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近年來金融科技成為金融行業(yè)廣泛關(guān)注的熱點(diǎn)，金融科技主要是運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新型技術(shù)提升金融管理的效能，加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。從最初的大數(shù)據(jù)征信公司紛涌而出，到BATJ（百度、阿里、騰訊、京東）相繼大手筆布局金融科技，到如今各家傳統(tǒng)商業(yè)銀行紛紛成立自己獨(dú)立的金融科技子公司，無疑可以看出從各方認(rèn)知層面已達(dá)成廣泛共識(shí)，不布局金融科技，金融就沒有未來。

如何運(yùn)用金融科技有效地提升風(fēng)險(xiǎn)管理，首先我們需要梳理金融機(jī)構(gòu)目前運(yùn)行體制下風(fēng)險(xiǎn)管理工作中有哪些困境，針對(duì)這些困境，在科技層面是否有行之有效的方法和路徑去解決。

（一）內(nèi)部評(píng)級(jí)

商業(yè)銀行目前的量化管理主要基于自身內(nèi)部評(píng)級(jí)體系之上，但目前內(nèi)部評(píng)級(jí)在準(zhǔn)確及時(shí)地反映企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)狀況方面還做地遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，風(fēng)險(xiǎn)排序效果不佳，經(jīng)常出現(xiàn)高信用評(píng)級(jí)客戶直接向下遷移至違約客戶的情況。模型效果不佳的原因主要有四方面：一是納入模型的真正有數(shù)據(jù)價(jià)值的變量太少；二是模型進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，許多變量的取數(shù)都是人為認(rèn)定的，存在主觀原因帶來取數(shù)不準(zhǔn)確問題；三是傳統(tǒng)信用評(píng)級(jí)模型以線性回歸為主，對(duì)變量往往進(jìn)行簡(jiǎn)單化處理，容易造成風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)失真；四是內(nèi)部評(píng)級(jí)一般按年頻率評(píng)定，時(shí)效滯后，評(píng)級(jí)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事件敏感性弱。

（二）預(yù)警體系

大的商業(yè)銀行目前都建設(shè)了自身的預(yù)警模型體系，但是預(yù)警在“預(yù)”上效果不佳，事后諸葛亮，預(yù)警模型最后往往演變成報(bào)警模型。模型風(fēng)險(xiǎn)提示的提前量不夠主要有兩方面的原因：一是沒有找到足夠的有前導(dǎo)性意義的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，二是風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)不健全，沒有完整及時(shí)對(duì)關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行傳導(dǎo)。

（三）審批效率

商業(yè)銀行審批效率低下削弱了其在市場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)力，限制了業(yè)務(wù)規(guī)?？焖僭鲩L(zhǎng)，而許多新興的金融機(jī)構(gòu)就是依靠快速的審批搶占了部分原有屬于傳統(tǒng)商業(yè)銀行的市場(chǎng)份額。大中型企業(yè)的貸款審批短則兩三個(gè)月，長(zhǎng)則半年到一年，這樣的客戶體驗(yàn)，往往讓金融機(jī)構(gòu)在時(shí)間中失去了市場(chǎng)的先機(jī)。究其審批效率低的主要原因是前期客戶資料收集、資料的初加工耗費(fèi)了大量時(shí)間。

（四）小微企業(yè)金融

在大中型企業(yè)信貸硝煙四起的戰(zhàn)場(chǎng)外，小微企業(yè)信貸市場(chǎng)完全是另一番景象。小微企業(yè)融資難是長(zhǎng)期困擾市場(chǎng)的金融難題，銀行給小微企業(yè)投放主要顧慮有三點(diǎn)：一是小微自身實(shí)力弱，抗風(fēng)險(xiǎn)能力有限；二是小微企業(yè)沒有健全的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)制度，銀行難以像投放大中型企業(yè)那樣，以財(cái)務(wù)報(bào)表作為評(píng)判基礎(chǔ)，銀行看不清也看不懂小微企業(yè)；三是小微企業(yè)單筆授信額小，投入產(chǎn)出比低；四是中國不健全的信用體系，導(dǎo)致小微企業(yè)違約成本低。

（五）不良資產(chǎn)清收

在不良資產(chǎn)清收環(huán)節(jié)，零售業(yè)務(wù)不良催收如何提升效率，對(duì)公業(yè)務(wù)的催收如何準(zhǔn)確評(píng)價(jià)不良資產(chǎn)的質(zhì)量，如何找到有效的可清收的資產(chǎn)等問題成為貸后清收環(huán)節(jié)主要難題。

（一）利用科技提升評(píng)級(jí)的有效性

在內(nèi)部評(píng)級(jí)之外，積極建設(shè)大數(shù)據(jù)評(píng)級(jí)，廣泛獲取多維度數(shù)據(jù)，比如零售業(yè)務(wù)獲取運(yùn)營商數(shù)據(jù)、公安數(shù)據(jù)、銀聯(lián)數(shù)據(jù)、電商消費(fèi)數(shù)據(jù)、司法數(shù)據(jù)、學(xué)歷數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、設(shè)備行為數(shù)據(jù)，對(duì)公業(yè)務(wù)可以獲取工商、司法涉訴、動(dòng)產(chǎn)融資、股權(quán)質(zhì)押、項(xiàng)目批復(fù)、土地信息、稅務(wù)口徑財(cái)務(wù)報(bào)表、納稅數(shù)據(jù)、海關(guān)數(shù)據(jù)、水電煤數(shù)據(jù)、招聘信息、專利信息、新聞?shì)浨榈?。打分卡要進(jìn)一步細(xì)分，在特定行業(yè)打分卡上，還要納入特定行業(yè)獨(dú)有的高價(jià)值密度的數(shù)據(jù)。運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法、自然語義分析技術(shù)解決傳統(tǒng)評(píng)級(jí)模型難以處理的非線性關(guān)系及文本信息，從而實(shí)現(xiàn)模型的全面升級(jí)。模型運(yùn)算頻率可以由年調(diào)整為實(shí)時(shí)，提高模型的敏感度。

