金融科技對金融風險管理的影響及應用研究

引言

近年來，隨著信息技術的飛速發展，金融科技（FinTech）作為金融與科技的融合產物，正在深刻改變著傳統金融業的運作模式和風險管理方法。在大數據、人工智能、區塊鏈等新興技術的廣泛應用方面，金融風險管理面臨著前所未有的機遇和挑戰。金融科技不僅提高了金融服務的效率和可及性，也為風險識別、評估、控制和監測提供了新的工具和方法。

金融科技發展主要呈現以下趨勢：

一、金融科技的發展趨勢

第一，場景化金融深化：金融服務將更加注重與實現“無感金融”的各種生活場景的深度融合。比如通過物聯網、人工智能技術，實現家電、汽車等智能設備的自動繳費功能[1]。

第二，數字貨幣和區塊鏈金融的發展：中央銀行數字貨幣（CBDC）的研發和推廣將加速，區塊鏈技術在支付結算、供應鏈金融等領域的應用將更加廣泛。

第三，進一步深化普惠金融：金融科技將不斷促進普惠金融的發展，為更多的中小微企業和個人提供便利的、低成本的金融服務。

第四，人工智能在金融領域的深度應用：從客戶服務到風險管理，再到投資決策，人工智能將在金融業務的各個環節發揮日益重要的作用。

這些趨勢將推動金融服務模式的創新，也將深刻影響金融風險的形態和管理方式。為了適應金融科技時代的新挑戰，金融機構需要積極應對這些趨勢，不斷優化風險管理策略和工具[2]。

二、金融科技對金融風險管理的影響機制

（一）金融科技改變了風險識別方式

區塊鏈技術通過增強信息透明度和安全性，實現智能合約自動化風險識別，以及采用多維度風險識別等技術識別金融風險。例如，澳洲聯邦銀行（CBA）利用區塊鏈技術，能夠實時跟蹤貨物的狀態和位置，及時發現商品交易中的潛在風險。

物聯網技術能夠通過實時監測風險相關因素、提升供應鏈風險識別能力以及優化風險管理決策等手段，有效識別金融風險。例如，物聯網技術能夠實時監控供應鏈金融中的商品狀態，及時識別物流風險，以便快速采取應對措施，提高供應鏈的穩定性和效率[3]。

云計算技術通過高效處理和分析數據、構建風險計算平臺以及實現實時風險監控的方式識別金融風險。這使得金融機構能夠快速部署和擴展風險識別系統，應對不斷變化的風險環境。例如，摩根大通利用亞馬遜云服務（AWS）構建了大規模的風險計算平臺，顯著提高了市場風險、信用風險和操作風險的風險識別效率。

（二）金融科技提升風險評估能力

區塊鏈技術去中心化、不可篡改的特點，讓與風險相關的信息變得更可靠、更透明。具體來說，在供應鏈金融中，區塊鏈技術能夠對整個供應鏈的交易信息進行記錄和驗證，幫助金融機構對供應鏈風險進行更精準地評估。

物聯網技術通過運用各種傳感器和智能設備使金融機構可以實時獲取和評估與風險相關的各種物理和環境數據。例如，在農業保險中，物聯網技術可以實時監測氣候、土壤條件等因素，幫助保險公司更準確地評估農作物風險。

云計算技術提供了強大的計算能力，提高了風險評估的靈活性。復雜的風險評估模型往往需要大量的計算資源，云計算可以提供按需擴展的計算能力，使得金融機構能夠進行更復雜、更全面的風險評估。例如，匯豐銀行利用GoogleCloud平臺進行信用風險建模，顯著提高了風險評估模型的復雜度和精度[4]。

（三）金融科技優化風險控制手段

區塊鏈技術可以將金融機構的授信數據、物聯網數據等上鏈存儲，保證數據的真實性和可信度，進一步讓金融機構和監管機構能夠更清晰地了解風險狀況，從而更好地進行風險控制。

物聯網設備能夠實時收集金融機構和非銀金融機構貸后、租后、保后、投后的相關數據。基于此，物聯網金融結合大數據和云計算技術，建立了動態風險控制體系和企業信用信息共享機制，使金融機構能夠實時評估企業信用并控制金融風險[5]。

三、金融科技在金融風險管理中的應用實踐

（一）大數據在信用風險管理中的應用

隨著金融科技的快速發展，大數據技術在信用風險管理中的應用日益廣泛，為金融機構提供了更加全面、精準的風險評估工具。金融機構在傳統的信用風險管理中，對借款人的信用風險評估主要依靠有限的金融資料和信用記錄。然而，這種方法往往存在信息不對稱和數據滯后的問題，難以全面反映借款人的真實信用狀況。

