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【摘 要】在金融领域，“科技”加“金融”概念让人们重新认识金融，同时这种新兴的方式也得到了人民群众的认可。在金融领域中对科技的运用形成了全新的金融科技，金融与科技的结合为人们带来了全新的金融认知，虽然金融科技的发展为金融领域带来了很多不可预知的风险因素，但同时其新颖的方式也受到了广泛关注与认可，世界各国人们都给予了金融科技更高的关注。在金融与科技的融合中，大数据技术、人工智能技术等现代科技技术得到了更突出的运用，同时也为金融活动的开展提供了更新颖的体验，带来了更便利的金融服务，有利于金融服务效率的提升以及金融产品的优化，对于促进金融行业的持续发展具有重要意义。本文就金融科技在金融风险管理中的应用展开探讨。
【关键词】新时代;金融科技;金融风险
引言
金融带动经济的发展，从而创造更多的财富，使人民的生活有了巨大的提升，加快了中国建设现代化的进程。人们的生活富裕了，从而反过来促進金融的发展，两者相辅相成，缺一不可。科技金融在当代，被赋予了新的内涵。
1.科技在金融管理中的应用
大数据的出现，是科技金融的基础。大数据利用了一些常规的软件，在一定的时间内，综合处理所收集到的大量信息，从而得出我们需要的信息，同时大数据的出现，提高了人们对事情的处理效率。例如国内许多的银行、证券公司以及保险公司都在大力的推行客户端，希望通过客户端能够收集客户的多维信息，从而分析出客户的类型以及客户目前的需求。通过客户端、银行、证券公司以及保险公司都能得到客户的信用度，通过分析客户的信用度，从而得到客户是否为可信赖的客户。他们综合以上的信息，以客户为中心，从而构建一个从多方面为客户量身定做的金融产品与金融服务。人工智能在科技金融的发展中有着不可或缺的作用。大数据统计了客户的大量信息，但是有些信息需要人工去处理，是软件不能处理的。但是人工处理这方面的信息时，不仅速度慢，效率低，而且还有着一定的概率出错。人工智能的出现，使得金融科技在处理数据这方面得心应手，人工智能提取大量数据，运用一定的算法，对这些原始数据进行深度的开发，挖掘，从而可以提取到有效的信息，金融机构得到信息后，为自己的金融服务和金融产品决策新的方向，从而推动了金融的快速发展。银行、证券公司和保险公司都根据自身的特点，提供了一系列的人工智能服务，如建设银行的个人快贷、“惠懂你”、招商银行的“魔蝎智投”等等，都是人工智能和金融的完美结合。人们可以根据自己的需要，输入相关数据，便可以轻松便捷地获得合理且有效的投融资方案，使得人们有信心在金融贷款投资方面做出持续的投入。
2.金融科技在金融风险管理中的应用策略
2.1拓宽大数据技术覆盖率
信息数据是金融风险管理工作中最关键的部分，大数据技术是金融科技中常用的技术之一，它为金融风险管理提供了至关重要且必不可少的信息数据基础，更大限度地保障了信息数据的全面性，为提高金融风险管理决策效率提供了可靠帮助。为了保障大数据技术在信息数据分析和提取方面的高效率及有效性，相关银行、证券公司等相关金融机构需要及时地对客户的交易信息、合同信息等重要信息进行准确收集，同时做好对市场行情信息、金融产品信息、财务信息、抵质押品信息等数据的收集整理，并提高对所收集信息数据管理的精细度。传统金融风险管理局限于对低频数据的收集整理，但在金融活动日益频繁、参与人数日益增多的新时期中，高频数据的收集与提取成为金融风险管理的重要依据，传统的金融风险管理模式已经无法满足实际需求。大数据技术在现代金融风险管理中的运用，能够实现对证券、期货等金融产品交易数据的跟踪获取，同时通过数据异常分析，能够有效获知异常行为产生的具体时间点、具体事件，为交易系统、监督系统的预警与风险防范提供参考依据。另外，大数据技术在金融风险管理中还可以被用于舆情分析等方面，可通过与爬虫技术的结合，提取各大媒体各大网站社区的数据信息，同时结合语言算法对这些数据信息的特征、语义等内容进行分析，从而做到对金融市场负面舆论信息的监控与跟踪，能够为相关工作者产生预警作用。最后，大数据技术可以为金融风险管理提供更全面的数据信息，通过对数理统计方法的结合运用，分析金融系统内的风险因素、宏观经济因素及国际经济因素等系统性金融风险因素之间互相影响、互相作用可能产生的结果，为金融行业做好对系统性金融风险的防范提供了科学合理的决策建议。
2.2建立健全的管理机制
