“杨兵兵：金融科技与数字金融风险管理”

中国光大银行( 601818，是股票吧)副行长

杨兵兵

由“银行家”主办的中国银行( 601988，是股票吧)论坛将于9月29日隆重开幕，该论坛的主题是“大局下的银领域:风险防范和稳定增长”，中国光大银行副行长杨兵兵出席了活动，“金融科学技术和德

杨兵兵指出，对风险控制来说，金融科学技术可以说是一把双刃剑。 金融科学技术可以比较有效地加快和扩大金融业务，但增加了操作风险、信用风险、流动性风险，增加了风险管理的难度和维度。 但是，另一方面，通过在风控过程中应用大数据、人工智能等技术，可以比较有效地提高风险控制的比较有效性、正确性、时间长度、稳定性。 现在正是我国数字金融进入第二条快速发展曲线的历史机遇，在这个“重新出发”的时候重新探讨风险，既冷静又负责。 数字金融风险管理遵循“科学技术本、数据库、预防主、综合规制”四个基本。 银领域加强了智能风控模式、统一身份认证平台、数据管理中台和业务创新风险审查制度等建设。

以下是嘉宾的发言全文

大家好！

年，我们共同经历了艰苦的卓绝疫病斗争，付出了很大的努力，取得了举世瞩目的成绩。 现在是中国数字金融进入第二条快速发展曲线的历史机会。 在这个“重新出发”的时候，我们谈论风险是冷静而负责任的。

今天与大家分享的主题是“金融科学技术和数字金融风险管理”，复印件分为三个部分，第一部分简要介绍当前数字金融的快速发展背景和趋势。 第二部分介绍了数字金融业务风险显示的新特征，分析了金融技术如何应用于风险管理。 第三部分谈我对数字金融风险管理的认识与思考。

数字金融快速发展的背景和趋势

数字金融快速发展的背景和趋势

习近平总书记曾经深入指出，经济是肌肉，金融是血统，两者共生共荣。 这个论断确实指出了金融和经济的关系。 当前世界经济进入了快速发展的瓶颈，金融作为经济的重要支持，必然要为经济的恢复和增长做出贡献。 数字金融的迅速发展源于数字经济的迅速发展，迅速发展数字金融的根本目的也是服务数字经济。 年，数字经济的提法已经存在，当时数字经济的gdp占有率增加比较明显。 数据显示，2019年中国数字经济增加值规模达到35.8万亿元，占gdp的比例达到36.2%，按比较口径计算，2019年数字经济名义增长率为15.6%，比同期gdp名义增长率高7.85个百分点 数字经济确实成为引领我国宏观经济增长的重要增长极。

现在我们深刻感受到数字经济对经济增长和生活变化的重要影响。 几年后，所有的经济都是数字经济，数字经济可能不再是特别的称呼。

数字金融侧重于客户诉求升级

经济的基本构成只是个人和公司两种。

数据原生的“z代”向金融提出了新的诉求，80后或85后到90后的年轻人是数据原生代，这些年轻人出生于数字化时代，成长、生活着。 他们对金融服务的需求可以总结为“随时随地知道我需要，可以根据需要定制”。 以前流传下来的金融服务“随时随地知道我需要，根据需要进行定制”并不容易。 通过增加营业网点，也许可以延长营业时间，勉强随时随地。 但是面对千万顾客，我知道我需要的和根据进一步的需求定制是不容易的。 以前我认为在线服务是标准化服务，随着大数据等技术的迅速发展，在线服务也可以定制，顾客的理解度和产品的丰富是关键。

经济的另一个主体是公司。 当前我国数字经济企业的广告主体呈现出两个特征。 一是产业链凝聚，中小企业专业化程度提高，加快产业链向上下两端凝聚，供应链金融加快数字化。 二是工业网络加快成熟，大企业加快从内部应用向规模化制造资源集成模式的部署。 然后，个体发生了变化，公司，特别是中小和创新的公司也发生了变化。 数据的原生代个体大多已经成为中小企业和创新公司的全部或骨干，他们对公司的金融服务也有相应的要求。 现在这些要求可以归纳为垂直领域定制、综合处理方案、轻型金融服务、敏捷应对的诉求四个方面。

