金融科技與金融風險防范

編者按：黨的十九大報告指出：“深化金融體制改革，增強金融服務實體經濟能力，健全貨幣政策和宏觀審慎政策雙支柱調控框架，健全金融監管體系，守住不發生系統性金融風險的底線。”這是做好新時代金融工作的基本要求。與此同時，信息技術和金融的深層融合不斷打破現有金融行業的邊界，金融科技正在以迅猛的勢頭重塑金融產業生態。為此，2018中國金融創新論壇特設“金融科技與金融風險防范”圓桌論壇，邀請業內專家共聚一堂，探討金融科技在銀行風險管理中的運用，以及監管如何借助科技的力量為金融業健康發展賦能。現將精彩發言予以摘登，以饗讀者。

主持人致辭

歐陽日輝：監管科技與金融科技比翼雙飛

目前，金融行業處于強監管的態勢下，我們應該積極擁抱監管。司馬遷、孫臏等古人在人生最低谷的時候寫出了最偉大的思想著作，新時代最好的金融模式一定也是在最艱難的時期產生的。最艱難的時候才會把人的智慧發揮到極限，業界拋棄短視的行為方式，鍛造出金融服務實體經濟的理念，打造出符合國情、適應經濟形勢和滿足監管要求的金融模式和金融新業態。

融資難、融資貴的問題是世界性的難題，解決這個問題需要新技術和新思路。政府和監管層針對融資難、融資貴的問題也進行了許多努力。為什么解決不了小微企業融資難融資貴的問題？這是小微企業本身的特性和金融體系固有的管理方式落后等諸多原因造成的。解決這一問題，要依靠網絡信息技術的應用，新技術創造出新業態，新產業催生新模式。金融是為商業服務的，新經濟需要新金融。數字經濟是未來新的經濟形態，新的經濟形態需要新的金融業態、新的金融生態來匹配。運用新技術發展金融科技，重塑金融生態系統，需要大家一起努力，貢獻智慧，共同推動新金融的發展，探索解決融資難融資貴的新模式。

金融科技發展的核心在于風控。與五年前相比，風險控制的場景已經發生了很大變化，這時候我們講金融風控，更多地側重于如何運用金融科技，特別是人工智能和大數據，這兩項技術可能是我們以后進行金融風控的標配。人工智能和大數據的結合，將掀起金融風險控制的一場革命。兩年以前，做互聯網金融的平臺可以假裝自己在應用大數據做業務；今天開始，經過專項整治之后留存下來的平臺，不運用人工智能和大數據來進行業務設計和風險控制，肯定走不遠。未來的金融就是互聯網金融或金融科技，傳統金融機構也必須運用網絡信息技術，進行數字化轉型。我們希望金融機構與互聯網金融企業加強風險的自控和自律，大家把風險控制在自己的范圍之內。

金融風險防控需要制度和技術并重。監管層在制度建設方面做了很多工作，監管科技來了，從技術角度，監管層需要構建基于大數據的“四個體系一個機制”聯動的數字化監管系統：監測預警體系、信息披露體系、大數據征信體系和社會評價體系，加上數據共享機制。建立數字化監管系統，改變目前“人工報數”的被動監管、事后監管格局，實現實時監管、行為監管和功能監管。由于數據實時更新，造假成本增加，將極大地提高監管有效性。構建數字化監管系統之后，實行行業自律管理為主的監管體系，才能既做到監管到位，又為金融創新留下空間。

我們積極擁抱科技，我們既要發展金融科技，也希望監管層發展監管科技。

（歐陽日輝系中央財經大學互聯網經濟研究院副院長）

嘉賓發言

吳震：監管科技助力互聯網金融健康發展

互聯網金融風險可以從以下角度進行區分，第一是跑路風險，第二是社會風險。比如現金貸、網絡催收等，雖然會改善企業的經營狀況，但會造成較大的社會負面情緒和較大的社會不穩定因素，屬于社會風險。第三是宏觀風險。宏觀風險即宏觀調控政策可能不一致的風險。比如說國家淘汰落后產能，然后資金流向落后產能，等等。

最初，我們關注較多的是跑路風險，所以我們也做了很多的監測預警，特別是2018年以來，我們預警了多家存在嚴重問題或者風險隱患的平臺，并提供相關部門。目前已有很多得到驗證。總的來說，我們感覺這方面成效比較顯著，也需要進一步匯聚數據，進一步提高。

此外，關于監管科技，一方面，對于新金融或者類金融而言，現在的監管科技還是處于比較早期的階段。現在也有一些企業從事這方面的研究或者開發。我覺得從無到有比較容易的，但是從有到好非常難。做個初步系統是相對比較容易，但是打磨好，做到準確全面，還有很多的工作需要做。另一方面，數據越來越多，但還是不夠全面，存在一些拿不到的特殊數據，數據源還是不充分。

監管科技也有幾個難點。第一個難點是獲取真實數據的難點。有些數據的真實性難以保證，數據是由企業控制的，如何避免有意無

意的漏報錯報是個難點。第二難點是綜合業務比較難判斷。現在有的平臺比如P2P平臺，還是有很多相關的指標可以監測。但這個表面看起來安全的平臺和其他的平臺存在關聯，如果其他平臺出了問題，這個平臺也有出現問題的可能性。

