人工智能時代我國商業銀行金融科技業務風險管理

張麗萍 顏配強 劉波

人工智能時代的到來使得數字經濟發展迅速，商業銀行等金融機構在數字經濟不斷發展中對已有的業務進行創新，開發出以云計算、區塊鏈以及供應鏈金融等多種電子信息平臺和數據后臺支持的金融科技業務。金融科技的普遍化和分類化既對傳統的金融業務產生了一定的沖擊，同時也對商業銀行經營金融科技業務提出了更高的要求。金融科技的用戶滲透率之間增多（見表1），在促進金融科技的發展進程中，推動金融改革朝向信息化、電子化和智能化的轉變，也是我國在數字經濟發展領域的新型戰略計劃。隨著金融科技業務種類的不斷豐富，內容的不斷創新，其所帶來的風險也日益增加。風險控制作為金融科技的關鍵內容，不僅需要更加完善的風險控制規則，還需要建立系統的風險管理體系。面對人工智能時代金融科技業務所面臨的巨大挑戰，金融科技風險管理也應當將互聯網風險管理、數字化風險監控作為核心。

人工智能時代我國商業銀行金融科技業務發展及所涉風險

人工智能時代我國商業銀行金融科技業務發展現狀及特點。人工智能時代，我國商業銀行的金融科技業務發展愈加成熟。由于市場對金融科技服務的需求越來越大，金融科技的創新模式逐漸受到重視，商業銀行也在不斷地拓寬金融科技的服務范圍。這些業務主要涉及了商業銀行的信息系統服務（運營、維護等）、產業物聯網的電子金融服務平臺、數字金融和云計算金融服務以及智能風險控制等。

在商業銀行發展金融科技業務的過程中，各種風險也逐漸顯現，而這些風險是傳統的金融業務所不具有的。首先，金融科技業務的風險具有技術連帶性。金融科技風險不同于傳統的金融風險，由于其依托于互聯網、云計算等先進的科學技術平臺，所導致風險的本質實際上是系統安全問題。這種金融風險的技術連帶性反映在互聯網技術貫穿于金融信息平臺的始終，將風險通過移動終端進行傳遞。其次，金融科技業務的風險具有傳導連續性。由于金融科技的發展尚未形成系統和完善的監管體系，其中所存在的惡意程序，例如木馬病毒置入、分布式拒絕服務入侵等不法行為將會逐漸增多，同時由一種金融科技類別由信息平臺、系統向其他類型的金融科技平臺橫向或縱向傳導。最后，金融科技業務的風險具有前置性。也就是說，金融科技風險防范一般具有滯后性的特點，大多數的金融科技業務在運行過程中才會出現風險問題，而風險防范則是在投入運行以后才做出的，這就對商業銀行在開發金融科技產品、服務時，應當首先預測和識別相應的風險，進而對風險前置性特點予以應對。

人工智能時代我國商業銀行金融科技業務所涉風險類型。我國商業銀行金融科技業務主要是將數據挖掘、區塊鏈以及云計算等互聯網先進技術融入金融服務和業務當中，其所面臨的風險具有雙重的屬性。一方面是傳統金融業務所具有的本源風險，另外一方面基于互聯網技術所產生的風險。綜合來看，其所涉風險類型主要包括以下三種：其一，商業銀行金融科技的信息安全風險。信息安全風險是指金融科技業務在識別信息安全情況、信息安全警示措施等方面的風險。風險的發生主要基于金融科技信息安全管理未能實現事前、事中和事后三階段監測防護而產生的。信息安全風險的發生會隨著整個金融科技產品、服務的生命周期而存在，同時還會根據不同階段的金融業務發生差異性的改變。其二，是數據平臺下金融科技的信用風險。金融科技平臺所涉的信用風險既具有一般信用風險特征，同時在以大數據為基礎的信用風險評價模式中，如果出現信息錯配、數據泄露等情況，會導致客戶的信用風險評估出現較大的問題。數據平臺下的金融科技信用風險一般被用于金融詐騙等不法行為中。信用風險評級是反映客戶在接受金融科技服務行為的基礎要件。其三，是商業銀行云計算環境的內部控制風險。云計算本身是以分布式計算為主的互聯網服務模式。將其與金融相互結合以后，是通過金融云計算服務使得金融科技業務可以集成，并形成系統的體系。其所涉風險構成主要是云計算數據質量的風險以及云計算數據的真實性、合法性和流動性風險。因此，針對云計算金融服務內部控制的風險識別途徑、風險計量方法是在商業銀行金融科技風險防控中極為重要的內容。