新型冠状病毒大爆发客观推进数字金融的快速发展

回顾历史，这次疫情的影响和sars有点相似。 2003年sars爆发，网上银行和电子商务进入了高速发展期。 在这次疫情中，发生变化的不仅仅是银行的服务，顾客也在增加。 包括老年顾客在内的更多顾客开始尝试在线化服务。 瘟疫催化了公司数字化的变革，促进了数字化服务的新业态，促进了顾客对在线化服务的适应，破坏了不想要任何变化、不想适应时代的公司。 这四个方面的一些变化可以说是很深刻的。

与2003年相比，技术在这次疫情中的作用发生了很大的变化。 年，在疫情最严重的时候，光大银行在20%以下的据点维持营业。 除了光，各银行的情况也很相似。 而且这种状态持续了至少一个月。 本月对数字金融、数字渠道、在线服务、非接触服务是极大的检查，对各银行的数字化转型水平也是极大的检查。 以前，业界一直在讨论网上渠道对银行的作用，但似乎不容易直接判断。 这次疫情被迫停止了线下通道，但由于疫情期间金融服务没有停止，我们进行了相关的统计:在这半年里，(手机的)银行应用的成交量增加了52%。 大量的渠道交易正在迅速转移到(手机的)银行应用。 这是数字化快速发展水平的实证。

数字金融业务风险的新特点

数字金融业务风险管理的特点

风险管理的目标是更好地进行业务，业务发生变化，风险管理的具体方法得到调整。 但是，网络没有改变金融的本质，风险管理的核心理念、重要的大体、重要的方式依然有效。 另一方面，剥离数字金融的包装，相关业务风险的本质是金融服务历来面临的风险。 另一方面，数字金融确实与以前传来的金融不同。 贷款、贷款、支付还是支付，服务形态发生了变化，风险的特征也必然发生了变化。 对于这些变化，必须对比地应对。 以下是根据数字金融行业经验总结的数字金融业务风险管理的特点。

第一个是小额高频交易的特征。 支付班和个人贷款班的业务都有这个特点。 我们的随意信用产品已经为2600多万顾客服务过，投入过万亿元。

每笔贷款的平均金额在2000元以上，平均持有周期为一个月。 迅速发生、迅速结束、频率高、金额小是典型的特征。

经营贷款的金额会大一点，公司贷款的金额会更大。 但是，在纯网上进行的话，与同类贷款相比，这些贷款也是比较小额和高频的。 由于小额高频的优势，如果用以往的管理方法管理的话，就会变得极高。 2000元以上的贷款也是贷款，本质不变。 一定要贷后管理，但不能用原来的做法贷后管理。

第二，下沉客层的特征。 数字金融业务服务的长尾客群，因为服务数必须积累足够的金额，所以顾客范围很广。 这样的服务本来就没能实现。 例如，光银行在所有省份都有据点，但只复盖了133个城市。 与巨大的城市基数相比，还有很多城市没有网点。 但是，我们能为亿客户服务的首先是在网上进行。 有必要考虑如何比较有效地为大客户服务，充分及时地识别和防止风险。

三是开放合作企业的快速发展模式。 根据我们的总结，现在进入了开放银行的3.0时代。 1.0时代基本依靠单一的产品。 例如，快速支付是典型的开放性产品。 2.0时代以电子账户为输出载体，通过产品组合为用户提供服务的3.0时代的优势是公司层面的开放。 不管形式如何，开放的目的是为了和合作伙伴更好地合作，不是单独面对市场，而是意味着很多合作伙伴一起经营和开拓市场，这与以前传下来的工作模式大不相同。 大多数合作伙伴都是在线合作伙伴，合作伙伴可能是流量导入模型、技术平台模型等。 顾客发现的内在、获得和经营不是银行独有的，而是与合作伙伴共同进行的。

