金融科技背景下商业银行信贷风险管理研究

摘要：伴随着金融科技的迅猛发展，商业银行信贷业务模式、风险特征、管理方式都发生了很大的改变，大数据、人工智能、区块链等新技术不仅提高了信贷投放效率，也带来了新的风险因素。本文系统地分析了金融科技背景下商业银行信贷风险管理所遭遇的种种难题，涉及数据安全及隐私保护方面的风险、技术层面以及模型层面的风险等诸多方面，并且就这些方面给出了相应的防控手段，目的在于促使商业银行在充分挖掘金融科技潜能的同时，较好地管控新型信贷风险。

　　关键词：金融科技；商业银行；信贷风险管理；数据安全；技术风险

　　金融科技是指运用大数据、人工智能、区块链、云计算等新兴技术，优化或者创新金融产品、服务模式以及业务流程的科技手段。在金融科技的推动下，商业银行信贷业务打破了时空的限制，信贷决策的数据来源更广，信贷投放的速度显著提高。但是这些技术的进步也带来了新的、更复杂的风险挑战，数据海量化、算法复杂化、系统互联化使得信贷风险识别与防控变得愈加困难。因此，商业银行要认识、了解并把握好金融科技的特点，在此基础上建立起适应新时代的信贷风险管理体系来应对新的风险挑战。

　　一、金融科技背景下商业银行信贷风险管理存在的主要风险

　　（一）数据安全与隐私保护风险

　　在金融科技的时代里，数据成了最重要的资产之一，商业银行借助大数据技术得到客户的资料、交易信息、行为特点等并加以整理分析，进而对客户的信贷申请作出决定，但是这些数据大规模集中存储也会增大数据泄露的风险。一旦数据被非法获取或者泄露，就会对客户的隐私造成严重的侵害，也会给不法分子造成欺诈的机会，从而产生新的信贷风险[1]。另外，商业银行在使用第三方数据服务商的数据时，会存在数据质量不可控、数据来源合规性存疑等风险，数据可靠性问题会直接影响到用这些数据建立的风险评估模型是否准确。

　　（二）技术风险与模型风险

　　商业银行在信贷业务中越来越频繁地使用人工智能、机器学习等高级技术来开展风险评价和决策支持工作，这些技术提高了决策的效率和准确性，但是也产生了新的风险。机器学习模型的“黑箱”问题造成决策过程缺少透明度，不能解释模型为何作出某种决策[2]。一旦模型出现偏差或者被攻击，那么它的影响面就会很广。另外，技术系统的复杂度也会增加系统故障的风险。任何技术故障都会造成业务中断，造成巨大的经济损失。

　　二、金融科技背景下商业银行信贷风险防控策略

　　（一）强化数据安全与隐私保护体系

　　建立完备的数据安全防护体系是应对数据风险的第一步。商业银行要对数据的全生命周期实行安全管理，即数据的收集、存储、传输、使用、销毁等各个环节都要受到保护。银行在数据收集过程中必须严格遵守法律法规，只收集和信贷决策有关的必要数据，不能过度收集，数据存储时要使用加密技术以及分级存储的方式，保证敏感数据得到最高级别保护。数据传输与共享过程中应设置严格的访问控制，只允许被授权的人才能对某项数据有访问权限。银行对于数据使用的全过程要实施全程监控和审计，对所有的数据访问、操作行为都要予以记录，以备日后查询。

　　另外，商业银行要建立与第三方数据服务商合作的管理体系，在选择数据提供商时，必须对其数据安全保护能力以及法律合规性做严格的尽职调查。签署的数据使用协议要明确规定数据的来源、用途、安全责任等，并且要创建数据质量监督体系，定时检验第三方数据的准确性及完备程度。商业银行还要创建个人信息保护体系，保证客户的隐私权得到充分的保障，包含建立透明的隐私政策，告知客户其信息将被怎样使用；建立客户数据访问请求的处理程序；创建数据泄露应急响应体系，一旦出现数据泄露事件，可以迅速作出反应并向受影响客户发出通知。

　　（二）完善技术风险管理与模型验证体系

　　在金融科技日新月异的环境中，商业银行要创建专业的技术风险管控队伍和程序，该团队至少应该包含三个IT技术人员、风险管理人员和业务人员来开展金融科技系统的安全、稳定工作。技术系统设计要以安全为先，系统架构设计阶段要考虑风险防控，应该设置冗余机制以及故障转移机制，保证即便某个部分出现故障，整个系统也能继续工作。银行应该定期开展系统漏洞扫描、渗透测试工作，及时发现隐患并进行修补。此外，银行还应建立完善的应急响应机制来应对技术故障以及安全事件，在最短的时间内使业务恢复。

　　商业银行对于模型的风险控制首先要建立模型独立验证体系，不应该由开发模型的部门来检验模型的有效性，而应该由独立的专门团队来检验模型的有效性。验证过程要包含模型性能评价，用多种指标评判模型在各个数据集上的表现；模型稳定性测试，考察模型在不同时期、不同市场状况下表现是否稳定；模型压力测试，在极端市场情形下检测模型的可靠程度。银行应当建立模型版本管理机制，对模型的发展历程加以追踪，留存所有的版本模型及其有关资料，当模型出现错误时，可以迅速地回到以前的版本。银行要不断更新和重新训练模型来适应市场的变化，尤其当经济环境发生重大改变或者出现新的风险信号时，要及时对模型参数进行调整或者重新训练模型。商业银行要推进人工智能模型的可解释性建设，虽然一些先进的算法准确率更高，但若其决策过程不能被解释清楚，就不应该在重要的信贷决策中使用。银行应该先选择那些复杂度不高但可解释性更好的模型。对于需要使用复杂模型的情形，银行应当配备专门的技术人员，对模型做出的决定做充分的解释并加以检验。银行还要建立模型审计制度，定时对模型的应用状况展开审查，查看是否出现模型偏颇或者不公的决策情形。

　　三、结语

　　金融科技发展给商业银行信贷业务带来前所未有的机遇，但也给商业银行带来了新的、更加复杂的金融风险，商业银行要正确认识新风险的特点和复杂性，建立适应新风险特点的管理机制。加强数据安全和隐私保护，建立完备的技术风险管控体系，商业银行在充分挖掘金融科技潜力时，能够有效地控制信贷风险，在创新和安全之间找到良好的平衡。这就需要银行从组织、人员、流程、技术等各方面做出综合投入并加以建设，从而形成一个全面、系统且有效的风险防控体系。

文章来源：《城市金融报》https://www.zzqklm.com/w/sci/26915.html