總體來說，監管科技和技術監測對于未來互聯網金融健康發展是非常必要的。同時我們認為，監管科技的發展現在的確處在比較初期的階段，能發揮很大作用，但是也有一些難點需要解決。從長期的互聯網治理經驗來說，互聯網的治理一直是管理和技術相結合的過程。管理和技術都不可或缺，有了管理沒有技術，會事倍功半；技術也需要對管理上的一些熱點、難點積極跟進。

（吳震系國家互聯網金融安全技術專家委員會秘書長）

孫磊：互聯網金融監管要保持一致性

近年來，金融科技發展迅速。一是技術迭代非常快，以信用卡為例，我們用了幾年的時間，就超過了美國這么多年的信用卡發展水平。二是業務模式創新快。包括支付結算領域、P2P、消費信貸、助貸、聯合貸在內的各種各樣的類型模式創新之快超乎想象。三是擴展得快。以往一種新業態從創新、認可到大面積推廣是非常艱苦和漫長的過程，而借助互聯網，一些新的業態能夠在半年、一年內拓展到全國。

為什么互聯網金融能這么快地發展起來？除了技術本身帶來的成果以外，我認為還有一些別的原因。以P2P為例，基于中國人投資風險觀，很難想象會將大額資金投入到一個完全不熟悉的機構。這種業態能夠這么快發展起來，很大程度上是由于金融體系的信任。廣大群體認為所有的金融機構都是可靠的，所有投資是有保障的，甚至是沒風險。但事實上出現了大量的問題機構，也導致了很大的損失。通過這一波打擊，我覺得人們對金融體系的認識會更加成熟，相關業態發展速度會有所下降，但也會更加穩健和可持續。

其次，監管規則一定程度上存在空白。以消費信貸為例，現在很多機構的信貸模式和放貸標準是不符合銀行業監管規則。但由于這些監管要求不適用于新興機構，就形成了不對稱的監管。對同樣一種業務，銀行需要一套非常復雜的程序，面臨一套非常嚴格的監管規則，需要進行嚴格的資產分類、計提充足的撥備和資本，還需要接受嚴現場檢查和非現場監測管理。而一些機構不需要承擔這些監管成本，這就使得一些不可能的業務變為可能，但同時也加大了潛在風險。

最后，對于風險防控，需要厘清互聯網金融到底是不是獨立業態這一問題。它是不是金融？是互聯網業做金融，還是創造一種新的互聯網金融業態？如果認為科技是一種工具，是金融業務中的一種工具，是幫助金融提高水平的一種方法，那么在監管上就要保持一致性，對同類產品、同類業務實行一致性監管。這一導向和原則在新近發布的資管新規中有明確的體現，資管新規的核心就在于監管要求的一致性，不管券商、信托還是保險發行資管產品，都要適用統一的監管規則。回到互聯網金融業務，不管是怎樣的業態，怎樣的模式，只要是金融業務，都要分門別類放納入監管體系，實行相應的監管。

（孫磊系中國銀保監會審慎規制局處長）

黃勁堯：以區塊鏈技術解決金融場景痛點

近年來，隨著區塊鏈技術的發展，企業應用區塊鏈技術的項目也在迅速增加，許多人認為今年將會是區塊鏈技術與實體經濟結合并爆發的一年。盡管如此，目前大家一談到區塊鏈技術就會想到比特幣與虛擬貨幣籌資，并且把焦點聚集在加密貨幣投機炒作上。然而我認為，利用區塊鏈技術解決實體經濟產業的各種問題與痛點才是區塊鏈技術最大的意義。尤其是金融領域，區塊鏈技術能夠有效地解決當下金融領域面臨的問題。

自2016年起，我國的金融機構陸續加入區塊鏈技術的行列。傳統金融機構以民生銀行、招商銀行為代表，金融科技企業則以螞蟻金服、京東金融和百度金融為代表。涉及多項應用場景，如供應鏈金融、貿易金融、保險防詐欺，等等。這些金融場景普遍存在如下問題：一是節點多，且參與主體眾多；二是由于涉及金錢的交易，各節點缺乏信任，往往需要第三方增信機構；三是過于中心化，一個節點若出現錯誤，將影響整個系統運作；四是場景內節點資料存在安全疑慮。區塊鏈技術具有去中心化、信任共識機制、交易公開透明及不可輕易篡改等特性，能夠有效解決金融場景面臨的諸多難題。

供應鏈金融的參與主體眾多，包括商業銀行、商業保理公司、上下游供應商、承銷商與核心企業等。主要涉及應收賬款融資、貨權質押融資、預付賬款融資等業務。目前，由于參與主體眾多，供應鏈上下游間難以實現聯動，增加了融資周期和融資成本。且供應鏈上各種憑證往往需要人工驗證，真偽難辨，提高了增信機構的審核風險。透過區塊鏈技術的去中心化、信任共識機制和無法輕易篡改的特征，將供應鏈上所有的交易行為放入區塊鏈中，使得供應鏈金融擺脫繁雜的人工審核，第三方增信機構也無需耗費時間去驗證憑證的真實性，大大提升了融資效率。

