科技与管理研究范文

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科技报告是科技人员为描述其从事的科研、设计、工程、试验和鉴定等活动的过程、进展和结果，按照规定的标准格式编写而成的特种文献，在科研活动过程中产生，是科技活动的具体成果和实际过程的记录，专业性强、技术数据具体，阅读对象多是专业对口的科技人员。建立科技报告制度有利于加强对科研活动相关信息的收集、跟踪和管理，科技报告开放共享对推动国家科技进步、促进科技创新、提高国家科技竞争力具有十分重要的意义。

一、持续积累基础性科技战略资源

美国政府的报告指出，“国家对科技报告的收集、保存、利用等方面进行投资，其价值是无法估量的。”科技报告包括科研过程和科研成果的详细信息，既提供真实的研发信息，又完整反映科研活动不同阶段的技术内容和经验教训，使得后人可以站在前人的肩膀上取得更高的成就。研究显示，科研人员阅读一份科技报告可产生1280 美元的效益，科技报告类文献的投入产出比约为1：26。

二、对国家科技信息资源进行全面保存和共享

建立科技报告体系，既能有效防止科研信息分散于个人或项目承担单位所造成的国家科研成果资产流失，也有利于促进跨部门、跨行业和跨区域的科技资源共享，还能有效减少科技项目在不同科研管理体系中重复立项造成的国家科技投入的浪费。美国技术信息服务局（NTIS）作为法定的政府科技报告收藏与发行中心，通过互联网等方式向公众提供公开发行的PB 报告、DOE 报告、NASA 报告和AD 报告的共享服务，多年来用户满意度一直在95%以上。而在我国经常发生的同一科研项目在不同部门或地方重复申报、立项的现象，在科技报告体系健全的美国极少出现。

三、为社会公众和科技界提供了解、利用国家科研成果的公开渠道

国家资助科研活动所产生的科技信息和科学数据属于公共财产，负责科研管理的政府部门有义务、有责任促进信息开放和共享。社会公众通过了解国家财政投入科技领域产生的效果， 既能够及时了解科技发展的最新进展，也能够增进对国家资助科研活动的理解和支持。如美国NASA报告向公众提供93 万多份公开的科技报告，每月公众点击率超过2.3 万次。信息公开还能够增加科研工作的透明性，有利于建立科研诚信制度，倡导严谨务实的科学精神和良好学风。

国际上一些发达国家已经建立了科技报告制度， 如美国四大科技报告、法国原子能委员会的CEA报告、德国航空航天中心的DLR报告、瑞典航空研究中心的FFA报告等，其中以美国政府的四大科技报告最多，体系建设也最为完善。美国现有的国防部AD 报告、商务部PB 报告、航空航天局NASA 报告和能源部DOE 报告四大体系每年能够产生科技报告60 多万件，占到全世界科技报告总量的80%左右，是支撑美国科技全面领先的重要基础。报告涉及的范围非常广，包括技术报告、技术备忘录、技术论文、专题报告、会议论文以及期刊论文、实验报告等多种类型，内容详尽、附有图表、数据、解释等内容，对成功的经验和失败的教训都进行记录。

我国的科技报告制度首先是在国防系统建立起来的。1984年，原国防科工委组织启动国防科技报告体系建设，航空、航天、兵器、船舶、核工业、电子等相关部门参加;1995年，《中国国防科学技术报告管理规定》;1997年，颁布《中国国防科学技术报告编写规则》，并建立起三级管理机构;2000年，总装备部将国防科技报告体系纳入《中国人民装备条例》管理，至此，国防科技报告体系初步建立。而民口的科技报告制度正处于起步阶段。

近年来，从国家多部委的政府官员，到高校、科研机构包括钟南山等知名学者在内的众多学者，尖锐指出我国科技报告体系建设严重滞后的状况，“虽然钱学森等多位科学家从60 年代起就多次公开呼吁要建立国家科技报告体系，但科技报告体系整体性建设进展并不顺利。除总装备部和国防科工局经过近十年来的实践，初步建立起一套不为公众所知的国防科技报告体系外，科技部、中国科学院、国家自然基金委等国家主要科研管理部门尚未建立起科技报告制度，科技计划、项目的成果档案管理基本处于分散、搁置、甚至流失的状态”，“相关管理部门往往更加关注科研项目的立项评估、经费监督、成果验收，却忽视对项目研发过程中形成的科技信息资源的验收和利用，即使有些部门要求提供科技报告，也只是作为档案长期闲置。” 呼吁加强国家科技报告体系建设。在此背景下，中国科学技术信息研究所已着手国家科技报告体系构建的研究。

