风控是金融的核心，科技也在改变着传统的风控手段。

以人工智能为例，当金融领域引入人工智能，可以发现人工发现不了的很多潜在风险、漏洞、隐患。不过，如今业界却出现了另外一种声音，认为“人工智能+风控”就是伪命题，甚至有人认为人工智能在风控领域根本用不上。

目前，人工智能、大数据、区块链等技术，虽然备受追捧，但在金融风控领域的发展却并不是很顺畅。中国人民银行金融研究所所长孙国峰强调，金融机构如果都采取人工智能、自主学习的方式管理风险，一方面微观的金融风险可能增强，另一方面也可能出现顺周期行为的风险。

人工智能到底该如何落地金融风控，也成为近日在北京召开的“2017一本财经智慧金融年度峰会”上热议的焦点。

科技与金融已密不可分

如今，一种全新的金融模式正在中国遍地开花。

在杭州，蚂蚁金服正在成为全球最大的互联网金融平台；在深圳，一个与支付宝并驾齐驱的微信支付也开始迅速壮大；在北京，京东金融借助京东商城在消费金融领域快速崛起、百度金融利用人工智能掀起智慧金融……

京东金融集团风险管理部总经理沈晓春表示，大数据、云计算、区块链、人工智能等一系列信息技术的发展和应用，让金融业变得更加高效、便捷，同时也产生了非常多的创新产品和模式。

现在，金融与科技已是密不可分，而金融科技的本质就是解决效率和风险的问题。快牛金科联合创始人兼首席技术官胡亮表示，移动支付最重要的一点就是让交易变得更加可追溯，让所有交易都变成数据沉淀下来；区块链则在银行与供应链金融账户监管和交易的追溯里起到了关键的作用，并减少了交易的中间环节，降低了社会整体的交易成本。

而人工智能的应用，在过去的两年内助力了整个信贷行业大规模发展。中科院自动化研究所研究员李兵表示，人工智能与金融的结合已经应用在多个环节中，保险、智能投顾、风控，到处都有人工智能的身影。

在百度金融首席架构师陈天健看来，金融业本身就是信息，每一次信息业的技术革命都会导致金融业的效率大提升。无论马车、电报、电话的发明，还是计算机、互联网的出现，都使金融业上升到一个新的高度。

可以说，移动支付、大数据、人工智能等技术的日趋成熟，让量化金融风控有了更多的想象力。但是，这些技术真的值得依靠吗？

技术失控将带来巨大风险

什么是风控？顾名思义就是风险控制，指风险管理者采取各种措施和方法，消灭或减少风险事件发生的各种可能性，或风险控制者减少风险事件发生时造成的损失。

在金融风控领域，人工智能的应用就取得了明显的效果。比如，欺诈的识别是风险控制的第一步，利用人工智能则可以高准确度地识别一些有欺诈嫌疑的用户。再比如，一个传统的贷款业务需要2~3天来审批，而基于人工智能模型的自动审批方案只需要几分钟就可以完成。

孙国峰也指出，人工智能有很强大的计算能力、全局优化的能力，可以发现人工发现不了的很多潜在风险。金融风险意味着未来发生损失的一种不确定性，既然是不确定性，就意味着人类在认知未来世界方面具有某种缺陷。这种缺陷，现在看来可以通过人工智能有效弥补。

但有了人工智能的助力，并不意味着就万事大吉。一旦人工智能技术出现失控，金融行业有可能会措手不及。

陈天健就表示，人工智能采用的技术方式跟人脑的思考方式有很多不同。人脑已经形成了依赖推理和依赖演绎的思考路径，但人工智能却不一定，它基于统计，不一定会关心前后之间的因果关系，而只关心相关性。

“另外，人工智能的一些算法，比如多层的神经网络，它的复杂度更是超过了人脑的理解范围。如果这样的技术失控，人类根本没有办法了解它内在的运行机制是什么，到时候人类有没有可解决的方法还不确定。”陈天健说。

除此之外，人工智能主要是依赖于数据，只有在正确数据基础之上才可以得到正确结论。然而，当数据量很大的时候，数据的真实性以及数据是否被污染就会变得难以鉴别。

对此，陈天健表示，如果技术出现失控，有可能反倒带来金融服务的不平等性。而人类在面对这种不平等时，是否还有能力去纠正它，也是一个需要思考的课题。

孙国峰也指出，现在很多金融科技公司对客户风险的判断，通过大数据进行实时分析，反应速度可能是毫秒级的。但是当出现一个负面冲击之后，如果所有的金融机构、金融科技公司瞬间都采取同一行动，比如同时收缩授信额度，那对金融业来说将是一个非常大的冲击。

捷越联合首席信息官李澎亮也提出了自己的担忧：“比如智能投顾，目前就会遇到获客方面的挑战。中国散户特别多，散户的期许也特别高，智能投顾更适合长期投资，而不是短期的行为。但是这些散户的心理状态并不一样，所以将来要怎么调整、设计什么样的产品，这都是挑战。”

“我觉得人工智能是找到最优策略的最有效方法，但是它不能替代整个决策的流程。”浅橙科技负责人陈裕补充道。

如何破局

对于科技金融而言，线上风控的关键就是数据的积累，PINTEC集团读秒CEO周静认为，数据就是风控的血液。“信贷领域，风控是心脏。之前用人的经验去做风控，后来用数据、评分卡做风控，到现在用人工智能的方式做风控，都是跟着时代在演变，也跟移动互联网和搜集数据的速度有关系。”

而大数据与人工智能的结合，也是降低金融风险的有效手段。

“一方面，数据是人工智能的原料；人工智能技术包括数据，反过来改变人工智能算法，优化数据采集挖掘效率，二者相互促进。”苏宁金融研究院互联网金融中心主任薛洪言表示，“但是提到大数据风控和人工智能，基于数据量、数据维度和算法，以及没有经历过足够长时间检验等因素，大众对于大数据风控的水平仍存在一些疑虑。”

对此，孙国峰建议要推动金融数据标准化。各个金融机构、金融科技的数据，如果不能实现标准化，就很难建立基于所有的金融机构、金融科技公司数据基础上的针对监管科技的监管。数据的准确性、标准化这样的基础建立以后，才有可能进行比较好的大数据分析。

小米金融首席风控官信贷业务负责人陈曦则从业务角度分析金融风控对人工智能的需求：第一，能不能把时间和空间以及行为的序列找出规律来，能够定位；第二，能不能用类似区块链的技术，保证数据在各地综合起来以后能为我所用。

“在不同的金融领域，人工智能成熟程度是不太一样的。比如，在投资和保险领域，目前仍处在早期。”元一九鼎合伙人夏翌说，“目前人工智能确实有一些突破性发展，尤其算法方面，但是具体要和金融如何结合，还有一段路要走。”