貿易金融的處理流程主要包含銷售、運輸和交貨，都記錄在提單中。傳統貿易金融中，每筆國際運輸交易也同樣涉及到多個主體，包括發貨人、銀行、保險公司、港口和政府海關檢查部門等。由于各參與主體的交易記錄與作業系統彼此間不同步，導致在貿易金融中涉及的相關方越多，運營風險越大，容易帶來法律糾紛。貿易金融里的出口商、進口商、銀行、保險公司、港口和政府海關檢查部門等各節點可以借助區塊鏈技術的數字簽名技術來達成共識，分布式實時更新技術可以保證上述各方的通信直接相互進行，智能合約技術可以保證相關指令自動執行，無需借助每個環節中的中心實體，可以提升流程效率和執行力。

欺詐是困擾保險業的棘手問題。傳統保險業務流程中，任何一步發生錯誤（如投保人信息丟失、保單條款隨意解讀、理賠周期過于冗長），都有可能牽一發而動全身。區塊鏈的分布式儲存特性能確保投保人信息的安全性，而智能合約則不用投保人申請理賠，也無需保險公司批準理賠，只要觸發理賠條件，保單自動理賠，減少了重復理賠的風險，也提升了理賠效率。反欺詐將是區塊鏈在保險行業最有意義的應用案例，區塊鏈能為保險公司和投保人提供一個永久可查詢的理賠審查賬單，所有人都可以查詢和評估被記錄過的理賠數據。

展望未來，區塊鏈行業需要站在更高的維度去思考布局，將區塊鏈與實體經濟結合，與行業應用結合，提升生產效率，優化生產關系，從而在全球區塊鏈領域占得一席之地。

（黃勁堯系北京大學大數據研究院研究員）

陳平：金融的本質是對風險的有效管控

金融科技給整個社會尤其是金融行業帶來了深遠的影響。移動互聯網、人工智能、大數據、云計算等科學技術與金融的融合，實現了金融服務的創新，提高了金融服務便利性和效率。金融科技的發展也降低了金融服務準入的門檻，給客戶提供更多接受金融服務的機會，使得金融服務更具普惠性，能夠覆蓋更多的社會大眾。

金融的本質是對風險的有效管控。金融服務給社會大眾帶來良好體驗的同時，也帶來了風險管理方面的問題，我們做銀行也好，做其他金融服務也好，不能只看短期的經營業績，而是要看一場“馬拉松式”的長跑的結果，歷史上出現的“百年老店”，無不是風險管控出色的機構。經營銀行或其他金融機構，我們要永遠對風險存有敬畏之心，警惕過于追求短期利益而忽視對風險的把控，要把風險管控好才能再謀求進一步發展。

風險管理是一個古老的話題，包括風險識別、評估、計量、監測、報告、控制與緩釋等管理流程。首先，需要識別機構內部有哪些風險，評估風險的大小，然后在數據的基礎上把風險計量出來，再根據關鍵風險指標和限額進行監測和報告，最后還需要對風險進行有效控制并進行緩釋，降低風險發生的可能性，這是風險管理的一套基本流程。

銀行的風險管控越來越依靠金融科技的發展。銀行是較早運用金融科技來加強風險管控的金融機構。如在信用風險管控方面，工商銀行十年前就運用基于大數據的信用風險評分模型進行決策。又如，在欺詐風險管控方面，工商銀行已經在研究和運用基于大數據和云計算的人工智能技術在反欺詐領域的創新應用。目前，工商銀行已建立了企業級人工智能反欺詐平臺，該平臺將分散在全行反欺詐信息按客戶維度進行整合，達到共享共用，同時研發了神經網絡、機器學習模型和復雜關系網絡等AI模型，建立了高效實時處理系統，可在毫秒實時計算。

未來，銀行要不斷加強金融科技研究和應用，一方面，做好基礎數據積累和整合，不斷補充和豐富自身的數據資產；另一方面，加大專業化人才的培養，不斷引入和運用業界新技術，積極探索新興技術領域。

（陳平系中國工商銀行風險管理部處長）

賈鳳軍：銀行業應擁抱金融科技、掌握大數據、積極轉型

首先，大數據、金融科技對金融風險的防范起的作用非常重大，在這個進程中，銀行已經落在后面了。如果銀行再不在這個時候發力，充分運用大數據技術防范金融風險的話，可能會真的成為二十一世紀的恐龍。支付是銀行最不可替代的作用，因為只有支付清算網絡是別的金融機構代替不了的，只有銀行系統來承擔，但是銀行錯失了發展良機，在金融風險防控上運用新技術，銀行也已經落在了后面，比如說互聯網貸款，由于缺少數據，缺少技術手段，銀行沒有能力判斷客戶風險，只有心甘情愿的排隊爭當互聯網放貸機構的資金源。大數據技術在風險防范的作用非常大，銀行落在了后面。

