区块链技术重塑银行风险管理

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赵玉睿 来源:中国证券报 2017-03-15 09:12:17 区块链风险管理 金融科技

核心提示信息数字时代,人与技术相融合是金融风险管理的关键,这恰恰是银行最可发挥的优势。

区块链技术重塑银行风险管理

  信息数字时代,人与技术相融合是金融风险管理的关键,这恰恰是银行最可发挥的优势。

  互联网、大数据、云计算、区块链、传感器技术、物联网、人工智能自动化驱动的信息数字技术进步确实好。2016年中国网民超过7亿人,网络零售交易额超过5万亿元。服务便捷、客户体验好,国人手握一部智能手机足不出户,从超市购物到缴房租,乃至贷款和买保险全部囊获。

  虽然技术进步,生产力提高了,但金融服务的本质属性和专业要求并没有改变,风险也不会就此消失。事实与证据显示,剥开现代的外衣,古老悠久的道德风险、操作风险、信用风险、流动性风险,对金融科技而言,一个都不少。只有认清和正视风险,才能脚踏实地创新融入信息数字技术革命浪潮,避免好事变坏事酿出新风险。

  曾几何时,美国金融科技领头羊Lending Club凭借大数据风控技术风光无限。不过,一起2200万美元贷款违规出售打破了Lending Club神话。原来Lending Club债务违约上升了,又缺乏储蓄资金作为贷款资金来源,只能通过出售贷款获得资金以继续放贷。为解燃眉之急,Lending Club无视信用风险、道德风险、流动性风险投资一家购买其贷款的基金公司,让其继续购买自己为次级贷款证券化所发放的债券。国内互联网金融的标杆——蚂蚁金服旗下“招财宝侨兴11亿元私募债违约事件”,出现了假银行保函骗保骗贷,这与引燃2016年债市危机的国海证券“萝卜章”事件,以及银行屡发的票据案件有何本质区别?只不过是传统的信用风险、道德风险、操作风险、流动性风险重演于现代金融科技平台。

  区块链技术的分布式集合验证实现了全体交易参与者同步共享信息、减少中间交易环节的好处毋庸置疑。当区块链技术从模糊抽象的概念讨论实实在在具象为银行资产托管、票据结算等业务领域的创新时,内外勾结私刻盗用印章密鉴伪造身份认证挪用、窃取账户资金的银行传统操作风险未尝不会披着新外衣再现于区块链业务中。区块链交易的信任基础是交易对方绝对确定所有参与交易的人的物理空间身份。在区块链交易中存在物理空间身份和密钥(数字身份)的分离,密钥用来给区块链交易提供数字签名,通过密码或多因素验证程序验证交易者的物理空间身份。此时问题来了,第二个人可以窃取密码或第二因素令牌,然后使用分配给第一个人的密钥执行区块链交易,第一个人可以在参与犯罪活动的过程中自愿向另一个人提供密码和令牌,而用于密钥的指纹等现代生物识别技术可能还存在严重隐私泄露,指纹、面部等生理记录,这为通过欺诈获得公民身份的黑客创造了机会。发布拍摄有面部和手部的照片,指纹等信息被盗取已不是臆想,而是活生生的现实。

  智能化的需求牵引下,世界从二元空间结构(物理,人类社会)演变为三元空间结构(信息网络,物理,人类社会)——人、机器、网络和物结合成的复杂的智能系统。然而当所有的设备都变成智能化接入网络后,遭受攻击演变系统性风险的可能性也大增。2016年10月21日,因黑客网络攻击入侵控制了十多万台智能硬件设备,导致大半个美国的网络服务瘫痪。面对攻击,银行也难以置身其外。云计算、物联网等新技术打造了银行智能网点,使客户业务自助办理与信息处理实现无缝对接,业务实现了无人自动化处理。同时,黑客也有了利用POS机、ATM、机器人、智能柜员机、产品领取机、智能打印机、电子银行体验设备等智能终端物联网设备的机会,锁定含有漏洞和缺乏防护的系统,发动连锁性攻击使银行瘫痪。2016年2月5日发生的孟加拉国央行被黑客攻击盗取1亿美元事件足以警世。

  阿尔法狗围棋对弈战胜李世石等标志性事件激起了人工智能热。的确,人工智能驱动和提高了金融服务的自动化水平。目前美国银行已推出了机器人顾问服务“Merrill Edge”,为退休储户投资账户管理提供自动化建议服务。但不要忘记人工智能是由人赋予的,设计者的风险偏好、道德标准无疑也反映在人工智能的行为中。若某个设计者开发了一个恶意的智能投资顾问被采用,金融市场资产价格难免出现异常波动。同时,依靠网络大数据反映的行为特征建立算法模型做出自动信贷决策,有可能因算法模型的固有程式放大对弱势群体的偏见,系统性地使某些群体陷于劣势,产生数据鸿沟加剧富愈富穷愈穷的马太效应,远离了网络服务的普惠金融初衷。当前互联网金融、金融科技遍地开花,而小微企业、“三农”等社会薄弱环节融资仍嗷嗷待哺便是明证。

