21世紀經濟報道記者  陳植  上海報道

對大型企業金融產業服務平臺與金控平臺而言，如何整合多方大數據助力各金融子公司提升風控實力與業務協同能力，正成爲一大新挑戰。

一家大型企業旗下金融產業服務平臺人士向記者透露，目前他們遇到兩大挑戰，一是急需融入更多維度的外部數據，滿足不同類型金融子公司的風險預警、交易對手盡職調查、投資組合風險監測、投資決策輔助等需求，二是力爭在數據合規使用的情況下，實現不同金融子公司的“數據交互共享”，達到更佳的業務協同效應。

“不久前，企業總部專門成立了產業金融服務平臺，除了積極促進各項金融業務協同發展，另一個重要職能就是解決金融子公司的風控數據需求。”他告訴記者。

但他發現，要做好這項工作，難度不小。這個金融產業服務平臺一面需採購大量外部數據，有效解決各金融子公司普遍存在的數據不對等，採集數據不完整、輿情信息不及時等問題，一面需加快隱私計算技術的使用範疇，引導各金融子公司在數據可用不可見的情況下，合規實現數據交互共享，避免觸犯《網絡安全保護法》、《個人信息安全法》等法規。

恒生電子數據風險業務負責人張福明表示，如今，越來越多大型企業金融產業服務平臺正致力於使用大數據、AI、區塊鏈等新興科技強化自身風險管理與數據合規使用能力，但要做好這項工作的關鍵，是構建數據資產和挖掘數據價值。

“相比傳統風險合規做法，他們要完成數智化轉型與風控數據合規使用，需先提升數據戰略、數據治理、數據架構、數據規範、數據保護、數據質量、數據應用和數據生存週期管理等多方面能力。”他指出。

張福明告訴記者，針對大型企業金融產業服務平臺所需的數據賦能與風險管理預警能力，目前恒生電子正嘗試向他們提供風險合規數據解決方案，即從風險管理業務場景出發，整合金融機構內外部相關數據，建立統一數據標準與風控模型，助力後者的風險合規應用系統更便捷、更低成本調用數據資產，持續加強數據服務管理能力。

上述大型企業旗下金融產業服務平臺人士向記者透露，通過針對金融子公司調研，他們發現金融產業服務平臺要全面構建基於數據合規使用的風險管理系統體系，仍面臨五大痛點：一是風險管理信息系統全覆蓋仍有盲點；二是業務風險識別和管控能力有待提升；三是風險檢測計量機制不夠健全；四是對境外金融子公司風險管控不到位；五是支持保障各項措施未能有效執行。

“這令企業總部深刻意識到，加快構建風險數據治理與風險數據集市體系，與完善數據合規使用制度同等重要。但如何在源頭解決數據資產的質量和完整性，在操作環節持續完善數據合規使用流程，從而向金融子公司輸出更全面的風控預警服務與數據交互能力，仍是一個相當漫長的過程。”他直言。

構建統一大數據風險預警系統

記者多方瞭解到，隨着部分大型企業涉足的金融業務日益廣泛，如何搭建統一的數據服務平臺助力各個金融子公司完善風控預警機制，難度不小。

作爲中化集團的產業金融服務平臺，中化資本的金融業務範疇涵蓋信託、融資租賃、財務公司、公募基金、壽險、產業基金、商業保理、保險經紀、期貨等。

“我們調研發現，不同金融子公司的數據風控需求各不相同，比如保理公司需要大數據查詢交易對手的融資擔保、工商訴訟等信息，產業基金則需大量宏觀經濟數據作爲投資決策的重要輔助工具，信託公司則需房地產、工商企業的最新輿情狀況，及時採取風控措施規避潛在風險。”中化資本科技與數字化高級總監趙輝輝指出。以往，由於部分金融子公司主要採取人工篩選方式，收集交易對手的工商、財務、融資、法律訴訟、輿情等信息，導致不同金融子公司之間存在數據不對等，數據採集不完整、輿情信息不及時等問題，既無法滿足自身的風控預警需求，又令總部也難以及時掌握各個金融子公司的項目潛在風險狀況，儘早採取措施化解相關風險。

“這驅動我們決心搭建統一的大數據風險預警監測系統，一面集中採購匯聚各類數據，幫助金融子公司更及時全面掌握交易對手的最新經營狀況、包括是否涉及新的法律訴訟、實控人高管變動等，助力他們有效解決數據採集不完整不及時等痛點，一面通過收集衆多與公司主營業務相關的化工品等領域市場信息，爲金融子公司提供更全面的投資決策依據。”他直言。