其次，金融科技、大數據的未來不可限量，現在互聯網金融多數是面向個人客戶，針對企業客戶相對少。如果這些互聯網金融機構，他們把已經運用得爐火純青的技術運用在大企業身上，也可能會取得讓銀行意想不到的結果。銀行業應積極轉型，腳踏實地擁抱金融科技，在各領域大膽使用新技術。

最后，要理解金融科技并不能消除風險，風險是未來的不確定性，產生的根源是信息不對稱，因此風險不可能消除，這是超出了技術范疇。但大規模、正確地運用金融科技，可以最大程度減少不確定性，減少信息不對稱產生的風險。

（賈鳳軍系中國民生銀行直銷銀行事業部副總經理）

楊貴院：金融科技與農商銀行全面風險管理

目前，全國已設立農商銀行1200余家，總資產規模突破20萬億元，重慶、張家港、常熟、江陰等農商銀行已率先在海內外上市，農商銀行已成為國內一支舉足輕重的金融生力軍。但由于其前身是農村信用社，個體規模相對偏小，金融科技基礎較弱，其業務經營中的風險防控更多是依賴傳統手段。面對大數據、云計算等金融科技發展的日新月異，我想結合農商銀行的實際，從全面風險管理的視角，談談如何看待金融科技在風險管理中的應用。

根據原銀監會2016年9月發布的《銀行業金融機構全面風險管理指引》，銀行業金融機構應當建立全面風險管理體系，采取定性和定量相結合的方法，識別、計量、評估、監測、報告、控制或緩釋所承擔的各類風險。銀行業金融機構應當具備完善的風險管理信息系統，能夠在集團和法人層面計量、評估、展示、報告所有風險類別、產品和交易對手風險暴露的規模和構成。銀行業金融機構應當建立與業務規模、風險狀況等相匹配的信息科技基礎設施。銀行業金融機構應當建立健全數據質量控制機制，積累真實、準確、連續、完整的內部和外部數據，用于風險識別、計量、評估、監測、報告，以及資本和流動性充足情況的評估。由此，我認為，對農商銀行而言：

第一，強化金融科技在風險防控中應用是一項合規要求。強監管下，銀行最大的壓力是合規壓力，但在金融科技應用方面，應該成為動力。除前面提到的《全面風險管理指引》外，銀保監會近年來發布的監管指引，大量的內容涉及金融科技對銀行風險防控的硬性要求。對銀行面臨的各類風險而言，每種風險都需要金融科技的支撐。比如，銀保監會近期修訂發布的《商業銀行賬簿利率風險管理指引》中，第三章“風險計量和壓力測試”、第四章“計量系統與模型管理”所規定的主要就是金融科技手段對賬簿利率風險管理的應用。

第二，農商銀行使用金融科技防控風險應量力而行，循序漸進。鑒于農商銀行底子薄、體量小、財力有限等特點，在金融科技應用上不宜盲目趕潮流，應結合自身戰略定位，重點突破。上海農商銀行從2008年開始和澳新銀行合作，開發小微企業的自動化審批系統。系統于2010年上線，當時我們主要考慮兩個方面的因素。一是審批手勢的問題，因為小微企業信貸的審批權多數在支行，尤其是二支行審批。如果全部由人工審批，會有成百上千人負責小微企業貸款的審批。再系統化的培訓也很難解決審批手勢的完全一致。其次是流程優化和審批效率提高，將原來一筆貸款經過十幾個環節、一周以上的審批時間縮短為兩個環節和幾秒鐘。到目前為止，經過不斷優化和升級，自動化審批的不良率一直穩定地低于人工審批貸款的不良率。為此，該項目還獲得了上海市政府頒發的“金融創新獎”。

第三，在金融科技應用方面，相對于中大型銀行，農商銀行由于自身數據有限，在數據獲取銀行上還面臨安全壓力。如果從數據公司購買數據，無法確定數據獲取是否合法。如果源頭存在問題，將來用到審批系統里面會存在隱患，甚至會引發較嚴重的聲譽風險。

第四，數據本身具有價值，背后的流程、制度的配套和優化才更為關鍵。如果流程制度不配套，只是技術先進了，可能會引發新的風險。比如有的銀行柜面做集中的授權，原來都是以網點為單位分散授權，后來專門建立一個遠程集中授權中心，但是復核時候看不到客戶的臉，依靠柜員自己去判斷。所以有一段時間，集中授權引發另外一個問題，即客戶冒用他人身份證到銀行辦業務。初審看不出來，集中復核更無法判斷。這就需要配套引入公安機關的身份核實機制。

（楊貴院系上海農商銀行總法律顧問、合規內控部總經理）

邱智聰：強監管下如何回歸風控本源

隨著金融監管的加強，對銀行業總體來說是有好處的，在強有力的監管之下，整個市場的競爭會更加公平。隨著監管的加強，大數據將更加回歸技術，如IT技術、分析智能、風控模型、反欺詐技術等等，更容易從大數據回歸到我們對小數據的分析、挖掘和應用。