无论是从科技报告的内容还是从国家科技报告体系来看，都与科技档案有着很大的相似之处。内容上，科技报告与科研档案都是对科研活动进行记录的文献，内容涉及科研活动全过程，图表、数据、研究方法等，能如实、完整、及时描述科研的基本原理、方法、技术、工艺和过程等，科研工作者依据其中的描述和记录能重复实验过程或重现科研结果。不同之处在于，科技报告以传播和交流为目的，而科技档案以保存为中心。管理上，都从国家层面着眼建立管理体系。那么，这么相似的两个体系能否进行整合呢？在申请人所能够查阅到的资料中，目前关于科技报告体系建设的研究，很少将其与科技档案体系联系起来;实践中也是如此。

我国科技档案管理是按照苏联模式于50年代末建立起来的，虽然中间也经历了曲折，但仍建立起了国家规模的体系。科技报告体系源于欧美等科技发达国家，虽自60年代起就有钱学森这样的著名科学家的呼吁，但直至今天我国科技报告体系建设仍然严重滞后。

四、对社会经济发展和学科建设的作用和意义

第一，建立科技报告制度，细微至具体科技人员的日常科技活动，宏大至推动国家科技进步、促进科技创新、提高国家科技竞争力，都具有十分重要的意义。

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关键词：信用信息；信用管理；现状；对策

1开展科技计划信用管理的必要性

1.1政策要求：推行信用管理是大势所趋

2014年国务院出台了《社会信用体系建设规划纲要（2014-2020年）》，要求探索建立科研机构和科技社团及科研人员的信用评价制度。2016年国务院出台了《关于建立完善守信联合激励和失信联合惩戒制度加快推进社会诚信建设的指导意见》，要求依法依规运用信用激励和约束手段，构建政府、社会共同参与的跨地区、跨部门、跨领域的守信联合激励和失信联合惩戒机制。

1.2现实需求：增强警示性形成震慑

加强科技计划活动相关责任主体的科研信用管理，尽快出台针对性的科研信用管理制度规范，对科技计划活动中的失信行为实行科研信用记录和惩戒制度，能够增强对相关主体的警示作用并形成震慑，同时是做好全省科研信用体系建设的重要环节。

2广东省科技计划信用管理现状

2.1制定科研信用管理制度，加强制度保障

2014年9月广东省科技厅出台《关于科技计划信用的管理办法（试行）》，标志着广东正式全面启动科技计划信用体系建设。2015年底在全国率先制定了《广东省科学技术厅科技咨询专家信用管理实施细则（试行）》，初步建立了专家信用管理系统，并得到了广大专家、科研部门和单位的广泛认可。

2.2实施科技业务管理“阳光再造”，实现涵盖科技业务全流程的“痕迹”管理

从2014年开始，深入调研借鉴国内外科技项目和经费管理的先进经验，针对科技管理存在的深层次问题，全面实施省级科技业务管理阳光再造行动，并相应调整优化省科技厅内设机构及业务分工，全面推动广东科技创新驱动发展。广东已经初步建立了科技业务管理阳光政务平台并投入使用，阳光政务平台可完成科技项目全流程的审核审批，科技咨询专家的信息管理，科研信用体系管理，数据分析辅助决策等功能。

2.3建立科研信用数据库，积极推动信用体系建设

构建科技咨询专家信用管理数据库，所有在库专家须接受信用管理才可参与科技咨询活动，对专家参与的科技计划活动名称、时间、次数、是否存在失信行为等信息进行记录，实现全程留痕管理，有助于科技咨询活动质量的提升。

3广东省科技计划信用管理面临的主要问题

3.1信用信息的采集与评价、各信用主体信用管理实施细则、信用体系尚不健全

信用信息的采集与评价是科技计划信用管理的核心环节，科技计划中出现的科研不端行为的举报和调查工作尚未完全明确，一旦相关行为主体触发了信用行为后，信用信息的收集途径、举证方式存在一定困难，需要人工对佐证材料进行审核并将信用变动录入系统。

