| 标题 | 金融科技风控应用发展前景展望 |
| 范文 | 涂进鹏 摘 要：与传统金融风控手段相比，大数据风控的核心是利用更多维的数据，比如用户的互联网足迹数据，以及诸多传统金融行业没有触及的非金融类数据。通过海量多维的数据累积，叠加海量数据的处理机制，以及适应业务发展诉求的算法支持，就能够有效刻画出客户或潜在客户的精确“画像”，实现精确风控。2019年下半年以来，我国首次开展大数据安全整治，从数据的采集、存储、应用、传输、销毁等环节开展全生命周期的监管。数据安全与隐私保护问题再次受到全社会的关注与讨论。本文就金融科技风控应用发展前景展望进行论述。 关键词：金融科技? 风控应用? 发展 2019年8月，人民银行印发了《金融科技（FinTech）发展规划（2019—2021年）》，确定了今后金融科技发展的顶层设计，更是我国金融科技领域第一份具有全面性、科学性及里程碑意义的政策指导文件。其中，在金融科技风控应用方面更是指明了发展方向及实施路径。可以预见未来几年中，金融行业风险防控能力在金融科技的助力下将得到显著提升。 1 大数据风控应用与隐私保护平衡兼顾 风险管理是金融业可持续发展的核心基石，金融机构风险防控能力与水平直接关系到机构自身资产质量的稳定，关系到自身经营的可持续发展。以金融信贷业务为例，在传统的风险管理模式下，机构根据用户的个人信用来评估用户信用风险状况，并采取合适的措施保障信贷资金的安全，但我国信用体系仍在逐步发展完善中，金融信贷行业信息孤岛、监管困难、恶意欺诈等问题不断暴露，也已无法適应互联网背景下高速发展的业务需求。于是，大数据风控应运而生。 与传统金融风控手段相比，大数据风控的核心是利用更多维的数据，比如用户的互联网足迹数据，以及诸多传统金融行业没有触及的非金融类数据。通过海量多维的数据累积，叠加海量数据的处理机制，以及适应业务发展诉求的算法支持，就能够有效刻画出客户或潜在客户的精确“画像”，实现精确风控。2019年下半年以来，我国首次开展大数据安全整治，从数据的采集、存储、应用、传输、销毁等环节开展全生命周期的监管。数据安全与隐私保护问题再次受到全社会的关注与讨论。 对于我国大数据产业而言，目前正处于加大对大数据的战略规划以及尽快完善我国对大数据方面的相关法律法规的完善的阶段。相信通过全社会的关注与讨论，结合金融科技行业的智慧与力量，将来对于数据的管理能力势必会建立国家层级的标准规范，打通传统金融行业、互联网金融行业，以及非金融行业的数据融合应用通道，破除不同互联网行业的数据壁垒，化解信息孤岛，充分发挥大数据在金额行业的增值作用。同时，在区块链分布式计算、分布式数据库技术的支持下，切实保护个人隐私、商业秘密与敏感数据将不再是空话，个人信息数据的使用和保护之间可实现动态平衡。 2 智能风控深入应用，全面保障资金安全 随着金融业越来越普及，社会也越来越关注资金安全问题。守卫客户“钱袋子”是金融机构的首要职责。 一是重拳打击电信网络欺诈。 近年来，随着信息网络技术的快速发展，电信网络诈骗整体呈现出犯罪手段多样、骗术变换快的特点，并且案件多发、高发态势依旧。很多人多年积蓄一夜之间被骗光，造成了极大的社会危害。常见的欺诈手法包括利用网络社交工具冒充好友或身边认识的人，假冒代购、发布虚假爱心传递、点赞诈骗、微信盗用公众账号，虚构色情服务、车祸、中奖，冒充公检法、房东，虚构绑架、手术，虚构电话欠费、电视欠费、退款、购物退税、低价购物、办理信用卡、刷卡消费、包裹藏毒、快递签收、医保、社保、补助、救助、助学金，引诱汇款、贷款、收藏、机票改签、重金求子、冒充黑社会敲诈类、提供考题、高薪招聘、复制手机卡、钓鱼网站、解除分期付款、兑换积分诈骗等。金融领域打击电信网络欺诈的难点一直是付款人与收款人社会关联关系的识别，支付商户终端实名制管理，以及相关资金的可追溯性。 