對于風控或者欺詐防控，銀行擁有的數據更有價值，體現在數據的質量、數據的有效性，以及在數據采集過程中的真實性上。所以，我們需要更多的投入去挖掘它的價值。外部的數據肯定有所補充，但是我們同時也要看到，互聯網采集數據的純凈度、指向性和整齊程度，或者對我們預測目標的能力，其實不盡人意。所以，在分析智能或者技術應用方面，我們提倡金融機構特別是銀行采用本地化部署，然后在本地進行實施，幫助銀行提升自身分析和風控能力，對銀行擁有的小數據的價值進行充分的挖掘。

大家都在談論大數據，不停引用外部數據，而銀行內部數據的價值挖掘尚未有做到盡善盡美。我們現在也在給一些銀行提供信用風險和欺詐防控方面的應用。過去，我們數據的應用更多是單一指向，我們要看客戶、看賬戶、債項，只針對借款本身或者客戶本身。現在，我們則更多地引入復雜網絡，看人和人之間的各種關系。這種關系是區別于現在所謂的社交網絡，因為社交網絡雖然關系很豐富，但是關系不穩定、不純凈。這種不純凈的信息過多也會對風控造成干擾。我們也跟一些銀行交流過，拿那么多外部數據后該怎么用。不同的數據源其信息指向可能是不一致，甚至相矛盾的，反而造成了更大的困擾。處理大量的信息、數據要投入大量的資源，可能也要消耗大量的時間。我們需要給客戶更好的體驗，讓客戶在盡可能短的時間內獲得金融服務。所以，在信息的獲取和選擇上，并不是越多越好，而在于我們如何能夠有效篩選出有價值的信息和數據。

這也是我們在分析智能和金融科技需要真正著力的地方，不是把數據都匯總在一起，關聯在一起，呈現出來就結束了。把這些信息抓取到以后，更需要去做的是如何剔除一些不重要的、沒有價值的、低價值的信息；或者是針對我們風險的指向目標，把對風險區分度小的信息剔除掉，呈現給業務人員有明顯指向意義的信息。在這種情況，我們的分析和產出才是有價值。

特別是針對反欺詐，反欺詐的特點是各種的手段層出不窮，欺詐很多時候是一個對抗賽，大家可能是相互之間在賽跑，看誰跑得慢一點，或者誰家的墻矮一點。大家都想把自己的墻比別人家高一點。這種動態競爭環境本身就說明一個問題，沒有一個單一的反欺詐手段能包打天下。一個單一手段如果真的很有效，那整個生態環境就會慢慢讓它失效掉。因為欺詐是一個動態的過程，黑產也好，欺詐的團伙也好，具有很強的主動性。一旦一個防控手段非常有效，一般很快會研發出有針對性的措施與手段。所以，我們的整個防控體系任務艱巨，不是單單建立一個單點防控或者是單一手段防控就能夠生效的。所有風險防控的手段，包括前端的防控策略、后端的偵測規則也好，模型也好，網絡關系也好，需要構建一個有機的組合，互相融合。一旦出現新的風險特征，隨時都能有相匹配的手段和策略去防御。在整個防御體系之下，分析智能非常關鍵。只有通過分析能力，才可以及時發現一些新的風險趨勢。畢竟敵暗我明，如果沒有挖掘風險的新特征，我們很難及時響應。

在強監管之下，我們對數據的精耕細作，反而會更好地回歸到風控的本原。單一的欺詐防控模式需要進行組合，這些方法背后的支撐能力就是分析智能。分析防控手段也需要通過分析能力逐漸疊加，不斷循環，得到提升。

（邱智聰系中科聚信信息技術（北京）有限公司副總裁）

雷濤：未來AI發展更注重規模化生產能力

時下，關于AI討論的熱點很多，比如人臉識別、聊天機器人、人機交互場景等。這些都是應用場景而非AI的核心。AI的核心支撐技術，是圍繞機器學習構建的技術框架。在成熟的金融機構里，尤其是風控、策略等部門，一直在關注和使用AI、ML。因此，并不是隨著這波AI熱潮起來后，AI才進入了金融領域，它早在十幾年之前就已在風險、定價方面發揮作用。

在數據層面，今天的機器學習相較于傳統的機器學習發了很大變化，主要體現在流動性上。如何去把一個流動性數據，比如每天被標注違約的人群，進行線上化訓練，給到審批端，對以前的數據挖掘模型提出很大挑戰。因為以前的數據挖掘是離線的，是抽樣的。從生產轉到數據分析系統、數據倉庫系統，再轉到挖掘系統，都需要數據能夠在一個在線的環境下、流動的環境下去做模型生產。這也就意味著生產和模型是耦合在一起。就像淘寶選擇商品的推薦引擎一樣，點擊流就決定著推薦內容。所以算法開始進入到生產系統，機器學習并不是一個離線挖掘的分析型系統，而是深入生產環節、在線環節。

數據本身的關聯也開始變得非常顯著。比如，把賬務系統的回單數據連接起來，會形成一個資金網絡。通過量化分析企業的資金往來，不用看三張報表，就可以識別這個企業的資金流動效率和資金利用率。同樣，對一些宏觀風險，我們為銀行制作了6500萬節點的關聯，將集團子母關系、控制人關系、配偶關系等等十幾種關系連接起來，抽取出復雜的鏈、循環嵌套的閉環。由于只能看到兩兩關系，傳統的、平面的數據結構無法厘清這些復雜的鏈條。所以，所謂的降維打擊，就是用升維的手段去表達這些量化內容，這也對底層數據基礎設施提出了新的挑戰。

