金融科技時代商業銀行加強金融風險管理的有效措施探討

萬 力

（騰訊科技（北京）有限公司，北京 100000）

“金融科技”一詞2014年3月出現在政府工作報告中。中國人民銀行在2019年8月發布的金融科技未來3年規劃，將金融科技與風險管理融合，提升了風險管理高度。同年12月，中國人民銀行在北京推出并啟動金融科技創新試點，這也說明國家對金融科技對金融風險管理影響的重視程度和控制領域地位。商業銀行作為我國金融體系的主體，就要抓住金融科技這一發展契機，進行內部的改革與發展。商業銀行是當前金融改革中的重要一員，在對金融監管與貨幣政策的主動作為和被動接受過程中，需要將“棘輪效應”這一風險消費理論放大，將整體金融監管頂層設計改變為矩陣式管理模式。也就是在原有縱向管理基礎上建立橫向管理系統，使其內部結構更為緊湊，風險問責更為有效?；谏鲜霰尘?，商業銀行在經濟周期中怎樣有效地進行風險防范，是當前商業銀行發展中的重中之重。因此，對商業銀行來說，必須充分挖掘和預判移動互聯網、云計算和大數據等新技術中的安全風險，保證新技術不會造成資金損失和客戶信息泄露。而且，商業銀行還要意識到新技術對安全保障能力提升的影響，積極創新人工智能、云計算以及大數據等方面的研究，從而對金融風險進行管理與創新，適應時代發展的需求。

一、金融科技時代商業銀行金融風險管理面臨的挑戰

從相關實踐調查中我們可以發現，隨著金融行業的快速發展，市場上對于金融科技服務所產生的需求也隨之增加，技術創新也逐漸受到人們的認可和重視。但是，在傳統經濟學理論之中，收益與承受的風險呈正相關狀態，那么高收益的前提下也會面臨高風險。隨著大數據的發展，很多銀行內部出現了信息不對稱現象，導致收益和風險呈現不對等狀態。所以，本文總結金融科技時代下商業銀行的風險管理面臨的挑戰，具體如下：

1.加強金融科技創新改革，增加線上金融基礎設施，將線上與線下業務有效融合

因為商業銀行內部面對的數據較為復雜，所以提升了數據的收集難度。而且各種類型的金融統計數據標準也有所不同，整體信息的收集困難重重，導致杠桿率與金融風險底數不夠清晰。而且金融科技所面臨的風險與普通經營業務風險不多，大多立足于大數據技術、互聯網技術以及信息技術等，因此也面臨著安全性風險增加的情況。

2.商業銀行內影子銀行系統出現相互嵌套現象，金融科技創新逐漸變得更為復雜

隨著時代發展，銀行與其他非銀行金融機構建立了密切聯系，例如金融租賃、資產管理、證券、保險以及信托等。但是，在這個過程中為了規避監管規定，降低銀行內部資金占用，導致資產管理計劃、結構性信托產品互相嵌套，信用關系變得更加復雜。

3.隨著金融資本網狀化發展，對于信用機制的練習也逐漸變得復雜、緊密

隨著分業監管的發展，投資政策也比較多，而且標準不盡相同，對實際企業和金融控股公司缺乏統一規范，刺激金融機構開展跨行業投資，增加擴張速度，出現了脫離實際的發展趨勢。

綜上所述，我們發現，中國目前的金融體系迫切需要了解金融網狀化的實際情況，進行金融產品創新，并利用大數據技術來進行全面的風險計量。

二、金融科技時代商業銀行加強金融風險管理的主要措施

商業銀行在金融領域中屬于經營風險的一個金融中介機構，在信息不對稱的基礎上，越是能夠利用大數據，也越能夠把控風險，以最小的代價獲得最高的收益。因此，在商業銀行發展中，還需注重打破信息不對稱現象，利用大數據對商業銀行所面臨的風險進行全面審視，提升風險管理的科學性和有效性，這也是提升商業銀行競爭力的關鍵所在。

