银行业务跨越距离！数字化助力银行数字化转型
在传统金融业务日益线上化发展、市场竞争加剧、客户习惯变化的背景下，银行数字化转型早已成为行业共识。突如其来的疫情更是一服催化剂，加速了银行数字化转型，越来越多的银行在“非接触金融业务”方面发力探索 。
众所周知，数字化转型离不开大数据、云计算、人工智能；只有充分发挥技术的力量，才能实现银行数字化时代智能银行的转变。利用大数据，金融机构可以构建符合自身实际需求的业务、风控模型；利用云计算，可以按照模型，进行高效快速运算，将结果用于日常运营；利用人工智能，可以实现高频小额贷款的自动发放，实现真正意义上的“秒贷”。可以说，数字化时代的智能金融，颠覆了传统金融业务模式，省去了大量人工操作过程，极大提升了客户体验和满意度，让以客户为中心的经营理念变成了现实。
事实上，业内对智能金融潜在风险认识非常深刻。第一大风险是数据风险，这来源于金融的全自动化，要依靠数据来决策。银行是数据化应用最丰富，或者是最全面的一个领域。如何合理整合这些数据是数字化转型中银行的必修课。应对不当，就会产生数据造假、数据中断、数据泄露、数据滥用等风险。
第二大风险是技术风险，既包括算法的可解释性和可评估性，比如构造了包含一百个变量的模型来评估贷款是否可以发放，但由谁衡量这个模型是否适当。也涵盖技术带来的安全风险，在高度依赖数字化系统的情况下，一旦系统被攻击或者停摆，可能会对金融安全造成更大的危害。正因为数据采集来自于人，模型搭建来自于人，因此，智能金融虽然省事，虽然智能，但也会因为数据质量问题和算法参数设定等问题，潜藏较大风险。如果建立模型的人再有不良用心，潜藏的风险更大。而智能金融一旦发生风险，常常是系统性的。因此，未雨绸缪，做好风险防控工作，非常重要。
如何防范潜在风险？业内共识是，加强监管。智能金融时代，传统监管理念和手段，无法有效匹配。因此，银行数字化转型，监管当局的监管手段也应当加速转换。既然智能金融的风险点潜藏在数据治理和算法等方面，那么，监管对象就应当既包含对模型的可解释性的监管，要让监管对象能够解释清楚模型到底基于何种逻辑；也应包含对智能金融有关模型和算法的构建者、设计者的监管，为此要及时完善监管制度，堵塞监管盲区，通过资质认定，让相关从业者具有监管层认可的资质。最重要的是，监管层要有懂行的监管者，要能看得明白，管得到位，治得有效。
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