金融科技如何“擁抱”風(fēng)險(xiǎn)防控

尹海燕

深圳市跨境電商和物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

金融科技的飛速發(fā)展正在重塑風(fēng)險(xiǎn)防控工作的全貌，也為風(fēng)險(xiǎn)管理帶來(lái)了新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，可以通過(guò)優(yōu)化算法提高數(shù)據(jù)處理能力、制定數(shù)據(jù)使用和隱私保護(hù)政策，并構(gòu)建金融產(chǎn)品和服務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)防控框架。據(jù)研究結(jié)果表明，雖然金融科技在風(fēng)險(xiǎn)防控中的應(yīng)用存在一些問(wèn)題，但通過(guò)不斷優(yōu)化和改進(jìn)，已經(jīng)可以在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和損失控制上達(dá)成更好的效果，為保障金融服務(wù)的安全提供強(qiáng)大支持。

金融科技在風(fēng)險(xiǎn)防控中的應(yīng)用現(xiàn)狀

在風(fēng)險(xiǎn)防控工作中應(yīng)用金融科技已經(jīng)成為一種不可忽視的趨勢(shì)。基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)建立的風(fēng)險(xiǎn)防控系統(tǒng)，能有效整合和挖掘金融機(jī)構(gòu)的內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部市場(chǎng)數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)和高效的風(fēng)險(xiǎn)定量分析和預(yù)測(cè)。尤其是在信用風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的防控中，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)成為重要工具。例如，依托人工智能建立的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型可以學(xué)習(xí)和模擬復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)的深度識(shí)別和精確預(yù)測(cè)。此外，區(qū)塊鏈技術(shù)在風(fēng)險(xiǎn)防控中的重要作用也逐漸顯現(xiàn)。通過(guò)建立去中心化的、公開(kāi)透明的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和交易機(jī)制，能有效防止篡改數(shù)據(jù)和欺詐行為，從而降低操作風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)。

金融科技在風(fēng)險(xiǎn)防控中存在的問(wèn)題

數(shù)據(jù)處理、算法準(zhǔn)確性以及系統(tǒng)安全受到技術(shù)發(fā)展的制約。在風(fēng)險(xiǎn)防控工作中，數(shù)據(jù)處理、算法準(zhǔn)確性以及系統(tǒng)安全性受到技術(shù)發(fā)展的制約，已經(jīng)成為主要問(wèn)題。首先，有關(guān)數(shù)據(jù)處理的問(wèn)題主要涉及數(shù)據(jù)處理質(zhì)量和數(shù)據(jù)處理數(shù)量?jī)煞矫妗，F(xiàn)實(shí)中的數(shù)據(jù)往往存在偏差、殘缺等問(wèn)題，這將直接影響風(fēng)險(xiǎn)防控模型性能。隨著金融數(shù)據(jù)的爆炸性增長(zhǎng)，如何在計(jì)算資源有限的情況下高效處理大批量數(shù)據(jù)，越發(fā)引人關(guān)注。其次，算法準(zhǔn)確性不足也是當(dāng)前金融科技發(fā)展面臨的一個(gè)重要問(wèn)題。由于預(yù)測(cè)金融風(fēng)險(xiǎn)會(huì)受到多種復(fù)雜因素影響，如何通過(guò)算法準(zhǔn)確了解這些風(fēng)險(xiǎn)因素之間的關(guān)系，也成為金融科技發(fā)展要面對(duì)的一大難題。最后，系統(tǒng)安全也不容忽視。風(fēng)險(xiǎn)防控系統(tǒng)一旦被攻破，會(huì)導(dǎo)致大量敏感數(shù)據(jù)泄露，甚至可能被操控從而發(fā)出錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警提示。

