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　　第一，强化金融科技在风险防控中应用是一项合规要求。强监管下，银行最大的压力是合规压力，但在金融科技应用方面，应该成为动力。除前面提到的《全面风险管理指引》外，银保监会近年来发布的监管指引，大量的内容涉及金融科技对银行风险防控的硬性要求。对银行面临的各类风险而言，每种风险都需要金融科技的支撑。比如，银保监会近期修订发布的《商业银行账簿利率风险管理指引》中，第三章“风险计量和压力测试”、第四章“计量系统与模型管理”所规定的主要就是金融科技手段对账簿利率风险管理的应用。

　　第二，农商银行使用金融科技防控风险应量力而行，循序渐进。鉴于农商银行底子薄、体量小、财力有限等特点，在金融科技应用上不宜盲目赶潮流，应结合自身战略定位，重点突破。上海农商银行从2008年开始和澳新银行合作，开发小微企业的自动化审批系统。系统于2010年上线，当时我们主要考虑两个方面的因素。一是审批手势的问题，因为小微企业信贷的审批权多数在支行，尤其是二支行审批。如果全部由人工审批，会有成百上千人负责小微企业贷款的审批。再系统化的培训也很难解决审批手势的完全一致。其次是流程优化和审批效率提高，将原来一笔贷款经过十几个环节、一周以上的审批时间缩短为两个环节和几秒钟。到目前为止，经过不断优化和升级，自动化审批的不良率一直稳定地低于人工审批贷款的不良率。为此，该项目还获得了上海市政府颁发的“金融创新奖”。

　　第三，在金融科技应用方面，相对于中大型银行，农商银行由于自身数据有限，在数据获取银行上还面临安全压力。如果从数据公司购买数据，无法确定数据获取是否合法。如果源头存在问题，将来用到审批系统里面会存在隐患，甚至会引发较严重的声誉风险。

　　第四，数据本身具有价值，背后的流程、制度的配套和优化才更为关键。如果流程制度不配套，只是技术先进了，可能会引发新的风险。比如有的银行柜面做集中的授权，原来都是以网点为单位分散授权，后来专门建立一个远程集中授权中心，但是复核时候看不到客户的脸，依靠柜员自己去判断。所以有一段时间，集中授权引发另外一个问题，即客户冒用他人身份证到银行办业务。初审看不出来，集中复核更无法判断。这就需要配套引入公安机关的身份核实机制。

　　（杨贵院系上海农商银行总法律顾问、

　　合规内控部总经理）

　　邱智聪：强监管下如何回归风控本源

　　随着金融监管的加强，对银行业总体来说是有好处的，在强有力的监管之下，整个市场的竞争会更加公平。随着监管的加强，大数据将更加回归技术，如IT技术、分析智能、风控模型、反欺诈技术等等，更容易从大数据回归到我们对小数据随着金融监管的加强，对银行业总体来说是有好处的，在强有力的监管之下，整个市场的竞争会更加公平。随着监管的加强，大数据将更加回归技术，如IT技术、分析智能、风控模型、反欺诈技术等等，更容易从大数据回归到我们对小数据的分析、挖掘和应用。

　　对于风控或者欺诈防控，银行拥有的数据更有价值，体现在数据的质量、数据的有效性，以及在数据采集过程中的真实性上。所以，我们需要更多的投入去挖掘它的价值。外部的数据肯定有所补充，但是我们同时也要看到，互联网采集数据的纯净度、指向性和整齐程度，或者对我们预测目标的能力，其实不尽人意。所以，在分析智能或者技术应用方面，我们提倡金融机构特别是银行采用本地化部署，然后在本地进行实施，帮助银行提升自身分析和风控能力，对银行拥有的小数据的价值进行充分的挖掘。

　　大家都在谈论大数据，不停引用外部数据，而银行内部数据的价值挖掘尚未有做到尽善尽美。我们现在也在给一些银行提供信用风险和欺诈防控方面的应用。过去，我们数据的应用更多是单一指向，我们要看客户、看账户、债项，只针对借款本身或者客户本身。现在，我们则更多地引入复杂网络，看人和人之间的各种关系。这种关系是区别于现在所谓的社交网络，因为社交网络虽然关系很丰富，但是关系不稳定、不纯净。这种不纯净的信息过多也会对风控造成干扰。我们也跟一些银行交流过，拿那么多外部数据后该怎么用。不同的数据源其信息指向可能是不一致，甚至相矛盾的，反而造成了更大的困扰。处理大量的信息、数据要投入大量的资源，可能也要消耗大量的时间。我们需要给客户更好的体验，让客户在尽可能短的时间内获得金融服务。所以，在信息的获取和选择上，并不是越多越好，而在于我们如何能够有效筛选出有价值的信息和数据。