王雯 張敏 王健 肖曉超

摘?要：證券行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理已進(jìn)入全覆蓋、信息化、智能化的新一輪發(fā)展周期，以科技賦能風(fēng)管理，實(shí)現(xiàn)真正意義的“智能風(fēng)控”，成為整個(gè)行業(yè)都在探討和研究的問題。本文全面梳理了國內(nèi)外證券業(yè)智能風(fēng)控歷史進(jìn)程，剖析了證券行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理智能化轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀及諸多挑戰(zhàn);在此基礎(chǔ)上，建議證券公司打造以“IT支撐”為基石，以“底層數(shù)據(jù)集市”+“上層智能應(yīng)用”為驅(qū)動(dòng)，以場(chǎng)景化生態(tài)、高效運(yùn)轉(zhuǎn)機(jī)制、復(fù)合型人才為抓手的全方位轉(zhuǎn)型體系，以期為證券行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理智能化轉(zhuǎn)型提供有價(jià)值的參考。

關(guān)鍵詞：金融科技?數(shù)字化轉(zhuǎn)型?智能風(fēng)控

一、引言

金融的核心和前提在于風(fēng)險(xiǎn)管理，伴隨著證券行業(yè)從電子化、互聯(lián)網(wǎng)金融到智能化的金融科技演進(jìn)歷程，傳統(tǒng)風(fēng)控也逐步衍生出更多科技化、數(shù)據(jù)化的模塊和應(yīng)用，機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、區(qū)塊鏈等眾多前沿金融科技手段也開始滲透到風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域，尤其自2012年消費(fèi)金融爆發(fā)式增長以來，智能風(fēng)控被廣泛提及，成為金融科技領(lǐng)域較為主要的應(yīng)用場(chǎng)景之一。近年來，頻繁出臺(tái)的行業(yè)監(jiān)管政策更是對(duì)金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理能力的嚴(yán)峻考驗(yàn)，布局智能風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)體系幾乎成為金融機(jī)構(gòu)的“標(biāo)配”。然而，如何以科技賦能風(fēng)險(xiǎn)管理，實(shí)現(xiàn)真正意義的“智能風(fēng)控”，已經(jīng)成為整個(gè)行業(yè)都在探討和研究的熱點(diǎn)問題。

二、智能風(fēng)控內(nèi)涵界定

最初，業(yè)界普遍將“智能風(fēng)控”定義為“大數(shù)據(jù)風(fēng)控”，如今隨著金融科技發(fā)展的進(jìn)一步深化，“智能風(fēng)控”已不局限于大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用。狹義的智能風(fēng)控是指通過大數(shù)據(jù)手段進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)的智能識(shí)別、分析及預(yù)警;廣義的智能風(fēng)控則是將生物識(shí)別、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等手段融入風(fēng)險(xiǎn)管理全鏈條，打造整體智能風(fēng)險(xiǎn)管理體系，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的精益化管理。萬變不離其宗，智能風(fēng)控并沒有改變核心業(yè)務(wù)邏輯，“智能”作為輔助手段，無論技術(shù)如何迭代更新，?其目的始終是更好地實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)管理這一核心目標(biāo)。

智能風(fēng)控通過融合金融科技手段，突破了傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管理模式在效率與空間上的局限性，智能風(fēng)控與傳統(tǒng)風(fēng)控的差異具體體現(xiàn)在數(shù)據(jù)來源、操作模式、風(fēng)控目標(biāo)、技術(shù)及技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景等多個(gè)方面，如表1所示。

數(shù)據(jù)方面，區(qū)別于傳統(tǒng)風(fēng)控，智能風(fēng)控不僅可以處理結(jié)構(gòu)化標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，還可通過自然語言處理、語音識(shí)別、圖計(jì)算、生物特征識(shí)別等技術(shù)完成非結(jié)構(gòu)化、多模態(tài)數(shù)據(jù)的處理與應(yīng)用，突破傳統(tǒng)風(fēng)控信息不足的瓶頸，提高可用數(shù)據(jù)的廣度與深度，最大化地挖掘海量數(shù)據(jù)的隱藏價(jià)值。技術(shù)方面，智能風(fēng)控嵌入多元技術(shù)手段、措施和方法，達(dá)到風(fēng)險(xiǎn)管理流程的事前、事中、事后全鏈條自動(dòng)化，完善業(yè)務(wù)流程、降低風(fēng)控成本的同時(shí)，化業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，化被動(dòng)管理為主動(dòng)管理。

