中國監(jiān)管層自2016年下半年以來對金融市場安全的高度關注，正在促使以銀行為主的金融機構加大對于新技術的購買和研發(fā)，以此應對信貸領域越加復雜的關聯(lián)性風險。
中國三大政策性銀行之一的國家開發(fā)銀行在2016年年底開始采用新的技術以甄別大客戶中的關聯(lián)風險。多家區(qū)域性商業(yè)銀行也逐漸將研發(fā)中心從總部所在城市轉移到北京、上海等城市，以期獲得更有競爭力的技術資源。
這類普遍采用“人工智能＋大數(shù)據(jù)”的新技術組合被認為能夠更加有效地應對信貸領域存在的關聯(lián)性風險——在這類技術中，企業(yè)將被視為整個數(shù)據(jù)圖譜中的一環(huán)而非一個單一的財務模型，這一數(shù)據(jù)圖譜由企業(yè)的貿(mào)易數(shù)據(jù)、資金流數(shù)據(jù)、工商稅務海關數(shù)據(jù)甚至是企業(yè)用水用電數(shù)據(jù)構成，并通過特定的算法模型進行處理。
在2004年“德隆系”事件爆發(fā)后，銀監(jiān)會啟動了兩項統(tǒng)計，此后改名為“客戶風險預警系統(tǒng)”
監(jiān)管層對于新技術的嘗試要早的多，，并在2007年利用這一系統(tǒng)識別出超過100個類似的關聯(lián)性風險。
從市場需求和硬件層面，新技術普及的基礎條件已經(jīng)較為成熟了。
5月9日，知因智慧數(shù)據(jù)科技有限公司CEO、中科院大數(shù)據(jù)分析技術實驗室副主任任亮對經(jīng)濟觀察報表示，這一系統(tǒng)與銀行在信貸領域一貫采用的內評法和巴賽爾協(xié)議中的方法有明顯的不同，它能夠更有效地識別出信貸領域的關聯(lián)風險，任亮此前參與建立了銀監(jiān)會這一“客戶風險預警系統(tǒng)”。“監(jiān)管越嚴格，銀行對于優(yōu)質客戶的需求就會越高，對于風控模型的要求也就越嚴格;同時，國內政府部門的數(shù)據(jù)開放程度也在提高，”任亮對經(jīng)濟觀察報表示。
防范關聯(lián)風險
監(jiān)管層對于金融市場的嚴格態(tài)度正在銀行間蔓延開來。
從2016年年底，政策層面就曾經(jīng)多次提及對于金融風險的防范。2017年4月25日召開中共中央政治局第四十次集體學習會議中提到維護金融安全，是關系到中國經(jīng)濟社會發(fā)展全局的一件帶有戰(zhàn)略性、根本性的大事。
在整個金融體系中，不良資產(chǎn)率上升是風險點之一
。中國社會科學院金融研究所副所長胡濱在此前接受經(jīng)濟觀察報采訪時曾經(jīng)表示，目前最大的系統(tǒng)性金融風險來自于宏觀經(jīng)濟層面，經(jīng)濟增長放緩可能對金融體系帶來沖擊，其中包括不良資產(chǎn)上升、風險從企業(yè)負債表轉移到金融機構的資產(chǎn)負債表等。
“城商行的很多客戶都是地方企業(yè)，但是這些企業(yè)的上下游可能都在省外，傳統(tǒng)的風評體系很難完全識別整個系統(tǒng)中的風險，因此地方城商行對于新的風評體系需求度還是很高的。”
因此，金融機構也正在更加重視由信貸產(chǎn)生的不良資產(chǎn)率的控制，特別是其中占據(jù)銀行信貸業(yè)務較大份額的對公業(yè)務。任亮在近期察覺到了這一跡象，在最近一段時間中，他接觸的銀行客戶對于關聯(lián)性金融風險的重視程度提高了許多，特別是一些城商行。任亮對經(jīng)濟觀察報表示。在2014年任亮成立了知因智慧數(shù)據(jù)科技有限公司，其主要業(yè)務之一就是利用大數(shù)據(jù)所形成的知識圖譜和基于人工智能所建立的算法模型為銀行信貸提供新的企業(yè)風險識別系統(tǒng)。
“傳統(tǒng)的風控方式主要考察單個企業(yè)的財務狀況，再進一步的方式會考察一些歷史數(shù)據(jù)，但是這些方式對于關聯(lián)性風險的識別效率并不高。在目前的數(shù)據(jù)基礎上，新的技術可以將銀行對實際風險客戶識別準確度提高30%左右。”任亮對經(jīng)濟觀察報表示。
金融科技推動產(chǎn)融結合
技術的進步和金融需求的改變正在中國催生出一批金融科技企業(yè)，根據(jù)埃森哲的數(shù)據(jù)顯示，2016年1-7月，亞洲金融科技公司籌得96億美元，其中90%流向了中國。
這些金融科技企業(yè)正在嘗試利用大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術推動金融行業(yè)的改變。
在2017年的博鰲論壇中，原招商銀行行長馬蔚華曾經(jīng)表示通過大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能，一直到區(qū)塊鏈，能夠給這個信息社會，在底層建筑層面，帶來一個金融的質的改變。“目前金融市場已經(jīng)出現(xiàn)了一些變化，未來一段時間，銀行可能會面臨更為激烈的競爭，一些傳統(tǒng)的做法需要改變。”任亮對經(jīng)濟觀察報表示。在這些改變中，不僅包括了效率的提高，也涵蓋了模式的轉變。任亮此前曾經(jīng)為一家商業(yè)銀行提供過基于新技術的風控系統(tǒng)，在半年時間中，防止了超過120億元不良貸款的產(chǎn)生。
在任亮看來，這種改變并不僅僅會影響到金融行業(yè)，產(chǎn)業(yè)層面同樣會受到影響。“此前銀行房貸的主要依據(jù)是抵押物或者既有資產(chǎn)，這種風控模型就決定了很多輕資產(chǎn)企業(yè)或者中小企業(yè)難以從金融機構獲得貸款，而風控模型的改變會影響銀行授信的標準，包括現(xiàn)金流、貿(mào)易流等更多因素將會被納入到考慮之中，這可能會讓產(chǎn)業(yè)與金融更加務實、緊密的結合在一起。”任亮對經(jīng)濟觀察報表示。在知因智慧所建立的知識圖譜中，就涵蓋了遠超過傳統(tǒng)信貸風險評定方式的參考因素，其中涉及企業(yè)的數(shù)據(jù)類別超過1000項。
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數(shù)字化要一盤棋更要各自為戰(zhàn)
