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作者简介：作者简介：吴沛东（2000—），男，回族，吉林长春人，主要研究方向：数字货币、云银行等
摘要：商业银行的经营必须要做出风险管理，用科技来推动商业银行对风险管理水平的提升，纵然是一种有效的方法，但也需要联合应用云计算、物联网及区块链等新一代技术，要全新启动金融科技的时代，在深化互联网金融板块的基础上，做好收购、投资等金融布局，塑造商业银行强大的核心竞争力，在金融科技的支持下提出新的要求，正确规避传统风险管理的不足，迎接风险管理工作带来的机遇，加以转型、升级，也可做出必要的金融科技创新。本文从商业银行传统的风险管理模式的局限性进行分析，研究了新时代金融科技的创新途径，并指出了新的市场风险与风险管理转型的战略性建议。
关键词：金融科技;商业银行;风险管理;转型
金融科技是全球瞩目关注的内容，以金融需求作为科技创新的基础，能够影响金融业当下的产业结果形式，即通过大数据环境与物联网组成快速的数据分析网络，对金融行业中的商业银行做出有效的管理优化，使之市场的服务力和竞争力得到迅速提升，并带动金融产业的新变化。最初应用P2P网络信贷等业务实现了第三方支付，但商业银行并不重视，而传统的银行商贷受到竞争影响以后，四大银行与BATJ合作，开始做出金融布局。在金融科技的问题研究中，国内有学者从金融理论的一般性进行解读，阐明了金融科技的内涵及其未来发展的方向，同时也指出传统的体系中兼容性不够，所以金融科技的发展未必会拥有足够的空间，将其转向科学的智能化的驱动力，可以进一步实现创新监管。但这些理论研究多数围绕着商业银行的业务创新和服务效率的提升，涉及风险管理的内容并不多，若商业银行能够从传统风险管理的局限性出发进行研究，则可以得出许多科学的风险管理转型建议用于实践。
一、商业银行的传统风险管理措施的不足之处
（一）信用风险
商业银行主要的风险类型就是信用风险，在商业银行的征信评级、小微金融等业务方面，可能会存在着风险管理力度不足的情况。
1.征信评级
商业银行在评价客户的信用等級时，要能够准确的反映出客户的信用风险，其中也具有一定的难度，由政府提供的征信数据是非常有限的，而且主要反映的是信贷关系，并没有综合性的衡量信息的主体信用，所以信息的覆盖面不广，难以覆盖所有的正规金融机构的信贷数据。同时，传统的信用评级方法是建立在线性回归的评级模型基础上的，在某些变量的处理过程中，这种变化是相对简单的，可能会出现风险信号有误的情况，或是无法及时的响应银行的评级需求，需要等待一定的信息分析的时间，弱化了信用评级的时效性[1]。
2.小微金融
当代社会经济环境相对复杂，而且变化的速度较快，商业银行面临的竞争是非常激烈的，也不乏存在大批的小微企业作为主要客户群体，但纵观行业的发展趋势，小微企业的管理能力依然不如大型企业，况且能够用于抵押的资产也不多，小微企业的数量庞大，商业银行在现有的风控机制管理下，对小微企业的金融管理尚显吃力，难以做出有效的金融保障。如果商业银行沿用的是传统的金融管理方式，那么这一缺点将会被放大，并且在实践中成为限制商业银行小微金融发展的因素。
3.动产融资
商业银行的融资业务模式以仓单质押或者互联互报的传统型模式为主，对物流监控的依赖性较强，会直接受到物流公司工作人员的监管能力的影响，那么商业银行的主体在面临着重复抵押或者监管过程不清晰的问题时，就会遭受一定程度的风险，如果监管方的责任意识不强或者对风险的预警不够及时，那么商业银行承担的风险会更大。目前国内宏观经济增长速度已经逐渐趋于平缓的状态，诸如一些大宗商品要调整价格，动产融资过程中各方的信任度也会有所下降，这些变化都是必然存在的，所以商业银行所沿用的传统的融资管理模式已经呈现出一定的弊端性[2]。
