黄金老：智慧金融下风险识别对国内银行是很大的挑战_新浪财经

　　“2019中国银行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。