金融穩經濟穩。黨的十九大召開以來，金融風險防控工作被提到前所未有的戰略高度，并被列為“防范風險三大攻堅戰”之首。在移動互聯網時代，金融風險更是呈現出跨域廣、涉眾多、擴張快、演變烈的特點，大大超出傳統線下防控能力，運用金融監管科技強化金融風險防范化解、維護金融穩定勢在必行。

2022年中國人民銀行工作會議指出，“防范化解金融風險取得新成效”，接下來將“堅持推動金融風險防范化解”。2021年以來，我國金融風險總體收斂，堅持市場化、法治化處置風險，增強了市場預期的穩定性。業內專家認為，防范化解風險仍然任重道遠，2022年必須更加重視防范化解重大風險，維護好經濟社會穩定大局。

在廣東金融創新獎評選中，廣州金融科技股份有限公司憑借“廣東省非法金融活動監測預警系統”入選廣東金融創新獎。該系統對全省65萬家地方金融企業和涉金融企業進行實時監測，及時預警非法集資和非法金融活動風險，為廣東經濟發展保駕護航。

南方財經《金融創新在廣東》系列報道，對話廣州金融科技股份有限公司總經理李杰，講述如何利用人工智能、大數據、云計算、區塊鏈等金融監管科技，扎實推進地方金融風險監測防控“金鷹系統”建設，助力地方守底線，打造全省金融風險防控信息化“一張網”。

南方財經：“金鷹系統”這個項目建設的初衷是什么呢？

廣州金融科技股份有限公司 總經理 李杰：

在黨的十九大召開以來，金融風險防控工作被提到前所未有的戰略高度，被列為“防范風險三大攻堅戰”之首。在移動互聯網時代，金融風險更是呈現出跨域廣、涉眾多、擴張快的特點，大大超出了傳統金融風險防控的能力。因此運用科技手段強化金融風險防范化解能力勢在必行。

2017年，廣東省地方金融監管局（時為省金融辦）在廣州市的基礎上，依托我們公司建設運營廣東省地方金融風險監測防控中心（簡稱“防控中心”），防控中心利用人工智能、大數據、云計算、區塊鏈等金融監管科技，扎實推進地方金融監測防控系統“金鷹系統”建設。這套系統就像地方金融海洋中的瞭望塔，時刻巡視著廣東每個角落有可能發生的金融風險，并及時拉響警報，助力地方金融風險防控，打造金融風險防控“全省一張網”。

金鷹系統匯聚了十八大平臺功能，能夠有機的融合線上、線下和跨部門數據，全方位實時監測企業的行為、狀態等信息。監測預警系統作為金鷹系統的重要核心平臺之一，目前對全省65萬家地方金融企業和涉金融企業進行實時監測，及時預警非法集資和非法金融活動風險，為廣東經濟發展保駕護航。

“廣東省非法金融活動監測預警系統”為經濟安全保駕護航

南方財經：監測預警系統的創新和亮點體現在哪些方面呢？

廣州金融科技股份有限公司 總經理 李杰：

監測預警系統的創新點在于結合了基本工商數據、互聯網公開數據、企業經營數據、政府非公開數據、大型科技公司自有信息等，對轄區內的企業工商變更異常、經營異常、立案及高風險關聯、線下投訴、線上負面輿情、違法違規信息、涉訴信息和失信納稅信息等風險標簽，構建企業風險畫像，并通過建立風險指數模型來動態監測跟蹤企業風險。

該系統的亮點主要有四點。

一是實現了金融風險的動態排查和主動識別。監測預警系統通過主動識別模型、輿情采集和分析、金融廣告監測、投訴舉報線索，以及地方金融復雜網絡風險傳導路徑和風險爆發企業關聯企業排查等，精準識別非法集資和非法金融活動、負面輿情、違法違規廣告等活動；

二是建立了金融風險精準預警標準。監測預警系統建立了金融風險“紅橙黃”精準預警標準，實現了科學有效提示風險。同時還制定了風險線索辦理臺賬式管理，全面掌握轄區內總體風險情況和風險線索辦理情況，并通過風險模型自動實現動態評級，對所識別的地方金融風險企業或非法金融活動平臺風險點做出歸納總結，對風險企業等級進行復核和研判；

三是建立了動態風險評分模型。監測預警系統總結地方金融業態的特點，利用大數據、云計算等前沿技術收集和量化信息化數據，分析非法金融活動案例樣本，總結篩選風險特征，建立風險等級研判標準，通過“行業指數、涉眾面、危害性、傳染度、投訴率”五大指標體系，實現動態風險評分。

四是實現了金融風險提示和協同處置機制。監測預警系統對地方金融企業按照“識別—監測—預警—處置—反饋—再監測”風險處理流程，形成了“監測預警—處理反饋—持續監測”的創新閉環管理機制，有效解決了“不知道哪里有風險和處置后不知道效果如何”的痛點，使日常工作做到有的放矢，提高了工作效率。