（二）市场风险
商业银行所承担的市场风险包括市场价格波动给商业银行带来的损失，主要表现为投资决策和财富管理等方面，需要商业银行加以调整。
1.投资决策
金融市场中的各类交易活动已经朝向量化的方向发展，商业银行的经济效益从金融市场中的交易活动中获得，所以市场数据的获取比传统的管理模式要更加便捷，商业银行采用的量化模型管理方式，可以对前后的计量分析和假设进行判断，因为模型变量是有限的，事后分析更容易引发市场价格的波动，商业银行对于之后出现的市场风险是比较无力的，在投资过程中没有对投资的条件做好判断，极容易从中受到市场风险的影响，市场中的一个小波动对于商业银行的投资行为而言，都可能是大浮动[3]。
2.财富管理
银行中的理财方面的业务通常由客户经理直接负责，由经理根据客户的真实情况来推荐适合的理财产品，商业银行中的理财产品相较其他类型的银行要更加多种多样，在多个产品中选择出适合客户且符合客户喜好的产品，考察着客户经理的专业能力，如果客户的情绪波动较大，就可能会影响客户的收益，商业银行自身的利益倾向，也会影响着客户经理为客户推荐的理财产品。在财富管理方面，商业银行给出的优惠条件也是基于当下市场的发展情况，如果实际的走向与预期的不符，那么商业银行在财富管理方面也会承担着一定的风险[4]。
3.利率定价
商业银行所承担的市场风险中最重要的风险就是利率风险，国内的市场环境利率化发展与转型过程已经基本完成，而且商业银行在市场环境中承担的利率风险过大，商业银行所属的金融行业直接接触到市场利率的变化，依照央行的基准定价，贷款的利率定价也在逐渐得到规划，贷款是商业银行中重要的资产业务，不同的借款情况需要根据实际条件来进行定价，商业银行基于大数据对借款人进行合理的评估，那么商业银行所承担的业务量也会增加，为商业银行的发展带来了一定的压力，需要商业银行去解决利率定价这一难题。 （三）操作风险
商业银行的操作风险主要是由于内部操作过程不完整所导致的风险，或是间接产生的风险，或是直接产生的风险，但是可以在反欺诈、反洗钱等风险呈现出严重的不足，需要商业银行准确认识到其缺失之处。
1.反欺诈
网络中因为现代互联网产品的多样化发展而出现一些不法分子，通过资金诈骗或者虚假交易及恶意刷单等方式来获得利益，这对于公信贷领域的发展是非常不利的，使得商业银行的业务受到一定的影响。还有的不法分子会存在身份盗用的情况，一些企业的“空手套白狼”的行为也屡禁不止[5]。
2.反洗钱
洗钱是金融行业中常见的犯罪行为，会破坏市场经济秩序，影响国家政治的稳定和经济安全，在互联网为金融生活提供便利的同时，传统的洗钱技术也通过网络提升了层次，比如电子银行、电子货币等新的洗钱方式让金融机构的辨识能力降低，商业银行中的反洗钱系统也需要提升运行效率。
3.支付清算
传统的金融机构之间存在支付清算的行为，通过专业的机构完成各个流程，但由于流程繁琐且运行成本高，所以数据传输会有一定的时间延迟，那么其中就业存在操作的风险。另外，商业银行的传统内控管理与审计监督更加注重制度的建设与事后的检查工作，投入一定的人工成本以后，其时效性能否满足银行的风险管理都是可能发生的问题。
三、金融科技赋能商业银行风险管理的创新应用
（一）信用方面
1.征信评级
