2018年，金融科技依旧热潮涌动。以人工智能、区块链为代表的科学技术更加深入地渗透到金融行业。伴随科学技术的迭代升级，金融风险防控手段也需与时俱进。当下，采用AI、机器深度学习等技术手段来提升风险防范的能力和水平，已成为金融科技竞技各方企业争相布局的着力点。

　　技术迭代拓宽风险防控边界

　　从最初的物联网、大数据、云计算技术，到现在的人工智能、区块链和5G技术，科技正处于持续性的迭代升级进程中。

　　“技术始终是解决发展的重要因素。”金融学会互联网专家委员易欢欢表示，随着时代向前发展，技术不断迭代，促进金融科技更好地发展，需要关注当下，学会抓关键技术。

　　人工智能将成为引领新一轮新技术革命的关键。人工智能可以解决数据存储、计算和机器深度学习的问题，并将云计算技术进一步叠加。从数据的演进来看，海量数据成为一种资产，这也是金融科技发展的基础。而随着数据的升级和质量的提升，区块链技术应时而生，使得人工智能变得越来越有效和智能化。

　　但需注意的是，随着技术的持续进化，传统金融风控的边界也大大拓宽。

　　国务院发展研究中心金融研究所副所长陈道富表示，人工智能基于数据基础，可能在数据处理的广度、类型和处理技术等方面给风险技术带来一些边际上的影响，拓宽了数据收集的触角，感知到的风险也更多。

　　还有业内人士表示，金融科技首先改变的是数据边界。随着新技术手段的进入，数据的范围边界大大拓宽，不仅有征信的数据，还有海量的互联网行为数据，如社交数据、购物数据、关系数据、地理位置数据等，这些数据进来之后，风控可以给个人进行信用评分，进而打开了更多创新型业务的发展空间。

　　智能风控提升运营效率

　　当前，金融科技企业、金融机构对智能化风控技术的开发应用主要集中在精准获客、风险评分、反欺诈和智能催收等方面。

　　在获客和风险评分领域，智能风控技术已日渐成熟。陈道富表示，将大数据、人工智能等技术跟风控结合起来，借助人工智能技术寻找数据背后所反映的用户的行为模式，或是从历史性行为中去寻找可能对风险管理有帮助的惯性模式，从而对风险进行提前的甄别、选择和管理。

　　量化派创始人兼CEO周灝表示，以往的风控管理主要靠人力，包括整个贷后管理。但随着智能技术的发展，智能客服和智能催收可以大大解放人力，从贷前、贷中和贷后全面提高服务效率。

　　而在反欺诈领域，大数据、人工智能技术同样具备核心的管理优势。就目前而言，商业欺诈问题仍然是困扰国内外企业发展的一大风险，有关机构调查显示，国内网络诈骗市场规模达1100亿元，已成为第三大“黑色产业”，如信贷欺诈、钓鱼网站、虚假保单和信息造假等问题时有发生。预计到2020年，在线支付欺诈将达到256亿美元。

　　智能化风控能够有效切入这一市场，并发挥出重要作用。某大数据风控公司高管对记者表示，智能技术可以集成海量的历史交易数据和诈骗案例，形成关联之后构建金融用户关系图谱，最终建设一套用户风险画像体系，防范金融欺诈风险。

　　上述人士进一步解释，采用智能化风控进行反欺诈管理时，数据库内会建立起对每个客户的精准画像，通过一些行为轨迹（如消费行为、社交属性）来跟踪观察其平时的寻常值，如超过寻常值或超出所有用户的平均值，监控体系便会进行报警，从而达到风险防范效果。

　　推进创新需防范风险外溢

　　诚然，智能化风控可以有效抵制多种人为的操作风险和道德风险，但也须认识到，由于智能风控模式本身依赖于数据，数据在发展过程中本身也会创造出自身的风险，需要将其放在更大的框架内审视。

　　如区块链技术，其核心点在于数据传递过程中如何保证其稳定和安全性，但如果计算能力发展还不够完善，就有可能产生风险。又如人工智能，虽然可以在一定程度上克服人类的认知偏差和情绪影响，但超过一定的范围，也可能成为一种约束。

　　此外，由于智能技术高度依赖于对实时数据的收集和反映，这就相当于将所有的数据行为放在一个聚光灯下来审视，这也有可能无意或有意地产生其他风险，如个人隐私泄露、金融事件波及范围变大等问题。

　　因此，人工智能、区块链等技术也并非万能。中国互联网金融协会会长李东荣日前表示，要辩证看待金融科技发展带来的机遇与挑战，高度重视科技本身带来的风险外溢，在态度上积极拥抱，在行动上审慎稳妥，推动金融科技健康有序发展。

　　促进金融科技业务的标准化建设可以有效防范金融风险外溢。有金融科技业内专家表示，无论是技术本身还是诸多的金融科技业务场景，都需要有标准化规则或业务指引来保障业务的安全落地和风险可控。与此同时，还应继续完善与金融科技相关的底层基础设施建设。

　　当前，金融科技的冲击逐渐向各类金融基础设施下沉，逐步完善征信体系与信用基础设施，搭建好大数据、区块链、人工智能领域的底层技术体系，甄别和引导具有互联网属性的新型金融基础设施发展，有助于促进智能化金融可持续发展。