“2019中国银行(5.370, 0.00, 0.00%)业发展论坛智慧金融(上海)峰会”于9月17日在上海举行。本届论坛由新浪财经主办、上海自贸区陆家嘴(8.790, -0.14, -1.57%)管理局支持,上海交大上海高级金融学院提供学术支持。峰会围绕智慧金融议题,邀请银行业等金融机构高管、专家学者,共议未来银行之路。
苏宁银行董事长黄金老出席并发表主旨演讲。黄金老表示,智慧金融的情况下风险识别变得更难了,你怎么识别数据的真伪,你怎么识别模型的准确性,对今天的国内银行都是很大的挑战。

以下为第一财经文字实录:
黄金老:智慧金融就是聪明的金融,会思考的金融。在今天主要是指金融自动化水平越来越高。现在或者过去的金融,基础的原材料更多的是资金,是渠道等等,今天资金和渠道仍然需要,多了一个关键要素就是数据,另外一个就是流量。智慧金融非常依赖数据和流量,所以也会带来了新的风险。
智慧金融有两大风险,第一大风险是数据风险,第二个风险是技术风险。
数据风险来源于金融的全自动化,要依靠数据来决策。数据风险,第一是数据的缺失,你构建一个模型可能有一百个变量,但是这个变量到每个客户身上,常常很多数据是没有的。例如,一个维度是本科学历,但如果学历这一条是缺失的,我们只能视为他没有学历,实际上他是没有填写,并不是真的没有本科学历。这是我们国家数据没有互联互通的情况下常见的现象。
第二是数据的造假,有一些欺诈分子可能有意识的进行数据造假,有一些数据公司也会存在系统性的数据造假。从过往的经验来看,一旦某个数据变得有价值就容易被造假。多年前银行业开发了一个很不错的贷款产品POS流水贷,后来大家都停了。因为POS流水这个数据一旦变得有价值,就会有人制造POS流水数据,就发生了风险。
第三是数据的中断,由于供应商原因,由于政策原因,数据突然中断了,这样业务不得不停止。
第四是数据的泄露。
第五是数据的合规。有些数据没有得到授权,或者数据被滥用,都会存在合规风险。
智慧金融另一个新的风险是技术风险。一是算法的可解释性,可评估性,我们构造了一百个变量评估一个贷款是否可以发放,由谁衡量这个模型是否适当。二是分布式系统的可靠性和稳定性。这个技术相对比较成熟,但是在高度依赖系统的情况下,系统被攻击或者停摆会造成更大的危害。诸如孟加拉中央银行系统都可以被攻破,何况一家商业性金融机构的系统。
存在着技术风险和数据风险的情况下,智慧金融的风险管理变得更加难。风险的管理无非就是风险的识别,衡量和风险的处置。智慧金融情况下,风险识别变得更难了,你怎么识别数据的真伪,你怎么识别模型的准确性,对今天的国内银行都是很大的挑战。十多年前美国发生了次贷危机,当时并不是银行业发放的贷款导致的风险,而是银行的金融市场部买了大量的次贷衍生品。在当时,银行的风险部门和管理层没有能力去识别这些新型的金融市场风险,导致了金融危机的发生。今天,我们大力发展智慧金融,就必须要尽快提高对数据风险和技术风险的识别、衡量和处置能力。
近期,央行在《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021年)》中指出,金融科技是技术驱动的金融创新。金融业要秉持“守正创新、安全可控、普惠民生、开放共赢”的四条基本原则,充分发挥金融科技赋能作用,推动我国金融业高质量发展。
作为一家定位为科技驱动的O2O银行,苏宁银行坚持以“研发能力、专业专注”为立行之本,秉承“科技密集、知识密集、风控严密、低成本运营”的经营理念,聚焦供应链金融、消费金融、微商金融、财富管理四大核心业务,已打造升级贷、账易融、货易融、微商贷等产品。
当下,苏宁银行大力发展和应用金融科技,尤其是在数据风控和金融AI两大领域,成绩不俗。
谢谢大家。
责任编辑:郭建


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