王召

深入推进数字中国建设既是大势所趋，也是国家战略所向。为此，离不开算力、算法和数据“三位一体”的高效供给。这一战略性思路对金融机构发展以智能自主风控为基础的业务布局很有启发。

金融机构的智能自主风控除了需要算力和算法外，还要高度依赖数据的数量和质量。只有获得高效供给的数据，才能反过来帮助智能模型捕捉更多的细节和模式，从而提高智能风控输出结果的精准性。

目前，我国征信数据主要由“官方核心+市场化补充”方式提供，形成了“政府+市场”双轮驱动格局。其中，人民银行征信中心数据记录的是信贷、社保、纳税等“金融信用核心信息”，严禁商业化流通，而第三方金融科技企业和互联网平台在自身业务发展中积累了大量的用户授权数据，多为商业场景交易行为数据，如消费偏好、浏览记录、交易流水等，可在合规前提下用于商业分析、精准营销等场景。

对于一个大型成熟的金融机构来说，它在漫长的发展过程中已经积累了充足的客户数据，未来完全可以依赖“自身既有数据+查询人民银行征信的数据“获取策略，在智能风控的加持下，继续深度挖掘拓展既往客户，实现安全稳健发展。

但对于中小金融机构或是期待进一步拓展新客户的大型金融机构来说，既往客户数量相对有限，而新客户又是过去从未有过业务往来的。在接触不到新客户任何数据信息的情况下，即使智能风控算力、算法再强，“巧妇难为无米之炊”，也无法改变金融机构的先天劣势，即自身开发新客户试错成本高：金融机构往往要冒着贷款血本无归的风险，才能通过最后是否还款去判断一位全新客户的信用高低，而第三方金融科技企业或互联网平台则可通过电商交易、支付习惯、生活缴费等低成本方式去认清一位全新客户。从这个意义上讲，认为只借助金融机构自身内部数据就可完备智能自主风控，完全是伪命题。

在智能自主风控与外部数据相结合的过程中，应把人民银行征信数据和互联企业数据一起用好。其中，人民银行征信数据是信贷审批的核心依据，2024年日均查询量超1800万次，具有无可争议的权威性，但覆盖不到无信贷记录的“白户”。而第三方金融科技企业或互联网平台收集了大量用户的行为数据，包括消费习惯、兴趣爱好等，可以帮助金融机构更好了解客户，在智能自主风控的推动下，优化产品和服务、改进客户体验，从而在市场竞争中占据优势。

当中小金融机构拓展的新客户数据足够多以后，它本身也会逐渐演变为大型成熟机构。而在这个既兼顾发展智能自主风控又兼顾广纳外部数据的过程中，中小金融机构必然会为实体经济提供更好的金融支撑，这对我国经济发展“以稳增长为基础、高质量发展为目标”是有意义的。

但是，在中小金融机构逐渐积累金融数据、成长壮大的过程中，加强监管、防范风险也是必要的。例如，有的第三方互联网平台在向金融机构提供数据的过程中，介入或变相介入销售合同签订、资金划转、金融消费者和投资者适当性测评、贷款额度测评等金融产品销售环节，严重干扰破坏了金融机构风控和获客的独立性，甚至让金融机构蜕变为“资金通道”；还有的第三方互联网平台信息披露不充分，将自家产品与金融机构产生品牌混同，或者为金融消费者购买金融产品提供转接渠道时，跳转至其他开展金融产品网络营销的第三方互联网平台，或者使用“低风险”“低门槛”“秒到账”“高收益”“低利率”“无成本”等诱导性用语。

总而言之，金融机构必须坚守金融工作的政治性和人民性，在合规获取消费场景数据基础上，不断增强自主风控和自主获客能力，持续提升金融服务的充分性和可得性。同时，任何金融活动与生俱来都伴随不确定性，都蕴含潜在风险，必须贯彻“依法将各类金融活动全部纳入监管”的要求，规范金融产品网络营销活动，保障金融消费者和投资者合法权益，促进互联网金融业务健康有序发展。

本版专栏文章仅代表作者个人观点