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摘要：自我国改革开放的大门打开之后，经济的崛起促进了金融领域的发展，伴随着世界范围内的金融发展与创新，金融业正在逐步地扩大自己的影响力。随着我国经济水平的不断提高和科技的不断进步，金融领域的创新也被赋予了更多变化，不仅改变了传统的固有体制，也进一步推动了金融市场的扩张和发展，中国金融改革正在逐步发挥其作用。
关键词：金融科技；金融风险；管理；分析
引言
在人们大力发展的金融行业，强化金融改革和加大金融创新投入的同时，也要重视潜在风险的存在，并合理的去规避风险，稳定发展金融行业，提升整体行业的发展潜力和国际竞争力。金融和高科技是把好的双刃剑，金融技术也极有可能被不良金融动机所窃取利用，因此需要严格恪守职业道德操守，审慎合理地使用新金融技术，共同营造和维护我国金融市场科技稳定和谐的健康发展环境。
一、民法典中关于金融行业的有关规定
新颁布的《民法典》中对针对金融行业的法条并没有直接调整的规定，但是其中物权编、合同编的相关法条已经成为金融制度体系中的民商法基础，其在实施过程中也会直接影响到金融机构的市场交易行为，对金融科技与金融风险管理来说，其也具由重要的作用。比如在《民法典》物权编406条规定：未经抵押权人同意，也可以发生物权变动的效力。在金融业务中，金融机构往往是抵押权人，所以之前的业务中过分依赖抵押权的金融活动，比如商业银行常见的抵押经营贷款，抵押消费贷款等，可能都面临重新安排其具体合同条款，以保障债权安全。
由此可见，与金融行发展有关的法律规定主要就是从物权编以及合同编出发，在金融科技与数字金融风险管理中，该法律条文也能够最大程度上保障该行业的规范运行，并有效的防范金融市场出现系统性风险，保障投资者和金融消费者的合法权益，规范金融市场主体的竞争。
二、金融科技在风险防控中的应用
（一）大数据时代风险控制
风险分析防控的整个过程就是对现有风险分析数据的收集和处理，将风险的可能性转化为风险的概率，进而做出业务决策。在这一发展过程中与大数据的使用规模和服务质量直接决定了企业风险管理防控的准确性和有效性。近年来我国商业投资银行在数据分析收集和信息整理分析工作上已经取得一定程度的进步。一是及时收集金融储备规模呈几何级增长的金融风险监控业务分析数据。结构化处理数据的分析维度大幅度的提升，同时非典型结构化分析数据的大量应用。从我们传统的用户身份、信用数据记录扩展而来的用户行为管理数据，如在网页上的浏览和使用行为，消费生活习惯，地理坐标位置交通信息等，不一而论。二是公司采用了目前结合大数据以及机器深度学习的新型算法生成模型，如森林模型用于监控中国信用卡盗版印刷，图形云计算模型应用于网络欺诈犯罪团伙的特征识别等。三是线下风险管理审批由传统线下客户经验审批判断向线上经验数据审批判断模型转移，使得企业客户经理的线下风险审批判断通过经验数据转化可成为数据模型一体化的线上风险审批判断管理机制。
（二）实时客户风险监控
互联网金融时代的网络金融服务必然要求既安全又便捷。为了适应现代金融风险产品不断发展对金融风险管理防控系统时效性的要求，近年来许多商业投资银行均研究建立了基于多种现代金融信息科技和新技术的一套实时金融风险防控系统。一是大数据处理、机器深度学习等核心技术将国际金融交易重大事件当中风险管控由不可能转变为可能，组合开发生物图像识别、客户全景画像、风险规则模型识别训练等技术生成金融风险管控规则，利用风险规则搜索引擎风险反馈和欺诈等技术建立了一套实时风险反馈的金融风险管控系统，为推动网络化投资平台业务发展提供客户风险模型识别、额度授信、违约风险预测等业务提供专业风险管控技术支持。
二是充分利用大数据和人工智能等新技术，将银行内控违法规则、欺诈违法规则、反企业洗钱违法规则和银行客户服务黑名单同时嵌入银行交易监控流程，可以在整个交易过程中及时监控阻断多家银行内外部的违法欺诈违规行为和违反洗钱违法行为，实现实时全程监控。同时，《民法典》修订更是在过往的基础上对个人信息保护的规则作了进一步的丰富，在保护我们个人的信息安全的同时，也为了保证数字经济可以长期、健康地发展上发挥着重要的作用，无形中也为当前数字金融风险管理提供了可靠依据，实现了金融行业的有序、科学、可靠的运行。
三、金融科技风险的具体治理路径
（一）在移动互联网时代，金融风险监督管理体系中充分应用了大数据挖掘的应用场景，辅助金融监管部门，探索构建新的金融风险管理服务体系。
1.在构建金融大数据企业信用风险评估数据体系时，融合企业客户信用行为、交易活动记录、存贷行为数据、社交行为数据、消费行为记录等，形成一个信用评估视图，为小微金融企业的小额贷款、个人投资理财产品分期推荐等金融业务模式形成前的风险数据识别提供依据。
2.充分利用网络直销整合银行、电商、供应链综合金融、消费信贷、网络移动支付等多维度的数据源，形成海量反欺诈性和反非法洗钱金融基础设施信息。
3.数据结合百度搜索技术分析获取海量社交媒体网站、新闻稿和论坛等相关数据，运用多种自然语言处理等分析技术对负面媒体舆情自动跟踪进行预警，结合发布声誉媒体风险监测形成定期发布声誉媒体风险监测指数，用于媒体舆情监测分析。
4.对各类证券、期货产品市场交易动态数据实时进行特征提取，获取具体交易时间和地点的异常实时下单、委托交易事件，触发实时交易系统或市场监察管理系统的交易实时情况预警和交易风险实时防范，进行异常实时交易用户行为跟踪分析。
（二）在多重金融风险因素交叉变化的国际背景下，建立完善的金融风险综合防范管理体系。比如，需要参考英国、新加坡、香港等不同地区的先进经验，建立监管知识沙盒。成熟的金融监管电子沙盒机构可以划分为四个发展阶段。
1.通过建立“观察期”，了解和分析评估新金融商业模式或者新技术应用带来的监管风险，探索最佳解决机制。
2.深入了解其与现行政策和金融监督规定内容是否真实相关，内容形式有无充分的明确说明，建立最佳试错解决机制。
3.通过现实场景的监管试验活动获得成功经验，与金融监管电子沙盒的其他行业参与者一起研究建立最佳监管实践解决原则和最佳纠错解决机制。
4.吸引海外的金融监管科技龙头企业与本地区的金融监管科技龙头企业进行合作，借助其金融监管电子沙盒的成功经验，扩张主营业务，同时还要加强与其他金融监管沙盒机构的交流合作。
结语
金融信息科技的风险监管和治理，是以广大金融行业消费者为主导群体，在强调金融行为方式监管和金融功能结构监管的同时，引进宏观穿透式的金融监管政策理念，坚持金融宏观与经济微观相辅的结合，加强金融行业社会自律风险监管，完善金融信息技术工具的金融风险管理规制引导作用，突出金融科技在我国金融监管治理中的重要作用，从而构建一个整体的金融监管治理框架。
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