人工智能時代我國商業銀行金融科技業務風險管理的挑戰

商業銀行金融科技的信息安全風險管理問題。信息安全風險管理是商業銀行金融科技的核心問題，同時也是隨著金融科技業務的不斷發展所面臨的風險不斷加深的主要問題。信息安全風險管理中存在的問題主要由以下幾個方面。

首先，目前針對金融科技風險的監管規則尚不完善。一方面，我國目前缺少針對金融科技業務信息安全風險、數據安全等方面的法律規定，另一方面在個人金融信息保護、商業銀行金融科技的安全標準等均未能有具體的規定和行業準則。這將導致信息安全風險管理處于真空狀態，不利于切實的保障金融科技消費者的合法權益。其次，針對數據的安全風險防范措施缺乏。這主要是體現在金融科技信息平臺的數據庫維護過程中，針對數據安全風險識別水平較低，在和其他電子金融機構配合的情況下，無法做到兩者對數據安全等級要求的一致。再次，針對金融科技的信息風險管理缺少相應的評價和預警機制。為了規避金融科技信息風險的滯后性，也就是說，在未投入使用該項金融科技業務時，就應當對此進行評估并制定相應的預警機制，這種機制的建立可以有效規避金融科技信息風險的前置性。最后，端口信息的傳輸風險監控不力。金融科技業務的實現需要以金融系統電子平臺為依托，那么，從信息輸入端口到終端的整個過程中，信息加密等級和操作規范是決定信息傳輸風險的關鍵所在。大量信息的泄露等情況發生將會導致不可逆的后果，滋生互聯網金融犯罪的可能性。

數據平臺下金融科技的信用風險管理問題。大數據的作用就是能讓信用管理在金融科技的不斷發展中日益快捷和準確，但是金融科技平臺所面臨的信用風險也逐漸增加。究其原因，是由于數據在傳輸過程中所形成的隱性風險。那么，數據平臺下金融科技的信用風險管理現階段面臨三個問題。首先，針對信用數據的規范性文件，我國尚未制定相關的規則。無法確立信用數據的收集、分析與監管的原則，同時也未能形成有效保護個人信息合規傳輸的相關規定。其次，針對信用風險的管理水平有待加強。例如在區塊鏈金融領域中，增信是其最主要的內容。所以如何完善增信的手段，有效保障信用評價的真實性、有效性、合規性，這是亟待解決的問題。最后，金融科技業務在對信用風險的甄別機制建立上，也需要加以完善。目前針對金融科技的信貸水平風險評估效率較差，同時在風險控制的成本上又加大了投入，這就必然導致在金融科技的信用風險管理中無法準確定位其目標。有關信用數據的風險提示、不同組合的信貸風險監控中也存在較多的問題。因此，為了能夠使得數據平臺下金融科技的信用風險管理水平能夠得到有效提高，制定相應的評估體系是十分重要的。

商業銀行云計算環境的內部控制風險管理問題。傳統的內部控制是將商業銀行的經營管理、財務情況和程序合規性作為風險控制核心。內部控制的概念也被1998年的巴塞爾委員會提出。但是，在商業銀行新型的云計算環境下，對其內部控制又將面臨新的挑戰。云計算環境對數據的存儲、流動以及真實準確性要求較高，那么，其安全風險隱患也逐漸增多。這其中包含了在金融科技服務過程中的受理主體和客體之間的關系出現問題，導致數據傳遞、處理過程中形成操作風險，金融電子平臺無法對數據的加密等程序進行最大化保障，或出現物理硬件問題等。這些均導致商業銀行在云計算環境下內部控制的風險加劇。此外，金融科技服務還需要專業化的操作人員，在風險識別、風險管理效能等方面需要以操作指引的方式來加強，但是現階段商業銀行由于對云計算環境下的操作和出現的問題僅僅依靠外部技術人員，而技術人員并不了解金融科技的業務，導致內部控制風險鏈條脫節。針對以數據形式體現的金融科技的交易情況，目前缺少完善的跟蹤和監控體系。傳統的審計業務已經無法保證在人工智能時代，云計算環境下企業內部控制的風險應對。針對云計算環境下，以數據類型、統計規則等主要審計指標的新的準則設計可以更好地保障商業銀行金融科技業務在云計算環境下的發展。