總體來看，智能風(fēng)控應(yīng)用可貫穿于風(fēng)險(xiǎn)管理流程始末。目前，其在證券行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景主要分布情況：事前環(huán)節(jié)，主要包括大數(shù)據(jù)授信、自動(dòng)化審批、風(fēng)險(xiǎn)畫像等;事中環(huán)節(jié)，包括智能輿情分析、異常交易監(jiān)控、反欺詐等;事后環(huán)節(jié)，包括存續(xù)期項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理、催收等，如圖1所示。

圖1?金融科技在風(fēng)控全流程中的應(yīng)用場(chǎng)景

三、國內(nèi)外證券行業(yè)智能風(fēng)控發(fā)展現(xiàn)狀

（一）國外投行智能風(fēng)控發(fā)展現(xiàn)狀

國外投資銀行起步較早，基礎(chǔ)相對(duì)扎實(shí)，對(duì)數(shù)字化的探索已進(jìn)入比較領(lǐng)先的階段，而其金融科技手段最早的應(yīng)用場(chǎng)景聚焦在智能投資顧問領(lǐng)域，由于市場(chǎng)、監(jiān)管環(huán)境的差異，國外存在的諸如對(duì)隱私保護(hù)、對(duì)數(shù)據(jù)安全的限制等因素一定程度上制約了其智能風(fēng)險(xiǎn)管理的發(fā)展。

高盛是國際投行領(lǐng)先實(shí)踐的代表，其通過科技手段，實(shí)現(xiàn)了交易的電子化、自動(dòng)化，并通過打造數(shù)據(jù)湖，整合有關(guān)客戶、交易、市場(chǎng)和投資研究等即時(shí)數(shù)據(jù)，為風(fēng)險(xiǎn)分析提供了多維度的數(shù)據(jù)支撐。另外，高盛自主研發(fā)了SecDB，將其作為內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)管理的主要工具。依托SecDB，高盛自主研發(fā)打造了Marquee平臺(tái)，允許客戶通過API或Web訪問，幫助機(jī)構(gòu)用戶預(yù)測(cè)和了解風(fēng)險(xiǎn)，如圖2所示。

摩根大通近幾年將大量資金、人力傾注于新技術(shù)的開發(fā)及應(yīng)用，彰顯了其對(duì)金融科技賦能的決心。持續(xù)地巨額投入成就了其數(shù)字銀行、智能投顧、電子錢包等產(chǎn)品，搭建了全球30多個(gè)數(shù)據(jù)中心、近28000個(gè)數(shù)據(jù)庫，在持續(xù)投入下，摩根大通在大數(shù)據(jù)風(fēng)控方面碩果累累，獲得了豐厚的回報(bào)，摩根大通使用大數(shù)據(jù)主要用于信貸審批、風(fēng)險(xiǎn)管理等環(huán)節(jié)，大大降低了公司不良貸款率，每年可為其創(chuàng)收6億美元。

數(shù)據(jù)是智能風(fēng)控乃至金融科技的關(guān)鍵與前提，其質(zhì)量與規(guī)模直接決定了風(fēng)控是否有效。對(duì)國內(nèi)金融機(jī)構(gòu)而言，應(yīng)充分借鑒外國投行的數(shù)字化舉措，大力推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以突破風(fēng)控源數(shù)據(jù)匱乏的瓶頸。此外，國內(nèi)外證券市場(chǎng)存在較大差異，該差異主要來源于投資者、監(jiān)管政策及宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)等。因此，國內(nèi)券商應(yīng)在借鑒領(lǐng)先實(shí)踐的同時(shí)，深度結(jié)合自身現(xiàn)狀，避免因盲目效仿外資投行而導(dǎo)致轉(zhuǎn)型失敗。

