張曉晴 譚培

金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)已成為共識(shí)，如何支持各方都在探索實(shí)踐。最具挑戰(zhàn)的是應(yīng)用金融科技支持科創(chuàng)“雙創(chuàng)”項(xiàng)目。面對(duì)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代市場(chǎng)變化快、技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用層出不窮，“雙創(chuàng)”科創(chuàng)項(xiàng)目的盈利模式趨向復(fù)雜，商業(yè)模式翻新，跨界趨勢(shì)明顯，應(yīng)用金融科技識(shí)別項(xiàng)目“好、壞”精準(zhǔn)金融支持，具有非常廣闊的應(yīng)用前景和市場(chǎng)價(jià)值。本文探討智能評(píng)價(jià)體系構(gòu)建，并重點(diǎn)應(yīng)用金融科技支持科創(chuàng)項(xiàng)目提出建議。

科創(chuàng)項(xiàng)目特點(diǎn)與識(shí)別難點(diǎn)

科創(chuàng)項(xiàng)目識(shí)別困境?？苿?chuàng)企業(yè)最初都是中小微技術(shù)創(chuàng)新企業(yè)，這類(lèi)企業(yè)生命周期特殊，通常壽命短，風(fēng)險(xiǎn)大。國(guó)際上中小企業(yè)平均壽命為3～5年，硅谷存活率一般不超過(guò)10%，我國(guó)科創(chuàng)企業(yè)可能壽命更短。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，截至2019年11月，崩盤(pán)跑路、知名的互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)就超過(guò)200家，涉及投資金額可能超過(guò)3100億元，投資者損失慘重。對(duì)于初創(chuàng)期的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目，死亡率更高，從目前的現(xiàn)實(shí)市場(chǎng)環(huán)境來(lái)看，保守估計(jì)成功率恐怕只有千分之一，這就增加了項(xiàng)目識(shí)別困難。目前科創(chuàng)項(xiàng)目識(shí)別遇到五大挑戰(zhàn)：一是缺乏規(guī)范化判定標(biāo)準(zhǔn)，主要依靠主觀評(píng)定;二是項(xiàng)目信息數(shù)據(jù)的海量化、碎片化;三是科創(chuàng)項(xiàng)目民營(yíng)企業(yè)多、概念多、小微多，成立時(shí)間短，初創(chuàng)資本少，幾乎無(wú)抵押;四是盡調(diào)成本高，項(xiàng)目評(píng)估效率較低，存在成本與效率矛盾;五是盡調(diào)信息真實(shí)性考證難度大，沒(méi)有自信用機(jī)構(gòu)，無(wú)法識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)。面對(duì)數(shù)量龐大的項(xiàng)目信息，不知道到底該相信誰(shuí)？現(xiàn)行的識(shí)別途徑一般是投資人和客戶(hù)經(jīng)理通過(guò)參加創(chuàng)投大賽、創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新項(xiàng)目投融資對(duì)接會(huì)、各類(lèi)主題峰會(huì)、小型創(chuàng)投咖啡吧、企業(yè)推介會(huì)和沙龍活動(dòng)等，現(xiàn)場(chǎng)交流，實(shí)地考察。再就是借助各類(lèi)互聯(lián)網(wǎng)投融資信息交互平臺(tái)，以及政府、高校、投融資機(jī)構(gòu)、科創(chuàng)園區(qū)、眾創(chuàng)空間、孵化器和行業(yè)協(xié)會(huì)等舉辦的線(xiàn)上線(xiàn)下活動(dòng)，匯聚大量的項(xiàng)目信息，再好一點(diǎn)就是借助人民銀行、證監(jiān)會(huì)、工商、稅收、海關(guān)、中小企業(yè)局等政府部門(mén)線(xiàn)上公開(kāi)的企業(yè)信息，比對(duì)篩選進(jìn)行初步驗(yàn)證。這類(lèi)做法獲得的信息海量化、碎片化，不能降低識(shí)別的時(shí)間、人力成本，也無(wú)法提高識(shí)別效率，帶來(lái)項(xiàng)目識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，尤其是早期項(xiàng)目識(shí)別的難度更大。

