黃金證照

金融科技與風險管理到底有什麼樣的關係呢？

在當前的金融市場，金融科技已經成為一個熱點話題。

那麼金融科技與金融業的發展以及與我們所關心的風險管理到底有什麼樣的關係呢？

今天就來簡要的探討下這個大家頗感興趣的話題。

金融科技是由金融和科技加速融合形成的一個新興領域。快速發展中的金融科技，在改變傳統金融行業的同時，也催生了不少新興行業，如網際網路金融、數字貨幣、區塊鏈技術、智能投顧等。

本次疫情的發展也進一步加快了國內金融市場對金融科技迫切的需求。在疫情期間，不管是金融機構還是使用服務的客戶都開始廣泛地嘗試各種數字化服務，從而促使金融科技進入了一個快速發展期。

從風險管理角度來看，傳統的金融行業風險管理依賴專家經驗判斷，信息獲取渠道單一，對於客戶的集群風險、行業風險和市場競爭能力較難識別。隨著金融科技的應用發展，金融機構擴大了信息數據收集範圍、提高源數據採集的周期長度，豐富數據分析的緯度和顆粒度，使得風險特徵畫像更具客觀性，對於未來風險預測更具前瞻性。

當然，需要注意的是，對於風險控制而言，金融科技可以說是一把雙刃劍。金融科技可以使金融業務有效提速和擴容，但也顯著加大了操作風險、信用風險和流動性風險等風險，加大了風險控制的難度和維度。

從目前的銀行業發展來看，金融科技的運用主要體現在以下幾個方面：

  一、大數據風控  

風險防控的過程就是對風險數據的處理。在這一過程中數據的規模和質量直接決定了風險防控的有效性。

近年來銀行業在數據收集和整理工作上取得長足進步。收集儲備了呈幾何級增長的風控數據。

從傳統的身份、信用數據，擴展到行為數據、如網頁瀏覽行為，消費習慣，地理位置信息等。

此外，採用了更多大數據機器學習的算法模型，如隨機森林模型監控信用卡盜刷，圖計算應用於欺詐團伙的識別等。

並且，風險審批由線下經驗判斷向線上數據判斷轉移，使得客戶經理的風險判斷經驗轉化為模型化的風險判斷機制。

  二、智能風控  

銀行業的業務範圍廣泛，客群也具有顯著的行業、地域特徵。

針對不同業務、不同客群採取一刀切的風險防控措施已經無法適應快速擴展的網際網路時代特性。

近年來機器學習、雲計算等技術的應用使得風控精準性顯著提高，差異化風控的細分領域劃分越來越精準。

一是針對不同業務環節制定差異化風控措施，在審核、提額、刷卡、還款等關鍵環節全面結合金融科技，及時發現各類風險問題。

二是針對不同客戶群體，特別是長尾客戶群體制定差異化風控措施。根據長尾客戶單筆小總量大、信息分散等特點，制定專門的風險模型。

  三、實時風控  

網際網路時代的金融服務要求既安全又便捷。

為了適應金融產品發展對風險防控時效性的要求，近年來銀行業均建立了基於多種金融科技技術的實時風控系統。

運用大數據處理、機器學習等技術將金融交易事中風控由不可能變為可能，為網絡融資業務提供風險識別、額度授信、違約預測等風控支持。

此外，利用大數據和人工智慧技術，將內控規則、欺詐規則、反洗錢規則和客戶黑名單嵌入交易流程，可以在交易過程中及時阻斷銀行內外部的欺詐行為和洗錢行為，實現實時監控。

可以預料未來金融行業的發展將與金融科技密不可分。

然而，值得注意的是，當前金融業科技人才結構失衡矛盾仍比較突出，已成為金融科技創新發展的瓶頸。主要問題體現在兩個方面：

一是科技人才總量較少、占比較低。據統計，大型網際網路金融機構科技人才的占比普遍超過50%，有的甚至更高，而傳統金融行業科技人員占比平均不足4%，特別是科技領軍人才、尖子人才嚴重不足。

二是科技人才素質有待提升。金融科技背景下的技術與業務深度融合、快速疊代升級，對人才的專業能力、學習能力提出了新的更高要求，傳統金融機構科技人才技術能力較為單一，網際網路金融機構科技人才風控意識相對薄弱，均難以跟上金融科技發展新趨勢。

總的來看，未來能夠同時具備風險管理專業技能以及科技實力的復合型人才將是金融行業迫切所需。

金融風險管理+科技創新=高效、便捷、挑戰、變革

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