時間、空間等方面的限制，為客戶帶來更加安全、便捷、智慧的金融服務體驗。智能投顧提供專屬客戶服務。理財投資需要專業的知識背景，客戶通過網點的客戶經理獲取專業的財富咨詢，受客戶經理人數和經驗的限制，很多客戶無法享受到專業的理財服務。智能投顧通過大數據和人工智能技術，根據客戶個人特質和資產情況，評估客戶風險承受能力，無需客戶經理，就能為客戶定制投資組合產品，客戶無需具備豐富的專業知識，就可以根據自身的風險偏好，設定預期收益率，實現一鍵投資。通過大數據分析和智能模型，為客戶提供在線組合配置建議及組合管理的理財顧問服務。金融科技始于金融、融于金融。各類金融創新將突破時空限制，潛移默化或急速改變客戶的金融消費行為習慣，也改變了商業銀行的經營管理方式。對銀行而言，對物理網點和網點從業人員的需求會降低，對長尾客戶的服務效能會提升。對客戶來說，縮短了業務辦理的等待時間，能獲得更專屬的金融服務，提升了業務辦理效率和體驗，更多的業務無需到網點就能辦理。這些新服務、新產品，將銀行打造成“空中銀行”，將客戶變成“空客”，客戶的新習慣與銀行經營管理新模式相互促進，成為金融科技新常態。由此產生新的風險管理數據、模式和需求，要求風險管理工作與時俱進，不斷創新。

二、建立三大思維應對金融科技新常態

金融科技，未來已來。新常態需要新思維，商業銀行應加快適應金融科技帶來的轉變，以全量思維思考問題，以智能思維推進工作，以底線思維防范風險。

（一）建立全量思維，適應以大數據為驅動的風險管理新趨勢

全量思維下的風險管理以大數據為驅動，解決了傳統風險管理中數據來源單一、數據維度有限的困境，用全量、有效、合規的數據做好風險管理。一是加強數據獲取。金融科技視角下的風險管理建立在多維、海量、動態的數據基礎之上，需要整合自有數據、收集公開數據、與第三方服務商合作以及新渠道開發等方式，構建包含市場數據、業務數據、行為數據等維度全量數據，實現數據持續更新，為風險管理提供數據基礎。二是提升數據質量。多渠道、多維度、海量的數據會帶來數據質量的挑戰。一方面，不同數據來源會導致數據標準不統一，需要在金融大數據平臺匯總成統一數據格式；另一方面，各個數據來源的數據有效性不同，可能存在數據缺失、失真等問題，需要對數據有效性進行校驗。三是保障數據合規。全量數據思維下，數據來源更廣，除了公開的市場數據外，還需要利用業務數據、行為數據，甚至是客戶在行業內其他機構的數據和跨行業的數據，需要有效使用合規數據，避免掉入合規陷阱。

（二）建立智能思維，掌握以人工智能為手段的風險管理技術

新形勢下的風險管理需要建立智能思維，利用人工智能技術在大數據平臺的應用，改進信息獲取時效，前移風險防控手段，實現數據實時獲取、模型自主學習、參數動態調整，創新風險控制、監測和預警。一是前瞻性的風險控制。傳統的數據獲取方式使得風險的防控更多集中在事中和事后，對于事前控制手段較少。大數據和人工智能可以利用多維度的數據更早發現潛在的風險因素，將風險管理的控制點向事前移動。二是高時效的風險監測。傳統模式下，由于數據獲取滯后和需要人為調整模型參數，信息不對稱導致風險發現會有延時。大數據技術可以實時獲取并處理海量數據，利用人工智能技術不間斷運行并動態調整風險模型，實現高效的風險識別。三是新形勢的風險預警。前置的風險控制和高效的風險監測方式，使風險信息的發現和獲取變得更加靈活、高效，需要建立與之相適應的風險預警和處置機制。