傳統(tǒng)項(xiàng)目管理需要變革。投資機(jī)構(gòu)、商業(yè)銀行的項(xiàng)目管理通常依賴(lài)于傳統(tǒng)手段，投資人、客戶(hù)經(jīng)理發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目信息，評(píng)估部門(mén)進(jìn)行項(xiàng)目評(píng)估，最初依據(jù)的就是企業(yè)會(huì)計(jì)報(bào)表（一些新項(xiàng)目更看重政府背景、批文），對(duì)于小微企業(yè)、初創(chuàng)企業(yè)可能存在資產(chǎn)負(fù)債表不規(guī)范，損益表難看，所有者權(quán)益表缺損不實(shí)等。稅務(wù)、海關(guān)報(bào)表真實(shí)度高一點(diǎn)，但也未必可得。這些特點(diǎn)加重了項(xiàng)目評(píng)估真實(shí)性風(fēng)險(xiǎn)。一些機(jī)構(gòu)開(kāi)始引入大數(shù)據(jù)技術(shù)，進(jìn)行批量化處理，但是普遍擔(dān)憂(yōu)成本高不賺錢(qián)，項(xiàng)目資產(chǎn)質(zhì)量憂(yōu)、潛在損失。國(guó)內(nèi)各類(lèi)機(jī)構(gòu)項(xiàng)目評(píng)估技術(shù)出現(xiàn)同質(zhì)化，稀缺項(xiàng)目一哄而上“搶單”，人為增加風(fēng)險(xiǎn)控制難度?？梢哉f(shuō)項(xiàng)目缺乏金融支持已成為社會(huì)痛點(diǎn)，科創(chuàng)項(xiàng)目識(shí)別成為金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)難點(diǎn)，迫切需要新的技術(shù)。

金融科技應(yīng)用在項(xiàng)目管理中的價(jià)值。智能評(píng)價(jià)即人工智能+項(xiàng)目識(shí)別的結(jié)合體，通過(guò)數(shù)字技術(shù)，依托大數(shù)據(jù)、云計(jì)算，發(fā)現(xiàn)影響評(píng)估的關(guān)鍵因子和系數(shù)，通過(guò)模型運(yùn)算，實(shí)現(xiàn)機(jī)器識(shí)別和進(jìn)行項(xiàng)目分析評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)偏好分析。借助智能風(fēng)控建立項(xiàng)目評(píng)估規(guī)范化標(biāo)準(zhǔn)，可以降低主觀性影響，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以提升數(shù)據(jù)真實(shí)性及有效性，降低項(xiàng)目盡調(diào)成本，提升項(xiàng)目評(píng)估效率。應(yīng)用金融科技可以把傳統(tǒng)項(xiàng)目分析變成直接可用的互聯(lián)網(wǎng)軟件服務(wù)，大大減少人為主觀因素影響，客觀科學(xué)，提高項(xiàng)目識(shí)別效率和準(zhǔn)確度。換言之，通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)選擇，解放客戶(hù)經(jīng)理，節(jié)省風(fēng)投時(shí)間。

項(xiàng)目識(shí)別管理中投資人、客戶(hù)經(jīng)理絕大多數(shù)受制于所擁有的資本有限，識(shí)別項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的能力參差不齊，需要耗費(fèi)大量時(shí)間和人力成本，對(duì)所獲項(xiàng)目信息進(jìn)行分類(lèi)、分析、識(shí)別判斷和必要盡調(diào)，效率低下。引入人工智能就能有效進(jìn)行信息數(shù)據(jù)過(guò)濾，進(jìn)行甄別真?zhèn)巍o(wú)論項(xiàng)目識(shí)別進(jìn)行投資或信貸，最希望價(jià)值互聯(lián)和精準(zhǔn)數(shù)據(jù)智能匹配，這就要借助以互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)所引領(lǐng)的信息交互模式，幫助投資人與自己投資需求相匹配有價(jià)值的項(xiàng)目融資信息數(shù)據(jù)。人工智能在海量碎片化的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目融資信息數(shù)據(jù)中，可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)項(xiàng)目?jī)r(jià)值分析和風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別。