3.2信用行为等级的确认和信用值调整规定不够完善

基于项目管理过程的指南制定、项目申报受理、项目评审、实施管理、结题验收、绩效评价、监督管理等各个环节，与信用有关的行为将给予记录，并以此为据对各信用主体的信用值进行调整。系统自动触发记录的信用行为，需要进行不定期的抽查，而人工录入的信用行为不是系统的标准化行为，因此需要制定人工录入信用行为的审批细则。

3.3信用信息的数据共享和应用处于起步阶段

通过科技计划项目信用管理产生的失信记录信息作为科技计划项目管理申报和参与科技咨询活动的参考，范围仅限于科技计划项目管理，在社会信用体系中的影响力还不够。缺乏信用信息数据的共享平台，暂时还未能在全省范围内实现科技计划信用数据的共享和应用。

4对策与建议

4.1抓紧完成严重失信等相关规定的制订，做好制度出台后落地工作

抓紧完成针对项目承担单位、承担人员、项目管理专业机构、科技咨询专家、中介机构等科技计划活动参与主体严重失信与惩戒相关政策制度的拟定工作，加大失信行为的惩戒力度、增加失信成本，形成警示和震慑。

4.2针对各个信用主体尽快出台相应的实施细则

在《广东省科学技术厅科技咨询专家信用管理实施细则（试行）》的基础上，制定科研信用管理和不端行为处理制度，激励科研诚信行为，重点防范和惩戒科研活动中的各种编造、作假、剽窃、骗取滥用科技资金、利益勾结、违约失信和其他违背公认准则、社会公共道德的行为，全面推进科技计划项目的信用管理工作。

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1、科技档案实践管理存在的主要问题

改革开放进程的不断深入，令科技档案传统管理模式受到信息时代的强烈冲击，一些部门经历多年时间积累与形成的较多科技文件，例如科研文件、设计与工艺文件等则处于管理分散状态，尤其是一些民营单位由于保密意识及对档案管理工作内涵规律认识有限，因而普遍存在不规范管理、建档工作相对滞后等不良问题。同时由于对科技档案管理工作长期认识不足，一些工作人员认为科技档案的整理归档工作复杂繁琐，致使单位形成的较多科技文件均分散于工作人员或部门受众，一些领导则认为由各科室或个人分管使用更为自由、方便与快捷，而正规化的借阅、归档手续则复杂繁琐，会耗费档案人员较多精力与时间并令科技项目进度受到总体影响。当然该类观点是片面错误的，只有专门建立集中保管档案机构部门，才能满足各部门人员方便查阅需求，进而提升信息档案快捷、自由与综合利用水平，充分发挥资源共享优势进而促进各单位社会效益与生产效益的持续提升。另外较多科研工作人员总想将相关科研成果项目据为己有，视为个人私有财产，这从另一侧面映射出其单位档案法制管理观念的相对薄弱，且工作责任心有待进一步加强。从表象层面来看，较多科技成果图纸资料、文字、声像资料与各类验收、检测报告均一应俱全，较难发觉不妥之处，然而从实际层面来讲，该类科研项目最为关键的工艺、尺寸、数据、配方等却被偷梁换柱或隐性化，令真正具有价值的数据资料散落至从事科研工作的个人手中，这样便令科技档案失去了其准确性与真实性优势，进而淡化了自身利用价值。由此可见对科技档案实施管理归档需要我们认真对待、细化研究、制定科学管理实践策略，才能令科技档案真正发挥其服务应用优势价值。

2、科技档案管理科学实践策略

2.1 以档案法为准绳，健全科技档案工作体制，实现规范化管理

为优化科技档案管理效果我们应以档案法为准绳健全规章制度与工作体制，推行规范化管理，同时相关档案管理部门还应以科技档案暂行管理规定、工作条例、开发利用资源信息办法等档案法规为科学依据，结合本单位实际科技生产状况创设更具可操作性、具体性的规章制度。由科技档案积累、形成、整理到归档、保管、鉴定与利用等各个环节均应制定明确具体的相关规定。对于严格履行规章体制、创设显著科技档案管理成效的人员我们应予以奖励表彰，同理对于不依据规章体制办事、收集科技档案不全面、不及时归档、整理规范性不强、不能主动积极提供利用服务的应给予相应的教育批评与处罚并限期整改。再者我们应由基础工作强化入手完善构建科技档案查询检索体系，良好编制系统、实用、多角度、多功能检索档案工具，进而为全面利用开发档案信息创设良好的先决条件。领导阶层则应强化注重科技档案管理工作，更新分散式传统管理为集中式现代化管理模式，配备责任感强、事业心高的技术专业人才，进而加快推进科技档案管理工作实现现代化、标准化的管理，为利用档案信息者提供优质完善的全方位服务。