商业银行应用金融科技做出的创新性应用包括从多渠道获取数据，如用户的通话记录、购买历史、电商数据等等，会将用户的个人数据留在平台上，扩大用户的征信数据源，在人工智能技术与大数据库的支持下，银行方面建立起的综合信用报告可以为其授信提供参考。或是在机器学习、神经网络等环节中，依照传统模型难以解决的问题，做出评级展望，全面升级用户的评级模型。或是在大数据平台中对客户的信用进行实时的评估，可以对银行数据的保密工作予以强化，分享银行之间的客户信用情况，不必再去央行查客户的征信情况，只需在区域链中调取信息即可[6]。
2.小微金融
商业银行金融科技的数字化发展使小微金融的风险得到了更有效的控制，商业银行与物联网技术及科技服务机构共同合作，对小微企业的仓库存货与其他资产抵押进行全方位的管理，可以实时化的对企业的移动贷后进行监控，掌握企业的经营状况，防止资不抵贷的情况出现。或者企业可以应用大数据技术，自动化的分析企业的相关数据，以其来替代人工风险控制的方式，建立起完善的风险预警机制，识别客户的信用风险。或者是运用区块链技术将信贷合同用电子合约的方式上传到系统中，便于更好的控制信贷风险。
3.动产融资
商业银行对动产质押的融资管理属于静态的形式，其管理工作比较被动而且承担着一定的风险，如果商业银行可以在此过程中融入物联网技术，那么这一问题就能够得到有效的解决，相关风险也会有所降低，商业银行可以通过RFID技术来获取企业货物入库、盘点等实时数据，之后对货物进行识别和监管，客户与银行之间对于货物的状态与变化都能够进行管理，可以有效的解决质押融资中信息不对称的问题，减轻动产质押存在的风险因素。
（二）市场方面
1.投资决策
商业银行通过对人工智能与大数据的量化交易系统，可以辅助预测资产的价格变动，通过人工智能的大数据技术来减轻投资决策伴随的风险。一方面，商业银行可以利用机器学习的原理来打破传统模型中的局限，以数据分析替代人工分析的主观性;另一方面，商业银行可以利用自然语言的处理及光学字符识别登记信息，探寻市场变动的规律，则可以有效的提升信息处理的效率。或者商业银行可以利用知识图谱去分析市场价格的走势，进而减轻黑天鹅之类事件的干扰。
2.财富管理
商业银行可以加强对智能投顾方面的探索，依照用户的数据来分析其需求和风险，在多种产品中选择出适合用户的理财产品，加强市场与各种资产类别之间的投资组合，其交易活动是相对自由且灵活的，商业银行可以根据交易的需求对用户进行追踪和管理，那么银行自身的风险控制能力会大大增强，更容易得到稳定的长期收益。
3.利率定价
大数据时代商业银行的贷款利率是实时变化的，根据市场的发展趋势，银行也在评估收益的区间，在完成客户的评级工作以后，银行方面可以结合运营成本等因素，确定好利率，建立起定价的动态化模型，就能够根据企业的贷款本金来计算出与风险相适应的利率，可以依照不同情况下的利率进行定价，打破原有的静态管理模式[7]。
（三）操作方面
1.反欺诈
从商业银行运营的角度而言，反欺诈的关键之处在于从大数据出发建立起风险控制系统，一方面可以从客户的支付结算、电子商务等交易行为进行多维度的分析，融合生物识别技术，在移动终端完成风险识别，可以确定信用名单，对用户信息的真实性提供保障。在基于设备和大数据的优势上，同一时间、同一地点的不同交易上，各关联人士之间的交易如果相对频繁、异常，那么商业银行就可以将其作为重点监控的对象。商业银行可以构建金融知识图谱，用以提升风控系统的精准度，利用聚类算法在复杂的环境下完成反欺诈。
2.反洗钱
商业银行在与合作方完成数据交互时需要考虑到反洗钱方面的内日用，在工商及税务等方面的业务活动，都会产生很多的数据，通过大数据来构建金融监测的模型，确立与有效甄别系统，形成监控的名单报警机制。在区块链技术的支持下，不良的客户信息和交易记录都在随时更新，其中也嵌有逻辑关系，用于监测区块链账本的不正常交易，能夠有效的实现反洗钱。