應(yīng)用金融科技識(shí)別項(xiàng)目模型構(gòu)想

應(yīng)用智能評(píng)價(jià)可以有效識(shí)別投資項(xiàng)目、配置金融資產(chǎn)，在美國(guó)金融資產(chǎn)投資方面平均有60%、70%借助智能投顧。普華永道預(yù)期全球資產(chǎn)管理規(guī)模在2020年將高達(dá)102萬(wàn)億美元，麥肯錫估計(jì)通過(guò)虛擬咨詢(xún)服務(wù)的潛在個(gè)人金融資產(chǎn)價(jià)值將達(dá)到13.5萬(wàn)億美元，智能投顧作為虛擬咨詢(xún)的重要組成部分，必將受到更多的青睞。普華永道研究表示，未來(lái)我國(guó)會(huì)更多走向金融資產(chǎn)的配置。同時(shí)，由于智能投顧所對(duì)應(yīng)的中低端客戶(hù)群體在中國(guó)有很大的客戶(hù)基數(shù)，且對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品接受程度較高的年輕一代正處于財(cái)富快速積累階段，未來(lái)智能投顧市場(chǎng)范圍將會(huì)有較大的上升空間。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，目前國(guó)內(nèi)宣稱(chēng)具有“智能投顧”功能或者正在研發(fā)“智能投顧”功能的理財(cái)平臺(tái)已經(jīng)超過(guò)二十家，主要包括京東智投、聚愛(ài)財(cái)PULS、宜信投米R(shí)A、錢(qián)景私人理財(cái)、藍(lán)海財(cái)富、彌財(cái)、來(lái)錢(qián)、微量網(wǎng)、資配易、勝算在握等，并且陸續(xù)還有平臺(tái)跟進(jìn)，加入智能投顧的大軍。

目前項(xiàng)目識(shí)別依然主要靠專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)和傳統(tǒng)技術(shù)，但是面對(duì)更多的不確定性和頻繁的市場(chǎng)變化，借助金融科技，應(yīng)用智能風(fēng)控將是項(xiàng)目識(shí)別的重要補(bǔ)充，把大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等金融科技綜合應(yīng)用到風(fēng)險(xiǎn)控制環(huán)節(jié)，前置精準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，將給各類(lèi)金融、投資機(jī)構(gòu)帶來(lái)新的管理模式。

理論與模型構(gòu)建思路

目前在項(xiàng)目識(shí)別時(shí)，銀行或投資人先要比對(duì)信貸政策、公司風(fēng)險(xiǎn)偏好或行業(yè)禁入等，然后根據(jù)財(cái)務(wù)狀況，如把反映企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況、盈利能力、償債能力、成長(zhǎng)能力的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)，進(jìn)行打分、評(píng)估，最后投資決策。這里應(yīng)用的都是過(guò)往業(yè)績(jī)數(shù)據(jù)或行業(yè)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，存在主觀性和滯后性。應(yīng)用智能風(fēng)控，則根據(jù)因子影響程度，選取具有代表性的財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)，使用各種分析法對(duì)所選取的指標(biāo)進(jìn)行降維處理，如應(yīng)用因子分析法計(jì)算出因子得分函數(shù)，對(duì)公司價(jià)值進(jìn)行相對(duì)評(píng)估。研究結(jié)論表明，基于相對(duì)估值思路的因子分析法能有效對(duì)公司的價(jià)值進(jìn)行評(píng)估，在一定程度上幫助投資者篩選出行業(yè)中表現(xiàn)較好、投資價(jià)值較高的公司。但是基于相對(duì)估值思路的因子分析結(jié)果在數(shù)據(jù)極端的情況下會(huì)出現(xiàn)偏離，需要智能風(fēng)控對(duì)公司價(jià)值進(jìn)行評(píng)估時(shí)將相對(duì)估值與絕對(duì)估值結(jié)合使用，通過(guò)多維度、多元化的方法對(duì)公司進(jìn)行價(jià)值評(píng)估，為投資者提供更為準(zhǔn)確的評(píng)估結(jié)果。

智能風(fēng)控需要量化投資系統(tǒng)，具有完整的基礎(chǔ)研究、模型構(gòu)建、回測(cè)評(píng)價(jià)、實(shí)證檢驗(yàn)、評(píng)審輸出等單元評(píng)價(jià)模型，包括因子開(kāi)發(fā)模塊、模型優(yōu)化模塊、歸因驗(yàn)證模塊等。全自動(dòng)完成對(duì)數(shù)據(jù)的提取、清洗、計(jì)算、建模、交易、歸因、分析、輸出等。通過(guò)智能風(fēng)控，不僅量化投資模型，擬合備選庫(kù)中項(xiàng)目的基準(zhǔn)日價(jià)值，得出項(xiàng)目虛擬經(jīng)營(yíng)結(jié)果。還可以通過(guò)多因子風(fēng)險(xiǎn)模型對(duì)項(xiàng)目、投資組合結(jié)構(gòu)進(jìn)行歸因，再剔除行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)收益及市場(chǎng)風(fēng)格收益等因素后，最終得出項(xiàng)目的阿爾法風(fēng)險(xiǎn)收益。