人工智能時代我國商業銀行金融科技業務風險管理策略

建立商業銀行金融科技的信息安全風險管理體系。為了應對商業銀行金融科技的信息安全風險管理問題所帶來的挑戰，應當建立商業銀行金融科技信息安全風險管理體系。信息安全風險管理體系的建立主要可以由以下幾個部分組成。首先，制定金融科技風險的管理規則。管理規則的制定應當以信息安全的行業準則作為切入點，如此一來可以提升商業銀行在經營金融科技業務時的規范性。針對金融科技的風險管理規則，應當在傳統的金融監管規則中引入有關算法監測、數據信息安全加密等網絡安全法律規定。制定將數據信息安全的保護和金融消費者權益相結合的風險管理規定，進而有效保障商業銀行在規避金融科技信息安全風險時有法可遵。其次，應當建立數據的安全風險防范機制。通過建立數據信息平臺的認證體系，以科技平臺為依托的金融數據庫運維時，形成系統的數據安全風險識別體系，提高安全防范水平。并對與商業銀行金融科技業務合作的主體單位數據安全水平做出一定要求，保證信息安全風險管理的匹配性。再次，雖然建立準入制度和操作準則可以有效減少金融科技業務信息安全風險，但是在投入初期，應當建立預評估機制，對擬投入使用的金融科技服務、產品進行風險壓力測試等。最后，建立合理有效的數據傳輸預警機制。為能夠減少互聯網金融犯罪的可能性，在數據傳輸過程中應當嚴格遵守加密規則，并明確涉事主體在整個金融科技運維過程中的責任。以此來保證金融科技業務從數據存儲到數據傳輸完整鏈條的信息安全。

完善商業銀行金融科技業務信用風險評估審查機制。針對商業銀行金融科技業務的信用風險，應當完善現有的信用風險評估審查機制。信用風險的評估審查機制是針對人工智能時代的大數據信用管理特征而設計的，其中包括針對商業銀行金融科技業務信用風險的識別，通過機器學習等方式對金融科技業務中所涉個人或企業的信用風險分析能力進行提升。此外，信用風險評估審查機制還應當充分考慮到人工智能時代有關云計算處理數據的特殊性。這主要表現在數據信用服務部門可以對數據進行處理和分析，進而增加信用數據傳輸效率。通過商業銀行在對信用風險進行評估時，需要依托大量的數據作為參考，以此獲得貸款主體的信用風險水平，這對數據的質量和廣度的要求十分高，同時也對數理模型來分析個人、企業等主體信用情況的處理形式要求有了進一步提升。審查機制應當以綜合評價的方式呈現，客觀地表現出貸款主體的信用風險組成。信用風險評估審查機制的建立還應當保證商業銀行間在數據平臺上的互通，不僅可以減少由于重復搜集貸款主體信用信息的繁瑣性，同時減少了信用風險評估的成本，提升了審查評價的效率。在定位上，信用風險評估審查機制應當作為整個商業銀行金融科技風險管理中除信用安全風險管理外最重要的環節，同時也是對貸款主體審查的關鍵內容。

優化商業銀行金融科技內部控制風險管理規則。為了避免由于操作問題導致的風險發生，商業銀行金融科技內部控制風險管理規則應當進行優化。第一，商業銀行應當根據所開展的金融科技業務來制定內部操作規范和準則，這些將作為商業銀行內部控制體系的組成部分。同時可以增強商業銀行員工在開展金融科技服務過程中的專業能力，也能夠提升專業技術人員風險應對的水平。第二，商業銀行應當對云計算環境下的金融科技業務后臺數據、物理硬件等配套支持客體予以實時監測，以此來預防操作風險發生所導致的內部控制系統紊亂。通過對云計算環境下業務程序、數據傳輸情況等進行審查，對可能預見到的風險進行防范。第三，云計算環境不同于傳統的金融業務環境，內部控制體系中應當要求對金融科技的各個環節，如供應鏈金融中商業銀行與物流企業等其他企業的對接，做到跟蹤監控，并制定完善的準則，?保證其按照所規定的內容操作。準則的制定應當充分考慮金融科技的特征，如數據平臺的系統風險、交易主體的信用風險等問題。第四，從審計的角度，應當要求會計師事務所等第三方審計機構按照金融科技業務的操作規范，制定相應的審計標準，這些標準應當與傳統的內部控制審計業務相互區別，應當以數據為基礎、以系統為依托。

數字經濟的快速發展使得我國在實現“數字強國”的目標下更進一步，同時也對商業銀行在人工智能時代如何更好地規避金融科技所帶來的風險應對上提出了挑戰。那么，我國商業銀行在金融科技業務所面臨的信息安全風險問題、信用風險問題以及內部控制風險問題的困境之下，可以通過將問題和困境整合，并以此構建一套較為完善的金融科技風險管理體系，從前端到終端、從數據存儲到數據共享、從傳統審計到金融科技審計，在整個金融科技服務的過程中，保證信息安全的加密措施，保護金融消費者的合法權益，保障商業銀行在運營金融科技時的內部規范，最終建立人工智能時代我國商業銀行金融科技業務風險管理體系。

（作者單位：興業銀行北京分行企業金融集團）