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【财经分析】挑战与机遇并存 智能风控或将助力金融安全与高质量发展

新华财经|2023年12月11日
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业内人士指出,图风控算法为数字时代的风险控制提供了新思路和新技术。图技术在金融风控领域的应用,与当今行业和学术研究探索发生的变化相契合。未来图风控行业的发展和进步,或将产生技术叠加效应,为金融高质量发展赋能。

新华财经北京12月11日电(记者沈寅飞)近日,一份由蚂蚁集团、清华大学、北京邮电大学、中山大学、复旦大学、上海交通大学以及之江实验室和淘天集团联合撰写《图风控行业技术报告》白皮书引起了业内广泛关注。白皮书认为,图风控充分利用了海量数据时代的数据关联性特征,实现了大规模时序关系图的高效构建及全周期实时风险识别,在解决黑产复杂隐蔽、信息孤岛等挑战,挖掘更多隐藏风险等方面提供了强大的技术功能和应用价值。

业内人士指出,图风控算法为数字时代的风险控制提供了新思路和新技术。图技术在金融风控领域的应用,与当今行业和学术研究探索发生的变化相契合。未来图风控行业的发展和进步,或将产生技术叠加效应,为金融高质量发展赋能。

图风控的应用是挑战也是机遇

IDC此前发布的《IDCPerspective:中国金融行业反欺诈市场研究》报告指出,图计算与知识图谱、AI对抗、隐私保护计算、小样本学习等技术的应用成为当前中国金融反欺诈市场的关注重点。未来的风控建设重点是能提供相关应对能力的技术应用。其中,基于图计算的图风控就是其中一类。

在近日举行的由中国人民大学国际货币研究所(IMI)和金融科技50人论坛(CFT50)联合主办的大金融思想沙龙(总第220期)暨“智能风控助力金融安全与高质量发展研讨会”在北京成功举办,会上同时发布了《图风控行业技术报告》白皮书。多位业内专家对此进行了分析解读。

北京邮电大学计算机学院教授、博士研究生导师石川认为,随着数字化浪潮的持续推进,新型数字风控的重要性日益提升,风控管理的关注重点也正逐渐从显性个体风险向隐性规模化风险转化。在此背景下,包括图风控网络神经网络和图上异常检测等方法在内的图风控算法为数字时代的风险控制提供了新思路和新技术。

北京国家金融科技认证中心实验中心负责人李博文认为,当前的风控面临三个方面挑战。第一,大数量级的挑战,必须通过新技术解决。第二,高时效性要求,如消费领域支付清算需要毫秒级完成交易风控。第三,犯罪形势严峻、犯罪手段愈发复杂,需要新技术不断应对新的风险。这对图数据智能应用带来机遇。

“图风控的优势是能够从空间和时间维度表现更多的信息,从点到面的扩展风控范围,提高风控效率和效果,助力蚂蚁集团将风险水位控制在业内较低。但另一方面,图风控也面临着挑战,需要满足海量数据的处理和存储,高并发和低延迟的要求,以及适应不断变化的风险模式。”蚂蚁集团图计算事业部总经理洪春涛如是说。

“图技术在金融风控领域的应用,深刻把握了如何认识大数据时代下不同信息之间的关联性、相关性,与当今行业和学术研究探索发生的变化相契合。”国家金融与发展实验室副主任杨涛指出,关于图技术在智能风控领域和进一步的图技术在新领域应用时面临着一些挑战,例如数据基础约束、算法研究与工程落地问题、场景深入的难度、成本收益的考量、底层设施的局限性以及来自监管与合规的约束等。图算法与技术用于风险管理的潜在价值不容忽视。

图风控或将助力金融安全高质量发展

未来,如何更好地将图算法与技术进行运用,有哪些发展趋势?与此同时,其在金融领域应用的边界和前景是什么,业内专家也进行了研讨。

洪春涛介绍,未来,图风控的发展趋势可以概括为三点:实时化、体系化、智能化。实时化是指能够在交易发生的时候就进行风控判断和干预,而不是等到事后再处理;体系化是指能够从底层统一系统,搭建一套完整的风控体系,而不是针对每个场景做单独的解决方案;智能化是指能够利用大模型和图的结合,实现自动策略推荐、图+大模型的探索、主动防御等功能,降低人工成本和风险成本。

李博文说,下一步,我们将重点推动图数据库标准化,做好查询语言、通用模型兼容性等共性标准,帮助金融机构在应用中降低成本。同时,希望产业方不断提升自主可控能力,专注核心技术,用原始创新赋能行业高质量发展。

清华大学金融科技研究院金融安全研究中心主任周道许表示,金融安全高质量发展,需要大量智能风控人才,需要“政产学研用”多方共建,形成合力。第一,建议政产学研用机构开展广泛合作,将人才优势和金融行业数据优势结合起来,将科研成果转化为实用工具。第二,与政府机构和监管部门加强合作,共同完善智能风控相关制度建设。第三,加强与科技公司和互联网平台的合作,通过多方面、多层次的合作,识别联合信贷风控建模,提高互联网贷款风险识别能力。

光大科技创新总监王硕指出,做好数字金融和普惠金融大文章,在实践过程中也有一些建议。第一是守正创新。图技术应用涉及大量数据,包括数据交互、存储、使用,金融创新有边界的,合规非常关键,要在两者之间要相互融合,符合监管要求。第二,推动业技融合。好技术要金融业务相结合,新技术要和金融机构的场景相适用,除银行的信贷、支付外,对于保险与证券业务风险防控和智能审计、反洗钱多场景应用都有借鉴价值。第三,做好技术融合贯通。图技术作为先进技术要与AI大模型等其他技术融合。通过要将算法、数据、算力融合起来,产生技术叠加效应,更好为金融高质量发展赋能。

 

编辑:幸骊莎

 

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