中国互联网金融协会信息科技部(数据中心)主任助理戴志辉:数据智能在互联网金融风险监测领域的应用

2018-04-25 11:29:26 浏览数 (1)

数据猿报道,2017年10月25日,由 数据猿 联合《清华金融评论》共同主办的“2017金融科技价值峰会——数据驱动金融商业裂变”在北京隆重召开。本文为数据猿现场直播“中国互联网金融协会信息科技部(数据中心)主任助理戴志辉”的发言实录。

作者 | 戴志辉

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数据猿报道,2017年10月25日,由 数据猿 联合《清华金融评论》共同主办的“2017金融科技价值峰会——数据驱动金融商业裂变”在北京隆重召开。本届峰会主要从「消费金融」、「供应链金融」、以及「金融前沿科技探索」三个角度深入探索数据智能为金融领域带来哪些颠覆式的变革!

以下是数据猿现场直播“中国互联网金融协会信息科技部(数据中心)主任助理戴志辉”的发言实录:

大家上午好!很高兴出席今天的峰会,期待大家能够利用这次峰会的机会,充分沟通交流,相互学习借鉴。下面,我结合近年来从事互联网金融行业自律的工作实践和思考,与各位专家共同探讨“数据智能在互联网金融风险监测领域的应用”这一重要议题。

大家知道,近年来在新一轮科技革命和产业变革的时代背景下,以云计算、大数据、机器学习、人工智能等为代表的技术,在不断取得新的突破。10月24日,十九大刚刚闭幕,在10月18日的开幕式上,习近平总书记代表十八届中央委员会作了重要报告,在报告中强调推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。金融作为实体经济的血脉,和科技的融合发展由来已久。随着现代网络信息科学技术的发展,我国的金融业已经先后经历了金融电子化、金融信息化的阶段,目前正在朝着移动化、数字化和智能化的更高阶段发展。一个以技术为主要驱动的金融新模式,正在全球范围内加快形成。

金融是数据价值应用最为集中的领域之一,数据是金融服务的核心基础。面对海量的数据,如何从中提取出有价值的信息,实现数据价值变现,这就需要将数据和技术融合,基于大数据引擎,通过大规模机器学习和深度学习等技术,对海量数据进行处理、分析和挖掘,提取数据中所包含的有价值的信息和知识,并通过建立模型寻求现有问题的解决方案以及实现预测,这也是我们所说的数据智能。当数据智能不断应用于金融业,有利于提升金融服务效率,降低服务成本,促进金融创新发展,真正发挥数据智能服务金融改革发展和服务实体经济的作用。

就我所在的互联网金融行业来说,近年来,我国互联网金融得到了快速发展,在为金融业发展注入活力的同时,也对金融管理带来了新的挑战,其快速发展过程中也暴露出了一些问题和风险隐患。面对互联网金融风险,风险监测工作异常重要。

第一,加强互联网金融风险监测是防范化解金融风险的重要依托。党中央、国务院高度重视互联网金融风险监测工作。习近平总书记在第五次全国金融工作会议上强调“要健全风险监测预警和早期干预机制,加强金融基础设施的统筹监管和互联互通,推进金融业综合统计和监管信息共享”。人民银行深刻学习领会习总书记讲话,按照“加强风险监测预警,着力防范化解重点领域风险,完善金融安全防线和风险应急处置机制。严格规范金融市场交易行为,加强互联网金融监管”的思路落实全国金融工作会议精神,开展互联网金融风险监测。互联网金融本质是金融,互联网金融的风险监测工作,必须把握金融为根本,技术为手段的基本思路。

第二,加强互联网金融风险监测是行业健康发展的保障。切实提升互联网金融常态化监测和风险识别水平,一是为监管部门对互联网金融市场进行跟踪监测预警、实施监管、制定政策等提供直接有效的支撑,二是保障投资者合法权益,为投资者提供风险提示与权益保护,保障整个行业生态的持续性健康化发展。

第三,加强互联网金融风险监测是风险专项整治工作的需要。目前,互联网金融风险专项整治工作已由第一阶段摸底排查进入第二阶段清理整顿。在进入清理整顿阶段后,随着工作的深入细化和精准度要求的提高,需尽快建立完整的行业统计体系和风险监测预警体系。这不仅是行业规范发展的客观需要,也是下一阶段互联网金融风险专项整治工作的迫切需要。