3.支付清算
商业银行用区块链技术同时进行交易确认和结算，自动计入分布式的账本中，可以缩短交易的周期。如果商业银行配合智能合约，用于简化的流程，可以适当的降低管理的成本，减少一定的操作过程中存在的风险。
4.内控审计
商业银行应当利用大数据的虚拟模型，开展非现场的数字化审计工作，审视其中的问题，或者借助区块链积极改善征信体系，采取必要的应对措施打击交易活动中的违法行为。人工智能技术中的自然语言可以帮助商业银行建立起信息化的专家系统，有助于调整交易活动的法律法规，促进各项内容的完整化发展。
结语：在金融科技的背景下，商业银行的创新转型措施应当表现在风险管理方面，正确认识到金融科技的庞大功能，采取相应的措施，将金融科技的系统加强管理，发展商业银行金融科技的同时，要做到内部的审计控制，完成系统的账户管理、运营维护，监测可疑的交易行为，建立长期的风险评估机制，测算金融科技的重大风险事件，防范金融交易与科技风险之间的渗透。
参考文献：
[1]刘震，朱晓砺，原浩.浅谈金融科技新常态与商业银行风险管理[J].现代金融导刊，2020（11）：55-58.
[2]谢佳刘颖.金融科技对商业银行风险管理的影响研究[J].科技经济市场，2020（11）：82-84.
[3]张树林，唐艳晶.金融科技赋能 破解商业银行贷后管理难点和痛点[J].现代金融导刊，2020（01）：64-68.
[4]付宏珉. 商业银行利用金融科技完善信贷风险管理的对策研究[D].天津财经大学，2019.
[5]马柔.金融科技在商业银行信用风险智能化管理中的应用研究[J].农村金融研究，2019（04）：45-49.
[6]沈代彪.金融科技赋能商业银行风险管理转型[J].时代金融，2018（33）：72.
[7]姜增明，陈剑锋，张超.金融科技赋能商业银行风险管理转型[J].当代经济管理，2019，41（01）：85-90.
摘要：商业银行的经营必须要做出风险管理，用科技来推动商业银行对风险管理水平的提升，纵然是一种有效的方法，但也需要联合应用云计算、物联网及区块链等新一代技术，要全新启动金融科技的时代，在深化互联网金融板块的基础上，做好收购、投资等金融布局，塑造商业银行强大的核心竞争力，在金融科技的支持下提出新的要求，正确规避传统风险管理的不足，迎接风险管理工作带来的机遇，加以转型、升级，也可做出必要的金融科技创新。本文从商业银行传统的风险管理模式的局限性进行分析，研究了新时代金融科技的创新途径，并指出了新的市场风险与风险管理转型的战略性建议。
关键词：金融科技;商业银行;风险管理;转型
金融科技是全球瞩目关注的内容，以金融需求作为科技创新的基础，能够影响金融业当下的产业结果形式，即通过大数据环境与物联网组成快速的数据分析网络，对金融行业中的商业银行做出有效的管理优化，使之市场的服务力和竞争力得到迅速提升，并带动金融产业的新变化。最初应用P2P网络信贷等业务实现了第三方支付，但商业银行并不重视，而传统的银行商贷受到竞争影响以后，四大银行与BATJ合作，开始做出金融布局。在金融科技的问题研究中，国内有学者从金融理论的一般性进行解读，阐明了金融科技的内涵及其未来发展的方向，同时也指出传统的体系中兼容性不够，所以金融科技的发展未必会拥有足够的空间，将其转向科学的智能化的驱动力，可以进一步实现创新监管。但这些理论研究多数围绕着商业银行的业务创新和服务效率的提升，涉及风险管理的内容并不多，若商业银行能够从传统风险管理的局限性出发进行研究，则可以得出许多科学的风险管理转型建议用于实践。
一、商业银行的传统风险管理措施的不足之处