基于智能風(fēng)控的項(xiàng)目識(shí)別框架

智能風(fēng)控是手段、工具和基礎(chǔ)，項(xiàng)目識(shí)別、投資決策是目的?；诖藷o(wú)論是智能風(fēng)控系統(tǒng)還是智能投顧平臺(tái)，搭建的最基礎(chǔ)（底層）是計(jì)算與存儲(chǔ)資源層，再次是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備層，再上面是數(shù)據(jù)識(shí)別、挖掘，最頂層是風(fēng)險(xiǎn)（價(jià)值）判斷、投資決策建議。在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備層依托大數(shù)據(jù)融合多數(shù)據(jù)源，抽取、清洗，提供在線(xiàn)或離線(xiàn)服務(wù)。在數(shù)據(jù)挖掘識(shí)別層，就要借用AI，系統(tǒng)自主學(xué)習(xí)，引擎分析，為用戶(hù)畫(huà)像，并進(jìn)行模型計(jì)算?；A(chǔ)數(shù)據(jù)、用戶(hù)畫(huà)像、特征引擎、模型輸出等內(nèi)容都以數(shù)據(jù)資產(chǎn)的形式來(lái)管理?；谶@些數(shù)據(jù)資產(chǎn)，可以為獲客、準(zhǔn)入、經(jīng)營(yíng)、留存等全生命周期提供各種服務(wù)。

標(biāo)準(zhǔn)模型的基本因子

基于科創(chuàng)企業(yè)構(gòu)建模型的標(biāo)準(zhǔn)建議包括11項(xiàng)指標(biāo)：概念框架（非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)），包括產(chǎn)業(yè)需求否屬于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整鼓勵(lì)目錄，是否符合綠色產(chǎn)業(yè)指導(dǎo)目錄，是否屬于知識(shí)產(chǎn)權(quán)重點(diǎn)支持目錄;科技創(chuàng)新是否屬于科技部重點(diǎn)支持范疇;戰(zhàn)略新興是否屬于《中國(guó)制造2025》重點(diǎn)領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新技術(shù)路線(xiàn)圖范疇;概念價(jià)值是否屬于國(guó)家級(jí)省部級(jí)獎(jiǎng)勵(lì)或成果被國(guó)內(nèi)外相關(guān)期刊登載或行業(yè)龍頭企業(yè)認(rèn)可;資本市場(chǎng)是否已經(jīng)成功對(duì)外融資或融資估值是否過(guò)億元。技術(shù)創(chuàng)新，包括團(tuán)隊(duì)技術(shù)創(chuàng)新能力，團(tuán)隊(duì)領(lǐng)軍實(shí)力、研發(fā)實(shí)力;技術(shù)實(shí)力，原創(chuàng)性、成熟性、可替代性，技術(shù)成果實(shí)力、前沿技術(shù)地位;產(chǎn)品的獨(dú)特性、可模仿性、產(chǎn)業(yè)化預(yù)期、市場(chǎng)吸引力、需求適應(yīng)力。商業(yè)模式，包括模式成熟度;戰(zhàn)略定位，業(yè)務(wù)系統(tǒng)，自身業(yè)務(wù)成熟度、業(yè)務(wù)價(jià)值鏈關(guān)鍵點(diǎn)、盈利模式可靠性、產(chǎn)業(yè)鏈成熟度;產(chǎn)業(yè)生態(tài)環(huán)境，產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)系、生態(tài)關(guān)系。系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，包括經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè);行業(yè)前景、壁壘;經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率、增長(zhǎng)方式;金融與政策環(huán)境，金融工具、市場(chǎng)、監(jiān)管;法律、稅收等。團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu)，包括團(tuán)隊(duì)構(gòu)成，團(tuán)隊(duì)實(shí)力、團(tuán)隊(duì)素質(zhì)、團(tuán)隊(duì)穩(wěn)定性、團(tuán)隊(duì)價(jià)值觀;管理文化與效率，團(tuán)隊(duì)激勵(lì)方式、團(tuán)隊(duì)執(zhí)行力;團(tuán)隊(duì)信用，最近三年團(tuán)隊(duì)核心成員行為、涉訴記錄、不良征信記錄。經(jīng)營(yíng)狀況，包括股東實(shí)力，股東知名度、主營(yíng)業(yè)務(wù)是否存在相關(guān)知名或大型機(jī)構(gòu)個(gè)人;經(jīng)濟(jì)要素，經(jīng)營(yíng)績(jī)效;償債運(yùn)營(yíng)能力;成長(zhǎng)能力;經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，公司涉訴、違約、不良信用記錄等等，不同指標(biāo)由大數(shù)據(jù)算出權(quán)重系數(shù)。

