加强监管是防范智能金融潜在风险的前提 |
| 时间：2020-09-04 16:45:23 来源：金融时报 作者：徐绍峰 |
金融业数字化转型正快速进行。
在这条因新冠肺炎疫情倒逼而来的转型之路上，金融机构已由匀速变成加速。而市场需求之迫切，更是超乎想象：数字化转型不仅成为近来很多金融论坛的重要议题，一些互联网银行以及传统金融机构金融科技方面的负责人，更成为炙手可热的嘉宾，或专题讲座，或网上授课，或论坛演讲。而金融科技巨头更是大举进军金融业，为数字化转型需求迫切的金融机构提供科技支撑。继阿里云加码“数字农信”战略，将开放更多智能风控、数据智能经验和数字生活场景等生态资源，助力农信社、农商银行等中小机构形成特有的创新型服务业态后，8月16日，腾讯云也与昆山农商银行正式签署了战略合作协议，双方将在银行私有云平台建设、分布式架构转型、分布式数据库应用、移动端开发等金融新基建领域展开合作，同时依托双方优势资源，推进零售业务数字化建设以及场景金融创新，构建面向未来金融场景的数字新连接能力。
然而，数字化转型从来不像人们想象的那样，将业务从线下搬到线上就一劳永逸了；也不是成立一个金融科技部，做几个银行APP那么轻松。由于涉及金融机构整体内部架构、流程和理念等全方位重构，想要实现真正意义上的数字化转型，并非易事。在转型过程中，如何有效防控未来智能金融的潜在风险，尤为困难。
众所周知，数字化转型离不开大数据、云计算、人工智能，只有充分发挥技术的力量，才能实现传统金融向数字化时代智能金融的转变。利用大数据，金融机构可以构建符合自身实际需求的业务、风控模型；利用云计算，可以按照模型，进行高效快速运算，将结果用于日常运营；利用人工智能，可以实现高频小额贷款的自动发放，实现真正意义上的“秒贷”。可以说，数字化时代的智能金融，颠覆了传统金融业务模式，省去了大量人工操作流程，极大提升了客户体验和满意度，让以客户为中心的经营理念变成了现实。这从头部民营互联网银行每年动辄服务数千万，甚至上亿客户，发放数千万笔贷款中便可窥见一斑。
不过，硬币总有两面。当金融机构享受数字化转型后智能金融带来的便利、高效等好处的同时，潜在的风险也如影随形。
中国证监会原主席肖钢日前警示称，“人工智能与金融业深度融合的新业态，是金融模式变革的方向，在大力发展的同时亦需要提防可能带来的系统性风险。”他表示，由于人工智能主要依靠模型和算法，因此在该技术运用于金融市场时，一旦数据质量不高或出现偏差，则有可能产生蝴蝶效应，带来系统性风险。例如，在资本市场上，事先设定的投资模型往往在实施中缺乏人为干预，这可能使得投资策略产生高度一致性，并在某个时点上对市场造成冲击，由此引发系统性风险。美股就曾经出现过“闪电崩盘”，道琼斯指数在极短时间内暴跌上千点。
虽然肖钢的观点早已在业内被认知，但在当前金融机构纷纷加大数字化转型、发展智能金融的大背景下，仍具有振聋发聩的意义。
事实上，业内对智能金融潜在风险认识非常深刻。苏宁银行董事长黄金老此前在接受采访时就表示，通过数字化转型，金融服务会像水一样渗透到各个场景、各个生态之中，把金融服务或者金融产品内嵌到企业的生产环节、交易环节和个人的生活环节，但这种“渗透”也会带来新的风险和挑战。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。银行是数据化应用最丰富，或者是最全面的一个领域。如何合理整合这些数据是数字化转型中银行的必修课。应对不当，就会产生数据造假、数据中断、数据泄露、数据滥用等风险。第二大风险是技术风险，既包括算法的可解释性和可评估性，例如构造了包含一百个变量的模型来评估贷款是否可以发放，但谁又来衡量这个模型是否适当；同时也涵盖技术带来的安全风险，在高度依赖数字化系统的情况下，一旦系统被攻击或者停摆，可能会对金融安全造成更大的危害。
正因为数据采集来自于人，模型搭建来自于人，因此，智能金融虽然省事，虽然智能，但也会因为数据质量问题和算法参数设定等问题，潜藏较大风险。而智能金融一旦发生风险，常常是系统性的。因此，未雨绸缪，做好风险防控工作，非常重要。
如何防范潜在风险？业内共识是，加强监管。
智能金融时代，传统监管理念和手段，无法有效匹配。因此，金融机构在加速数字化转型，监管当局的监管手段也应当加速优化。既然智能金融的风险点潜藏在数据治理和算法等方面，那么，监管对象就应当既包含对模型的可解释性的监管，要让监管对象能够解释清楚模型到底基于何种逻辑；也应包含对智能金融有关模型和算法的构建者、设计者的监管，为此要及时完善监管制度，堵塞监管盲区，通过资质认定，让相关从业者具有监管层认可的资质。最重要的是，专业的监管者要做到管得到位，治得有效。
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