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FRM®｜金融科技助推下的智慧风控转型
文章来源：GARP
发布时间：2021-12-06 16:00
阅读：635次
金融科技（FinTech）是当下最炙热的话题之一。大数据、云计算、区块链和人工智能等新一代信息技术的发展和应用，开启了金融科技的全新时代。快速发展的金融科技正在改变传统金融生态，引发金融业的变革，对提升金融服务效率、创新金融产品、助力防范金融风险的影响深受瞩目。金融科技不仅对商业银行等金融机构的经营管理提出了新的要求，也给传统风险管理带来了新的机遇。目前，以大型商业银行为代表的金融企业针对传统风险管理的局限和不足之处，积极运用金融科技的创新技术，对风险管理进行智慧转型。
金融科技的内涵及关键技术
一般而言，金融科技是指大数据、人工智能、云计算和区块链等新兴技术在金融领域的创新应用，形成的以金融科技为支撑的经营和服务模式。金融科技以数据和技术为核心驱动力，不断创造更便捷性、低成本、惠普性和智能性的金融产品和服务，满足人们的需求。【点击免费下载>>>更多FRM学习相关资料】
金融科技最初主要应用于P2P网络信贷和第三方支付等领域，起初并未引起商业银行的重视。近年来，商业银行传统的业务领域不断受到互联网金融的侵蚀，以四大行为首的银行业通过收购、投资、战略合作等多种方式积极布局金融科技，以打造全新的核心竞争力。此外，由于金融业务同质化明显、同业与跨界竞争加剧等，各个金融机构也积极运用金融科技实现“降本增效”，以应对市场的竞争压力。
新兴技术中，大数据着重解决数据的全量管理问题，成熟的底层技术框架使得数据采集、存储、集成、计算、分析等不再是瓶颈。商业银行数据规模大、质量高，使得大数据技术自然地成为金融科技发展的底层依赖，商业银行在利用大数据技术上已有积累，常应用于客户画像、精准营销、风险管控和运营优化等方面。
人工智能主要包括机器学习理论等前沿计算机科学知识，着重解决数据的分析和应用问题；人工智能高度依赖大数据资源，模仿人脑的运行机制对海量数据进行快速处理。对商业银行而言，人工智能可运用于智能支付、智能营销、智能风控和智能投研等领域。
云计算是一种利用远程虚拟的主机对数据进行储存和处理，本地仅下达处理指令的计算模式，解决的是数据的运算能力问题；云技术使商业银行的数据存储和处理从分布走向集中，达到计算资源的弹性配置，数据管理更加安全，系统运行更加可靠的目的。
区块链是基于大数据加密算法创设的节点信任机制，具有去中心化、公开透明、不可篡改等特点，能够降低交易成本，提高经济运行效率。目前商业银行已开始将区块链技术应用于资金监管等领域。
现实生活中，金融科技带来的改变表现在很多方面，比如智慧网点带来更好的用户体验。当银行客户步入一个基于人工智能服务构建的智慧网点，基于生物识别技术的客户识别系统第一时间识别客户身份，客户可以在智能交互屏完成各类常用业务。此外，智能投顾通过大数据和人工智能技术，评估客户个人资产情况以及风险承受能力，为客户提供在线投资组合配置建议及组合管理的理财顾问服务。
金融科技助力风险管理智慧转型
金融与科技的深度融合，为金融发展注入新的活力。在金融科技创新的推动下，各类金融服务将突破时空限制，改变客户的金融消费行为习惯。银行对物理网点和从业人员的需求会降低，客户也能够获得更好的在线金融服务体验。因此，科技的运用在市场上催生了新的商业模式和产品，同时也助力于风险管理智慧转型，提升了金融机构风险管理的质量、效率与能力，可以促进更多资源优化配置到实体经济最需要的领域。
1. 大数据技术为驱动的风险管理新趋势
数据是金融风险管理过程中不可或缺的信息源，获取信息的全面程度决定了金融风险管理决策的有效性。金融机构需要及时准确地收集客户数据、交易数据、合同数据、财务数据、操作行为数据、抵质押品数据以及市场行情数据等，在此基础上实现精细化归类管理。风险管理以大数据技术为驱动，解决了传统风险管理中数据来源单一、数据维度有限的困境，用全量、有效、合规的数据做好风险管理。目前，大数据应用较为广泛的风控领域主要有欺诈识别、授信评分以及贷后管理等。利用科技手段，商业银行可基于场景分析，提炼客户全方位信息，360度描绘出客户画像，为授信审查提供全面的客户信息。
2. 人工智能提高风险管理的效率
风险管理需要建立智能思维，利用人工智能技术在大数据平台的应用，改进信息获取时效，前移风险防控手段，实现数据实时获取、参数动态调整，创新风险控制、监测和预警。传统的数据获取方式使得风险防控多集中于事中和事后，信息不对称导致风险发现会有延时。人工智能通过生物识别、图像处理、视频跟踪和监控、模型拟合等先进技术，综合运用于抓取、分析、判别监管对象的风险状态并进行预警，从而更早发现潜在的风险因素。此外，利用人工智能技术可以不间断运行并动态调整风险模型，实现高效的风险识别，为风险管理提供科学决策。
人工智能和大数据的紧密结合已成为目前风险管理的重要手段，其基本逻辑是通过在深度学习和数据挖掘中自我更新、自我调整和自我迭代，进而从更多维度的大数据中把握风险规律。
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