（二）利用科技完善預(yù)警體系

積極尋找對(duì)企業(yè)違約具有前導(dǎo)性的數(shù)據(jù)指標(biāo)，在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)成熟的條件下可以接入企業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，將大幅提升預(yù)警的有效性。完善風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)，從工商信息、司法涉訴、發(fā)票數(shù)據(jù)、輿情信息中廣泛提取企業(yè)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，建立企業(yè)關(guān)系網(wǎng)。從運(yùn)營商數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、銀聯(lián)數(shù)據(jù)提取個(gè)人間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，建立個(gè)人關(guān)系網(wǎng)。建立企業(yè)關(guān)系網(wǎng)和個(gè)人關(guān)系網(wǎng)聯(lián)通關(guān)系。對(duì)不同類型的關(guān)聯(lián)關(guān)系建立不同風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑和傳導(dǎo)權(quán)重。同時(shí)梳理行業(yè)與行業(yè)的上下游關(guān)系，建立行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)關(guān)系網(wǎng)。

（三）利用科技提高審批效率

廣泛整合內(nèi)外部數(shù)據(jù)源，根據(jù)自身的準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)及風(fēng)險(xiǎn)偏好建立風(fēng)險(xiǎn)過濾模型，在營銷初期實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)初篩，提升營銷的精準(zhǔn)度。在審批環(huán)節(jié)在獲得客戶授權(quán)的前提下自動(dòng)從外部調(diào)取客戶深度信息，運(yùn)用OCR（光學(xué)字符識(shí)別）技術(shù)、文本自動(dòng)分析、交叉計(jì)算驗(yàn)證、機(jī)器自動(dòng)化等技術(shù)對(duì)信息進(jìn)行初加工，科學(xué)系統(tǒng)呈現(xiàn)機(jī)器初加工結(jié)果，提升審批效率。

（四）利用科技管控小微金融的風(fēng)險(xiǎn)

金融科技的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化特征幫助銀行更高效地控制小微金融風(fēng)險(xiǎn)。一是運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算技術(shù)，銀行可以與金融科技平臺(tái)合作，通過自建或服務(wù)外包的合作形式，對(duì)小微企業(yè)的存貨倉單等動(dòng)產(chǎn)抵質(zhì)押管理，實(shí)現(xiàn)專業(yè)化、實(shí)時(shí)化的移動(dòng)貸后監(jiān)控，更加準(zhǔn)確及時(shí)地掌握企業(yè)經(jīng)營情況；二是運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，用自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析代替大量人工控制，建立全流程自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)管理體系；三是運(yùn)用區(qū)塊鏈技術(shù)將信貸合同以智能合約的形式遷移至企業(yè)級(jí)區(qū)塊鏈系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)地信貸風(fēng)險(xiǎn)控制。

（五）利用科技改進(jìn)不良資產(chǎn)清收水平

在零售業(yè)務(wù)的催收引入智能分案、智能語音催收、失聯(lián)修復(fù)等技術(shù)提升催收的效率，在對(duì)公業(yè)務(wù)上引入與資產(chǎn)線索強(qiáng)相關(guān)的外部數(shù)據(jù)，挖掘客戶可清收的有效資產(chǎn)，同時(shí)引入外部資產(chǎn)價(jià)格及交易數(shù)據(jù)建立抵質(zhì)押物估值及變現(xiàn)能力的評(píng)價(jià)體系，更好地掌握不良資產(chǎn)質(zhì)量情況。

以上對(duì)金融機(jī)構(gòu)在風(fēng)控中的困境做了闡述，同時(shí)也從科技角度給出了一些解決方案。運(yùn)用科技提升金融機(jī)構(gòu)整體的風(fēng)險(xiǎn)管理水平是個(gè)系統(tǒng)工程，需要對(duì)信貸場(chǎng)景的深刻理解、需要對(duì)數(shù)據(jù)源的熟悉、需要對(duì)人工智能技術(shù)的掌握，但更重要的是需要我們要有極致的工匠精神，這是永恒的商業(yè)本質(zhì)，每個(gè)零部件0.99的質(zhì)量和每個(gè)零部件0.98的質(zhì)量似乎差異不大，但是當(dāng)他們組裝成一個(gè)體系或機(jī)器的時(shí)候，0.99的n次方和0.98的n次方便是很大的差距。金融實(shí)現(xiàn)高度人工智能化的一天終將會(huì)到來，但在這之前我們既要懷著擁抱科技的開放心態(tài)，同時(shí)又要具備腳踏實(shí)地的工匠精神。

胡瑞蓉，廈門大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)碩士，先后任職于建設(shè)銀行、招銀金融租賃，在招銀租賃擔(dān)任計(jì)量風(fēng)險(xiǎn)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人期間，牽頭建設(shè)公司第一代大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)，功能涵蓋360度視圖、風(fēng)險(xiǎn)過濾模型、企業(yè)打分卡、大數(shù)據(jù)預(yù)警模型、業(yè)務(wù)透視地圖、報(bào)告報(bào)表自動(dòng)化等功能。