第四部分是互联网化的业务过程。 为了实现数字金融随时随地根据需要定制和垂直细分的好处，需要尽可能实现全过程的在线化，甚至是全过程的移动化。 此外，尽可能将完整的流程纳入合作伙伴，以实现快速的气流和协作。 如果过程的一部分被打破，风险可能会迅速扩大。 在某个网站上发生的有风险的事情，到晚上结束营业可能会被抑制。 但是，现在的一点风险，在全国和世界范围内都在迅速发展。

第五，“几个做全国”的经营布局。 在网站开拓业务中，业务的对象是网站周边数公里的个人顾客和公司顾客，银行内部也在城市和省等地区划分中约定顾客边界。 但是，在互联网上，这个边界是不存在的。 通常，业务是“建立几个全国”，一个合作的业务范围涵盖全国。 各分店是网络银行，分店具备牌照和网站的特征，可以在网上建立全国，交叉于网上，用网上连接中国的所有业务。 只在当地进行的话，分店的业务空之间有限制，偏离了网络和数字金融业务迅速发展的本质。 但是，“建立几个全国”要求模型和数据的全国化、广阔的覆盖面和多维度，管理措施具备全球设计。

第六是技术和数据的依赖性。 无论支付结算类、资产管理类业务还是贷款类业务，没有技术就行不通，没有数据就不能迅速发展。 但是，任何事件都是两面的。 另一方面，强烈依赖技术带来了技术红利。 另一方面，如果技术和数据的应用不恰当，也会带来负面的结果。

金融技术在风险管理中的应用

对风险控制来说，金融技术可以说是一把双刃剑。 金融科学技术可以比较有效地加快和扩大金融业务，但增加了操作风险、信用风险、流动性风险，增加了风险管理的难度和维度。 但是，另一方面，通过在风控过程中应用大数据、人工智能等技术，可以比较有效地提高风险控制的比较有效性、正确性、时间长度、稳定性。

第一个是大数据的风控制。 风险管理的过程是风险数据的解决，把风险的可能性转换成风险的概率，进行业务决定。 在这个过程中数据的规模和质量直接决定了风险管理的比较有效性。 近年来商业银行在数据收集和整理业务方面取得了长足的进步。 一是收集储备几何增长的风控数据。 结构化数据的维度大大提高，大量使用了非结构化数据。 从以前传来的身份、信用数据扩展到行动数据，例如web阅览行动、习性、地理位置新闻等。 二是使用越来越多的数据机器学习的算法模型，如使用随机森林模型监视信用卡被盗刷，应用于诈骗集团的识别。 三是风险审批从在线经验评价向在线数据评价转移，向客户管理者的风险评价经验建模的风险评价机制转移。

二是智能风控。 商业银行的业务范围很广，客群也具有显着的领域、地域特征。 采取不同业务、不同客源一刀切的风险防控措施，已经不能适应迅速扩大的网络时代的特征。 近年来，机器学习、云计算等技术的应用显着提高了风控的正确性，差异化风控细分行业的划分越来越正确。 一是比较不同的业务环节制定差异化风控措施，在审查、上交额、卡支付、还款等重要环节全面结合金融科技，及时发现各种风险问题。 二是对不同的顾客群体，特别是长尾顾客群体制定差异化风控措施。 根据长尾顾客的单笔小总量大、新闻分散等优势，建立专业风险模型。

第三，实时远程控制。 网络时代的金融服务被要求安全方便.。 为了适应金融产品快速发展对风险管理时间长短的要求，近年来商业银行建立了多种基于金融科技技术的实时风控系统。 一是大数据解决、机器学习等技术使金融交易的中风控制从不可能变为可能，结合生物识别、顾客图像、风险模型训练等生成风险规则，利用规则引擎的非法防止等进行实时反馈的风控制 二是利用大数据和人工智能技术，将内部控制规则、欺诈规则、反洗钱规则和顾客黑名单纳入交易过程，在交易中及时切断银行内外的欺诈行为和反洗钱行为，实现实时监控。

