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黄金老:智慧金融存在数据和技术两大风险 须进行有效管控

2019-09-18 14:48:54    来源:第一产经网    作者:产小小    浏览次数:

9月17日,由新浪财经主办的“2019中国银行业发展论坛智慧金融(上海)峰会”在上海举行,来自国内众多银行业和金融科技领域的大咖齐聚现场,聚焦金融科技背景下的新机遇和新挑战,共议未来银行之路。江苏苏宁银行董事长黄金老出席并发表主旨演讲,他表示,智慧金融存在数据风险和技术风险,这让当下的风险管理变得更难,对今天的国内银行具有很大的挑战。

“智慧金融就是聪明的金融,会思考的金融。“在黄金老看来,当下的智慧金融主要是指金融自动化水平越来越高。过去,金融基础的原材料更多的是资金、渠道。今天,资金和渠道仍然需要,但多了两个关键要素,一个是数据,另一个就是流量。“智慧金融非常依赖数据和流量,所以也会带来新的风险。”

他指出,智慧金融有两大风险。第一大风险是数据风险,这来源于金融的全自动化,要依靠数据来决策。数据风险主要包括:其一,数据的缺失。你构建一个模型可能有一百个变量,但是这个变量到每个客户身上,常常很多数据是没有的。例如,一个维度是本科学历,但如果学历这一条是缺失的,我们只能视为他没有学历,实际上他是没有填写,并不是真的没有本科学历。这是我们国家数据没有互联互通的情况下常见的现象。

其二,数据的造假。有一些欺诈分子可能有意识地进行数据造假,有一些数据公司也会存在系统性的数据造假。从过往的经验来看,一旦某个数据变得有价值就容易被造假。多年前,银行业开发了一个很不错的贷款产品“POS流水贷”,后来大家都停了。因为POS流水这个数据一旦变得有价值,就会有人制造POS流水数据,就发生了风险。

其三,数据的中断。由于供应商原因或政策原因,数据突然中断了,这样业务不得不停止。此外,还有数据的泄露、数据的合规,有些数据没有得到授权,或者数据被滥用,都会存在合规风险。

而智慧金融另一个新的风险是技术风险:首先是算法的可解释性和可评估性。我们构造了一百个变量评估一个贷款是否可以发放,由谁衡量这个模型是否适当。再者是分布式系统的可靠性和稳定性。分布式技术相对比较成熟,但是在高度依赖系统的情况下,系统被攻击或者停摆,会造成更大的危害。诸如孟加拉中央银行系统都可以被攻破,何况一家商业性金融机构的系统。

“存在着技术风险和数据风险的情况下,智慧金融的风险管理变得更加难。”黄金老认为,风险的管理无非就是风险的识别、衡量和处置。“智慧金融情况下,风险识别变得更难了,你怎么识别数据的真伪,你怎么识别模型的准确性,对今天的国内银行都是很大的挑战。”

他列举了十多年前美国发生的次贷危机,其实并不是银行业发放的贷款导致的风险,而是银行的金融市场部买了大量的次贷衍生品。在当时,银行的风险部门和管理层没有能力去识别这些新型的金融市场风险,导致了金融危机的发生。今天,我们大力发展智慧金融,就必须要尽快提高对数据风险和技术风险的识别、衡量和处置能力。

近期,央行在《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021年)》中指出,金融科技是技术驱动的金融创新。金融业要秉持“守正创新、安全可控、普惠民生、开放共赢”的四条基本原则,充分发挥金融科技赋能作用,推动我国金融业高质量发展。

作为一家定位为科技驱动的O2O银行,苏宁银行坚持以“研发能力、专业专注”为立行之本,秉承“科技密集、知识密集、风控严密、低成本运营”的经营理念,聚焦供应链金融、消费金融、微商金融、财富管理四大核心业务,已打造升级贷、账易融、货易融、微商贷等产品。

当下,苏宁银行大力发展和应用金融科技,尤其是在数据风控和金融AI两大领域,成绩不俗。

在数据风控上,围绕黑名单、地址和账户,打造了“风声”黑产监控系统,已拥有10万+黑产信息;上线了区块链金融黑名单,已具有1100万黑名单数据;IP画像系统,已归集地址信息600万;黄牛地址识别模型,准确率70%;还研发了商户交易监控模型,贷款中介识别,升级贷、微商贷和场景联合贷准入模型等多个黑科技,为业务安全保驾护航。

在金融AI上,智能催收,基于智能客服技术,综合采用智能催收失联修复模型,催收接通率 15%;“小V”智能客服,基于机器学习、自然语言处理、知识图谱、语义分析引擎和自动问答等技术,当前问答准确率90%;智能投顾,理财咨询导购机器人,为顾客提供理财知识、业务咨询,接入智能投顾场景,引导顾客完成风险等级评估和投资组合选择,提升用户体验。

“金融科技+场景金融=普惠金融,这是苏宁银行的普惠金融新模式。”黄金老表示,苏宁银行将持续聚焦资金、流量、数据、专才,通过风险管理、财务管理、绩效管理、品牌管理和执行力管理,用科技的手段打造更多元、更普惠的金融产品,提供更便捷、更安全的普惠金融服务,让未来的金融服务像水一样渗透到各个业态。

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