（一）信用风险
商业银行主要的风险类型就是信用风险，在商业银行的征信评级、小微金融等业务方面，可能会存在着风险管理力度不足的情况。
1.征信评级
商业银行在评价客户的信用等級时，要能够准确的反映出客户的信用风险，其中也具有一定的难度，由政府提供的征信数据是非常有限的，而且主要反映的是信贷关系，并没有综合性的衡量信息的主体信用，所以信息的覆盖面不广，难以覆盖所有的正规金融机构的信贷数据。同时，传统的信用评级方法是建立在线性回归的评级模型基础上的，在某些变量的处理过程中，这种变化是相对简单的，可能会出现风险信号有误的情况，或是无法及时的响应银行的评级需求，需要等待一定的信息分析的时间，弱化了信用评级的时效性[1]。
2.小微金融
当代社会经济环境相对复杂，而且变化的速度较快，商业银行面临的竞争是非常激烈的，也不乏存在大批的小微企业作为主要客户群体，但纵观行业的发展趋势，小微企业的管理能力依然不如大型企业，况且能够用于抵押的资产也不多，小微企业的数量庞大，商业银行在现有的风控机制管理下，对小微企业的金融管理尚显吃力，难以做出有效的金融保障。如果商业银行沿用的是传统的金融管理方式，那么这一缺点将会被放大，并且在实践中成为限制商业银行小微金融发展的因素。
3.动产融资
商业银行的融资业务模式以仓单质押或者互联互报的传统型模式为主，对物流监控的依赖性较强，会直接受到物流公司工作人员的监管能力的影响，那么商业银行的主体在面临着重复抵押或者监管过程不清晰的问题时，就会遭受一定程度的风险，如果监管方的责任意识不强或者对风险的预警不够及时，那么商业银行承担的风险会更大。目前国内宏观经济增长速度已经逐渐趋于平缓的状态，诸如一些大宗商品要调整价格，动产融资过程中各方的信任度也会有所下降，这些变化都是必然存在的，所以商业银行所沿用的传统的融资管理模式已经呈现出一定的弊端性[2]。
（二）市场风险
商业银行所承担的市场风险包括市场价格波动给商业银行带来的损失，主要表现为投资决策和财富管理等方面，需要商业银行加以调整。
1.投资决策
金融市场中的各类交易活动已经朝向量化的方向发展，商业银行的经济效益从金融市场中的交易活动中获得，所以市场数据的获取比传统的管理模式要更加便捷，商业银行采用的量化模型管理方式，可以对前后的计量分析和假设进行判断，因为模型变量是有限的，事后分析更容易引发市场价格的波动，商业银行对于之后出现的市场风险是比较无力的，在投资过程中没有对投资的条件做好判断，极容易从中受到市场风险的影响，市场中的一个小波动对于商业银行的投资行为而言，都可能是大浮动[3]。
2.财富管理
银行中的理财方面的业务通常由客户经理直接负责，由经理根据客户的真实情况来推荐适合的理财产品，商业银行中的理财产品相较其他类型的银行要更加多种多样，在多个产品中选择出适合客户且符合客户喜好的产品，考察着客户经理的专业能力，如果客户的情绪波动较大，就可能会影响客户的收益，商业银行自身的利益倾向，也会影响着客户经理为客户推荐的理财产品。在财富管理方面，商业银行给出的优惠条件也是基于当下市场的发展情况，如果实际的走向与预期的不符，那么商业银行在财富管理方面也会承担着一定的风险[4]。
3.利率定价
商业银行所承担的市场风险中最重要的风险就是利率风险，国内的市场环境利率化发展与转型过程已经基本完成，而且商业银行在市场环境中承担的利率风险过大，商业银行所属的金融行业直接接触到市场利率的变化，依照央行的基准定价，贷款的利率定价也在逐渐得到规划，贷款是商业银行中重要的资产业务，不同的借款情况需要根据实际条件来进行定价，商业银行基于大数据对借款人进行合理的评估，那么商业银行所承担的业务量也会增加，为商业银行的发展带来了一定的压力，需要商业银行去解决利率定价这一难题。 （三）操作风险