（二）國內(nèi)智能風(fēng)控發(fā)展現(xiàn)狀

由于歷史發(fā)展、市場(chǎng)差異等原因，國外的金融科技手段更聚焦于智能投顧等領(lǐng)域，但在智能風(fēng)控領(lǐng)域，國內(nèi)擁有更多的實(shí)踐，尤其是智能風(fēng)控在消費(fèi)金融風(fēng)險(xiǎn)管理的應(yīng)用，已經(jīng)走在美國乃至世界的前列?？傮w來看，大數(shù)據(jù)背景下來自社交網(wǎng)站和電商平臺(tái)的海量數(shù)據(jù)都可刻畫出更為全面、多元、立體的客戶形象，成為傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)風(fēng)控體系的補(bǔ)充，彌補(bǔ)其應(yīng)對(duì)當(dāng)前復(fù)雜信息環(huán)境的不足。

近年來，券商對(duì)于智能風(fēng)險(xiǎn)管理體系的建設(shè)需求愈加迫切，市場(chǎng)集中度也逐漸提升。目前，大多券商建設(shè)的風(fēng)險(xiǎn)管理信息系統(tǒng)，具備了風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量與監(jiān)控、市場(chǎng)咨訊獲取、風(fēng)險(xiǎn)展示、報(bào)表生成等功能，且其對(duì)業(yè)務(wù)的覆蓋面越來越廣;部分頭部券商已建立了風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙，其各類展示內(nèi)容專注于全面風(fēng)險(xiǎn)管理工作需求，指標(biāo)數(shù)據(jù)界面簡潔清晰，利于快速獲取機(jī)構(gòu)總體風(fēng)險(xiǎn)狀況分析情況，基本樣例如圖3所示。而駕駛艙等數(shù)據(jù)展示類項(xiàng)目對(duì)公司數(shù)據(jù)治理及公司層面整體數(shù)據(jù)運(yùn)營機(jī)制高度依賴，在系統(tǒng)建設(shè)及上線運(yùn)行過程中外圍系統(tǒng)數(shù)據(jù)源對(duì)駕駛艙系統(tǒng)能否正常提供服務(wù)具有“牽一發(fā)而動(dòng)全身”的影響。

在此基礎(chǔ)上，部分券商對(duì)知識(shí)圖譜、自然語言處理、生物識(shí)別等前沿技術(shù)進(jìn)行了進(jìn)一步探索應(yīng)用。中泰證券基于大知識(shí)圖譜、自然語言處理、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，結(jié)合商業(yè)智能等理論方法，構(gòu)建了包括風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙、系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)警系統(tǒng)、同一業(yè)務(wù)同一客戶風(fēng)險(xiǎn)信息管理系統(tǒng)、內(nèi)部評(píng)級(jí)系統(tǒng)等在內(nèi)的智能風(fēng)險(xiǎn)管理體系，總體框架如圖4所示。海通證券建設(shè)的智慧運(yùn)維平臺(tái)，利用“智能調(diào)度算法、語音識(shí)別、自然語言處理、人臉識(shí)別、OCR?識(shí)別、大數(shù)據(jù)分析、RPA”等關(guān)鍵技術(shù)，配套“任務(wù)分發(fā)、參數(shù)配置、邏輯校驗(yàn)、應(yīng)急預(yù)案”等支撐機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了“智能監(jiān)控、智能審核、智能分析、智能操作”的核心目標(biāo)，充分展現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的主動(dòng)化、精細(xì)化管理水平。

