◎文/孫玉璽

當前我國金融市場潛藏著多元化的風險，包括流動性風險、信用風險、市場風險、法律風險等，這些風險影響著個人與企業(yè)的資金安全，也對整個社會的金融穩(wěn)定帶來負面影響，因而風險防范成為當前金融環(huán)境下，國家與企業(yè)不可忽視的問題。本文將從風險防范的必要性、金融科技對風險防范的影響、對未來的展望三個部分入手，詳細探究金融科技與金融風險防范的關系。

一、當前金融風險的主要類型

（一）行業(yè)轉(zhuǎn)型類風險

1.金融科技時代的商業(yè)銀行，必須順應現(xiàn)代化高科技發(fā)展潮流，加快轉(zhuǎn)變業(yè)務模式和營銷模式，由此在有關數(shù)據(jù)技術的使用、管理、線上線下服務等方面，帶來風險識別不足、管控不到位、公證流程不合規(guī)等新類型風險。

2.近年來的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型加速了銀行不良資產(chǎn)的暴露。由于經(jīng)濟周期性波動，在銀根緊縮或出現(xiàn)存款滑坡的情況下，銀行貸款回收困難，如果這一情況持續(xù)惡化，可能會出現(xiàn)兌付危機。

3.隨著金融科技時代的到來，保險業(yè)面臨競爭格局多元化、技術升級障礙等方面的挑戰(zhàn)。同時，也加劇了保險行業(yè)經(jīng)營風險。

4.證券業(yè)及其他金融業(yè)務的轉(zhuǎn)型以及金融衍生品、另類投資等多元投融資的出現(xiàn)，在金融科技時代，也面臨著電子化、網(wǎng)絡化運用不當，造成自身風險管控漏洞及監(jiān)管不到位的風險。

（二）資本市場投機類風險

由于目前資本市場的投機性趨向比較明顯，帶來的風險十分突出。

1.資本市場過重的投機心態(tài)，必然導致非理性的沖動投資行為，無論機構或個人在這樣的投機式的投資過程中，都埋下各種不可預判的金融風險。

2.投資知識相對缺乏，導致國內(nèi)個人投資者更偏向于技術分析而忽略基本面分析，重走勢而輕價值，且容易出現(xiàn)盲目跟風；同時在較弱有效市場條件下，投資者很難通過基于歷史價格信息的技術分析手段獲利。

3.信息不對稱使機構投資者產(chǎn)生逆向選擇，利用內(nèi)幕信息、違規(guī)操作套利。

（三）監(jiān)管類風險

金融市場監(jiān)管體系還需要根據(jù)金融市場的變化進一步健全和完善，并隨著金融科技時代的到來，不斷在內(nèi)容和方式上“堵漏洞”“補短板”。面對資本的逐利性沖動，現(xiàn)階段我國的金融監(jiān)管體系還存在著缺陷，其產(chǎn)生原因如下：

1.法律條文的局限性，導致對不斷涌現(xiàn)出來的問題和漏洞在過程上“管不完”，在覆蓋面上“管不全”。甚至一些基礎性條文不具體、不明確，影響了監(jiān)管的執(zhí)行力和震懾力。

2.監(jiān)管手段存在滯后性。以事后處罰為主要手段，難以做到事前預警及違規(guī)行為的阻斷，影響監(jiān)管效率。尤其是在剛剛到來的金融科技時代，我們的監(jiān)管手段已遠遠不能滿足當前監(jiān)管的迫切需要。

3.監(jiān)管行為較粗放。還未做到針對金融市場中的不同機構、部門乃至個體實施差異化監(jiān)管。

（四）金融科技類風險

金融科技時代的一大特征，就是運用數(shù)字化的互聯(lián)互通，重塑金融領域的運行模式。其中，數(shù)據(jù)與算法作為金融科技服務重要的載體與工具，已暴露出明顯的倫理缺失，衍生出大量違背道德的金融服務風險。

1.金融科技時代，全時段、多點式、多層面的交易行為，帶來了資金流動性的急劇增大，必須要有更高比率的流動資金應對大量的交易行為，傳統(tǒng)管理的不適用性將會造成流動性風險。

2.虛擬概念經(jīng)濟監(jiān)管缺位，如虛擬貨幣、網(wǎng)貸等新興的金融領域，運用的是網(wǎng)絡、數(shù)字化、區(qū)塊鏈等技術，傳統(tǒng)的金融監(jiān)管體系對于這些新興領域存在空白，從而使得這些高科技金融工具給部分群體帶來了鉆空子的機會，以損害經(jīng)濟效率的代價為少數(shù)人牟取利益，從而給金融市場的穩(wěn)定帶來了風險。