當(dāng)然，判斷風(fēng)險(xiǎn)到投資決策科創(chuàng)企業(yè)還需要其他一定能力，諸如經(jīng)驗(yàn)、硬實(shí)力，生產(chǎn)制造、技術(shù)支持、或者有底層開(kāi)發(fā)能力、核心能力，在行業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的團(tuán)隊(duì)等等。也需要軟實(shí)力，ESG，商譽(yù)等。

應(yīng)用金融科技支持科創(chuàng)項(xiàng)目的建議

無(wú)論時(shí)代如何改變，商業(yè)銀行作為服務(wù)行業(yè)，商業(yè)銀行“三性”不變，以客戶(hù)為中心的初心不變，服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的使命不變。評(píng)價(jià)“好與不好”就是要借助科技的力量，賦能傳統(tǒng)金融創(chuàng)新轉(zhuǎn)型、融入生態(tài)，以更加有效地服務(wù)惠及大眾。

金融要以支持科創(chuàng)項(xiàng)目實(shí)實(shí)在在支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)。金融脫虛向?qū)崱⒅С謱?shí)體經(jīng)濟(jì)是目前重大任務(wù)，當(dāng)前現(xiàn)實(shí)的、最具挑戰(zhàn)的就是銀行如何支持科創(chuàng)、雙創(chuàng)項(xiàng)目。中國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)需要科技創(chuàng)新、技術(shù)進(jìn)步，但是科技創(chuàng)新往往伴隨風(fēng)險(xiǎn)，初創(chuàng)技術(shù)企業(yè)多數(shù)不符合銀行信貸支持條件。國(guó)家通過(guò)資本市場(chǎng)設(shè)立科創(chuàng)板給科創(chuàng)企業(yè)直接融資快速通道、綠色通道，證券業(yè)走在金融支持科創(chuàng)項(xiàng)目的前面。銀行如何實(shí)實(shí)在在的支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)，建議銀行調(diào)整信貸政策、信貸結(jié)構(gòu)支持現(xiàn)代先進(jìn)制造、支持新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，探索智能風(fēng)控基礎(chǔ)上的科創(chuàng)、雙創(chuàng)項(xiàng)目項(xiàng)目識(shí)別與支持體系?？苿?chuàng)雙創(chuàng)項(xiàng)目資本金少、過(guò)往業(yè)績(jī)報(bào)表難看，可能無(wú)資產(chǎn)抵押，銀行借助智能風(fēng)控摒棄以企業(yè)項(xiàng)目歷史業(yè)績(jī)推演未來(lái)業(yè)績(jī)的“土辦法”，轉(zhuǎn)而采用數(shù)字化的智能工具前置風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避，再進(jìn)行項(xiàng)目篩選，最終提出新型支持方案。

銀行需要借助科創(chuàng)項(xiàng)目收益與普惠金融風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖，依賴(lài)技術(shù)進(jìn)步突破，創(chuàng)新盈利模式。金融科技正深刻改變著銀行業(yè)的諸多業(yè)態(tài)，那些走在前沿的銀行不僅為客戶(hù)提供了傳統(tǒng)金融服務(wù)，還利用“黑科技”智能工具幫投資者、消費(fèi)者、客戶(hù)提供創(chuàng)新金融服務(wù)產(chǎn)品，為投資者提供收益更為穩(wěn)健的投融資服務(wù)和資產(chǎn)管理。資管新規(guī)落地后，資管加速“去通道”，并向“主動(dòng)管理”轉(zhuǎn)型，銀行理財(cái)子公司紛紛成立，站在資管行業(yè)發(fā)展的十字路口，銀行紛紛探索新的發(fā)展路徑和產(chǎn)品模式，其中借道理財(cái)子公司進(jìn)入資本市場(chǎng)和股權(quán)投資，可以獲得與高風(fēng)險(xiǎn)匹配的高收益。這樣也有利于銀行做大普惠金融。銀行借助技術(shù)進(jìn)步，實(shí)現(xiàn)普惠項(xiàng)目的精準(zhǔn)篩選、精準(zhǔn)投放，批量化智能化操作，可以進(jìn)一步降低成本，騰挪出利潤(rùn)空間，實(shí)現(xiàn)安全和微利。銀行對(duì)中小企業(yè)數(shù)據(jù)嚴(yán)重不足，對(duì)于小企業(yè)的現(xiàn)狀、走勢(shì)及其在宏觀經(jīng)濟(jì)中的脊梁骨作用既沒(méi)有“質(zhì)”的認(rèn)識(shí)，也沒(méi)有量的概念，借助智能風(fēng)控，可以有效的實(shí)現(xiàn)細(xì)分客戶(hù)，找到最適合的終端服務(wù)。

