金控平台风控大数据融合征途：构建统一风险预警平台

除了向金融子公司提供即时全方位的大数据风险预警服务，众多大型企业旗下金融产业服务平台的另一个职能，是在落实数据合规使用的前提下，打通各金融子公司的数据隔阂并创造更强的业务协同效应。

对大型企业金融产业服务平台与金控平台而言，如何整合多方大数据助力各金融子公司提升风控实力与业务协同能力，正成为一大新挑战。

一家大型企业旗下金融产业服务平台人士向记者透露，目前他们遇到两大挑战，一是急需融入更多维度的外部数据，满足不同类型金融子公司的风险预警、交易对手尽职调查、投资组合风险监测、投资决策辅助等需求。二是力争在数据合规使用的情况下，实现不同金融子公司的“数据交互共享”，达到更佳的业务协同效应。

“不久前，企业总部专门成立了产业金融服务平台，除了积极促进各项金融业务协同发展，另一个重要职能就是解决金融子公司的风控数据需求。”他告诉记者。

但他发现，要做好这项工作，难度不小。这个金融产业服务平台一面需采购大量外部数据，有效解决各金融子公司普遍存在的数据不对等、采集数据不完整、舆情信息不及时等问题。一面需加快隐私计算技术的使用范畴，引导各金融子公司在数据可用不可见的情况下，合规实现数据交互共享，避免触犯《网络安全保护法》《个人信息安全法》等法规。

恒生电子数据风险业务负责人张福明表示，如今，越来越多大型企业金融产业服务平台正致力于使用大数据、AI、区块链等新兴科技强化自身风险管理与数据合规使用能力，但要做好这项工作的关键，是构建数据资产和挖掘数据价值。

“相比传统风险合规做法，他们要完成数智化转型与风控数据合规使用，需先提升数据战略、数据治理、数据架构、数据规范、数据保护、数据质量、数据应用和数据生存周期管理等多方面能力。”他指出。

张福明告诉记者，针对大型企业金融产业服务平台所需的数据赋能与风险管理预警能力，目前恒生电子(600570)正尝试向他们提供风险合规数据解决方案，即从风险管理业务场景出发，整合金融机构内外部相关数据，建立统一数据标准与风控模型，助力后者的风险合规应用系统更便捷、更低成本调用数据资产，持续加强数据服务管理能力。

上述大型企业旗下金融产业服务平台人士向记者透露，通过针对金融子公司调研，他们发现金融产业服务平台要全面构建基于数据合规使用的风险管理系统体系，仍面临五大痛点：一是风险管理信息系统全覆盖仍有盲点；二是业务风险识别和管控能力有待提升；三是风险检测计量机制不够健全；四是对境外金融子公司风险管控不到位；五是支持保障各项措施未能有效执行。

“这令企业总部深刻意识到，加快构建风险数据治理与风险数据集市体系，与完善数据合规使用制度同等重要。但如何在源头解决数据资产的质量和完整性，在操作环节持续完善数据合规使用流程，从而向金融子公司输出更全面的风控预警服务与数据交互能力，仍是一个相当漫长的过程。”他直言。

构建统一大数据风险预警系统

记者多方了解到，随着部分大型企业涉足的金融业务日益广泛，如何搭建统一的数据服务平台助力各个金融子公司完善风控预警机制，难度不小。

作为中化集团的产业金融服务平台，中化资本的金融业务范畴涵盖信托、融资租赁、财务公司、公募基金、寿险、产业基金、商业保理、保险经纪、期货等。

“我们调研发现，不同金融子公司的数据风控需求各不相同，比如保理公司需要大数据查询交易对手的融资担保、工商诉讼等信息，产业基金则需大量宏观经济数据作为投资决策的重要辅助工具，信托公司则需房地产、工商企业的最新舆情状况，及时采取风控措施规避潜在风险。”中化资本科技与数字化高级总监赵辉辉指出。以往，由于部分金融子公司主要采取人工筛选方式，收集交易对手的工商、财务、融资、法律诉讼、舆情等信息，导致不同金融子公司之间存在数据不对等，数据采集不完整、舆情信息不及时等问题，既无法满足自身的风控预警需求，又令总部也难以及时掌握各个金融子公司的项目潜在风险状况，尽早采取措施化解相关风险。