最后，金融科学技术在银领域的应用不是改变金融业务的风险属性，而是因为技术多，风险被更深地掩盖了。 另外，网络经济时代银行获得的数据越来越多，解体手段也得到加强，大数据、人工智能等技术的应用增强了商业银行风防的比较有效性、准确性和时间长度。

数字金融风险管理的思考

数字金融风险管理的四大上

以上是数字金融的特征，在此基础上总结了以下数字金融风险管理的基础大体。

第一，科学技术是书。 除了依靠技术迅速发展业务外，还需要防范生物识别技术、顾客图像系统、风险模型库、区块链平台、统一认证平台等风险。 既然风险是来自技术和技术的红利，风险防范依然离不开技术，必须更深入地理解技术，找到防范对策。

第二，数据是基础。 智能控制、智能运营、智能营销、智能管理等所有智能背后都有三个方面:算法、计算能力和数据。 数据是最重要和最基础的。 数据质量好，粒度细，在此基础上形成分解结果的前瞻性、预测性更强，找到问题根源的可能性更大。 数据库不仅是汇集包括非结构化数据在内的内外数据，而且是优质合法地应用汇集的数据。

三是预防为主。 数字金融事业不可避免地面临黑客、欺诈、以前流传下来的信用风险等各种问题。 数字金融事业有一些突破，具有全线崩溃的好处。 最好的应对措施是尽最大努力拒绝坏分子和坏现象，其次是警告，事前、事件中、事后的警告很重要。 早期识别、早期警告、早期发现、早期处理，只有把问题控制在最小金额、最小范围、最短时间内才能蔓延。

第四，综合管制。 银行对公司多为综合服务，从支付开始，包括缴费服务、账户服务、公共结算服务、贷款服务、投资服务。 银行总是从数字金融产品切入，要求越来越多的合作。 但是，银行对可能是公司服务的个人顾客和公司本身，开展了很多tob和toc的服务，服务的产品和复印件也在B端和C端。 要求统一考虑对顾客的控制措施和风险识别。 例如，与某网络企业合作的联合信用业务，贷款不是发放给该企业，而是发放给企业平台上的个人顾客，但网络平台的作用、价值、风险点一定会影响个人贷款

这些几乎不意味着以前的统一信用等几乎失去了意义，必须强调金融的本质没有改变，几乎有以前的意义。

全过程智能风控系统建设

围绕以上特征和大体，银行也进一步采取了管理措施。 以下是其中有代表性的四项管制措施。

第一，智能风控模型的建设。 只要银行开展网络贷款和支付业务，就需要风控模型。 风控模式是比较有效地控制风险所必需的，各银行正在建设中。 区别在于风控模型的智能化程度和数据的粒度和质量决定了模型的效果。

第二，统一认证平台。 这个平台具有鲜明的数字金融风控优势。 平台基本是全线的，银行需要知道业务操作是否按照顾客本人的意愿进行，所以身份认证出现在各种渠道和产品中，但必须强调统一的身份认证，如果渠道和产品各自的身份认证水平不同， 短板出现后，犯罪者有机会从认证最弱的地方进入。 统一认证对风险管理起着很大的作用。

第三，数据管理中台建设。 数据管理中台建设是集中管理数据的平台，无论是数据访问还是输出，都有相应的标准接口、分析模型、分析策略等。 随着业务的推进，数据管理中台建设也一并推进。

第四，业务创新风险审查制度。 这个制度通常似乎没有技术含量全线化，但对实际的业务运营有很大的意义。 这个制度要求银行内部组织在各新产品进入开发之前由风险、渠道等全方位专家进行审查。 各方对产品创新进行判断，找出风险点和合规问题。 风险的存在并不可怕，可怕的是无法认识。 无法认知的风险最终必然会暴露，只不过是时间的早晚和损失的巨大。 这个制度是充分暴露风险。 宁可推迟一会儿在线，也要把产品拆开弄清楚。 那样的话，可以走得更远。

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