四、證券公司風(fēng)險(xiǎn)管理智能化轉(zhuǎn)型痛點(diǎn)分析

借助金融科技的東風(fēng)，智能風(fēng)險(xiǎn)管理得以快速發(fā)展。然而總體來看，證券行業(yè)風(fēng)控系統(tǒng)離真正意義的“智能”尚存不小的差距，大部分風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)仍是基于條件篩選、規(guī)則設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的半自動(dòng)化預(yù)警，脫離不開人的經(jīng)驗(yàn)判斷，且行業(yè)沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，不乏有夸大的現(xiàn)象。因此，需客觀正視券商智能風(fēng)控落地應(yīng)用過程中帶來的其他矛盾和問題。就前期調(diào)研結(jié)果來看，證券行業(yè)智能風(fēng)險(xiǎn)管理應(yīng)用的挑戰(zhàn)和困難可歸結(jié)于以下幾點(diǎn)：數(shù)據(jù)、場(chǎng)景、機(jī)制、開放，而這四點(diǎn)也恰恰是其智能化轉(zhuǎn)型的核心競(jìng)爭力（見圖5）。

（一）數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)作為證券公司的一項(xiàng)重要資產(chǎn)，已深入到各個(gè)業(yè)務(wù)和管理環(huán)節(jié)，并逐漸成為驅(qū)動(dòng)各項(xiàng)決策的重要因素之一。目前證券行業(yè)已具備一定的數(shù)據(jù)規(guī)模，但其在數(shù)據(jù)獲取的廣度、利用的深度、整合的程度等方面仍有提升空間。

首先，數(shù)據(jù)碎片化嚴(yán)重，“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象凸顯。大多券商受系統(tǒng)外購、部門系統(tǒng)自建等原因，“數(shù)據(jù)孤島”問題嚴(yán)重，部分系統(tǒng)連通性不足，導(dǎo)致數(shù)據(jù)碎片化，對(duì)于從中提取有價(jià)值的信息難度較大，影響風(fēng)控效率和質(zhì)量。其次，內(nèi)部數(shù)據(jù)規(guī)模有限，外部數(shù)據(jù)可用性較差。券商由于業(yè)務(wù)有限，數(shù)據(jù)體量不夠，信息維度不全，仍需借助于外部數(shù)據(jù)彌補(bǔ)自有數(shù)據(jù)的不足。最后，數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘不充分，數(shù)據(jù)分析浮于表層，淺嘗輒止，未對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，數(shù)據(jù)價(jià)值尚未得到充分利用。

（二）場(chǎng)景

風(fēng)控系統(tǒng)全面自動(dòng)化尚未實(shí)現(xiàn)，人工依賴較大，金融科技滲透率還不高，應(yīng)用場(chǎng)景有待進(jìn)一步挖掘。目前券商管理中有較多可自動(dòng)化環(huán)節(jié)仍依賴人工進(jìn)行處理，諸多環(huán)節(jié)均存在重復(fù)性較高的手工勞作，不但加大了出錯(cuò)的概率，執(zhí)行效率也深受影響，且員工的精力大多被浪費(fèi)在低附加值的勞動(dòng)中，不利于整體的管理和發(fā)展。通過技術(shù)賦能，員工的工作結(jié)構(gòu)也可由原先的以基礎(chǔ)核算工作為主轉(zhuǎn)變?yōu)橐詻Q策為主，大大提升風(fēng)控效率（見圖6）。對(duì)于該類問題，券商需進(jìn)行全面排查，統(tǒng)計(jì)自動(dòng)化薄弱環(huán)節(jié)，評(píng)估金融科技手段賦能的可行性和必要性，將更多的前沿科技應(yīng)用于風(fēng)控領(lǐng)域。

（三）機(jī)制

部分機(jī)制尚不健全，科技賦能的前提要素尚不具備。智能風(fēng)控不單單是科技層面的轉(zhuǎn)型，更需要有配套的機(jī)制加以保障，才能更順利地推動(dòng)轉(zhuǎn)型。目前證券公司部分機(jī)制尚未健全，導(dǎo)致執(zhí)行力不足，影響內(nèi)部的管理效率，如總體戰(zhàn)略及其詳細(xì)的戰(zhàn)略拆解不夠明晰，戰(zhàn)略落地執(zhí)行力不足等。同時(shí)，監(jiān)管政策和立法往往滯后于金融科技的發(fā)展，現(xiàn)有的監(jiān)管框架已被突破，不具備適用性。另外，金融科技依賴人才配置，差異化和精細(xì)化風(fēng)控帶來的人才需求激增。