隱私和數(shù)據(jù)使用的法規(guī)框架不完善。首先，盡管許多國(guó)家和地區(qū)已經(jīng)開(kāi)始制定有關(guān)數(shù)據(jù)保護(hù)的法律法規(guī)，但在全球范圍內(nèi)，這些法律法規(guī)的內(nèi)容和執(zhí)行力度仍存在顯著的差異。其次，許多現(xiàn)有的法律法規(guī)對(duì)于新興的數(shù)據(jù)使用方式并未及時(shí)規(guī)定。例如，隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，個(gè)人數(shù)據(jù)的深度挖掘和利用帶來(lái)了全新的隱私問(wèn)題，現(xiàn)有的法律法規(guī)可能無(wú)法充分解決這些新興問(wèn)題。

創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)給監(jiān)管帶來(lái)挑戰(zhàn)。隨著金融科技快速發(fā)展，各類(lèi)創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)層出不窮。與此同時(shí)，這些創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)也給監(jiān)管帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。首先，創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)往往涉及新的業(yè)務(wù)模式，這超出了傳統(tǒng)意義上的監(jiān)管范疇。例如，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)的廣泛應(yīng)用，使得金融交易和服務(wù)更加復(fù)雜并且難以監(jiān)管。其次，創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)往往跨行業(yè)、跨區(qū)域，這也提升了監(jiān)管的復(fù)雜性。最后，創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)的發(fā)展速度遠(yuǎn)超監(jiān)管規(guī)則的制定和更新速度，這使得監(jiān)管部門(mén)處于被動(dòng)狀態(tài)。

金融科技在風(fēng)險(xiǎn)防控中問(wèn)題的解決策略

優(yōu)化算法和提高數(shù)據(jù)處理能力。首先，需要開(kāi)展前沿的算法研究和優(yōu)化工作。如利用深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，進(jìn)一步提升風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和決策的準(zhǔn)確性。同時(shí)，也需要在算法設(shè)計(jì)中充分考慮金融業(yè)務(wù)的特性和風(fēng)險(xiǎn)特征，確保算法的適應(yīng)性和穩(wěn)定性。其次，應(yīng)當(dāng)提高數(shù)據(jù)處理能力。具體來(lái)說(shuō)，可以通過(guò)使用更強(qiáng)大的硬件設(shè)施，例如高性能計(jì)算機(jī)和大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，提升數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算能力。另外，也可以通過(guò)優(yōu)化軟件和算法并行，進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)處理的效率。最后，需要強(qiáng)化系統(tǒng)的安全性。這包括在系統(tǒng)設(shè)計(jì)中充分考慮安全需求，例如使用加密技術(shù)保護(hù)敏感數(shù)據(jù)，建立可靠的網(wǎng)絡(luò)防御系統(tǒng)防范網(wǎng)絡(luò)攻擊。

制定數(shù)據(jù)使用和隱私保護(hù)政策。首先，需要建立健全數(shù)據(jù)管理機(jī)制，明確有關(guān)數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、使用和刪除等環(huán)節(jié)的細(xì)則，確保數(shù)據(jù)安全、合規(guī)。具體措施包括限制不必要的數(shù)據(jù)收集、使用加密技術(shù)保護(hù)敏感數(shù)據(jù)以及及時(shí)刪除不再需要的數(shù)據(jù)等。其次，要重視隱私保護(hù)。金融科技公司需要明確隱私保護(hù)的原則和措施，例如規(guī)定隱私保護(hù)政策，保障用戶(hù)對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)的知情權(quán)和控制權(quán)，限制無(wú)授權(quán)的數(shù)據(jù)使用和分享等。最后，需要通過(guò)教育和培訓(xùn)，提升全體員工的數(shù)據(jù)保護(hù)意識(shí)和能力。只有當(dāng)每個(gè)員工都認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)保護(hù)的重要性，并在日常工作中采取相應(yīng)的措施，才能確保公司的數(shù)據(jù)使用和隱私保護(hù)政策得到有效執(zhí)行。

