科技赋能风险管理,共建多层次智能风控体系成重点

【EFEC导读】有些东西不一定是技术能够完全解决的,整个风险管理体系需要一个多层次、多元化的制度安排。
 
科技赋能风险管理,共建多层次智能风控体系成重点


        金融科技与智能风控能碰撞出怎样的火花?中国社科院产业金融研究基地主任杨涛认为有两个维度,一是厘清新技术对金融风险的冲击和影响;二是把新技术有效运用到宏观和微观风险防范、管理和安全领域。国家互联网金融安全技术专家委员会秘书长吴震认为,大数据风控逻辑上成立,但在现实中,受可用数据因素和技术实现能力的影响,距预期还有相当差距。作为实践者,金融科技企业联合金科董事长程飞认为,在金融科技创新初期,风险管理领域正是一个重要突破口。
 
        当前,专家学者、监管部门、金融行业、第三方服务商等都高度关注新技术与风控的融合,二者如何更有效地互为补充,在合作过程中需要注意的问题也受到关注。
 
金融科技的触角
 
        如果从商业银行电算化开始,金融科技领域事实上已进行过数次产业升级。谈金融科技,杨涛认为,首先应对技术有更深刻的认识和理解。“一方面,充分了解能够运用到金融领域的技术以及它的技术成熟度和市场成熟度怎样;另一方面,高度重视大数据、人工智能这些技术未来能够给金融带来什么样的冲击。与此同时,我们也可以看到金融科技不仅是通过技术给金融带来影响,而且通过金融的制度安排、资本的力量,进一步扩大到金融领域之外,能够给社会经济发展、城市管理、社会治理,甚至经济增长带来更大的促进作用。”
 
        有过金融从业经历的程飞告诉《金融时报》记者,金融业务是多维度的,有很长线的产业链、管理链条和业务链条,金融科技在其中的运用也是多元的。“比如,前端有获客、精准营销、无人柜面、贷前等,贷后则可用于智能化风险管控及退出等领域。”
 
        对于新技术在哪些金融场景里能够得以运用,杨涛表示,早期是支付功能、清算、资源配置、风险管理等。但随着金融科技的发展,现在出现一个典型的变化,从过去碎片化,探讨不同场景中的应用,到真正追求平台和生态的趋势。
 
        “开放银行不仅仅是数据共享的问题,还应包括以银行为代表的金融机构如何跟其他类型的组织、其他一些纯技术企业更合理、更有效地实现技术、数据、系统和业务上的互动。”杨涛进一步解释道,依托于开放金融的主线,将金融科技生态里面不同类型的主体在整个产业链当中的定位更有效地串起来,使整个技术企业能够更好地与金融组织实现合作共赢,这是一个值得关注的趋势。
 
科技赋能风险管理
 
        党的十九大报告明确指出,要着力加快建设实体经济、科技创新、现代金融、人力资源协同发展的产业体系,要健全金融监管体系,守住不发生系统性金融风险的底线。多位接受采访的业内人士告诉《金融时报》记者,智能风控是金融科技创新的一部分,可以有效推动新技术在防范金融风险中的应用,充分发挥金融科技在服务实体经济和推动普惠金融过程中的积极作用。
 
        吴震认为,当前在技术迭代的快速冲击下,金融行业越来越重视如何提高效率、降低成本与控制风险。虽然目前行业普遍的大数据风控水平还有很大程度的提高空间,但是从长期来看金融科技化是大势所趋,数据的开放程度也越来越高,未来大数据风控前景还是比较广阔的。
 
        对于金融科技公司而言,如何使用大数据等科技为任何垂直细分的风险管控来提供服务。程飞从贷后这一垂直细分领域进行了介绍,一是智能化及大数据的科技应用可以减少对专业性人才的依赖度;二是缩短管理过程、降低过程误差、提高银行各部门协同性,使资源匹配趋于最合理;三是风险资产流转过程中的识别与评估。此外,金融科技可以帮助商业银行建立完备的风险流转的产业体系以及数据库,依托智能化的高效管理体系及数据分析体系制定最佳风险处置方案,对风险数据统计进行准确智能报送,提高工作效率。
 
共建多层次智能风控体系
 
        程飞坦言,金融科技在商业银行风险领域应用过程中也面临若干问题。“这几年我们走过很多艰难的路,商业银行是一个非常难以攻破的堡垒。有几个难点需要予以突破,一是技术稳定;二是数据安全;三是产品迭代升级。未来新技术与风控的结合应避免‘单兵突进’,更需多方互补融合,共同建设兼具国际与本土特色的多层次智能风控体系。”
 
        杨涛强调,新形势下的智能风控应着眼两大视角,一是厘清新技术对金融风险的冲击和影响;二是把新技术有效运用到宏观和微观风险防范、管理和安全领域。但需要注意的是,有些东西不一定是技术能够完全解决的,整个风险管理体系需要一个多层次、多元化的制度安排。
 
        北京大成律师事务所合伙人肖飒建议,金融科技企业为金融机构“赋能”的过程中,应当注意大数据采集、脱敏和应用的合法性。目前,为求得更丰富的数据,大数据风控公司常购买、交换、收受社会上各来源数据,很有可能侵犯公民个人信息,触碰法律的红线。
 


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