南方財經：監測預警系統運行的成效和目前發揮的作用體現在哪里呢？

廣州金融科技股份有限公司 總經理 李杰：

借助監測預警系統等智能化手段防控金融風險，廣東成為了第五次全國金融工作會議和十九大之后對金融風險監測防控工作推進最快、模式運行最成熟的省份，該模式為我省乃至全國金融風險防控工作累積了新的經驗，成為了全國性地方金融風險防控新樣本。

截至去年12月，在主動識別方面，防控中心通過系統對全省工商主體進行篩選，將其中65萬多家目標企業納入實時監測，包括“7+4”類企業37.2萬家，其他企業23.6萬家，發現影響廣東的非法金融活動企業973家（動態數據）。在監測預警方面，防控中心通過系統為省、市、區累計提供了風險線索共1420條，經過實地核查，各地累計處置了1155條。在深度分析方面，防控中心定期向省、市、區等金融主管部門累計提供了各類風險簡報9000余份，主要涉及到互聯網金融、私募基金、校園貸、現金貸及非法外匯等。在協同處置方面，防控中心聯合律所和行業專家，成立了非法金融活動案例研究中心和法律服務中心，對各類案例和司法部門判例進行研究分析，提升分析和輔助定性的職能。

有數據顯示，防控中心成功預警了數十家重大金融平臺風險，為廣大投資者挽回了高達500多億的損失，真正做到了打早打小。目前防控中心已完成了廣東省各地市全覆蓋，“廣東模式”成效明顯，適合向全國各省市進一步推廣和服務輸出。

南方財經：去年廣東省發布了金融“十四五”規劃，廣州金科在助力廣東金融強省建設發揮什么積極的作用呢？

廣州金融科技股份有限公司 總經理 李杰：

作為省、市政府重點支持的地方金融重要基礎設施平臺，公司認真落實省、市政府的工作要求，抓重點、補短板、強弱項，著力提升科技實力和研究能力，不斷完善風險防控體系，妥善化解互聯網金融領域的糾紛，扎實推進金融科技市場化進程，助力維護我省地方金融平安穩定，為我省經濟發展保駕護航。

一方面是堅持科技監管，監測預警工作取得了良好的成效。一是對金融機構實現了實時監測，精準預警。

二是摸清了底數，輔助監管地方金融業態。防控中心非現場監管平臺通過對監測企業的基本信息、經營情況，資金信息等進行統一集中的登記，并進行了信息交叉驗證。運用現代金融科技手段輔助監管部門實現穿透式監管，解決了地方政府開展金融監管工作所遇到的監管手段單一，專業能力不足，人手不夠等痛點。

截至去年12月，防控中心對全省正在清退中的5家P2P網貸機構進行實時數據采集；12家地方交易場所、2590家融資租賃企業和3100余家商業保理企業每月報送數據。防控中心對實時報送的數據進行了分類統計和分析，向監管部門提供行業分析報告，為現場監管和風險處置提供線索和依據。

三是精準研判，為科學決策提供支撐。依托防控中心地方金融研究團隊，深入研究地方金融各個業態特征，并提供行業調查分析報告、地區金融穩定發展報告、輿情分析報告和企業專項風險排查報告。

四是打造閉環，高效管理風險。防控中心建立風險處置管理平臺，將風險企業預警信息發至各地，由各地核查處置并將情況錄入系統，并對處置效果進行持續監測和評估，形成了“監測預警—處置反饋—持續監測”閉環管理。

另一方面防控中心推動了地方金融智能監管體系的建設。一是不斷探索和強化監管科技新模式。防控中心先后與中山大學、廣州銀行電子結算中心、廣州市公安局合作成立了三大金融科技實驗室。通過建立聯合實驗室，推動數據融合共享，深入研究地方金融各個業態特征，提高地方金融風險精準識別能力，形成行業調查分析、地區金融穩定發展、輿情分析等報告。通過一系列的專項研究工作，強化精度和準度，積極推動建設防范化解地方金融風險的堡壘。

二是組織制訂地方金融風險監測防控平臺行業標準。地方金融風險監測防控平臺屬于新興業態，廣東省建設防控中心的具體實踐為全國累積了有益的經驗。下一步我們將探索制訂技術標準、監管制度、創新配套政策，以服務粵港澳大灣區金融安全。

三是加快地方金融大數據庫建設。積極推動和各級政府部門、公共事業單位、銀行機構實現系統數據共享，提升地方金融風險監測防控工作的數字化、智能化水平。

四是建設金融糾紛多元化解平臺，推廣互金解糾模式。不斷探索創新“互聯網+”時代糾紛解決模式，推動金融類矛盾糾紛的訴源治理，積極參與在線糾紛多元化解平臺的建設，實現了“非訴在前、訴訟斷后”的矛盾糾紛解決新模式，為進一步優化地方金融營商環境，向金融業提供可靠便捷的糾紛解決模式，提供了有力支撐。