（四）開放

目前，大多證券公司在信息整合力、共享力上稍顯不足，資源價(jià)值尚未得到最大限度地發(fā)揮。在生態(tài)方面，券商普遍尚未實(shí)施清晰的和具有前瞻性的布局，與外部的合作多有局限。而反觀國外領(lǐng)先實(shí)踐，其在信息共享和生態(tài)合作領(lǐng)域的作為可圈可點(diǎn)。高盛通過與谷歌的合作，獲取并積累了大量數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為未來產(chǎn)品的開發(fā)、服務(wù)的優(yōu)化等奠定了基礎(chǔ)。通過與谷歌的合作，高盛可以說是毫不費(fèi)力地與大量優(yōu)質(zhì)客戶建立了聯(lián)系，更獲取了豐富的數(shù)據(jù)和算法測(cè)試對(duì)象，為提升風(fēng)控效率奠定了基礎(chǔ)。而在未來，隨著數(shù)據(jù)保護(hù)形勢(shì)趨嚴(yán)，獲取數(shù)據(jù)的難度和成本加大，通過生態(tài)化的合作方式共享數(shù)據(jù)將成為行業(yè)主流。對(duì)于大多數(shù)券商而言，無論是內(nèi)部信息共享還是外部生態(tài)合作，與當(dāng)前領(lǐng)先實(shí)踐均存在一定差距，需在提升資源共享力的同時(shí)，著眼前瞻的生態(tài)化布局，通過合作共贏的方式提升信息洞察力。

五、證券行業(yè)風(fēng)控智能化轉(zhuǎn)型路徑探索

立足證券行業(yè)智能風(fēng)控痛點(diǎn)，結(jié)合國內(nèi)外領(lǐng)先實(shí)踐的亮點(diǎn)舉措，建議券商打造以“IT支撐”為基石，以“底層數(shù)據(jù)集市”+“上層智能應(yīng)用”為驅(qū)動(dòng)，以場(chǎng)景化生態(tài)、高效運(yùn)轉(zhuǎn)機(jī)制、復(fù)合型人才為抓手的全方位轉(zhuǎn)型體系。

（一）以“IT支撐”為基礎(chǔ)，重塑、優(yōu)化全面風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)工具

信息系統(tǒng)是基礎(chǔ)，大多數(shù)證券公司已構(gòu)建了包括全面風(fēng)險(xiǎn)管理、集中監(jiān)控、輿情分析預(yù)警等在內(nèi)的多套成熟、高效的風(fēng)險(xiǎn)管理信息系統(tǒng)，各系統(tǒng)基于自身架構(gòu)、功能特點(diǎn)滿足了對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)類型、不同業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理方面的計(jì)量、監(jiān)控、預(yù)警、分析、展示等個(gè)性化需求，各系統(tǒng)各具所長、互為補(bǔ)充，對(duì)全面風(fēng)險(xiǎn)管理工作的高效開展起到關(guān)鍵的支撐保障作用。智能風(fēng)險(xiǎn)管理則需要通過在現(xiàn)有全面風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)功能框架基礎(chǔ)上進(jìn)行分期功能擴(kuò)展、改造，實(shí)現(xiàn)對(duì)各風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)及主要風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的全覆蓋;融合前沿技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)化采集與處理;支持報(bào)告的自動(dòng)化生成、數(shù)據(jù)下鉆、指定分發(fā)及預(yù)警聯(lián)動(dòng)分析等功能，實(shí)現(xiàn)分業(yè)務(wù)、分風(fēng)險(xiǎn)類型等模式的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)數(shù)據(jù)展示及分析;優(yōu)化各類風(fēng)險(xiǎn)處理流程，大幅縮減人工參與環(huán)節(jié);通過算法植入、功能接入等方式進(jìn)一步完善事件圖譜關(guān)聯(lián)分析、輿情分析等AI特性，形成集數(shù)據(jù)采集、展示、分析、預(yù)警、跟蹤等功能為一體的整體風(fēng)險(xiǎn)智能分析、預(yù)警平臺(tái)。