在2017年的一個項目中，我們利用行為數據信息，構建了一個百億節點規模的網絡，能夠做很多上層的業務應用，如一致行為的識別、供應鏈金融、黑名單的預測。由于黑名單是非常有限的，哪怕用一些機器學習的方法，也只能基于昨天的數據，去訓練今天的價值。而要用到圖網絡后，可以把當日的變化反饋到模型里。

AI的特征表達能力可以將海量沉睡數據盤活。深度學習的核心并不是構建推理機制，而是蒙特卡洛計算。它能夠把棋風、大局觀反饋在一個非線性的隱含層的神經網絡里，這些是人類語言和規則無法去窮盡和描述的。如何應用到金融中呢？以申請反欺詐為例，要想知道申請人的更多信息，往往要靠數據的交叉驗證，補充更多的外圍數據。而AI模型并不依賴于更多維度的數據，而是簡單數據的大規模重復。機器可以通過十多萬次的學習過程，將其中的映射關系用非線性方法表達。這種特征表達能力能夠將銀行已有的很多數據盤活。

如今，AI可以替代很多規則和流程來表達商業事實、重塑商業流程，從而更本質地表達商業邏輯。所以，算法和數據無疑能夠服務于更多個性化場景。天云大數據是一個賦能者，我們現在要回答的不是在銀行里能找到哪些人工智能場景的問題，而是如何將人工智能規模化的問題。將這種能力規模化地應用到數據端、場景端，來降低門檻，這是我們在這個行業里所希望能夠付出的價值。

（雷濤系天云大數據CEO）

汪德嘉：以新科技提升金融風險防范能力

我之前一直在國外，任職于ORACLE、IBM、VISA等公司。2011年看到國內金融科技發展趨勢，回國創立通付盾，專注于金融科技安全。對于金融科技與金融風險防范，我想分享三點：

第一點是為什么金融科技現在這么火？金融科技這一概念在國內外很早就有，并不是一個新概念。金融科技之所以這么火，是與時代密切相關的。新時代是鼓勵金融創新的時代，有了新金融，科技才有用武之地。科技要助力金融發展、服務實體經濟，催化了新金融科技的誕生。金融科技在中國如此活躍，中國的金融科技也在世界領先，這是我想與大家分享的第一點。

我想分享的第二點是關于金融風險防范。金融科技加速了業務風險的外溢，移動化、數字化、智能化等新科技都已經應用于實踐，如賬號虛擬化、身份驗證遠程化、交易線上化、資金流轉實時化，等等。金融科技將整個金融服務的鏈條向外延展，隨之而來的是業務風險外溢。新技術產生新問題，需要新方法來解決，這是我想與大家分享的第二點。

我想分享的第三點是，目前金融業需要建設一個能處理綜合復雜業務的智能化第二核心系統平臺。第二核心系統是以新技術安全為切入點，包括移動互聯網安全、業務安全、區塊鏈安全等；依托身份技術、畫像技術、復雜網絡分析技術，建設智能分析平臺，提高金融機構KYC能力。了解客戶，既可以保證用戶賬號安全，也可以實現獲客與風控。通付盾有一套完整的KYC解決方案。據波士頓咨詢報告，金融機構的數據使用率不足34%。這是目前金融行業的一個痛點，一是缺乏技術，二是缺少數據，尤其缺少互聯網數據。金融機構需要先進的技術，通過安全入口可以獲得更真實外部數據，把業務數據與外部數據結合起來使用，例如給客戶做畫像。黑名單其實是非常有限的，如何把有限的黑名單用好？欺詐分子是團伙性的，通過多維度關聯分析，挖掘出欺詐團伙，從而提高風險防控的能力。這是我分享的第三點。

（汪德嘉系江蘇通付盾科技有限公司董事長）

張宇：互聯網金融監管要回歸其金融本質

互聯網金融本質上是從事金融業務，因此要按金融來分析。以P2P為例，如果注冊資本只有幾百萬，而應收有幾十甚至上百億，便會存在系統性風險。從這個角度來看，按照金融來監管是一個比較合適的做法。但是，監管思路需要轉變。對傳統金融機構來說，監管可能希望把一切風險都杜絕。但風險是客觀存在的，無論如何進行防控，壞賬總會產生。在個人借貸業務中，由于其服務對象是小額分散的個人用戶，未來的還款能力和還款意愿會隨著時間而發生變化。即便在貸前投入大量成本來對個人進行盡調，仍然無法杜絕壞賬的產生。在個人借貸業務發達的國家，在進行風控的時候，并不是要把所有的壞賬都杜絕，而是通過統計方法把風險控制在可預期的概率內。

