摘要：本文首先阐述了我国商业银行金融科技业务发展的相关内容，其后提出了一系列人工智能时代提高我国商业银行金融科技业务风险管理效率及质量的主要策略措施。
关键词：人工智能；商业银行；金融科技业务；风险管理
一、我国商业银行金融科技业务发展的相关概述
（一）人工智能背景下我国商业银行金融科技业务发展的现状及基本特征
根据相关的实践调查研究我们可以看出，随着经济金融行业的飞速发展，市场对于金融科技服务的需求不断增加，而技术创新也日益受到人们的重视和认可。在这样的背景下，越来越多的商业银行积极拓宽科技服务范围以此占据市场，实现持续发展。具体而言，商业银行的金融科技业务主要包括信息系统服务、物联网金融服务平台、数字金融与云计算金融以及智能风险管控等内容。通过对人工智能背景下商业银行金融科技业务发展的深入分析我们可以将其基本特征进行如下阐述。
第一，技术连带性。众所周知，金融科技所面临的一系列风险不同于普通的经营业务基本风险，其大多是立足于当代性信息技术、互联网技术、大数据技术等的快速发展，通过对先进的资源平台的有效运用开展经营管理活动，因此其面临的风险应当是系统安全性风险。正是由于现代信息技术贯穿于整个经营业务活动过程中，通过移动终端实现风险的扩散传播，因此这样的业务风险凸显出其一定的技术连带性；第二，传导连续性。根据调查研究我们可以看出，目前我国所开展的金融科技服务并没有完全立足于市场发展需求，也没有建立起健全完善的监督管理机制，部分不法分子仍然设置了一系列恶意程序，在系统中植入了木马，这些违法犯罪行为在信息网络中极其常见，这类业务风险在进行传播的过程中主要通过信息平台及多元化的系统，通过横向或纵向的方式进行传播；第三，前置性。这主要是由于金融科技风险的识别分析大多体现在运行过程中，具有一定的滞后性，市场只有发现风险因素才会做出一系列正确的判断和防范。在这样的背景下，商业银行对于先进科技产品的开发创新必须实现风险的前置，在经营管理活动开展之前分析预测可能存在的风险，从而提高管控效率。
（二）商业银行金融科技业务所面临的一系列风险
首先，信息安全风险。所谓信息安全风险，主要是指在开展金融科技业务过程中，针对可能存在的问题及情况有效识别并警示的安全流程，发生这一风险的主要原因在于相关金融机构及市场并没有立足于金融科技发展的实际需求，对安全信息管理实现事中、事前、事后的有效监测。而这样的风险并不是一成不变的，会随着产品服务的变化而不断更新，具有一定的生命周期，也会根据业务类型的不同而发生转变；其次，信用风险。信用风险主要涉及的是相关的数据交易平台，立足于大数据基础，很可能会出现一系列类似于信息错位、數据遗失、泄露篡改等现象。在这样的背景下，银行如果对客户的整体信用程度进行评估可能会存在偏差。这样的信用风险大多存在于金融诈骗行为中，客户为了非法取得信用贷款或是其他金融科技服务，伪造或变造信用风险等级；最后，内部控制风险。商业银行的内部控制风险主要立足于云计算的基本环境，通过互联网服务实现分布式计算，在具体的工作过程中将其与金融服务行业及市场进行有效的融合，以此开展集成化业务管理，并在此基础上建立起相应的业务机制，其所面临的风险包括数据的准确性、安全性风险以及真实性、合法性。
二、人工智能时代提高我国商业银行金融科技业务风险管理效率及质量的主要策略措施
（一）搭建健全完善的商业银行金融科技的信息安全风险管理机制
第一，商业银行应当根据市场风险及市场发展趋势，制定出科学合理的金融科技风险管理机制，明确信息安全的重要现实意义，并以此作为有效切入点，有针对性地在监督管理准则的制定过程中融入算法监测、数据加密等策略措施，实现网络安全法律的贯彻落实。与此同时，商业银行还应当将数据信息的安全性与消费者权益进行融合，共同制定出风险管理体系，通过这样的方式规避金融科技风险，并实现科技业务管理的有法可依、有理有据；第二，商业银行必须基于数据安全建立相应的风险防范体系。具体而言，立足于科技发展的主要平台，建立起相应的金融数据库，并通过平台认证机制的健全和完善搭建起高效的数据风险识别机制，以此实现数据安全管理；第三，众所周知，准入制度及操作准则是减少风险的关键因素。但目前，在金融科技业务发展投入的前期阶段，必须根据实际情况创设评估机制，对可能需要使用的服务产品进行压力测验，以此有效识别并预估风险；第四，立足于数据传输的安全性建立起相应的预警机制，采用数据加密等方式方法杜绝互联网犯罪，检测并明确在整个安全事故中当事主体的具体责任及义务。
（二）刨设科学合理的业务信用风险评估审查机制
所谓信用风险评估审查机制，从本质上来讲主要是指立足于人工智能时代，结合大数据技术的基本特征及管理功能，设计相应的环节及步骤，对商业银行可能存在的科技业务风险进行有效的识别判断。通过自动化系统深入分析金融科技业务的信用风险，并针对个人或企业的信用情况进行深入分析，切实提高综合能力。根据相关的调查研究我们可以看出，商业银行中的信用服务部门可以通过对现存企业或个人的信息数据进行分析整合，提高其整体传输效率及质量。具体而言，立足于大数据技术及海量数据，通过相应的评估方式方法对贷款主体的整体信用风险进行有效的预计，科学实现分类管理。但这样的方式方法在一定程度上对信息数据的质量、深度、广度提出了更高的要求和标准，必须运用相应的数理模型分析信用主体的具体情况。与此同时，信用风险评估审查机制必须注重考核评价的综合性、全面性、系统性，客观公正地对信用风险进行细化分类，并且运用共享机制实现信息数据在商业银行平台的联通互动，以此缩减商业银行的重复业务步骤，实现信息管理的便捷化、科学化、有效化，同时节省了评估成本，提高整体效率质量。
（三）加强商业银行金融科技的内部控制力度，制定高效管理制度
一方面，商业银行应当根据自身所创设的业务经营管理范围、业务流程、产品服务，制定出相应的策略措施，对内部流程、操作准则进行有效的界定并且将其作为银行进行经营管理的重要组成部分。与此同时，不断培养并提高商业银行员工的专业能力及综合素养，使其正确看待并灵活掌握商业银行金融科技业务风险的主要类别特征及应对策略措施；另一方面，基于云计算、大数据的基本环境，商业银行必须建立起完善的业务后台，对庞大的数据信息进行整合分析，并运用一系列硬件设备设施对主体客体进行全面实时跟踪监测，以此规避风险，预防人为操作失误或出于个人私利所导致的内部风险。与此同时，定期组织审查业务发展的具体流程、数据信息传递的真实性、有效性，以此对风险进行预测防范。另外，人工智能时代背景下，内部管控机制必须立足于金融科技服务的整个流程，实现多元化主体的高效对接，通过完善全面的规章制度及策略准则，约束不同企业的操作规范及行为理念。
三、结语
综上所述，为了实现持续发展，商业银行应当搭建健全完善的金融科技的信息安全风险管理机制，创设科学合理的业务信用风险评估审查机制，加强内部控制力度，制定高效管理制度。
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