商业银行的操作风险主要是由于内部操作过程不完整所导致的风险，或是间接产生的风险，或是直接产生的风险，但是可以在反欺诈、反洗钱等风险呈现出严重的不足，需要商业银行准确认识到其缺失之处。
1.反欺诈
网络中因为现代互联网产品的多样化发展而出现一些不法分子，通过资金诈骗或者虚假交易及恶意刷单等方式来获得利益，这对于公信贷领域的发展是非常不利的，使得商业银行的业务受到一定的影响。还有的不法分子会存在身份盗用的情况，一些企业的“空手套白狼”的行为也屡禁不止[5]。
2.反洗钱
洗钱是金融行业中常见的犯罪行为，会破坏市场经济秩序，影响国家政治的稳定和经济安全，在互联网为金融生活提供便利的同时，传统的洗钱技术也通过网络提升了层次，比如电子银行、电子货币等新的洗钱方式让金融机构的辨识能力降低，商业银行中的反洗钱系统也需要提升运行效率。
3.支付清算
传统的金融机构之间存在支付清算的行为，通过专业的机构完成各个流程，但由于流程繁琐且运行成本高，所以数据传输会有一定的时间延迟，那么其中就业存在操作的风险。另外，商业银行的传统内控管理与审计监督更加注重制度的建设与事后的检查工作，投入一定的人工成本以后，其时效性能否满足银行的风险管理都是可能发生的问题。
三、金融科技赋能商业银行风险管理的创新应用
（一）信用方面
1.征信评级
商业银行应用金融科技做出的创新性应用包括从多渠道获取数据，如用户的通话记录、购买历史、电商数据等等，会将用户的个人数据留在平台上，扩大用户的征信数据源，在人工智能技术与大数据库的支持下，银行方面建立起的综合信用报告可以为其授信提供参考。或是在机器学习、神经网络等环节中，依照传统模型难以解决的问题，做出评级展望，全面升级用户的评级模型。或是在大数据平台中对客户的信用进行实时的评估，可以对银行数据的保密工作予以强化，分享银行之间的客户信用情况，不必再去央行查客户的征信情况，只需在区域链中调取信息即可[6]。
2.小微金融
商业银行金融科技的数字化发展使小微金融的风险得到了更有效的控制，商业银行与物联网技术及科技服务机构共同合作，对小微企业的仓库存货与其他资产抵押进行全方位的管理，可以实时化的对企业的移动贷后进行监控，掌握企业的经营状况，防止资不抵贷的情况出现。或者企业可以应用大数据技术，自动化的分析企业的相关数据，以其来替代人工风险控制的方式，建立起完善的风险预警机制，识别客户的信用风险。或者是运用区块链技术将信贷合同用电子合约的方式上传到系统中，便于更好的控制信贷风险。
3.动产融资
商业银行对动产质押的融资管理属于静态的形式，其管理工作比较被动而且承担着一定的风险，如果商业银行可以在此过程中融入物联网技术，那么这一问题就能够得到有效的解决，相关风险也会有所降低，商业银行可以通过RFID技术来获取企业货物入库、盘点等实时数据，之后对货物进行识别和监管，客户与银行之间对于货物的状态与变化都能够进行管理，可以有效的解决质押融资中信息不对称的问题，减轻动产质押存在的风险因素。
（二）市场方面
1.投资决策
商业银行通过对人工智能与大数据的量化交易系统，可以辅助预测资产的价格变动，通过人工智能的大数据技术来减轻投资决策伴随的风险。一方面，商业银行可以利用机器学习的原理来打破传统模型中的局限，以数据分析替代人工分析的主观性;另一方面，商业银行可以利用自然语言的处理及光学字符识别登记信息，探寻市场变动的规律，则可以有效的提升信息处理的效率。或者商业银行可以利用知识图谱去分析市场价格的走势，进而减轻黑天鹅之类事件的干扰。