1.創建合規的監管標準

金融創新與“合規”有著密不可分的關系，規則也就是底線，并不能用資金來覆蓋。所以，一旦缺少全面系統化、數據化的業務明細，則難以達到合規的管理，因為，風險多發生缺乏關注和數據記載空缺的死角位置。因此，及時對數據進行嵌套，有利于促進金融創新合規化。具體步驟為：首先，依照特性或功能進行分解。其次，需要依照客戶和市場的需求將分解后的不同特征進行分析整合。在上述兩個步驟中，主要是利用數據記錄下不同特征，其中包含交易利率、期限、證件和對手等，明確資金流向，重新進行風險計量。在這一基礎上，應用大數據能夠對產品交易結構、基礎資產類型、產品經理以及發行人建立監測模型或指標，提升了銀行內部的風險識別能力，將大數據與人工調查相結合，提升投資前后的風險控制。在對監管標準進行統一之后，依照監管的實際要求，建立一套適合金融產品信息登記的系統，利用關聯產品細微之處特征的不同，對商業銀行內部資金鏈進行全流程統計與監測。

2.量化執行信貸政策

在宏觀政策的量化執行上，商業銀行可利用多樣化數據與客戶建立交叉驗證系統，提升銀行內部管理的同時，也增加銀行的可信度。建立以大數據為中心的行業監測預警系統，對不同行業的發展情況進行預測，并將信息共享到各個分行。注意關注房地產行業政策與發展，設置對個人、對公等多維度事中監控模型，利用人民銀行的網銀系統、資金清算系統和個人征信系統，及時阻斷不合規融資，將一些房貸后的管理和大數據分析放到房貸前。對社會團體、事業單位和政府所述部門開啟不同客戶標識，有助于及時發現違規融資。

3.樹立風控模型的公信度

我國商業銀行在建模方面已經有了強大的信用特征記錄和歷史數據支持，能夠建立更加充分的模型。因此，銀行需要在合理利用數據的基礎上對 私和對公創設風險評估數據模型，對歷史樣本進行分析，應用定價、審批和額度等多維度運用模型進行計算，保證決策系數的科學性。銀行還需要及時收集客戶在整體銀行內部的賬戶資料與數據，把控客戶還款來源。對于商業銀行來說，還可以建立貸款中和貸款后的預警模型，例如，生活繳費是否由銀行代繳代扣、交易是否出現減少或中斷現象、是否通過銀行代發工資等，通過模型可以及時判斷異?，F象，及時進行風險預警。并在大數據基礎上，建立內部與外部數據的擔保圈與關聯圖譜，有效的評估風險。

4.制度交易數據實時掃描

金融機構多數組織架構比較復雜，而且在不同地域分布范圍較大，增加了管理半徑。銀行內部的母子公司、分行與中行、領導與員工、風控部門與業務部門之間的信息并沒有進行充分的交互，這也是出現操作風險的主要原因。近年來，我們可以從一些金融大案中發現，從銀行總管理者、分行和支行都出現了一些問題，從而發現這些銀行內部控制已經完全失效，導致風險管理缺乏實際價值。因此，可以通過對模式庫記載形式、系統規章制度作為基礎，應用網絡化作為作業指導，與系統流程控制相結合，強化銀行內部的數字化制度執行力。商業銀行可以通過交易流水中的數據進行分析研究，聯系整體客戶信用情況，對業務中的風險異?，F象實施監控與掃描。避免因為內部控制半徑過長出現的信息不對稱現象。商業銀行可以應用大數據指導，建立一個全員參與、問責、整改的閉環系統，并及時更新系統中的模型，對高發風險進行防范。

三、結語

金融科技業務是當前大數據時代，商業銀行發展的必然產物，只有加強金融科技業務的風險管理，才能真正實現人工智能與商業銀行金融業務的有機結合，為廣大人民提供更加方便快捷、安全有效的金融服務。但就目前金融科技業務發展現狀而言，其風險管理還存在很多問題，相關人員應予以解決，具體可以通過建立健全的風控體系、完善信用風險評審、加強商業銀行內部控制，進一步促進我國商業銀行金融科技業務的發展。