2.2 更新意识思维，全面提升科技档案综合管理水平

现代化社会发展提升趋势需要档案管理单位用科学意识思维武装自己，以逆向、创造性思考引导科技档案工作，确立发展、机遇意识、合作沟通、竞争意识、时效、责任意识、人才资源及终身学习意识，进而全面适应网络技术与科技生产的迅猛发展。同时我们应科学利用复制缩微技术有效提升存储档案密度、缩小档案文件体积，合理解决存储空间有限问题。同时我们可适应性配备必要的现代化计算机硬件、软件设备，实现科技档案的信息化管理，数据文件的归档可移交光盘、软盘或硬盘，也可建立域网，进而实现网络化的数据档案传递，为利用者提供空间与时间上的综合便利性。

2.3 创新服务机制、全面开发科技档案资源信息

现行科技档案管理服务方式多停留于外借、阅览、制发证明、目录信息等被动服务层面，随着科技形式的多元化发展我们应在做好传统服务管理的基础上主动积极的开辟更多全新的服务方式，例如电话服务、网络服务、预约服务等，为基层对象服务，开展文献档案专题片、爱国主义教育等实现文件及科技档案文献的集中管理。同时我们还应在重大事项专项专题服务、科技档案信息中介服务、开发人力资源档案服务等实践活动中应用各类多变灵活的管理方式进而真正转变被动服务为人性化、优质性的主动服务，提升信息档案综合管理水平。

3、结语

总之，基于科技档案管理实践中存在的典型问题我们只有科学制定可行性管理优化策略，健全科技档案工作体制、更新意识思维、创新服务机制才能全面提升科技档案管理服务综合水平，充分激发科技档案信息资料应用优势并创设显著经济效益与社会效益。

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1 研究视角新

科学计量学研究专著，在中国从上世纪80年代中期赵红州的《科学能力学》第二篇，到90年代初，谷兴荣先生《科学技术发展的计量研究》出版发行，至今已有相当一批科学计量学学术成果。但绝大多数专著都是运用文献计量学的方法进行研究。谷先生对它的整体结构功能规律进行探讨，采用的是计量经济学与数理经济学的研究方法。谷兴荣认为：用文献计量学研究科学计量学主要是研究科学技术的文献资料的分布结构和结构变化规律，这只是科学计量学研究内容中的一部分。另外还有科技机构、科技人员、科研经费的分布结构和演变规律问题，社会环境、科技经费、科技人才与科技成果的数量、质量之间的因果关系，科技发展对经济社会的影响关系，这些内容的研究是文献计量学方法不能解决的，只有计量经济学方法能解决。反过来，计量经济学、数理经济学的方法可以研究科技文献与科技成果的分布问题。而且，年轻一代的管理学者，运用经济数学与管理数学方法写了不少科学学与科技管理的计量研究论文。可见这是一个大的发展方向，谷先生在本作中概括出一个庞大而系统的论著是有重要意义的。

2 观点新，创新程度大

此专著运用计量经济学方法，对科学学与科技管理的结构、功能、发展规律等提出了一系列的理论观点，并用数学方法给予表述。在第34页把全书的基本论点的来源列了一张表。从表中可见，全书共有61个论点，其中，由本书作者在过去首次提出，并且先后以论文形式发表过的有42个论点，占68.8%；吸收其他学者的论文论点有19个，占31.2%。由此说明本书作者对科学学与科技管理计量研究的理论创新程度是相当大的。而且，多数论点都是有理论与实际意义的基本理论问题。比如：科学技术区际结构三大发展规律（两极分化、梯度转移、中心转移规律）的统一性原理等等，提法新颖，论证清晰， 很有意义。

3 内容广泛，涉及到科学学与科技管理领域多方面的基本理论问题

任何学科都是讨论研究对象的结构，外在表现形式和自身活动的方式，活动功能、演变和发展规律三个问题，此专著对科学技术体系各方面的结构和结构演变规律都作了详尽的定量探讨，如科技研发的要素结构及其演变机制，科学技术的门类结构、学科结构、知识结构、区际结构及这些结构的演变规律，以及这些结构的内在各部分的弹性替代关系等。这部分内容将近30万字，是目前科技结构研究中最广泛最详细的研究成果之一。