2.财富管理
商业银行可以加强对智能投顾方面的探索，依照用户的数据来分析其需求和风险，在多种产品中选择出适合用户的理财产品，加强市场与各种资产类别之间的投资组合，其交易活动是相对自由且灵活的，商业银行可以根据交易的需求对用户进行追踪和管理，那么银行自身的风险控制能力会大大增强，更容易得到稳定的长期收益。
3.利率定价
大数据时代商业银行的贷款利率是实时变化的，根据市场的发展趋势，银行也在评估收益的区间，在完成客户的评级工作以后，银行方面可以结合运营成本等因素，确定好利率，建立起定价的动态化模型，就能够根据企业的贷款本金来计算出与风险相适应的利率，可以依照不同情况下的利率进行定价，打破原有的静态管理模式[7]。
（三）操作方面
1.反欺诈
从商业银行运营的角度而言，反欺诈的关键之处在于从大数据出发建立起风险控制系统，一方面可以从客户的支付结算、电子商务等交易行为进行多维度的分析，融合生物识别技术，在移动终端完成风险识别，可以确定信用名单，对用户信息的真实性提供保障。在基于设备和大数据的优势上，同一时间、同一地点的不同交易上，各关联人士之间的交易如果相对频繁、异常，那么商业银行就可以将其作为重点监控的对象。商业银行可以构建金融知识图谱，用以提升风控系统的精准度，利用聚类算法在复杂的环境下完成反欺诈。
2.反洗钱
商业银行在与合作方完成数据交互时需要考虑到反洗钱方面的内日用，在工商及税务等方面的业务活动，都会产生很多的数据，通过大数据来构建金融监测的模型，确立与有效甄别系统，形成监控的名单报警机制。在区块链技术的支持下，不良的客户信息和交易记录都在随时更新，其中也嵌有逻辑关系，用于监测区块链账本的不正常交易，能夠有效的实现反洗钱。
3.支付清算
商业银行用区块链技术同时进行交易确认和结算，自动计入分布式的账本中，可以缩短交易的周期。如果商业银行配合智能合约，用于简化的流程，可以适当的降低管理的成本，减少一定的操作过程中存在的风险。
4.内控审计
商业银行应当利用大数据的虚拟模型，开展非现场的数字化审计工作，审视其中的问题，或者借助区块链积极改善征信体系，采取必要的应对措施打击交易活动中的违法行为。人工智能技术中的自然语言可以帮助商业银行建立起信息化的专家系统，有助于调整交易活动的法律法规，促进各项内容的完整化发展。
结语：在金融科技的背景下，商业银行的创新转型措施应当表现在风险管理方面，正确认识到金融科技的庞大功能，采取相应的措施，将金融科技的系统加强管理，发展商业银行金融科技的同时，要做到内部的审计控制，完成系统的账户管理、运营维护，监测可疑的交易行为，建立长期的风险评估机制，测算金融科技的重大风险事件，防范金融交易与科技风险之间的渗透。
参考文献：
[1]刘震，朱晓砺，原浩.浅谈金融科技新常态与商业银行风险管理[J].现代金融导刊，2020（11）：55-58.
[2]谢佳刘颖.金融科技对商业银行风险管理的影响研究[J].科技经济市场，2020（11）：82-84.
[3]张树林，唐艳晶.金融科技赋能 破解商业银行贷后管理难点和痛点[J].现代金融导刊，2020（01）：64-68.
[4]付宏珉. 商业银行利用金融科技完善信贷风险管理的对策研究[D].天津财经大学，2019.
[5]马柔.金融科技在商业银行信用风险智能化管理中的应用研究[J].农村金融研究，2019（04）：45-49.
[6]沈代彪.金融科技赋能商业银行风险管理转型[J].时代金融，2018（33）：72.
[7]姜增明，陈剑锋，张超.金融科技赋能商业银行风险管理转型[J].当代经济管理，2019，41（01）：85-90.