中国互联网金融协会(以下简称协会)作为互联网金融行业的国家级自律组织,在人民银行统一部署下,在银监会、证监会、保监会等监管部门指导下,坚持“服务监管、服务行业、服务社会”的职能定位,充分调动自身和会员单位力量,整合业界和行业优势资源,按照金融监管的规则和理念,为建立国家互联网金融风险监测平台做了许多工作,积累了丰富的数据,也探索了分析监测手段。下面我代表协会和大家分享一下我们在这方面所做的工作。

一、已基本建立了互联网金融统计体系和风险监测预警工作机制。

一是扎实开展互联网金融行业统计系统建设和数据采集工作,统计系统(一期)组织近300家会员机构报送数据,统计系统(二期)将实现逐笔明细数据采集。二是积极开展行业统计分析和风险监测预警工作,丰富统计产品,提高编制频率,形成旬、月、季、年的产品体系。协会编制形成了多频度、多层次的统计产品体系,报送国务院办公厅、有关部委和地方金融管理部门。

二、加快举报平台建设,为风险监测提供群众举报信息。

协会按照国务院统一部署,迅速建设并上线用于采集互联网金融行业违法违规行为的举报信息平台,建立举报信息协同处理机制,定期统计和分析举报信息。截至2017年9月25日,举报信息平台访问量共计十几万次,累计收到举报信息近万条,为风险监测提供群众举报信息,切实发挥了及时掌握违规线索、监测风险暴露苗头和促进社会监督的作用。

三、加快信用系统建设,为风险监测提供征信数据支撑。

互联网金融专项整治要求加快推进互联网金融领域信用体系建设,使征信为互联网金融活动提供更好的支持。针对当前“多头借贷”、“诈骗借贷”等行业乱象,协会在2016年9月开通了互联网金融信用信息共享平台,实现信用信息的有效整合和充分运用,提高行业整体风险治理水平。截至2017年10月初,信用信息共享平台收录自然人共计几千万,入库记录几亿条,为风险监测提供征信数据支撑。

四、加快产品登记和信息披露平台建设,为风险监测提供全面核查信息。

2016年10月,协会在行业率先发布信息披露标准,在此基础上,规划建设了全国互联网金融登记披露服务平台,并于2017年6月在天津投产运行。截至2017年9月30日,已有101家行业排名靠前的网络借贷信息中介机构接入,累计交易总额27948亿元,融资总人数4640万人,投资总人数3568万人,累计当期贷款余额5407万。规范开展机构信息和运营信息披露,初步解决了一些机构不披露或披露不规范的问题,为风险监测提供全面核查信息,为互联网金融风险专项整治和规范发展长效机制建设提供了有力支持。

长期以来,人民银行等金融监管部门,依托统计分析等手段实现金融风险监测,维护金融稳定。互联网金融风险监测,也应依托已有金融监管体系,借助金融监管力量,建立统计监测体系,以数据为基础,充分利用数据智能技术手段,防范和化解风险。下一步,协会将继续应用数据智能技术,提升互联网金融风险预警智能化水平。

一是运用大数据思维对数据进行综合分析。加强统计数据、登记披露数据、银行存管信息间的数据交叉验证,对资金流与信息流进行比对,挖掘发现潜在风险。

二是研究使用人工智能技术。应用人工智能技术从海量数据中去学习、挖掘、发现可能的与风险关联的关键特征,并对可能出现风险情况进行预警。

三是探索运用区块链工具。在区块链技术适用的场景中,如第三方合同存证及信用信息共享等领域,可探索运用区块链的技术工具来解决防篡改抗抵赖等问题。

以上是我们在互联网金融风险监测领域的具体实践和探索。中国互联网金融协会作为国家行业自律组织,高度重视数据智能在互联网金融风险监测领域的应用实践。我们也愿与各界同仁一道共同研究、通力合作,切实提升互联网金融常态化监测和风险识别水平,真正发挥数据智能服务金融改革发展和服务实体经济的作用,为促进行业规范健康发展做出应有的贡献。

最后,预祝这次峰会取得圆满成功。谢谢大家!

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