金融科技助力評級業務發展

范本銀 大公國際資信評估有限公司

根據金融穩定理事會（The Financial Stability Board，FSB）的描述，金融科技（Financial Technology，FinTech）是新興技術帶來的金融服務創新，包括催生新型業務，誕生新流程、新應用和新產品，進而對金融市場、金融機構、金融監管和金融服務產生重要影響。隨著信息技術的發展，國內信用評級機構也開始重視金融科技的研究與應用，不同程度地使用互聯網、大數據、人工智能等技術在信用數據資產建設、業務系統研發、評級分析建模、信用風險監測預警，以及全面合規管理方面進行探索實踐。

一、金融科技發展歷程

金融科技誕生于金融與科技融合發展過程中，金融科技發展讓金融以開放、融合、共贏的理念改變金融資源配置和產業分工，更好地服務實體經濟發展。從全球視角來看，金融科技在不同的國家經歷了不同的發展階段，但總體經歷了以下三個階段。

（一）金融科技V1.0 階段

金融科技V1.0 階段又稱為金融IT 化階段（20 世紀50 年代中期至20 世紀90 年代中期）。此階段，金融行業開始使用計算機軟硬件設施實現線上辦公，推進電子化業務。賬戶范式是這個階段的重要特點之一，例如銀行存款賬戶、貸款賬戶、證券賬戶、保險賬戶等。20 世紀90 年代初，我國銀行業開始使用386 型計算機進行賬務處理，基本建成了以賬務為中心的第一代核心操作系統，開始使用計算機信息系統進行資金清算、會計記賬等。

（二）金融科技V2.0 階段

金融科技V2.0 階段又稱為網絡金融階段（20 世紀90 年代中期至2014 年）。這一階段，金融業大力開展在線業務平臺建設，通過互聯網方式和移動互聯網渠道收集海量信息，實現金融業務中的資金端、交易端、支付端和資產端的多樣組合和互通互聯。此階段，人們對金融服務的新需求，本質上是對傳統金融服務渠道和方式的改變，以實現信息融通和業務融合，代表性業務包括第三方支付、P2P 網貸、互聯網保險和互聯網眾籌等。

（三）金融科技V3.0 階段

2015 年6 月，世界經濟論壇（World Economic Forum，WEF）發布金融產業研究報告，報告中，世界金融領域各方專家就科技進步分析金融業發展和金融業未來經營模式，描繪了金融科技影響下金融業發展的新世界。以此為標志，金融科技進入V3.0 時代。金融科技在中國的發展相對較慢。V1.0 和V2.0 階段，中國的金融科技相對滯后；V3.0 階段，中國經歷了互聯網金融等新型金融模式，中國的金融科技發展速度已同歐美發達國家基本持平，某些場景應用甚至領先。中國人民銀行分別于2019 年8 月和2022 年1 月，兩次發布我國金融科技發展規劃，明確提出金融科技在深化金融供給側結構性改革，以及在增強金融服務實體經濟方面的重要作用。

二、金融科技對信用評級業務的影響

2021 年8 月，中國人民銀行等五部委聯合發布《關于促進債券市場信用評級行業健康發展的通知》，第一次在監管文件中明確要求信用評級機構要利用大數據、人工智能等金融科技服務于信用評級業務，要求評級機構通過使用新型技術提高信用評級數據的質量，以提升信用風險的監測、識別、分析和評價能力。因此，綜合研究分析金融科技對信用評級業務的影響主要體現在“升級”與“創新”兩個方面。“升級”是指利用金融科技豐富評級數據源，提升數據交互驗證分析能力；深度挖掘信用評級價值信息，構建信用評級模型體系；改善信用服務質量，提高信用風險揭示水平；基于信息平臺實現評級過程的數字化和智能化，提高評級作業效率。“創新”是指通過金融科技實現高質量信用數據的積累與應用，為投資者提供多元化的信用評級服務[1]。

（一）對評級理論、方法體系的影響

金融科技采集的數據來源更廣、種類更豐富，易于痕跡追蹤，準確性更高。運用機器學習、自然語言處理等人工智能技術，采集市場行情、企業輿情、宏觀、行業、誠信與經營等多維數據，經“人工+智能”方式實現數據驗證和計算。

提升非線性場景的評級分析能力，提高信用模型分析測算的區分度和準確度，更好地評級分析。例如，確定影響偏離度的關鍵因子和指標權重，預測偏離度的變化情況，驗證分析預測結果等。

利用金融科技代替傳統評級工作中的重復人工勞動，例如將部分報告內容形成格式化模板，由計算機自動填充數據生成報告主體內容，減少數據檢驗復雜過程，提高產出質量和作業效率。

（二）對評級服務多元化程度的影響

應用金融科技創新研發產品，為市場提供更多元化的評級服務。

應用大數據、區塊鏈技術可影響信用評級的流程和效率。例如，對于ABS 類產品，在盡職調查階段，將基礎資產上鏈可以讓各參與方查看動態資產情況，便捷高效地生成各類交易文件；在債券存續期，實時監測債券償付變化，產品兌付發生風險跡象時，系統第一時間提示，通過智能合約觸發約束行動機制[2]。

圍繞核心企業，將上下游企業經營行為記錄在區塊鏈存證系統中，以信用流統籌資金流、信息流和業務流，搭建鏈式生態，建立大數據分析和智能信用評價系統，實現對上下游企業的穿透式管理，為鏈上企業提供信用融資服務。