建立創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)防控框架。首先，需針對(duì)創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)的特性，構(gòu)建符合其業(yè)務(wù)模式和風(fēng)險(xiǎn)特征的風(fēng)險(xiǎn)防控框架。這包括建立適用新型業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和評(píng)估機(jī)制、尋找適應(yīng)性強(qiáng)且反應(yīng)靈敏的風(fēng)險(xiǎn)管理工具，以及落實(shí)風(fēng)險(xiǎn)管控和應(yīng)急處理機(jī)制。其次，對(duì)跨行業(yè)和跨區(qū)域的金融科技活動(dòng)，需要建立多元化的監(jiān)管協(xié)同機(jī)制。各監(jiān)管部門(mén)之間借助信息共享和業(yè)務(wù)合作，形成聯(lián)合監(jiān)管力量，提升對(duì)創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)監(jiān)管的有效覆蓋，避免監(jiān)管空白或重疊。最后，以“科技賦能監(jiān)管”為導(dǎo)向，加快構(gòu)建適應(yīng)金融科技發(fā)展需求的監(jiān)管科技體系，提升監(jiān)管效能。

金融科技在風(fēng)險(xiǎn)防控中的應(yīng)用效果評(píng)估

對(duì)于金融科技在風(fēng)險(xiǎn)防控中的應(yīng)用效果，需要建立一套科學(xué)的方法和評(píng)估指標(biāo)，主要包括以下幾方面：

風(fēng)險(xiǎn)事件頻率（FEF）：衡量的是在所有交易中，有多大比例的交易發(fā)生了風(fēng)險(xiǎn)事件。該指標(biāo)越低，說(shuō)明風(fēng)險(xiǎn)防控效果越好；風(fēng)險(xiǎn)損失率（FLR）：衡量的是風(fēng)險(xiǎn)事件導(dǎo)致的損失占所有交易額的比例。該指標(biāo)越低，說(shuō)明風(fēng)險(xiǎn)防控效果越好；風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別時(shí)長(zhǎng)（FRD）：衡量的是從風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生到被識(shí)別的平均時(shí)間，這是一個(gè)反映響應(yīng)速度的指標(biāo)。該指標(biāo)越低，說(shuō)明風(fēng)險(xiǎn)防控效果越好。

基于上述指標(biāo)和數(shù)據(jù)，可以作出如下的評(píng)估分析：

風(fēng)險(xiǎn)事件頻率（FEF）：假設(shè)總交易次數(shù)為100，000次，有50次出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)事件，計(jì)算得到的風(fēng)險(xiǎn)事件頻率為0.05%。這意味著，每完成2000次交易，可能就會(huì)有一次風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生；風(fēng)險(xiǎn)損失率（FLR）：假設(shè)總交易額為10，000，000美元，風(fēng)險(xiǎn)事件導(dǎo)致的損失總額為300，000美元，則風(fēng)險(xiǎn)損失率為3%。這表明，每完成100美元的交易，可能會(huì)有3美元的風(fēng)險(xiǎn)損失；風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別時(shí)長(zhǎng)（FRD）：如果風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的總時(shí)間為100小時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)事件總數(shù)為50次，那么平均每次風(fēng)險(xiǎn)事件被識(shí)別的時(shí)間為2小時(shí)。這意味著，從風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生到被識(shí)別，平均需要2小時(shí)。

從上述評(píng)估結(jié)果中可以看出，當(dāng)前金融科技在風(fēng)險(xiǎn)防控中的應(yīng)用效果有待提升。特別是風(fēng)險(xiǎn)損失率較高，表明風(fēng)險(xiǎn)防控策略對(duì)于防范風(fēng)險(xiǎn)損失的效果不夠理想。另外，風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別時(shí)長(zhǎng)也需要縮短，以提高對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事件的響應(yīng)速度。因此，未來(lái)更加需要注重優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)防控策略，尤其是提高數(shù)據(jù)處理能力、制定有效的數(shù)據(jù)使用和隱私保護(hù)政策，以及建立創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)防控框架。