赵砚瀛：数控金融平台将监管对象全面数据化

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如何利用科技力量推进金融监管，控制或有金融风险？5月28日下午，以“基于大数据技术的金融风险防控”为主题的2018数字博览会“数字金融”论坛在贵阳隆重举行。与会领导和专家就如何运用大数据、区块链等前沿金融技术，落实全国金融工作会议精神，解决监管问题，坚决防范和控制金融风险进行了深入探讨。贵州数字科技有限公司首席信息官赵出席并讲话。

以下是赵岩的讲话:

今天，我很荣幸代表平台建设与实施单位与大家共同探讨平台建设的研究与实践成果。希望我能利用世博会专题论坛的宝贵机会，得到各位专家领导的指导，提升平台水平，实现平台能力的重大突破。

大数据财务风险控制系统是该平台的核心，主要利用大数据来描述企业的特征和检测企业的风险。区块链交易凭证存放系统利用了区块链的防篡改和可追溯功能，监管部门可以在授权条件下查询整个平台的合同凭证存放情况。该平台现已推出八大板块，包括金融风险防控系统、综合管理系统、数据笼子系统、大数据信用肖像系统、数控金融平台业务系统、区块链系统、融资担保行业系统和数据源监控系统。

尽管平台功能复杂，但对每个系统功能的科学规划可以帮助监管者快速找到他们需要的服务功能。

我们将重点关注平台的大数据金融风险监管模式。大数据金融风险监管系统是平台的重中之重，它基于企业实施和运营的数据。同时，获得了贵阳市政府的工商、司法、公积金、动产和房地产等数据。结合三大运营商和银联的数据，通过数据对企业进行描述，实现风险的分级预警和实时处置。一方面，分析结果支持财务处的日常业务系统，可以提前找到；另一方面，通过监控大屏幕和移动终端实现实时风险预警。

我们在系统中引入了几个核心模型。一是金融企业的监管模式，主要是根据政府出台的各种监管制度，构建评价指标体系，实施交付制度。

业务分析模型，通过一站式的数据采集和业务运行指标，直观地显示运行趋势，发布综合分析报告。

企业评级综合指数，通过营业额、知名度、技术、业务分散性、透明度、品牌认知度和合规性对平台进行综合评级，全面刻画企业的经营状况。

企业信用调查和信用评级模型，用企业的多维指标，一些行信用评分，进行分类和比较。企业数据机审计模型、多数据源侦察和比较企业上报的数据、风险情况、集成自动审计、自动拒绝机制和少量手动审计。金融业监管模式从多个纬度判断行业健康价值。

渗透监管模式采用复杂网络和智能识别，深入挖掘企业之间的关系，能够真正渗透企业与人之间的复杂关系。舆情分析模型是从论坛、微博和帖子中提取信息，通过建立深层情感模型进行监控，预测舆情爆发趋势，分析和追踪传播路径。

这是公众意见系统框架的一部分，它直接提醒人们如何从大量的公众意见分析中找到可疑的人、事和事件。

如何在平台上实现这些研究成果。这里我们引用数学家毕达哥拉斯的观点“一切都是数字”。因此，数控金融平台将被监管对象全面数字化，将被监管的人、事、物以数据的形式进行综合组合，呈现管理、金融、社保、公司关系、外商投资、公司法人、董事、监事等相关人员的行为肖像和诚信数据。同时，对监管要求进行建模，并生成监管模型。数控平台自动完成企业合规管理的大部分判断，结合部分验证，可以高效实现法规合规性的快速判断。通过企业的定期评估机制和实时风险预警机制，可以对风险进行预测和预警。

同时，我们以高稳定性的java语言为基础，结合神经网络、机器学习和自然语义分析，移动业务渠道，在几秒钟内将风险推给监管者。

率先实现渗透监管，通过详细的数据模型构建和培训打造平台核心竞争力，通过多维数据交叉验证和上传对企业进行单独评估，进行对比和对比，定期评估预警机制，以武装监管人员，让违规者无处藏身。

现在数控金融平台已经开始对全市的p2p企业、小额贷款和担保企业进行全面监管。下一步的工作目标和发展方向是向金融机构和企业开放平台强大的数据服务功能，共享大数据信用查询服务、区块链交易证据寄存服务等输出，为p2p和小额贷款公司提供贷前、贷中、贷后服务。让政府通过平台更好地行使政府职能，让企业享受数据公开带来的好处，实现企业、监管机构、数据、服务和平台共存的包容性平台生态链。

以上是贵阳网通金融平台的部分研究成果。我希望各位领导能在平台上发表宝贵意见。我谨代表贵州数字科技，向各位领导和来宾表示诚挚的感谢。

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