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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

来源:网络 发布时间 2019-09-18 14:17:44

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。”

他指出智慧金融两大风险。第一大风险是数据风险,这来源金融的全自动化,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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