（二）?“底層數(shù)據(jù)集市”+“上層智能應(yīng)用”雙輪驅(qū)動(dòng)，推動(dòng)?“業(yè)務(wù)數(shù)字化”向“數(shù)字業(yè)務(wù)化”加速轉(zhuǎn)型

現(xiàn)階段，證券行業(yè)智能風(fēng)險(xiǎn)管理尚處于起步階段，這與當(dāng)前行業(yè)信息基礎(chǔ)設(shè)施落后、數(shù)據(jù)治理薄弱、共享機(jī)制尚未完善等因素密切相關(guān)。針對(duì)以上問題，建議券商以數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施為引領(lǐng)，以內(nèi)外部的合作共享機(jī)制為依托，夯實(shí)底層風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集市建設(shè)基礎(chǔ)，提高風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)挖掘、使用效率。

1應(yīng)用先行，倒逼券商加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型

不同于國外“先數(shù)據(jù)，后應(yīng)用”的金融科技發(fā)展邏輯，國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)金融的快速發(fā)展帶動(dòng)了智能風(fēng)控的廣泛應(yīng)用，尤其在消費(fèi)金融領(lǐng)域，我國智能風(fēng)控應(yīng)用場(chǎng)景更為豐富，走在世界前列。在此背景下，證券公司的智能風(fēng)控發(fā)展?“應(yīng)用先行”，聚焦在對(duì)豐富的場(chǎng)景應(yīng)用的探索。而智能風(fēng)險(xiǎn)管理本質(zhì)是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)管理決策，其發(fā)展對(duì)證券公司薄弱的數(shù)據(jù)治理帶來挑戰(zhàn)，倒逼證券公司將重心轉(zhuǎn)移到提升數(shù)據(jù)管理水平上。尤其2020年上半年疫情暴發(fā)，傳統(tǒng)風(fēng)控模式難以適應(yīng)和支撐特殊時(shí)期的金融服務(wù)需求，且缺乏公司級(jí)數(shù)據(jù)規(guī)范管理體系，難以支持快速?zèng)Q策響應(yīng)，此次疫情也在一定程度上倒逼金融行業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。證券公司可結(jié)合創(chuàng)新工具方法的應(yīng)用，深刻剖析管理支持類流程本質(zhì)，以風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、分析、評(píng)估、監(jiān)測(cè)、報(bào)告、處置等風(fēng)險(xiǎn)管理基本工作步驟編制風(fēng)險(xiǎn)管理流程框架，深入推進(jìn)流程梳理優(yōu)化工作。

2合作共享，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)管理“數(shù)字、智能生態(tài)圈”

“合”是金融科技的大勢(shì)所趨。在自行研發(fā)金融科技應(yīng)用方面，證券公司在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、技術(shù)、人才方面相對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)或金融科技公司都沒有比較優(yōu)勢(shì)。合作的根本是優(yōu)勢(shì)的互補(bǔ)，不是簡單地購買金融科技服務(wù)和產(chǎn)品，最重要的是通過合作打通大數(shù)據(jù)孤島，提升基礎(chǔ)技術(shù)水平和金融科技能力輸出，實(shí)現(xiàn)互惠共贏。對(duì)證券公司來說，智能風(fēng)險(xiǎn)管理的關(guān)鍵除了算法和模型外，還有內(nèi)部核心小數(shù)據(jù)和外部大數(shù)據(jù)的有機(jī)結(jié)合，數(shù)據(jù)質(zhì)與量決定了大數(shù)據(jù)風(fēng)控的有效性。因此，發(fā)展智能風(fēng)險(xiǎn)管理不僅需要證券公司自己的努力，還需要行業(yè)、政府推動(dòng)共性數(shù)據(jù)的共享，打造全面風(fēng)險(xiǎn)管理“數(shù)字、智能生態(tài)圈”?，大幅提升對(duì)證券公司穩(wěn)健運(yùn)營的支撐保障能力。