  更有甚者,大量投资人雇佣同一个表现优异的智能投资顾问管理其自身账户的投资,同质化操作可能出现“一致行动人”现象,难免被别有用心者利用操纵市场。中外市场量化交易中屡见不鲜导致市场闪崩的乌龙指事件已现此端倪。更何况面对黑天鹅小概率事件引发的市场危机,对于程序只是一项机械任务,程式化的“英雄所见略同”的跟风行为能将市场推向一种单边走势加重恐慌,促成系统性风险。算法模型是人工智能的基础,历史上97年亚洲金融危机中长期资本公司的表现,以及2008年国际金融危机都反映出基于数学模型管理风险的不足和带来的模型风险。笔者银行从业的深刻体会是风险管理不仅为工作,也意味着人的价值观、责任心和专业常识判断能力。危机时,人还是机器,更相信谁,值得深思。

  技术进步服务于人,由此产生的风险需要人来解决校正。银行因吸收公众存款,具有货币创造功能,受到了较其他金融机构更为严格的监管。也正因此银行积累了几十年甚至上百年的风险管理经验,风控人才队伍雄厚。虽然为了确保客户信息安全、资金安全、交易安全,导致业务流程相对复杂,带来了银行客户体验下降。但这也正是银行在网络数字时代最大的风控优势。银行可凭借风控人才积蓄的经验智慧拥抱技术,线上线下客户服务和风控相结合成就竞争优势。

  一是人与技术融合夯实流动性风险管理基础。打造银行数字渠道服务民生。加快“互联网+银行”服务与民生服务对接,通过布局医疗、教育、交通、饮食、娱乐等民生服务领域,针对特定客群建生态圈,依托衣、食、住、行、玩等生活场景打造智能手机、网络平台等数字渠道开展精准营销获客。利用消费场景将支付、营销、融资、理财等银行服务融入其中,实现更快、更高交易提升客户服务体验。强化合作将银行社区网点与其他行业的连锁网点互为渠道,推动线下客户转化为线上客户。不断将证券、信托、资管、保险、基金等业态与电子银行整合,以金融功能为基础,通过对移动支付、云计算、大数据、智能投顾、O2O等创新业务模式的探索,构建融合标准化、集约化、网络化、智能化的综合化经营服务模式,拓展核心客户增强客户黏性克服金融脱媒,有效导流、聚集社会资金稳定存款优化负债管理,夯实流动性风险管理基础。

  二是人与技术融合防范操作风险。坚持“了解你的客户原则”。人工验证与技术创新并行,把好前台开户身份认证和网络节点准入关,严格履行客户身份识别、客户开户资料的审核,翔实了解客户有关情况,根据其经营范围开立相对应的科目账户和网络节点,确保物理身份与数字身份相符一致。确保密码技术安全可靠,采取生物识别等密码技术时要严格审慎多方论证、验证防止个人隐私泄露。建立完善的密钥管理体系,提高密钥与证书的安全性,切实保障用户的个人信息和资金交易传输安全,防止密钥被盗带来的交易欺诈风险。关注客户资金流向,全面采集客户在线交易数据、积累客户行为信息,及时掌握客户的最新信息资料,从源头确保资金、账户、交易安全。

  三是人与技术融合防范信用风险。实施贷前、贷中、贷后“线下+大数据”一体化风控。线下坚持贷前双人实地调查,风险经理与客户经理平行作业,参与贷前实地调查,负责进行现场实地审查工作,检查项目是否符合报审条件。风险经理需具备实地见证资格,可承担实地见证工作。设定准入机制,首笔准入授信项目必须经营销机构贷审小组会议集体决议通过方能上报审批,交叉风控双重审核借款人信息。银行素有“国民经济会计薄”的美誉,记录和服务着千家万户、各行各业的经济活动,沉淀着厚厚的历史数据,加强数据挖掘发挥大数据风控在贷中、贷后适时监控方面的优势。将借款人申请材料、不良信用记录和多平台借贷记录、支付结算等信息加以整合构建多维度图谱模型,交叉验证有效识别团伙欺诈、资金挪用等高风险行为,实现基于客户行为的贷中、贷后风险监控体系,确保资产安全。

  四是人与技术融合强化技术安全。用好技术安全人才搭建多重高可用(容灾)架构,提高业务可用性保障率,实现自动备份,多年内数据可恢复,自动监控预警,防止黑客系统侵入攻击,定期性能巡检,资金交易记录防篡改设置,后台管理系统实名绑定单点登录,全日志记录跟踪,确保业务数据安全。

  五是人与技术融合体制先行。组建专业化线上客户经理团队,负责推动整合银行网络营销资源,统筹银行网络金融相关平台、产品的营销推广和运营管理。负责内部挖潜促进业务交叉销售,以及其他业务部门客户向网络迁徙,和外部批量获客。并直接开展相关业务的线上市场拓展,打造出专业协同、上下联动、线上线下一体化的银行网络金融营销。并运用技术创新风险管理体系,引入客户行为与交易分析系统以客户行为分析为基础建立交易风险事中监控体系,为业务发展保驾护航。

  六是人与技术融合以人为本。人是决定因素,无论技术如何进步,风险管控仍离不开人的专业判断、职业道德和责任感。知人善任强化人的主体责任,全覆盖防控风险盲点。建立智能投资顾问的设计开发者和使用者备案制,强化智能投资顾问源代码质量管控,定期进行安全审计和漏洞检查,防范恶意和蓄意漏洞破坏引起的交易风险。建立智能投资顾问异常行为的预防机制,必要时从自动挡切换到手动挡实施人工干预,保证交易安全。明确风险管理责任主体,建立相应的人工监控岗位对智能投资顾问行为承担责任,防止“一致行动人”现象操纵市场,以及校正面对小概率事件模型风险引发的系统性风险。

责任编辑:王超

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