为了解决问题，我们应该建立监测机制。而建立监测机制，我们应该从资金的流动性，客户信用的健全性入手才行。首先，我们应该保护客户信息的安全，不被他人盗取。其次，对那些具有信用高风险的人群一定要严厉打击，让更多的人知道一旦丢失信用是多么可怕的事，同时建立合理的信用恢复制度，让人们可以看到恢复信用的信心。最后，对于资金的流动性，我们一定要严加的管控，出台合理的政策，保证资金的流动可以满足人们的正常生活，从而使得金融科技快速发展。
2.3加强人工智能在风险管理中的应用
人工智能提高了风险管理的效率和精度，其应用将金融风险监管与预警提高到空前的水平。首先，金融风险和金融危机的爆发虽然是小概率事件，但其产生是有标志性特征的，存在一定规律，人工智能技术可以帮助人们从诸多现象中发现“灰犀牛”特征，提前做好风险防范。其次，人工智能通过大数据挖掘，结合贝叶斯、逻辑回归、SVM、深度神经网络等机器学习方法，可以更好地对金融风险进行预测，对风险交易和违规行为做到智能监控，提升金融风险识别能力。再次，人工智能通过生物识别、图像处理、视频跟踪和监控、鲁棒统计学和模型拟合等先进技术，综合运用于抓取、分析、判别监管对象的风险状态并进行预警。最后，人工智能的突出优势是深度学习和大数据的融合，它能在大量金融市场瞬息万变信息中，捕捉风险源，为风险管理提供科学决策。
2.4充分利用物联网工具在供应链金融的运用
物联网金融是指运用物联网工具所开发与管理的金融业务，它既是风险管理的手段，也是拓展金融业务领域的工具。从拓展供应链金融的角度来说，通过物联网系统可以将链上企业一定价值以上的物质形态转化为信贷资产，因为在传统的风控体系下，只有固定资产、不动产、特定的流动资产才可能成为信贷资产的抵押物品，而在物联网背景下，押品的小型化、流动化都成为可能，尤其是可以解决中小微企业没有固定资产而无法从银行获得融资的问题。从供应链金融风险控制的角度分析，作为押品获得供应链金融支持的物资均可以在物联网控制的范围之内，任何转移、灭失行为均可在视检范围之内。因此，要将物联网金融的广泛运用作为支持供应链金融的重要抓手。
3.结语
金融科技的发展，带动了经济的发展。我们在享受金融科技带来的成果时，也要注意金融科技中的风险，尤其是管理中的风险。合理运用大数据，人工智能，是我们必修的内容，建立合理的监测机制，是我们预防风险的重要手段。尽量将风险消灭在萌芽中，坚决守住不出现系统性金融风险的底线。
参考文献
[1]丘邦翰，胡志宏.金融科技对金融风险管理影响之探讨[J].超星.期刊，2019（5）.
[2]严伟祥，孟德峰.金融科技在金融风险管理中的应用探讨[J].当代经济，2019（12）.
[3]于孝健，彭永喻.人工智能在金融风险管理领域的应及挑战[J].南方金融，2018（5）.
【关键词】新时代;金融科技;金融风险
引言
金融带动经济的发展，从而创造更多的财富，使人民的生活有了巨大的提升，加快了中国建设现代化的进程。人们的生活富裕了，从而反过来促進金融的发展，两者相辅相成，缺一不可。科技金融在当代，被赋予了新的内涵。
1.科技在金融管理中的应用
大数据的出现，是科技金融的基础。大数据利用了一些常规的软件，在一定的时间内，综合处理所收集到的大量信息，从而得出我们需要的信息，同时大数据的出现，提高了人们对事情的处理效率。例如国内许多的银行、证券公司以及保险公司都在大力的推行客户端，希望通过客户端能够收集客户的多维信息，从而分析出客户的类型以及客户目前的需求。通过客户端、银行、证券公司以及保险公司都能得到客户的信用度，通过分析客户的信用度，从而得到客户是否为可信赖的客户。他们综合以上的信息，以客户为中心，从而构建一个从多方面为客户量身定做的金融产品与金融服务。人工智能在科技金融的发展中有着不可或缺的作用。大数据统计了客户的大量信息，但是有些信息需要人工去处理，是软件不能处理的。但是人工处理这方面的信息时，不仅速度慢，效率低，而且还有着一定的概率出错。人工智能的出现，使得金融科技在处理数据这方面得心应手，人工智能提取大量数据，运用一定的算法，对这些原始数据进行深度的开发，挖掘，从而可以提取到有效的信息，金融机构得到信息后，为自己的金融服务和金融产品决策新的方向，从而推动了金融的快速发展。银行、证券公司和保险公司都根据自身的特点，提供了一系列的人工智能服务，如建设银行的个人快贷、“惠懂你”、招商银行的“魔蝎智投”等等，都是人工智能和金融的完美结合。人们可以根据自己的需要，输入相关数据，便可以轻松便捷地获得合理且有效的投融资方案，使得人们有信心在金融贷款投资方面做出持续的投入。
2.金融科技在金融风险管理中的应用策略