在智能风控技术的支持下，上述难点已经不再是攻不可破。利用关联图谱技术分析社群关系，追踪资金流向已经有较为成熟的解决方案。利用物联网、设备指纹技术识别支付终端、受理终端风险情况，精准定位管控终端业务。利用人脸识别技术准确掌握收款人身份信息。利用机器学习、人工智能技术处理复杂网络交易监测分析也在日益成熟中。在金融科技智能风控的加持下，电信网络欺诈成功率将大幅下降，欺诈攻击的成本也将越来越高，进一步挤压电信诈骗的生存空间。 二是深入发扬信用风险经营理念。 基于目前大数据时代背景下，对于信用风险可以通过以下手段进行识别。首先依据大数据信用风险评分机制，如查询用户信用报告，查询各类信用风险黑名单，查询各类贷款申请记录，以及查询历史信用风险评分情况;其次是利用电信运营商数据（需用户本人授权），刻画用户网络行为画像，如查询各种网贷注册情况，跟踪历史地理位置信息等;最后是依据公开数据库，查询个人多头借贷信息及其他风险信息，如法院、税务、工商处罚、征信机构黑名单和多头借贷名单、社交网络风险行为等。通过精确掌握信用风险情况，实施精准风险经营策略。 三是持续治理网络黑灰产行业。 当前，互联网黑灰产是公安、司法持续重点打击的对象，更是金融行业风险的源头之一。其在互联网中隐秘较深，打击难度较大，需要互联网行业、社会综合治理、执法、司法、金融行业各方密切配合，联手对黑灰产进行全方位排查封堵截杀。网络黑灰产的打击也将是技术对技术的攻防实践，金融科技技术可有力助力金融行业对可疑的信息泄露环节进行排查，保障客户身份、财产、账户、信用及交易数据安全。 3 分级分类精细化风控赋能普惠金融业发展 一是助力普惠金融全面可持续发展。 我国目前相关政策及资源都在向普惠金融倾斜，要通过各种政策红利来促进中小企业的发展，如解决融资难、融资贵的问题，提升中小客户的金融服务体验，立足惠及最广大的人民群众。但正由于普惠金融的大众属性，也面临基础设施投入较高的短板，对普惠金融发展形成一定制约。比如普惠金融服务对象征信风险成本较高，风险议价能力不足，财务管理水平较低。此外，部分乡村、偏远地区基础设施贫乏，金融服务体系还不健全，现有金融体系难以有效覆盖。同时，社会群众的金融知识了解还普遍不足，尤其少部分金融体系边缘人群长期游离在体系外。针对上述问题，金融科技可在电信及互联网基础设施的支持下，利用移动互联网技术、影像识别技术、生物识别等技术，充分发挥远程、安全、高效的特点，有效延伸金融服务半径。同时，针对不同发展阶段，不同发展需求的人群制定更有针对性的分级分类的风控策略，进一步降低金融服务成本及潜在风险。 二是大力倾斜支持扶贫金融发展。 目前金融行业在扶贫工作中仍存在扶贫对象选择的精准性有待提高，基层贫困人口思想滞后金融服务接受度不高等难点问题。因此实现区域精准和个体精准是新阶段实施精准扶贫的新要求。金融科技扶贫的模式正由粗放型向精细扶贫、精准扶贫发展。在此过程中，风险服务在准确识别客户，精准风险管理，以及灵活调配金融资源等层面发挥了重要作用。今后，金融行业风控领域在金融科技的深度加持下，服务效率将进一步显著提升。 4 结语 金融行业金融科技智能风控很重要，但是真正带来价值的是应用上越来越细分的模式和场景。金融行业的风险管理需要具备稳健、快速、准确的特点，以平衡业务拓展、客户体验和风险控制三方的矛盾。基于主动预防、多维度场景实时监控、立体化、分级分类的风控反欺诈理念，才能在未来金融竞争中立于不败之地。 参考文献 张榕锋.新时代背景下金融风险防范机制探究[J].现代营销，2018（07）. 魏美美.试论基于经济新常态下的金融风险防范措施[J].现代营销，2018（07）. 郭峻彤.浅析经济新常态下的金融安全问题及风险防范[J].现代营销，2018（07）. |
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