我剛回國在消費金融公司做一項業務的時候，壞賬約為2%，同事頗為緊張。但是實際上，相較于收益，2%的壞賬水平并不是很高，這個壞賬水平是完全可以接受的。回想以前在Capital One的時候，有好幾年我們的風險目標是把整個資產組合風險控制在個位數，那些年也是Capital One發展非常迅速的幾年。當時我覺得很奇怪，不知道為什么壞賬2%就感到很緊張。后來發現，監管方面確實有這樣的要求。當然，我們必須制定體現金融業務實際風險水平的指標，不然風險管理就是自欺欺人了。2017年，在工薪貸很熱門，業務飛速增長的時候，很多工薪貸企業都聲稱自己的壞賬率不到1%，但真實的壞賬水平可能遠遠不止。

一方面，對于從事金融業務的互聯網企業來說，我們要按照其金融本質來進行分析管理；另一方面，風險評估、管控理念也要與時俱進。隨著互聯網金融的發展，我們會有更好的方式來看待這個問題，也能夠對風險做出更好的管控。

（張宇系易寶支付有限公司首席風控官）

陳歡：金融科技提升風險防范水平

宜信自2006年成立，至今已走過12年。從網絡借貸平臺業務做起，現已覆蓋借貸服務和財富管理服務，以服務個人和小微企業主，整體借貸客戶超過300萬戶，在貸余額達700多億，財富管理為客戶管理的資產也超過1000億。針對今天的主題，我想分享幾個觀點。

其一，金融科技讓金融服務更加簡單、更加方便、更加普惠，效率更高、成本更低、風險更加可控。以農村金融為例，我們通過開展農機租賃，讓原本負擔不起農機的農戶們采用分期方式購買農機。在這一過程中，我們采用了農機經銷商這種方式，還加入了物聯網技術，以便更好地去了解農機的使用率等情況。通過這些信息去判斷它的開工率、使用率，能夠更好地把控農戶的還款能力，提升風險防控水平。

其二，金融科技、互聯網金融的快速發展離不開需求的驅動。過去許多未被充分滿足的需求，因為科技的創新、科技的發展，獲得了新的可能性。中國的金融科技起到了填補市場空白的作用，之前這個市場可能并不存在，或者沒有被服務得更好，通過金融科技滿足了這樣的需求，這種需求驅動是金融科技和互聯網金融在過去幾年發展迅速的重要原因，也是中國的金融科技發展區別于美國等其他市場的重要特點。

其三，金融科技是否顛覆了傳統金融業態呢？我認為，金融科技是對傳統金融業態的補充。以借貸為例，一個健康的借貸市場應該是一個多層次的借貸市場，不同的機構滿足不同人群的服務。銀行或者金融機構可能只接受2%的風險，其他風險表現的客戶就需要其他風險偏好的機構去服務。所以，應該形成一個多層次的信貸市場，不同機構相互補充，而非相互顛覆。科技是一個工具，并沒有創造新的金融業態，也沒有改變金融服務的本質，它帶來的是對金融服務更好的補充，讓金融服務能夠更好地服務客戶。金融科技領域的各種創新要圍繞著金融的本質，圍繞金融的規律去開展。

其四，金融科技的發展非常重視數據，而數據的合規性是非常重要的考量因素。我們會考慮這個數據的可持續性。如果數據存在合規隱患，我們利用了這些數據，甚至在模型中依賴了這些數據，一旦這些數據停止提供，業務就會受到很大影響。所以，即便從業務的可持續性角度，也需要考慮數據的合規隱患，考慮數據能否實現長期的穩定。此外，還要注重對已有數據的充分利用，銀行本身有很多數據可以去挖掘，在與銀行的合作實踐中，我們提供零售金融業務處理技術，利用銀行本身的數據進行再挖掘、再利用之后，針對他們的小微客戶進行營銷，提供信貸服務。在這一過程中，可能并沒有接入太多的外部數據，而是把銀行內部的數據更充分地利用起來。

最后，金融科技的發展的確帶來一些傳統業務中沒有的風險。對于這些風險的防范，我們可以更多借助科技的力量，發展監管科技。以網絡借貸平臺為例，按照現在的監管規定，所有的網絡借貸平臺都需要有銀行存管體系，這樣就要求資金都在這里面運轉；同時，大家也都有電子簽約的要求。從監管的角度來說，可以不只在宏觀統計層面監管，完全有可能深入微觀層面進行數據歸集、數據處理、數據分析。所有的數據都是在存管銀行體系運作，再加上對于電子合同的存托管，完全可以在微觀層面通過分析數據，預先發現風險，進行風險預警。相較于過去依靠企業上報統計數據，再進行分析和處理的監管方式，監管與科技的結合將大大提升監管效率。所以，隨著金融科技的發展，風險防范也可以更多地借助科技手段去開展。

（陳歡系宜信公司高級副總裁、首席戰略官）

陳鵬：金融風險防控已進入大數據時代

我們正從三個方面推動金融科技在農村金融領域的應用創新：一是傳統零售信貸產品、線下業務的線上化創新。就是把部分流程線上化，這個做的比較快，今年已經實現400多億元。二是對已有客戶數據的挖掘，今年剛好開發了一個純線上產品，目前正在開展系統建設，剛好完成，馬上要投入試點。三是切入一些場景，把整個農業產業鏈做起來，一般情況下，跟互聯網金融公司自由場景嵌入式服務不同，我們更多地通過核心企業的一批和二批系統的對接來做，對場景的嵌入也需要進行更多的探索。