“这驱动我们决心搭建统一的大数据风险预警监测系统，一面集中采购汇聚各类数据，帮助金融子公司更及时全面掌握交易对手的最新经营状况，包括是否涉及新的法律诉讼、实控人高管变动等，助力他们有效解决数据采集不完整不及时等痛点。一面通过收集众多与公司主营业务相关的化工品等领域市场信息，为金融子公司提供更全面的投资决策依据。”他直言。

记者获悉，在搭建大数据风险预警监测系统初期，中化资本也遇到诸多挑战，一是各类金融子公司对大数据风控的需求千差万别，需要这个系统针对不同金融子公司的差异化风控合规数据需求，构建定制化的数据服务体系；二是大数据风险预警监测系统所采集的风控数据相对零散，要将这些数据集中起来“转化”成金融子公司所需的风控数据，难度同样不小；三是过去两年金融市场与监管政策变化较大，大数据风险预警监测系统在数据服务迭代与数据源补充等方面需持续加大投入，进一步满足新的数据合规使用要求。

“我们对此主要采取逐步迭代、快速滚动的方式，持续根据金融子公司业务需求提升数据服务能力。截至目前，我们已完成5次系统更新迭代，基本能满足各个金融子公司业务风控需求，包括向信托公司相关证券投资自营业务提供风险预警，向保理公司与证券公司拓展非标业务提供更多维度的决策依据等。”赵辉辉指出。

在他看来，这套数据风险预警监测系统日益完善，不但向各大金融子公司提供及时全面的风险预警服务，还令总部能及时了解各大金融子公司所存在的业务潜在风险点，及时调动各类资源落实风险化解措施。

一位第三方数据服务机构负责人表示，随着越来越多大型企业金融产业服务平台向金控公司运营模式发展，他们已意识到需积极引入各类风控合规数据服务科技，一方面更清晰地整合各类金融子公司业务数据向金融监管部门报送，主动拥抱监管，另一方面持续加强风险数据治理和风险数据集市建设，通过构建统一风险管理平台，大幅增强各项金融业务的风险监控预警与风险估值计量能力。

引入隐私计算打通金融子公司数据

除了向金融子公司提供即时全方位的大数据风险预警服务，众多大型企业旗下金融产业服务平台的另一个职能，是在落实数据合规使用的前提下，打通各金融子公司的数据隔阂并创造更强的业务协同效应。

前述大型企业旗下金融产业服务平台人士向记者透露，目前他们正尝试整合各金融子公司的多项业务数据，打造“一个客户，多元金融服务”的新运营体系。但摆在他们面前的一大挑战，是如何令金融子公司在合规操作情况下，实现数据交互共享，围绕单个客户提供多元化金融服务。

“要做好这件事，难度很大。尤其在《网络安全保护法》《个人信息安全法》等法律法规要求下，金融子公司之间不能随意交换使用客户未经授权的个人数据信息，导致数据共享与业务协同受到较大制约。”他指出。因此他们正积极引入隐私计算技术，在数据“可用不可见”的环境下实现内部共享交互，为增强金融子公司业务协同效应创造新的操作空间。

中信证券信息技术中心数据平台组执行总经理岳丰表示，随着中信金控各项金融业务协同发展，隐私计算技术的应用场景正日益广泛，比如他们需邀请众多客户参与会议时，难免会遭遇不同金融子公司或业务部门重复邀请同一个客户的状况。在这种情况下，隐私计算技术就能在不暴露客户隐私数据的情况下，令总部及时掌握客户被重复邀请状况，及时采取必要措施规避业务部门之间的“尴尬”；此外，中信金控在数据穿透式共享，联合反洗钱等方面，正积极使用隐私计算与多方安全计算技术，在最大限度保护客户数据安全的情况下，达到理想的数据管理目标。

一位金控公司IT部门人士向记者透露， 目前他们正尝试通过隐私计算技术，在有效防范客户敏感数据泄露的情况下实现金融子公司之间的客户推介。具体而言，若信托公司高净值客户需购买关联券商、公募基金机构所发行的资管产品时，他们可以通过隐私计算技术及时了解这位客户是否满足合格投资者的资金要求，令后者无需担心个人财富信息泄露风险。

此外，针对金融欺诈风险，他们正通过多方安全计算技术实现黑名单的共享，从而在确保数据合规使用的情况下，助力各家金融子公司持续提升风控能力。

他直言，若隐私计算技术在保护金融子公司客户数据方面成效显著，未来总部还将更大范畴使用这项技术，推动金融子公司在数据合规共享交互的情况下，实现更多业务的协同发展。

（作者：陈植 编辑：曾芳）