基于信用評級機構積累的行業、區域、企業風險相關數據，結合企業入園評價、園區管理、國家政策獎補、支持“雙創”等需求，搭建智能化園區信用督導與評價平臺，助力園區管理單位提升信用監管治理能力，幫助園區企業融資發展，發揮園區示范效應，構建信用經濟發展新模式。

（三）對智能信用風險分析評價能力的影響

利用金融科技構建更科學智能的風險監測預警體系，提升動態揭示和評價信用風險的能力。

提高信用風險揭示水平。以應用人工智能為例，通過對海量數據的分析和處理，對受評對象信息進行核實驗證，分析其經營軌跡和風險傳導路徑，識別影響信用風險的關鍵要素，智能適配信用評價模型，智能評價受評對象。在此基礎上，分析師再到客戶現場進行有針對性的調研和驗證，對企業進行更精準的評級，提高評級的準確性和區分度。

信用風險動態監測預警。金融科技驅動下，評級機構可以獲取類型和維度更豐富的受評對象數據，對輿情、誠信等風險信息做情感和熱度計算，追溯信用風險的產生源頭和傳導情況。對受評對象信用風險開展實時監測、分析和研判，根據風險發生概率和影響程度，智能啟動評級流程，跟蹤評價風險，將評級結果智能推送給客戶或公開發布渠道。

（四）對合規管理與機構監管能力的影響

近年來，發展監管科技，提升評級合規管理和上層監管效能成為新課題。

健全評級行業金融科技監管框架。利用金融科技，強化體制機制建設，監管機構可以在信用存證、信用信息交換共享、信用風險共識評價方面，實時掌握各環節信息，針對性地開展事前、事中及事后的監管工作。

發揮監管科技作用，提高監管效率。借助大數據、人工智能等技術，推演風險發展狀況，幫助監管機構發現深層次問題，找到影響問題最直接、最根本的原因，制定更具針對性的監管策略與方案，提升問題處理的精準性和及時性，將風險盡可能處理在事前環節。

引用“監管沙盒”助推評級行業發展。信用評級行業目前正處于規范和優化發展關鍵期，金融科技為評級業務發展開辟了新路徑，但也存在不同程度的創新風險。在沙盒內鼓勵創新、允許試錯，鼓勵評級技術創新和評級服務能力升級，同步探索評級行業持續健康發展的體制機制、發展模式和生態[3]。

三、信用評級金融科技發展建議

（一）監督管理層面

建立統一的評級監管規則體系。近年來，監管機構在強化評級行業合規管理、細化監管規則、加大對外開放力度等方面做出了重要努力。但因國內評級機構發展起步較晚、整體實力欠佳等因素的影響，信用評級結果仍然存在虛高和區分度不明顯的情況，違約風險發生前的預警能力還較弱。這些都對我國債券市場的高質量發展產生了影響。利用金融科技，進一步建立相對統一的評級監管規則體系，在統一規則的基礎上研發數字化的監管機制，進一步提升監管的及時性、動態性和針對性，更好地賦能評級行業發展，如圖1 所示。

圖1 統一的評級監管規則體系

制定適應金融科技發展的相關政策。金融科技的快速發展，在助力評級行業更好更快發展的同時，為信用風險的監測、分析、研判和評價增加了復雜性和難度。監管部門可以針對金融科技發展帶來的影響，制定相應的政策和規范，統籌引導，促進信用評級單位的良性發展。

制定信用數據流通應用標準，建立數據共享渠道。信用評級單位作為防范風險的中介機構，責任重大，但信用數據的可獲得性與真實性直接影響信用評級業務的發展。在金融科技時代，靠客戶提供數據已越來越難以滿足風險評價與監管實際的需要。監管機構和國家相關部門可在《中華人民共和國數據安全法》的框架下，加強國家信用數據庫建設，制定信用數據流通應用標準，建立信用評級機構常態化使用社會信用、政務監管（如工商、稅務、司法）及征信類數據的機制和通道[4]。

運用“監管沙盒”理念增強評級監管靈活性。我國已在北京率先試行金融 “監管沙盒”政策，建議利用此機會，在沙盒中督導評級機構升級優化評級理論、方法體系，建立以違約率為核心的評級質量驗證機制。鼓勵評級機構發揮傳統評級優勢，以更好地揭示和評價信用風險為目標，創新信用評級業務和服務模式，為防范系統性金融風險做出更多貢獻。

（二）評級機構層面

提高對金融科技的認知。評級機構要從思想上、認知上理解評級向科技化轉型的意義和價值，提高認知，轉變思想，以數據為資產，以技術為手段，以人才為依托，建立支撐評級業務數字化與創新的體制機制與平臺體系。

完善內部風險“防火墻”管理機制。評級業務類型越來越多元，風險敞口也越來越多，評級機構更需要完善內部“防火墻”管理機制，利用金融科技創新管理方式，將合規管理過程內嵌到信息系統中，實現智能化管理[5]。

加強信息科技基礎設施建設投入。國內評級行業整體規模較小，可利用金融科技發展之機，加強信息基礎設施規劃，加大數據資產建設投入，建立與評級業務發展相適應、符合監管要求的信用數據庫和相關信息平臺，實現“換擋超車”。

加強人才隊伍建設。評級機構金融科技人才不足，應順應國家人才培養大戰略要求，通過引進、內部培養、校企合作等方式加強人才梯隊建設，培養適應金融科技發展要求的信用評級人才。

選擇合適的科技化道路。結合行業發展現狀和評級機構的實際情況，以補短板為出發點，以提升評級行業競爭力為目標，以創新發展為突破，以“可監、可控、可管”為保障，選擇合適的科技化道路，穩步前進。