深入認(rèn)識(shí)并穩(wěn)妥處理好幾個(gè)關(guān)系。數(shù)字時(shí)代人們獲得服務(wù)越便捷、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)引發(fā)的需求越多，越要注重金融的價(jià)值導(dǎo)向功能，尊重客戶(hù)的真實(shí)意愿和需求，特別在信貸領(lǐng)域，規(guī)避信用風(fēng)險(xiǎn)和道德風(fēng)險(xiǎn)。具體來(lái)說(shuō)，一是處理好多主體服務(wù)與消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)的關(guān)系。隨著金融服務(wù)主體變得多元、金融與非金融業(yè)務(wù)的邊界變得模糊，金融提供者要勇?lián)鐣?huì)責(zé)任，以人為本、關(guān)懷弱勢(shì)群體、強(qiáng)化協(xié)同合作，充分保護(hù)消費(fèi)者權(quán)益。二是處理好數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)應(yīng)用和客戶(hù)隱私保護(hù)的關(guān)系。強(qiáng)調(diào)有效監(jiān)管，更好地發(fā)揮大數(shù)據(jù)的潛能，真正讓金融回歸本源，讓科技發(fā)揮向善的力量。三是處理好科技性與普惠性的關(guān)系。堅(jiān)持以人民為中心的發(fā)展理念，提升金融服務(wù)的可得性，促進(jìn)社會(huì)公平、公正。四是處理好金融機(jī)構(gòu)與科技公司的關(guān)系。金融機(jī)構(gòu)既要吸收借鑒互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)機(jī)制，加快內(nèi)部創(chuàng)新，將科技應(yīng)用能力轉(zhuǎn)化為金融競(jìng)爭(zhēng)力，也要加強(qiáng)與科技公司的合作，充分融合協(xié)同，通過(guò)創(chuàng)新與共享，優(yōu)化金融供給。

注意系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，優(yōu)化智能風(fēng)控系統(tǒng)。要重視數(shù)據(jù)安全、網(wǎng)絡(luò)攻擊，以及其他輸入性的風(fēng)險(xiǎn)。防止風(fēng)險(xiǎn)快速傳播產(chǎn)生累積和放大的效應(yīng)，建立風(fēng)險(xiǎn)防控的體系保障金融安全。需要注意的是銀行支持科創(chuàng)項(xiàng)目的核心指標(biāo)設(shè)置，權(quán)重跟普通企業(yè)、大型企業(yè)甚至央企有巨大差異，但是，智能風(fēng)控不能代替人工，他仍然是傳統(tǒng)項(xiàng)目識(shí)別手段的補(bǔ)充。本身智能風(fēng)控也存在系統(tǒng)初期未經(jīng)實(shí)證的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。金融機(jī)構(gòu)只有在控制好自身風(fēng)險(xiǎn)的前提下，不斷優(yōu)化智能風(fēng)控系統(tǒng)，科學(xué)決策，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)與效益的最佳匹配。

總之，智能風(fēng)控強(qiáng)大的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，給金融機(jī)構(gòu)識(shí)別項(xiàng)目帶來(lái)巨大便利，有利于銀行等機(jī)構(gòu)識(shí)別項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)，優(yōu)選投資，最終將發(fā)揮金融的作用，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)升級(jí)。

[課題項(xiàng)目：科技部《現(xiàn)代服務(wù)業(yè)創(chuàng)業(yè)平臺(tái)研究》課題資助項(xiàng)目]

（作者單位：清華大學(xué)高端裝備制造研究院，其中張曉晴系副院長(zhǎng)）