一、关于金融行业的机遇与挑战

      金融机构遇到的机遇和挑战可以分为四个层次。

      首先是在经济从高速增长向高质量增长的转型阶段，尤其是面对国家一带一路，以及配合产业结构转型的战略机遇期，如何实现高质量经济发展的愿景。

      其次是在信息技术飞速发展的时代，市场参与主体日益多元化，资金来源中资产类别多样化，境外机构准入放宽，对金融+科技复合型人才的大量需求，以及科技赋能金融形成深度融合协作，对普惠金融意义重大。

      再次在业务产品模式的创新方面，如何解决中小企业融资难、成本高的问题，提高产品全生命周期风控能力；同时需要风险管控前置，建立大数据智能预警。

      最后在信息技术飞速发展时期，物联网、云计算、大数据、人工智能和5G等技术的发展对金融机构也会带来更多的机遇。

      来源：2019（第十五届）中国金融风险经理年度总论坛——叶素兰《通过生态化完善金融风控体系—基于智慧法律建设的思考》

二、关于金融风控体系的演进路径

      对于整个金融风控体系的演进过程，根据信息化密切程度，分为三个阶段。

（一）传统风控：1.0阶段

      首先是传统的金融风控模式，在传统的信息技术阶段，数据量有限，大部分情况要依赖业务专家、管理专家，通过经验分析产品的业务风险，对风险给予有效的识别、控制和处置。风控1.0阶段以人为主导，主要靠专家经验，缺乏体系化、流程化的风险监控措施，针对单笔业务、单个客户、单个事件进行风险评判和管理。同时，事前的风险防御措施不足，主要进行事中、事后风险干预和处置。

（二）信息化风控：2.0阶段

      随着信息技术的进步发展，各个金融机构都建立了自己的信息技术平台，信息系统在一定的数据积累之上，进入了风控2.0时代。这是一种体系化、定量化的风险管理模式阶段，在这个阶段，大部分的金融机构已经建立了标准化的风险管理控制体系，而且也通过积累核心的风险数据，比如客户信息、交易行为等，开始建立统计模型，进入量化管理的阶段。金融机构同时也加强了风险预测模型，强化事先的风险控制和预警能力。

（三）大数据与风控：3.0阶段

      随着大数据、物联网、5G等现代技术的发展，所有数据都可以被时时感知、获取，海量数据的多维融合，在云计算和大数据处理能力方面的飞速发展，使金融机构在数据洞察和数据分析方面的能力不断增强。

      由于金融和科技的深度融合，很多金融企业向科技平台发展，科技平台也向金融企业进行拓展，实现了相互结合。智能技术可以充分赋能到风险管理的各个环节，例如涵盖了信贷的事前、事中、事后全生命周期，从而也促进了整个社会信用体系的建设和完善。这些都推动风控进入了3.0阶段。

      来源：2019（第十五届）中国金融风险经理年度总论坛——叶素兰《通过生态化完善金融风控体系—基于智慧法律建设的思考》

三、关于金融风控3.0时代三大特征的实践体会

（一）多维数据的高效融合

      多维数据不仅是数据来源的不同，其形式也不尽相同，以前多是结构化数据，包括报表数据。而非结构化数据，如文本、语音以及视频等，都是由于现代技术的发展，包括自然语译、语音转文字、图像识别以及机器视觉等，使现有的数据挖掘能力得到了飞速的提升才得以利用。同时，数据的时效性也更强，根据时效性的不同，分成冷、热、温三类数据，对冷、热、温数据的深度融合挖掘，可以更好地了解用户，更加立体精准的描述相对客户，实现了千人千面的精准研判。

（二）AI技术综合应用、深度挖掘数据价值

      在大数据平台上，通过智能实验室、因子模型，开始进行深度的数据标签化、定制化，形成了标准的数据库，包括个人画像标签库、企业画像标签库以及案件画像标签库和法律法规标签库。同时，国家也启动了信用体系的建设，例如司法体系也进行了全量的司法数据的公开，现有的公开裁判总数大致有八千多万份。此时如何将高质量的司法数据与自身数据库相结合，从而达到避免司法、尤其是刑事风险是值得注意的。在挖掘材料和数据的同时，可以充分的反映出到底哪些领域、哪些行业、哪些人员具有潜在的风险，可以进行业务的反哺或者向前的延伸。这也是通过AI技术的充分应用，提高事前智能风险预判、事中实时监测预警以及事后的高效化解处置的综合能力。

（三）生态圈建构

      在智能法律合规风控平台上，有效利用各种AI手段，建立智慧风控一体化平台和生态圈，包括AI黑名单、AI反欺诈、AI反洗钱、AI反舞弊，以及零售系统政策性风险管控等一系列的智能项目，对整个集团进行了赋能。另外还有智慧法律服务，针对整个集团进行合规和风险管理，通过智能合同管理，还有自动履约提醒等一系列的智能手段，降低履约过程中的风险。

      法律科技不仅从效率上对法律合规工作予以提升，还进一步提高了辅助业务研判的质量，如通过建立智能研判、智能司法引擎，在车险理赔阶段采用智能司法模型，可以智能研判案件出险之后，将会给予什么样的司法裁判以及相应的赔偿责任。通过一系列的事先预测，可以避免所有案件最终都走向诉讼阶段，如果事先认为当事人的请求比较合理，可以及时的进行和解，避免每案都走向诉讼，浪费司法资源和公司人力物力资源。

      来源：2019（第十五届）中国金融风险经理年度总论坛——叶素兰《通过生态化完善金融风控体系—基于智慧法律建设的思考》