（三）建立底線思維，防范金融科技創新帶來的風險挑戰

金融科技為風險管理提供了新思路、新方法，在降低成本、提高效率的同時也會帶來相應的風險挑戰。需要建立底線思維，應對金融科技創新帶來的合規風險和操作風險。一是合規風險。無論是依托大數據平臺的數據獲取和使用，依托人工智能的實時運算模型和高頻的量化交易方式，還是基于區塊鏈技術的數字貨幣發展，新技術的應用都需要符合法律和監管的要求，防范合規風險。二是操作風險。一方面，大數據管理和使用不當，會造成海量數據泄漏，需要防范數據使用中的信息安全風險；另一方面，人工智能模型運行中出現的模型準確度下降甚至誤報情況，需要通過持續的模型監測、評估和優化防范模型風險。

三、金融科技新常態給風險管理帶來新機遇

新常態下，以5G、大數據、云計算、人工智能、區塊鏈為代表的前沿技術為金融業務領域帶來豐富應用創新的同時，也給商業銀行的風險管理帶來了諸多機遇。傳統的金融行業風險管理依賴專家經驗判斷，信息獲取渠道單一，對于客戶的集群風險、行業風險和市場競爭能力較難識別。金融科技帶來風險管理的方法創新，使得風險管理能夠更加智能、更加高效、更加便捷地完成風險識別、計量、預警和控制工作。

（一）構建智能反欺詐監控平臺

互聯網和移動通訊的發展與普及給金融業態帶來了深刻變革。傳統欺詐防控方法以專家經驗規則為主，技術手段相對落后，人工依賴程度較高，效率低下。在銀行業務線上化、網絡黑產技術化的形勢下，銀行傳統的反欺詐方式已經難以奏效。以大數據為基礎，運用人工智能、云計算等金融科技手段構建的全流程、多維度欺詐風險防控體系，能夠實時識別、監測、阻斷欺詐風險。工行智能反欺詐基于工銀智慧大腦訓練智能AI反欺詐模型，嵌入每筆用戶動賬交易，實現交易過程中毫秒級智能反欺詐識別和處理，直接避免客戶欺詐損失。當客戶在進行大額交易或向可疑賬戶匯款時，需要進行二次確認；在客戶進行信用卡申請時，無需再通過打電話的方式進行核實，可以通過大數據的方法進行信息核對，風險控制更加高效、準確。

（二）創新交叉線風險智能監控

近年來，杠桿高、嵌套深、產品復雜、資金空轉的市場和業務亂象不斷，市場動蕩極易帶來交叉性金融風險傳播。傳統情況下，因為業務數據分散，每一次市場震動，都需要很多團隊和人員分工協作，各自獨立分析數據，再統一匯總分析，很長時間才能全面摸透客戶存量業務和風險傳染路徑。金融科技整合全量大數據，一鍵看清客戶業務關系和資金流向，使得交叉性金融風險防范更加高效。工行集團投融資風險監控平臺，應用于債券投資、風險排查、風險預警、專題分析，能夠支持單客戶和組合客戶一鍵式風險排查，15 分鐘內分析客戶相關的債券、股票、貸款、租賃、票據、交易、存款、結算、資產、評級、財報、輿情等7 大類、25 小類信息，每日4 次獲取客戶股票債券價格異常波動、經營管理層變化、企業重大盈虧、經營管理重大變化等負面輿情，準實時地識別全市場的高風險客戶和高風險債券，支持總分行加強交叉風險管理。對于風險管理而言，金融科技可以說是一把雙刃劍。金融科技可以使金融業務有效提速和擴容，但也顯著加大了操作風險、信用風險以及道德風險，加大了風險控制的難度和維度。工商銀行愿意迎接各類挑戰，堅持“主動防、智能控、全面管”風險管理路徑，強化專業化經營和精細化管理，順應時代發展趨勢，加快金融科技的應用，持續推動風險管理新模式的構建與優化，積極支持金融業務穩健發展。

[1]中國人民銀行.金融科技（FinTech）發展規劃（2019-2021 年）[EB/OL]

[2]中國信息通信研究院.中國金融科技生態白皮書（2020 年）[EB/OL].