林常乐：我国金融科技尚缺乏一套金融风险建模标准

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如何利用科技力量推进金融监管，控制或有金融风险？5月28日下午，以“基于大数据技术的金融风险防控”为主题的2018数字博览会“数字金融”论坛在贵阳隆重举行。与会领导和专家就如何运用大数据、区块链等前沿金融技术，落实全国金融工作会议精神，解决监管问题，坚决防范和控制金融风险进行了深入探讨。清华大学金融技术中心主任林长乐出席并致辞。

以下是林长乐的讲话:

尊敬的领导、专家和来宾:大家下午好！

今天的许多演讲者都是用户金融风险控制方面的专家，他们对信用风险有定量评估，比如支付中的反欺诈内容。事实上，金融风险控制仍然有很大的市场方面或产品方面的内容，即传统的金融风险管理。他们中的大多数都在市场方面，所以我今天分享的更多的是金融市场的风险控制。

我们是一个新成立的机构。2016年，在姚院士的领导下，清华大学建立了金融技术中心和金融技术实验室。我是这个金融技术实验室的项目负责人。同时，我还通过清华大学产学研平台建立了财富引擎技术，现在我与银行业在产业化方面进行合作。

现在，在新的资产管理法规框架下，银行面临着控制风险的巨大压力。它曾经是一个屈服点。现在金融产品有风险。有什么风险？风险的本质是我们收入的无限可能性。本质是我们身后的概率分布。当我们进行金融风险控制或银行业务时，我们应该估计概率分布，所以我们必须使用大数据技术和定量建模技术来估计我们身后的金融产品的风险。要做这样的事情，我们需要有金融市场的模拟。在模拟环境中，我们可以模拟所有市场中金融产品背后的风险，以及在不同的金融周期、信贷周期和不同的影响因素下，金融市场中的风险将如何变化。包括sas提到的巴塞尔在内，金融市场存在风险，这也是金融技术的一部分。

中国缺少什么？我们有很多金融资产，但中国没有一个标准来模拟金融市场风险。这是中国目前缺乏的金融技术。这些风险影响因素在不同情况下对每项金融资产的影响有多大，这种影响在哪里？因此，我们实际上缺乏一套金融风险建模标准。例如，美国实际上有一套非常重要的基本标准。因此，我们在清华所做的是为中国的金融机构建立一个智能基础设施。具体的市场风险水平是建立金融市场风险模型的标准。我们需要了解每项金融资产背后的风险和影响，以及风险因素在宏观层面、基础层面、技术层面或行业层面的影响。

中国不能重复它过去40年在美国所做的事情，所以它希望使用机器学习和人工智能技术来做大量重复的工作。此外，通过使用大数据技术，我们可以获得一些替代风险因素，并在风险控制中挖掘这些因素背后的价值。这些是到目前为止已经做出的一些影响因素指标，这是我们建立的模型，包括金融市场中的各种资产类别，以及建模效果。这是债券水平和波动性预测的结果。同时，我们可以对金融市场产品的风险因素进行归因，并且可以看到金融市场和金融产品涵盖和影响了什么样的风险因素。

金融市场的风险建模解决了什么问题，金融市场有多少风险，它们来自哪里，先看看这是什么；下一个问题是如何做。我们知道金融市场的联合概率分布，然后我知道它有多少风险。在进行智能风险控制时，我们需要获得最佳的智能风险控制策略。我们在这里做的是财务优化。我们开发了核心算法，可以得到风险控制优化策略和具体的界面效果。

在客户方面，也进行了风险预防和控制的实践，主要是在与投资者有关的领域。在投资者情景下，去年中国证监会发布了《证券经营机构投资者适当性管理实施指引(试行)》，这是一次重大的管理变革。这是我们大数据分析的结果。我们使用大数据来建模和分析用户和投资者的风险类型以及大量交易流。

这就是我要分享的全部。谢谢你！