金融監管創新在降低成本、形成社會信用鏈條方面起著非常大的作用。

一是成本和信用鏈條。信用鏈應該是判斷科技金融還是金融科技應用創新的最基本的邏輯起點。從經濟學上來講，金融要素是可以不進入一般模型里的，為什么有金融存在呢？因為有交易成本。

二是信用。在信貸業務的開發上，每一個環節，在采取合作態度的時候，一定有約束措施。應該把信貸，特別是零售信貸、普惠金融看作是能夠形成循環制約的閉環，形成合作與約束緊扣的鏈條，形成一個信用鏈。當前，金融科技創新賦予我們監管科技的創新。信用發展的過程是從熟人信用到財產信用，再到商業信用，最后到社會信用的發展過程。很大程度上，我們的監管已經走入了大數據時代，是大力發展社會信用的監管創新時代。一方面，通過大數據的監管模式，可以彌補現在監管的法規或者監管手段上的不足；另一方面，在監管創新方面需要形成新的標準，如純互聯網模式下的信貸流程和標準，等等。實際上這些確實滯后，對銀行金融機構來說，借鑒金融科技公司的創新要有一個新的行業標準和貸款通則。

三是建立行業標準。無論是大數據風控還是數據治理，從開始就需要在宏觀層和公司治理、銀行治理結合在一起。在具體技術標準環節，應該深化、細化G20杭州會議上形成的數字化普惠金融行動準則，在整個信貸流程方面，線上和線下的標準是不一樣的。渠道之間無縫對接、無縫切換，應該逐步形成行業技術標準。所以，從以上三點來看，監管創新在降低成本、形成社會信用鏈條方面起著非常大的作用。

（陳鵬系中國郵政儲蓄銀行三農金融事業部總經理助理）

陳楓：金融風險防范需要關注隱私保護、合作共贏

這是一個最好的時代，也是一個最壞的時代。作為一個網絡金融從業人員，同時作為一個用戶，感觸很深刻。小孩剛出生，可能父母還不完全清楚他需要什么，奶粉、尿片一應所需已經有商家上門無縫對接了，在感受到方便的同時，也感受到隱私泄露的無力。

客戶對隱私的擔憂，也應該是金融風險防范需要關注的問題。2017年《網絡安全法》實施，把個人信息安全保護放在了重要位置；今年歐盟《通用數據保護條例》生效，更是制定了堪稱嚴苛的要求和懲罰措施。我們作為互聯網業界從業人員，直接面向公眾、面向客戶，對于歐盟甚至其他國家的相關監管要求，我們可能都要被動地去滿足。但是要做到哪些方面、何種程度才算是符合要求？各家機構各有各的理解，各有各的作法。如果互金協會、監管方面能夠給予指引，把滿足法規、條例要求變成可操作的流程、規范指導，幫助大家實施合規改造，將大大降低合規成本。

不管作為從業者還是用戶，隱私保護已經上升到國家標準，個人隱私已經寫入網絡安全法。這也是我們面對的監管風險、政策風險之一。今天大家可能更關注的是如何降低客戶的風險，但是實際上，我們面對的不僅僅是這方面的風險，還有政策、法律上的風險。

此外，隨著科技發展，大家都在談API經濟，通過相互開放實現互相賦能。各種服務接口無處不在，隨時隨地為我們的客戶提供服務，所有的潛在客戶都能夠很方便地成為我們的客戶。在獲得便利的同時風險也隨之而來，因此我們既要開放，風險防范也要跟上，但是這也是雙刃劍。

比如網絡交易反欺詐，能有效提升安全，但是要成立專業的團隊，要做規則，需要有業務方面的專家；要做模型，需要有模型方面的人才；要建機器學習，引進有監督、無監督的相關技術，又要有專業的人才，不論是系統還是人員，都需要大量的投入。如何才能做到位？比如像騰訊、阿里資金充足，可以把墻建的很高，那么最終中小金融機構就變成短板，大家都面向互聯網，這個墻是要靠錢來建立的，就算客戶很少，但是如果建造這個系統，就要承擔大量的成本。我們行在風險防控方面同樣也做了大量工作，投入大量人力、物力，建立起一套集團級的風險防控系統，把集團內部的網絡金融應用都納入風險監控體系，成立了一個專業團隊，做了許多機器和人結合、專家規則和機器模型結合的工作。

我們一直在思考，如何更有效地開展風險防控，如何利用金融科技的工具、手段，從更廣泛、更科學的角度把這方面的風險控制住，發揮出綜合效應？建立聯防聯控的風控系統是一個思路，在確保用戶的隱私數據被合理合規使用的基礎上，通過合理的案例分享、資源共擔、團隊共建、合作共盈，實現整體效益最大化，把共同的風險降下來。一方面，從自身角度，我們要充分地了解自己的客戶，把我們和客戶的風險管控好；另一方面，我們希望互金協會、監管部門給予相應的指導，加強同業之間的合作，內外結合，把金融風險控制好，這對整體的金融風險防控很有價值。

（陳楓系興業銀行網絡金融部處長）