南方財經：那么金鷹系統整個的底層數據是從哪里來的？

廣州金融科技股份有限公司 總經理 李杰： 

金鷹系統的數據來源主要有四類：

第一類是政務類數據。由地方政府協調對接了全省的政務數據，目前已實現各類數據全覆蓋，例如包括投訴舉報數據、國家監測預警平臺下行傳輸的數據等等。

第二類是金融機構報送的數據?，F已實時對接了全省的P2P網貸機構、地方交易場所，以及2000多家融資租賃機構和3000多家商業保理機構，這些機構每月都會報送相關的經營數據。

第三類是地方金融輿情數據。我們建立大數據的檢索平臺，實時地在全國各個重要站點捕捉相關的金融輿情信息。防控中心依托這個平臺建立了廣東省地方金融輿情系統，能夠實時地為省、市政府提供相應的金融輿情。

第四類數據是我們和互聯網巨頭實現數據互聯互通。比如我們和騰訊合作，通過微信數據以及 QQ數據，建立了金融風險排查模型，收集相關非法金融活動的蛛絲馬跡。

防控中心對以上四類數據進行綜合分析，研判金融風險趨勢，并向相關的金融主管部門報告。

南方財經：怎么樣交叉驗證數據的真實性呢？

廣州金融科技股份有限公司 總經理 李杰：

數據的真實性是整個模型分析和判斷的核心，是最關鍵的基礎。對于數據的真實性，防控中心運用了大數據交叉驗證功能，比如機構給我們報送的數據，若我們對其真實性有存疑，就會通過政務數據進行交叉驗證。具體舉例，某家機構填報的雙欄數據（經營數據）比較大，但無法篡改的稅務數據、社保數據相對比較小，于是我們便對該機構報送的經營情況的真實性產生質疑，然后深入研究，進一步分析驗證其數據是否真實可靠。

南方財經：如何將這些數據運用金融的手段進行研判分析呢？

廣州金融科技股份有限公司 總經理 李杰：

數據豐富全面固然很重要，但要通過數據得出精準的分析結果還要構建完善的分析模型。

首先，要對大量非法金融活動樣本案例進行分析，然后，通過建成的三大金融科技實驗室總結提取非法金融活動和非法集資的相關特征，從收益率、涉眾面、危害性、傳染度、投訴率五大維度建立金融風險評價模型，從這些維度出發對企業風險等級評分。如企業風險評分在80分以上，就會納入紅色預警企業名單；在60到80分，就會納入橙色預警名單；在40到60分就是黃色預警的企業。通過風險評價模型，幫助防控中心在海量數據中發現最突出最重要的風險，提高風險分析質效。最后，根據企業不同的風險等級建立不同的處置標準，給出處置建議。

南方財經：在數據分析的過程中如何突出金融科技？

廣州金融科技股份有限公司 總經理 李杰：

這個分析的過程中其實要建立風險特征，而風險特征的提取，就要運用大數據、人工智能、云計算和區塊鏈等前沿科技手段。

首先是對于大數據來說，針對金融風險輿情，防控中心建立了自然語言學習LP的系統，通過對自然語言提取、精準識別，在海量輿情數據里捕獲與廣東省、廣東金融、廣東非法金融活動等相關的數據，然后通過系統輔助分析整理，最后形成風險報告。

第二方面是不斷提升金鷹系統的機器學習能力。因為金融風險是在不斷的演化、不斷的發展的，在這個過程中，我們就要不斷根據它的新變化調整模型，這個調整的過程就是機器學習的過程，模型調整迭代能力也是金融科技很重要的能力體現。

南方財經：如何跟其他地方的監測的機構做一個聯動來形成“全國一張網”？

廣州金融科技股份有限公司 總經理 李杰：

2020年，處置非法集資部際聯席會議印發《全國非法集資監測預警體系建設規劃（2020-2022年）》，旨在構建線上線下緊密結合、央地平臺互聯互通的監測預警“天羅地網”。但目前全國網絡的建設，數據信息的顆粒度、信息的條目并不那么細致，還需要和各個省進行結合完善信息收集和信息研判。

所以目前和全國網絡的對接，是國家統一分配給我們信息，但是我們也要建設自己的地方網和局域網，才能真正更加精準更加有效地研判信息。

那么對于這種兄弟省份的聯絡聯動，目前全國還沒有建立相關的機制，我們也會推動和相關省份進行對接。目前防控中心就跨省服務了黑龍江省的哈爾濱市、江西省的贛州市，也在與貴州省的黔南州和畢節市進行對接，把網絡建立起來就能對跨地域的金融風險態勢進行更好的研判和更好的防范化解，促進全國機制的形成。

來源：南方財經全媒體集團