3深入場(chǎng)景，促進(jìn)金融科技全方位融合

技術(shù)融合是風(fēng)險(xiǎn)管理智能化轉(zhuǎn)型的必經(jīng)之路，在技術(shù)的延伸過程中，各項(xiàng)技術(shù)在風(fēng)控場(chǎng)景下的應(yīng)用各有不同和側(cè)重，唯有多項(xiàng)技術(shù)融合方能使智能風(fēng)控更成熟與完善。如利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)采集線下數(shù)據(jù)，增加可用數(shù)據(jù)維度;采用深度學(xué)習(xí)等模型進(jìn)行信用評(píng)級(jí)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等;通過區(qū)塊鏈解決數(shù)據(jù)孤島難題，實(shí)現(xiàn)多方數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，大幅降低數(shù)據(jù)獲取成本;可利用聲紋識(shí)別、活體識(shí)別、虹膜識(shí)別、OCR等技術(shù)進(jìn)行身份識(shí)別與核查，完成自動(dòng)化審批，降低客戶違規(guī)風(fēng)險(xiǎn);云計(jì)算增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量能力，提高系統(tǒng)響應(yīng)速度。此外，知識(shí)圖譜、生物特征識(shí)別、圖計(jì)算等眾多前沿技術(shù)的應(yīng)用值得進(jìn)一步探索。

4建章立制，完善“系統(tǒng)協(xié)作”保障機(jī)制

風(fēng)險(xiǎn)管理智能化轉(zhuǎn)型是一個(gè)持續(xù)的系統(tǒng)性工程，需要在管理、溝通協(xié)作、跟蹤、優(yōu)化和決策等方面建立穩(wěn)定的機(jī)制，保障轉(zhuǎn)型工作的有序可控。具體來看，為保障智能化轉(zhuǎn)型的順利實(shí)施，證券公司應(yīng)健全管理協(xié)作、議事決策、跟蹤推進(jìn)以及評(píng)估優(yōu)化等機(jī)制。其中，管理與協(xié)作機(jī)制的建立主要為了保障風(fēng)險(xiǎn)管理智能化轉(zhuǎn)型過程中各項(xiàng)工作的協(xié)調(diào)承接，以及各項(xiàng)資源的管理調(diào)用。議事和決策機(jī)制的建立主要為了規(guī)范風(fēng)險(xiǎn)管理智能化轉(zhuǎn)型過程中遇到各類問題時(shí)的決策方式，最大限度地實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、高效率的決策。跟蹤和推進(jìn)機(jī)制的建立主要為了保障風(fēng)險(xiǎn)管理智能化轉(zhuǎn)型的實(shí)施進(jìn)度，衡量轉(zhuǎn)型實(shí)際情況與計(jì)劃情況的差距，從整體層面對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理智能化轉(zhuǎn)型進(jìn)度進(jìn)行跟蹤和推進(jìn)。評(píng)估和優(yōu)化機(jī)制的建立主要為了對(duì)整體風(fēng)險(xiǎn)管理智能化建設(shè)水平進(jìn)行合理評(píng)估，以此反映出轉(zhuǎn)型效果，便于公司進(jìn)行調(diào)整。

5外引內(nèi)薦，筑牢智能化轉(zhuǎn)型人才基石

在人才建設(shè)方面，建議通過“外引內(nèi)薦”的方式，充分挖掘內(nèi)部現(xiàn)有人才資源，配合專項(xiàng)招聘，高效組建具備IT、金融知識(shí)、法律等知識(shí)與技能的復(fù)合型人才團(tuán)隊(duì)。一方面，應(yīng)注重內(nèi)部人才的挖掘和培養(yǎng)，智能化轉(zhuǎn)型團(tuán)隊(duì)作為內(nèi)部人才的資源池和搖籃，其成員可以成為人才骨干和種子選手，帶動(dòng)公司其他人員的發(fā)展。另一方面，還可通過引入外部專家和專項(xiàng)人才，在專業(yè)領(lǐng)域發(fā)揮較大價(jià)值。

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