3.技術漏洞。利用黑客技術尋找并攻擊對方網(wǎng)絡漏洞，從而竊取機密并從中牟利。目前網(wǎng)絡攻擊已成為金融領域安全的一大隱患。

二、金融風險防范引入金融科技理念的必要性

金融風險防范是指企業(yè)或者組織對其面臨的金融風險進行衡量和控制，以使企業(yè)或組織在獲得最大收益的同時避免損失，這是一項極其復雜的工作。在金融市場中，傳統(tǒng)的風險防范手段受到以下幾個因素影響較大：

第一，金融風險的復雜性：各類風險、風險的各個層級縱橫交錯，難以精準定位；第二，動態(tài)變化性：經(jīng)濟環(huán)境不斷變化，金融風險的各類驅(qū)動因素也在隨之不斷變化，同時傳統(tǒng)金融識別方法存在一定滯后性，往往會導致風險已經(jīng)造成損失后才能意識到風險的存在；第三，傳統(tǒng)的金融風險辨識手段成本相對較高，多依賴于知識和經(jīng)驗的分析判斷，故需要耗費較多時間成本來收集相關資料并進行相關討論；第四，傳統(tǒng)手段無法做到精準防控，由于信息處理能力存在不足，僅借助人腦與傳統(tǒng)計算機系統(tǒng)無法考慮到每個因素及其相互的內(nèi)在聯(lián)系，因而決策具有片面性，很難實現(xiàn)對每一個風險點的針對性防御，而往往是采用“一刀切”的方式進行，影響了防控實施效果；第五，對傳統(tǒng)意義的決策來說，決策機構根據(jù)風險識別和分析的結(jié)果，依據(jù)經(jīng)驗和思考制定舉措，這種方式以人的意志為主，必然會存在一些理性缺陷。由于決策者更容易受到外界環(huán)境和個人情緒的影響，不同的環(huán)境和情緒下由人腦得出的結(jié)論并不相同，因而決策的正確性無法保證。

三、金融科技在金融風險防范中發(fā)揮的作用

針對傳統(tǒng)風險防范模式的短板，下面從風險防范的幾個過程——風險辨識、風險量化分析、風險對策研究、風險監(jiān)控四個步驟來詳細論述金融科技如何在這一過程中發(fā)揮作用。

（一）風險辨識

1.大數(shù)據(jù)的應用為早期風險辨識提供了更好的平臺，大數(shù)據(jù)收集企業(yè)、個人的行為數(shù)據(jù)，通過客戶設備、時間、地點等基本信息數(shù)據(jù)、賬戶操作行為數(shù)據(jù)和下單購買、轉(zhuǎn)賬等交易數(shù)據(jù)，在云端形成客戶畫像數(shù)據(jù)庫，為風險辨識提供依據(jù)。

2.人工智能采用時間序列的建模方法，通過對風險因子的監(jiān)控預知風險，對于團伙犯罪這種多賬戶之間的事件往往通過挖掘算法來識別異常行為和關聯(lián)，同時運用提前寫入的識別程序調(diào)取與金融交易有關的信息，發(fā)現(xiàn)隱蔽的欺詐和未知攻擊，從而幫助交易各方作出風險預警。

3.區(qū)塊鏈技術可以實現(xiàn)高效協(xié)同，包括數(shù)據(jù)在多個機構之間的打通、整個數(shù)據(jù)的共享等，幫助各金融主體快速識別風險因子。

（二）風險量化分析

1.云計算的應用有效地改變了傳統(tǒng)分析方式速度慢、容易出錯且數(shù)據(jù)來源片面的現(xiàn)狀。云端服務器的運算能力比起普通家用和商用計算機有著巨大提升，在快速變化的市場環(huán)境下，極快的運算速度有助于金融企業(yè)根據(jù)風險因子及時作出策略調(diào)整。

2.云計算依靠提前編程的模型，全程無需借助人工，只要保證輸入數(shù)據(jù)和模型構建的精準度，幾乎不會出錯。

3.大數(shù)據(jù)與云計算的結(jié)合實現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫的高度整合，幾乎囊括與決策有關的各個風險因子，大大提升分析結(jié)果的全面性。

（三）風險對策研究

1.風險辨識和分析的目的在于正確地進行預防性決策，即制定一套行之有效的對策來降低金融風險的發(fā)生概率或減少金融風險帶來的損失。運用深度學習能力并結(jié)合大數(shù)據(jù)訓練，人工智能能夠快速掌握數(shù)據(jù)規(guī)律，從而對結(jié)果作出理性預測，為決策者提供重要參考。

2.在大數(shù)據(jù)和云計算的支持下，人工智能輸出的決策參考會更準確，并更具有普適性。人工智能排除了主觀因素的影響，整個過程通過數(shù)據(jù)—模型—結(jié)論這一運作機制進行，能最大限度地保證結(jié)論的客觀準確。另外，大數(shù)據(jù)的海量云端存儲為數(shù)據(jù)來源的廣泛性提供了保證，使決策結(jié)果可以適應不同維度的需求。

