金融科技如何“拥抱”风险防控

尹海燕

深圳市跨境电商和物流产业发展现状

金融科技的飞速发展正在重塑风险防控工作的全貌，也为风险管理带来了新的机遇与挑战。为了应对这些挑战，可以通过优化算法提高数据处理能力、制定数据使用和隐私保护政策，并构建金融产品和服务的风险防控框架。据研究结果表明，虽然金融科技在风险防控中的应用存在一些问题，但通过不断优化和改进，已经可以在风险识别和损失控制上达成更好的效果，为保障金融服务的安全提供强大支持。

金融科技在风险防控中的应用现状

在风险防控工作中应用金融科技已经成为一种不可忽视的趋势。基于大数据平台建立的风险防控系统，能有效整合和挖掘金融机构的内部数据和外部市场数据，从而实现更加精准和高效的风险定量分析和预测。尤其是在信用风险和市场风险的防控中，大数据技术已经成为重要工具。例如，依托人工智能建立的风险评估模型可以学习和模拟复杂的风险关系，从而实现对各类风险的深度识别和精确预测。此外，区块链技术在风险防控中的重要作用也逐渐显现。通过建立去中心化的、公开透明的数据存储和交易机制，能有效防止篡改数据和欺诈行为，从而降低操作风险和信用风险。

金融科技在风险防控中存在的问题

数据处理、算法准确性以及系统安全受到技术发展的制约。在风险防控工作中，数据处理、算法准确性以及系统安全性受到技术发展的制约，已经成为主要问题。首先，有关数据处理的问题主要涉及数据处理质量和数据处理数量两方面。现实中的数据往往存在偏差、残缺等问题，这将直接影响风险防控模型性能。随着金融数据的爆炸性增长，如何在计算资源有限的情况下高效处理大批量数据，越发引人关注。其次，算法准确性不足也是当前金融科技发展面临的一个重要问题。由于预测金融风险会受到多种复杂因素影响，如何通过算法准确了解这些风险因素之间的关系，也成为金融科技发展要面对的一大难题。最后，系统安全也不容忽视。风险防控系统一旦被攻破，会导致大量敏感数据泄露，甚至可能被操控从而发出错误的风险预警提示。

隐私和数据使用的法规框架不完善。首先，尽管许多国家和地区已经开始制定有关数据保护的法律法规，但在全球范围内，这些法律法规的内容和执行力度仍存在显著的差异。其次，许多现有的法律法规对于新兴的数据使用方式并未及时规定。例如，随着人工智能和机器学习的发展，个人数据的深度挖掘和利用带来了全新的隐私问题，现有的法律法规可能无法充分解决这些新兴问题。

创新金融产品和服务给监管带来挑战。随着金融科技快速发展，各类创新金融产品和服务层出不穷。与此同时，这些创新金融產品和服务也给监管带来了新的挑战。首先，创新金融产品和服务往往涉及新的业务模式，这超出了传统意义上的监管范畴。例如，云计算、大数据、人工智能等新技术的广泛应用，使得金融交易和服务更加复杂并且难以监管。其次，创新金融产品和服务往往跨行业、跨区域，这也提升了监管的复杂性。最后，创新金融产品和服务的发展速度远超监管规则的制定和更新速度，这使得监管部门处于被动状态。

金融科技在风险防控中问题的解决策略

优化算法和提高数据处理能力。首先，需要开展前沿的算法研究和优化工作。如利用深度学习和强化学习等人工智能技术，进一步提升风险评估和决策的准确性。同时，也需要在算法设计中充分考虑金融业务的特性和风险特征，确保算法的适应性和稳定性。其次，应当提高数据处理能力。具体来说，可以通过使用更强大的硬件设施，例如高性能计算机和大数据处理平台，提升数据的存储和计算能力。另外，也可以通过优化软件和算法并行，进一步提升数据处理的效率。最后，需要强化系统的安全性。这包括在系统设计中充分考虑安全需求，例如使用加密技术保护敏感数据，建立可靠的网络防御系统防范网络攻击。

制定数据使用和隐私保护政策。首先，需要建立健全数据管理机制，明确有关数据收集、存储、使用和删除等环节的细则，确保数据安全、合规。具体措施包括限制不必要的数据收集、使用加密技术保护敏感数据以及及时删除不再需要的数据等。其次，要重视隐私保护。金融科技公司需要明确隐私保护的原则和措施，例如规定隐私保护政策，保障用户对个人数据的知情权和控制权，限制无授权的数据使用和分享等。最后，需要通过教育和培训，提升全体员工的数据保护意识和能力。只有当每个员工都认识到数据保护的重要性，并在日常工作中采取相应的措施，才能确保公司的数据使用和隐私保护政策得到有效执行。

建立创新金融产品和服务的风险防控框架。首先，需针对创新金融产品和服务的特性，构建符合其业务模式和风险特征的风险防控框架。这包括建立适用新型业务的风险识别和评估机制、寻找适应性强且反应灵敏的风险管理工具，以及落实风险管控和应急处理机制。其次，对跨行业和跨区域的金融科技活动，需要建立多元化的监管协同机制。各监管部门之间借助信息共享和业务合作，形成联合监管力量，提升对创新金融产品和服务监管的有效覆盖，避免监管空白或重叠。最后，以“科技赋能监管”为导向，加快构建适应金融科技发展需求的监管科技体系，提升监管效能。

金融科技在风险防控中的应用效果评估

对于金融科技在风险防控中的应用效果，需要建立一套科学的方法和评估指标，主要包括以下几方面：

风险事件频率（FEF）：衡量的是在所有交易中，有多大比例的交易发生了风险事件。该指标越低，说明风险防控效果越好；风险损失率（FLR）：衡量的是风险事件导致的损失占所有交易额的比例。该指标越低，说明风险防控效果越好；风险识别时长（FRD）：衡量的是从风险事件发生到被识别的平均时间，这是一个反映响应速度的指标。该指标越低，说明风险防控效果越好。

基于上述指标和数据，可以作出如下的评估分析：

风险事件频率（FEF）：假设总交易次数为100，000次，有50次出现风险事件，计算得到的风险事件频率为0.05%。这意味着，每完成2000次交易，可能就会有一次风险事件发生；风险损失率（FLR）：假设总交易额为10，000，000美元，风险事件导致的损失总额为300，000美元，则风险损失率为3%。这表明，每完成100美元的交易，可能会有3美元的风险损失；风险识别时长（FRD）：如果风险识别的总时间为100小时，风险事件总数为50次，那么平均每次风险事件被识别的时间为2小时。这意味着，从风险事件发生到被识别，平均需要2小时。

从上述评估结果中可以看出，当前金融科技在风险防控中的应用效果有待提升。特别是风险损失率较高，表明风险防控策略对于防范风险损失的效果不够理想。另外，风险识别时长也需要缩短，以提高对风险事件的响应速度。因此，未来更加需要注重优化风险防控策略，尤其是提高数据处理能力、制定有效的数据使用和隐私保护政策，以及建立创新金融产品和服务的风险防控框架。