2.1拓宽大数据技术覆盖率
信息数据是金融风险管理工作中最关键的部分，大数据技术是金融科技中常用的技术之一，它为金融风险管理提供了至关重要且必不可少的信息数据基础，更大限度地保障了信息数据的全面性，为提高金融风险管理决策效率提供了可靠帮助。为了保障大数据技术在信息数据分析和提取方面的高效率及有效性，相关银行、证券公司等相关金融机构需要及时地对客户的交易信息、合同信息等重要信息进行准确收集，同时做好对市场行情信息、金融产品信息、财务信息、抵质押品信息等数据的收集整理，并提高对所收集信息数据管理的精细度。传统金融风险管理局限于对低频数据的收集整理，但在金融活动日益频繁、参与人数日益增多的新时期中，高频数据的收集与提取成为金融风险管理的重要依据，传统的金融风险管理模式已经无法满足实际需求。大数据技术在现代金融风险管理中的运用，能够实现对证券、期货等金融产品交易数据的跟踪获取，同时通过数据异常分析，能够有效获知异常行为产生的具体时间点、具体事件，为交易系统、监督系统的预警与风险防范提供参考依据。另外，大数据技术在金融风险管理中还可以被用于舆情分析等方面，可通过与爬虫技术的结合，提取各大媒体各大网站社区的数据信息，同时结合语言算法对这些数据信息的特征、语义等内容进行分析，从而做到对金融市场负面舆论信息的监控与跟踪，能够为相关工作者产生预警作用。最后，大数据技术可以为金融风险管理提供更全面的数据信息，通过对数理统计方法的结合运用，分析金融系统内的风险因素、宏观经济因素及国际经济因素等系统性金融风险因素之间互相影响、互相作用可能产生的结果，为金融行业做好对系统性金融风险的防范提供了科学合理的决策建议。
2.2建立健全的管理机制
为了解决问题，我们应该建立监测机制。而建立监测机制，我们应该从资金的流动性，客户信用的健全性入手才行。首先，我们应该保护客户信息的安全，不被他人盗取。其次，对那些具有信用高风险的人群一定要严厉打击，让更多的人知道一旦丢失信用是多么可怕的事，同时建立合理的信用恢复制度，让人们可以看到恢复信用的信心。最后，对于资金的流动性，我们一定要严加的管控，出台合理的政策，保证资金的流动可以满足人们的正常生活，从而使得金融科技快速发展。
2.3加强人工智能在风险管理中的应用
人工智能提高了风险管理的效率和精度，其应用将金融风险监管与预警提高到空前的水平。首先，金融风险和金融危机的爆发虽然是小概率事件，但其产生是有标志性特征的，存在一定规律，人工智能技术可以帮助人们从诸多现象中发现“灰犀牛”特征，提前做好风险防范。其次，人工智能通过大数据挖掘，结合贝叶斯、逻辑回归、SVM、深度神经网络等机器学习方法，可以更好地对金融风险进行预测，对风险交易和违规行为做到智能监控，提升金融风险识别能力。再次，人工智能通过生物识别、图像处理、视频跟踪和监控、鲁棒统计学和模型拟合等先进技术，综合运用于抓取、分析、判别监管对象的风险状态并进行预警。最后，人工智能的突出优势是深度学习和大数据的融合，它能在大量金融市场瞬息万变信息中，捕捉风险源，为风险管理提供科学决策。
2.4充分利用物联网工具在供应链金融的运用
物联网金融是指运用物联网工具所开发与管理的金融业务，它既是风险管理的手段，也是拓展金融业务领域的工具。从拓展供应链金融的角度来说，通过物联网系统可以将链上企业一定价值以上的物质形态转化为信贷资产，因为在传统的风控体系下，只有固定资产、不动产、特定的流动资产才可能成为信贷资产的抵押物品，而在物联网背景下，押品的小型化、流动化都成为可能，尤其是可以解决中小微企业没有固定资产而无法从银行获得融资的问题。从供应链金融风险控制的角度分析，作为押品获得供应链金融支持的物资均可以在物联网控制的范围之内，任何转移、灭失行为均可在视检范围之内。因此，要将物联网金融的广泛运用作为支持供应链金融的重要抓手。
3.结语
金融科技的发展，带动了经济的发展。我们在享受金融科技带来的成果时，也要注意金融科技中的风险，尤其是管理中的风险。合理运用大数据，人工智能，是我们必修的内容，建立合理的监测机制，是我们预防风险的重要手段。尽量将风险消灭在萌芽中，坚决守住不出现系统性金融风险的底线。
参考文献
[1]丘邦翰，胡志宏.金融科技对金融风险管理影响之探讨[J].超星.期刊，2019（5）.
[2]严伟祥，孟德峰.金融科技在金融风险管理中的应用探讨[J].当代经济，2019（12）.
[3]于孝健，彭永喻.人工智能在金融风险管理领域的应及挑战[J].南方金融，2018（5）.