3.人工智能賦予決策更多的自主性，甚至在一定程度上跳過人工決策的環(huán)節(jié)，從而大大提升決策效率，減少滯后性，比如在欺詐團伙即將發(fā)動欺詐攻擊前，自動對潛在風險進行分析并迅速采取規(guī)則加緊、調(diào)高模型閾值等措施來提前防御。

（四）風險監(jiān)控

1.當風險已經(jīng)發(fā)生時，金融主體應將重點放在解決已經(jīng)出現(xiàn)的問題上并及時切斷事件進一步蔓延的可能性，此階段的目標在于減少風險持續(xù)時間和降低風險造成的損失。這就需要金融主體對已實施的風險預防措施進行監(jiān)督和控制。人工智能可以實現(xiàn)風險事件全天候監(jiān)控，并實時評估已實施對策的執(zhí)行情況，預測未來發(fā)展趨勢并作出調(diào)整，實現(xiàn)動態(tài)決策。

2.傳統(tǒng)金融交易存在中心化特征，金融主體內(nèi)部以一套服務器為核心，一旦服務器故障或遭受攻擊，就可能會導致整個系統(tǒng)癱瘓，無法正常運營。而區(qū)塊鏈的去中心化、多節(jié)點分布的特點可以有效防范這一風險，從而實現(xiàn)風險隔離。

3.借助大數(shù)據(jù)的信息收集及人工智能，在風險事件發(fā)生后，整個事件的進程會被充分分析并上傳至云端，借助機器學習對模型進行改進和補充，為整個風控流程提供新的借鑒，防止風險再次發(fā)生。

四、金融科技時代的風險防范展望

（一）金融科技在金融風險防范中發(fā)揮的作用將更加廣泛和重要

一方面，國家通過相關政策鼓勵金融科技的研究，并建立市場機制，利用市場競爭降低金融科技的使用成本，促進金融科技應用于更多金融主體之中。另一方面，在進行風險管理時，決策者應當引入金融科技的思維方式，摒棄一些思維定式，培養(yǎng)更多具有金融科技思維的管理者，將金融科技應用于實際工作之中。

（二）進一步提升大數(shù)據(jù)的廣度與深度，是金融科技時代風險防范的必然趨勢

從廣度上講，數(shù)據(jù)來源應足夠廣泛，應當涵蓋盡可能多的領域；從深度上講，數(shù)據(jù)應更為詳盡、更加有質(zhì)量。想要兼顧這兩點，既要發(fā)展技術，增強數(shù)據(jù)挖掘和收集的能力，又要完善規(guī)則，做到數(shù)據(jù)的初步篩選，剔除垃圾數(shù)據(jù)，為金融風險管理者提供更全面和有效的數(shù)據(jù)。

（三）進一步提升人工智能的自主化與精準度，將更加有助于風險防范

當前的人工智能更多是基于線性模型，模型的更新需要人工完成，而自動的規(guī)則學習則可以賦予人工智能更多自主化思考和決策的能力，幫助風險管理者快速完成復雜的決策過程，提高生產(chǎn)力和運營效率。同時，利用人工智能技術的優(yōu)勢實現(xiàn)對金融市場海量信息的精準提取，從而實現(xiàn)對風險因素的精準捕捉，提升風險管理決策的精準度。

（四）金融科技領域的監(jiān)管是金融科技時代的重中之重

任何事物都有其兩面性，金融科技也不例外，除了上述優(yōu)勢，金融科技也存在一些隱患。網(wǎng)上支付可能會存在安全風險，如個人信息泄露導致的信用卡盜刷等；大數(shù)據(jù)存在隱私泄露風險，數(shù)據(jù)庫被黑客攻擊后如果流入非法領域會導致災難性后果；人工智能存在安全隱患，更容易被不法分子利用等，這一系列問題都需要監(jiān)管手段進行干預，在未來金融市場中，監(jiān)管機構應嚴格市場準入，并通過立法完善金融科技相關標準和規(guī)則，同時引導金融主體完善內(nèi)控機制，加強行業(yè)自律。通過多管齊下的方式讓金融科技更多地為防范金融風險服務，而不是成為制造金融風險的來源。

五、結(jié)語

金融科技在未來金融風險防范中的進一步應用是必然趨勢，人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈等技術必然會滲透于識別、分析、決策、監(jiān)控等每一個環(huán)節(jié)，并隨著科技發(fā)展應用更尖端的新技術。但在金融科技的應用過程中，金融主體需要制定更加完善的使用和監(jiān)督流程，并強化監(jiān)管以減少金融科技帶來的負面影響，讓金融科技真正在金融風險防范中發(fā)揮作用。