記者獲悉，在搭建大數據風險預警監測系統初期，中化資本也遇到諸多挑戰，一是各類金融子公司對大數據風控的需求千差萬別，需要這個系統針對不同金融子公司的差異化風控合規數據需求，構建定製化的數據服務體系；二是大數據風險預警監測系統所採集的風控數據相對零散，要將這些數據集中起來“轉化”成金融子公司所需的風控數據，難度同樣不小；三是過去兩年金融市場與監管政策變化較大，大數據風險預警監測系統在數據服務迭代與數據源補充等方面需持續加大投入，進一步滿足新的數據合規使用要求。

“我們對此主要採取逐步迭代、快速滾動的方式，持續根據金融子公司業務需求提升數據服務能力。截至目前，我們已完成5次系統更新迭代，基本能滿足各個金融子公司業務風控需求，包括向信託公司相關證券投資自營業務提供風險預警，向保理公司與證券公司拓展非標業務提供更多維度的決策依據等。”趙輝輝指出。

在他看來，這套數據風險預警監測系統日益完善，不但向各大金融子公司提供及時全面的風險預警服務，還令總部能及時瞭解各大金融子公司所存在的業務潛在風險點，及時調動各類資源落實風險化解措施。

一位第三方數據服務機構負責人表示，隨着越來越多大型企業金融產業服務平臺向金控公司運營模式發展，他們已意識到需積極引入各類風控合規數據服務科技，一方面更清晰地整合各類金融子公司業務數據向金融監管部門報送，主動擁抱監管，另一方面持續加強風險數據治理和風險數據集市建設，通過構建統一風險管理平臺，大幅增強各項金融業務的風險監控預警與風險估值計量能力。

引入隱私計算打通金融子公司數據

除了向金融子公司提供即時全方位的大數據風險預警服務，衆多大型企業旗下金融產業服務平臺的另一個職能，是在落實數據合規使用的前提下，打通各金融子公司的數據隔閡並創造更強的業務協同效應。

前述大型企業旗下金融產業服務平臺人士向記者透露，目前他們正嘗試整合各金融子公司的多項業務數據，打造“一個客戶，多元金融服務”的新運營體系。但擺在他們面前的一大挑戰，是如何令金融子公司在合規操作情況下，實現數據交互共享，圍繞單個客戶提供多元化金融服務。

“要做好這件事，難度很大。尤其在《網絡安全保護法》、《個人信息安全法》等法律法規要求下，金融子公司之間不能隨意交換使用客戶未經授權的個人數據信息，導致數據共享與業務協同受到較大制約。”他指出。因此他們正積極引入隱私計算技術，在數據“可用不可見”的環境下實現內部共享交互，爲增強金融子公司業務協同效應創造新的操作空間。

中信證券信息技術中心數據平臺組執行總經理嶽豐表示，隨着中信金控各項金融業務協同發展，隱私計算技術的應用場景正日益廣泛，比如他們需邀請衆多客戶參與會議時，難免會遭遇不同金融子公司或業務部門重複邀請同一個客戶的狀況。在這種情況下，隱私計算技術就能在不暴露客戶隱私數據的情況下，令總部及時掌握客戶被重複邀請狀況，及時採取必要措施規避業務部門之間的“尷尬”；此外，中信金控在數據穿透式共享，聯合反洗錢等方面，正積極使用隱私計算與多方安全計算技術，在最大限度保護客戶數據安全的情況下，達到理想的數據管理目標。

一位金控公司IT部門人士向記者透露， 目前他們正嘗試通過隱私計算技術，在有效防範客戶敏感數據泄露的情況下實現金融子公司之間的客戶推介。具體而言，若信託公司高淨值客戶需購買關聯券商、公募基金機構所發行的資管產品時，他們可以通過隱私計算技術及時瞭解這位客戶是否滿足合格投資者的資金要求，令後者無需擔心個人財富信息泄露風險。

此外，針對金融欺詐風險，他們正通過多方安全計算技術實現黑名單的共享，從而在確保數據合規使用的情況下，助力各家金融子公司持續提升風控能力。

他直言，若隱私計算技術在保護金融子公司客戶數據方面成效顯著，未來總部還將更大範疇使用這項技術，推動金融子公司在數據合規共享交互的情況下，實現更多業務的協同發展。