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“金稳委”成立,国内银行风控体系“知识图谱”时代将至

发表时间:2017-11-27  10:34 编辑:andy 告诉小伙伴:
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经党中央、国务院批准,为贯彻落实十九大和第五次全国金融工作会议精神,金融稳定与发展委员会(简称“金稳委”)于11月8日在北京正式成立,并召开了第一次全体会议。

  金稳委成立

  经党中央、国务院批准,为贯彻落实十九大和第五次全国金融工作会议精神,金融稳定与发展委员会(简称“金稳委”)于11月8日在北京正式成立,并召开了第一次全体会议。

  “金稳委”是做什么的?

  金稳委的成立标志着中国新监管框架的最终形成,“1+1+3”统一监管体系正式确立

  自2008年全球金融危机以来,国内金融系统不断暴露不同程度的风险特征,最明显的体现就是金融脱媒影子银行的膨胀。究其根本,是我们的金融监管在过去分业监管框架下留有大量监管空白、同时又存在了诸多监管重叠。

  金稳委的出现,就是存在于一行三会间的调节机制。央行负责宏观审慎,银监会、证监会和保监会负责具体的行为和审慎监管,那些交叉在这几个主体当中的金融监管盲区和重叠区则都将由金稳委统筹协调。

  例如,当下国内有大量外资金融机构涌入市场,他们更多实行的是混业经营,横跨银行、保险、证券或多个行业,机构本身各个部分是紧密联系的;此外,由银行理财、基金、信托、证券资管计划和各类金融机构子公司构成的资管业务规模已达102万亿元规模,形成“太关联而不能倒(Tooconnectedtofail)”趋势,然而,中国的金融监管机制还处于职责界限不清,缺乏沟通和协调机制的境地,“银行的影子”、多层嵌套、杠杆不清、监管套利等风险逐步累积,最终会造成系统性风险,影响整个国家经济协调发展,影响恶劣。而金稳委就是这之间空缺的纽带,重叠的剪刀手。

  因此,国务院金融稳定发展委员会主要职责是:

  (一)落实党中央、国务院关于金融工作的决策部署;(二)审议金融业改革发展重大规划;(三)统筹金融改革发展与监管,协调货币政策与金融监管相关事项,统筹协调金融监管重大事项,协调金融政策与相关财政政策、产业政策等;(四)分析研判国际国内金融形势,做好国际金融风险应对,研究系统性金融风险防范处置和维护金融稳定重大政策;(五)指导地方金融改革发展与监管,对金融管理部门和地方政府进行业务监督和履职问责等。

  金稳委的出现无论从时间节点还是功能定位上都是大势所趋。理想是好的,但现实中的困难重重也是不可忽略的,打通一行三会和整个金融市场,就如同“二次元”破壁一样存在着技术壁垒,金稳委是否能真正发挥其作用,科技金融技术是关键。

  知识图谱是什么?

  年初,中央经济工作会议提出“要把防范金融风险放到更加重要的位置”。

  7月20日,在国务院印发的“新一代人工智能发展规划”中倡议推动智能金融的建设,建立金融大数据系统,提升金融多媒体数据处理与理解能力。创新智能金融产品与服务,发展金融新业态,鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备。建立金融风险智能预警与防控系统。

  金融去杠杆、消灭影子银行、防范系统性风险等等,对于监管层和金融机构来说,最大的难题就是当下日益的交叉风险、纷繁复杂的行业数据、资产的透明度较低该如何解决。简而言之,对行业内外数据的处理与分析处理,平台与协同的反应速度是否敏捷,这是根本。

  当下某些银行家和经济学家认为:知识图谱是智能金融的基础性平台,通过这一平台能够更好的控制与管理风险

  在维基百科的官方词条中:知识图谱是Google用于增强其搜索引擎功能的知识库。本质上, 知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,其构成一张巨大的语义网络图,节点表示实体或概念,边则由属性或关系构成。现在的知识图谱已被用来泛指各种大规模的知识库。

  金稳委是做什么的

  具有代表性的知识图谱库:

  金稳委是做什么的

  根据不同的行业、场景、用户等设定,知识图谱可以成为各行各业作为大数据应用处理的基石。

  在金融业,尤其是对于商业银行,知识图谱的构建主要针对于上下游产业链的研究,应用在反欺诈、挖掘潜在客户、风险事件预警等各个场景,对银行贷前决策、贷后风控提供有效的数据依据以降低金融风险

  针对银行贷款风控,知识图谱的效用更加凸显。

  01、贷前

  贷款前期,数据平台通过知识图谱整合数据,关联起银行内部的、互联网采集的多方数据,尽可能挖掘出关联关系,识别客户的集团关系、投资关系、担保关系、任职关系、股权关系等。

  接下来,利用知识图谱描绘假设风险事件发生时,潜在发生风险的关联企业,即时做出预警和预判,从而降低贷款不良率。

  除了企业本身经历风险事件,如果企业的上下游产业链发生突发事件,同样可以在知识图谱上被传导,通过推理引擎,及时做出贷款预判。

  02、贷后

  贷款之后,通过实时动态的爬取技术,同样可以做到动态监控,积极收集企业的各类变更信息。

  如果能够应用PageRank等机器学习方法,建立信贷风险传导模型,可以帮助银行及时洞察风险,启动应急模式,或预警、或催收。

  提到机器学习,它还有另一个应用是提升信贷审核的速度。例如,以往人工审阅一条审批意见,平均花费时间高于5分钟,12000多份报告样本,人工审阅所需时长大于1000小时,但是通过机器学习技术,12000多份报告处理时间仅为5分钟。

  总而言之,未来科技金融可期,健康有序的金融市场生存与发展环境可期。

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