大數據技術的應用極大地改變了這一現狀。金融機構可以通過對海量結構化和非結構化數據的收集和分析，描繪包括借款人社交媒體活動、網購記錄、移動支付習慣等多維度信息在內的更全面的個人或企業信用畫像[]。

大數據技術能夠實現實時風險監控和預警。金融機構通過對借款人日常交易行為、資金流向等數據進行持續監測和分析，及時發現潛在風險信號并采取相應的風險防控措施。例如，螞蟻金服互聯網金融平臺利用大數據技術搭建了動態風險提示系統，可對借款人還款能力變化進行實時監控，對潛在違約風險提前30天進行預警，這使得風險管理的主動性和時效性大大提高。

（二）人工智能在市場風險管理中的應用

人工智能技術在市場風險管理中顯示出巨大的潛力，尤其是機器學習和深度學習算法。傳統的市場風險管理主要依賴于統計模型和歷史數據分析，而人工智能技術可以通過提高風險預測的精確性和時效性，來處理復雜的非線性關系，捕捉市場細微的變化。

在市場風險測量方面，人工智能算法可以更精確地估計風險價值（VaR）和預期損失（ES）等關鍵指標。例如，江蘇銀行采用DeepSeek模型來預測金融資產的波動性，相比傳統的廣義自回歸條件異方差模型（GARCH），預警響應速度提升了 20% 。這種改進不僅有助于更準確地評估投資組合的風險暴露，還能優化資本配置、提高風險調整后的收益。

（三）區塊鏈在操作風險管理中的應用

區塊鏈技術在操作風險管理上以其去中心化、不可篡改、不可追溯的特點展現出了得天獨厚的優勢。傳統的操作風險管理常面臨信息孤島、數據不一致和流程不透明等問題，而區塊鏈技術為解決這些問題提供了新的思路和工具。

區塊鏈技術可以顯著降低金融交易和清算領域的操作風險。通過智能合約實現自動化交易和清算，可以減少人為錯誤、提高交易效率、降低交易成本。例如，國際清算銀行（BIS）推出的Agora項目是一個基于區塊鏈的跨境支付系統，將傳統的跨境轉賬時間從3—5天縮短到幾秒鐘，同時大幅降低了操作錯誤率和欺詐風險。

（四）云計算在流動性風險管理中的應用

云計算技術憑借其強大的計算能力、靈活的資源調度和低成本的特點，在流動性風險管理中發揮著越來越重要的作用。傳統的流動性風險管理常受限于計算資源和數據處理能力，而云計算技術的應用極大地提升了金融機構的流動性風險分析和管理能力。

在流動性風險評估方面，云計算平臺能夠支持更復雜、更精細的風險模型。金融機構可以利用云計算的強大計算能力，進行大規模的蒙特卡羅模擬（MonteCarloSimulation）和情景分析，更準確地評估不同市場條件下的流動性需求。例如，摩根大通利用云計算平臺搭建了一套能夠實時模擬數百萬種市場場景的動態流動性風險評估系統，使得預測流動性風險的精確性和時效性得到了顯著提升。

結語

本研究深人探討了金融科技對金融風險管理的影響，特別聚焦于物聯網、區塊鏈和云計算等新興技術在風險管理中的應用實踐。這些技術在金融風險管理中的具體應用和深度實踐不僅提高了風險管理的效率，還拓展了風險管理的深度和廣度。例如：物聯網技術使得預測市場風險的精確性和時效性都得到了提升；區塊鏈技術提供了一種新的解決方案，用于運營風險管理；云計算在分析和管理流動性風險的能力上有了很大的提升。

金融科技的發展正推動金融風險管理向更智能、更自動化、更整體化的方向發展。未來，金融機構需要持續加大對金融科技的投入，培養復合型人才，構建智能化的風險管理體系。同時，監管機構也需要與時俱進地完善監管法規，推動監管科技事業的發展，以適應金融科技時代的挑戰。

參考文獻：

[1]應婧.金融科技在供應鏈金融風險管理中的探索與應用研究[中國產經，2024，（19）：167-169.

[2]駱軒州，鄧明明.金融科技創新過程中金融風險管理問題及對策.中阿科技論壇（中英文），2024，（10）：44-48.

[3]周騏，劉倩，劉楚鑫等.基于科技視角的金融風險管理課程教學改革研究]高教學刊，2024，10（29）：156-159.

[4]王雨婷.科技與金融深度融合下的信貸風險管理[].黑龍江金融，2024，（03）：69-72.

[5]李海樂.金融科技視域下數字金融風險管理探究[].投資與創業，2024，35（04）：1-3.

[6]彭文婷.金融科技創新過程中金融風險管理問題及對策探討[].中國管理信息化，2023，26（24）：149-151.