关于科学技术的运作方式、运作机制和经济社会功能与研究效益问题，从五个方面写了近15万字。包括科学技术发展的三大动力机制，科学技术与经济的链锁关系与替代关系，科学技术的社会经济功能及作用规律的定量研究，科学技术的社会经济功能及作用规律的定量研究，科学技术研发效益的历史变化规律等，都进行了系统的量化分析。

在科学技术的传播、渗透、转化发展及其评价方面， 分为五个方面写有20多万字。包括科技传播与渗透效应的几个问题研究， 科技发展与科技转化的质量指标和质量诊断问题， 科学技术发展历史规律与新陈代谢机制的定量研究； 科学技术活动的三大基本法则与行为边界的定量研究； 科学技术评价的四大指标与四大环节， 四大指标即数量指标， 质量指标， 效益指标和综合指标。四大环节即指标的选取与选取标准环节， 指标分类环节， 指标的组合建模环节， 指标的测算与检验环节等， 都作了全面的量化研究。

由此可见， 本作是科学学与科技管理领域中涉及面较广的大部头基础研究成果之一。

4 内容的系统性与逻辑性强，全书结构有科学性和合理性

由于研究时间较长，内容较多，相互之间已经构成了完善的理论体系。从编的层次看，第一编是讨论科学技术结构及其演变规律，是科学技术的横向结构，以及横向结构在科学技术发展中的变化。第二编讨论科学技术运行发展的机制和社会功能，前者是横向的，后者是纵向的。但都是指科学技术体系内在各部分之间的空间结构和各部分之间的时间依存关系和变化关系。第三编讨论科学技术传播发展与评价理论，这是科学技术体系的整体性发展规律，科技发展状态和科技活动结果的测评，与第一、二编相对应。每一编的各章之间，每一章的各节之间等都具有互为联系的系统性，相互间有较强的逻辑性。

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当今世界正经历百年未有之大变局，金融业也正经历着科技与产业高度融合、深度叠加的新变革。在危机中育先机，于变局中开新局，商业银行风险管理必须适应金融科技新常态，育先机，开新局。

一、金融科技的本质和新常态

金融科技，是技术驱动的金融创新，旨在运用现代科技成果改造或创新金融产品、经营模式、业务流程等，推动金融发展提质增效。究其本质，金融科技是金融机构将数据作为新的、战略性的生产资料，推动实现金融生产力的一次全面升级。其中，5G技术，着重解决数据获取和传输问题，传输速度的提升使得万物互联成为可能，数据的获取和传输将不再是瓶颈；大数据技术，着重解决数据的全量管理问题，成熟的底层技术框架使得数据采集、存储、集成、计算、分析等不再是瓶颈；云计算，着重解决数据的运算能力问题，云计算的基础设施和操作系统使得实施数据传输和运算的网络、系统、硬件、软件等不再是瓶颈；人工智能，着重解决数据的分析和应用问题，机器学习、生物识别、自然语言处理、语音技术、知识图谱等极大提升了基于数据的分析、操作、管理和决策能力；区块链，着重解决数据的信任问题，分布式账本技术实现了数据存储、传输和访问的一致性、真实性、准确性。现实生活中，金融科技带来的改变比比皆是：智慧网点带来更好的用户体验。当客户步入一个基于5G和人工智能服务构建的智慧网点，基于生物识别技术的客户识别系统第一时间识别客户身份，客户可以在智能交互屏完成各类常用业务，如需客服支持，远程坐席通过视频接入，实现“一对一”服务。“技术应用+服务功能+场景链接+生态融合”四位一体的智慧服务体系，突破了银行服务在交易介质、时间、空间等方面的限制，为客户带来更加安全、便捷、智慧的金融服务体验。智能投顾提供专属客户服务。理财投资需要专业的知识背景，客户通过网点的客户经理获取专业的财富咨询，受客户经理人数和经验的限制，很多客户无法享受到专业的理财服务。智能投顾通过大数据和人工智能技术，根据客户个人特质和资产情况，评估客户风险承受能力，无需客户经理，就能为客户定制投资组合产品，客户无需具备丰富的专业知识，就可以根据自身的风险偏好，设定预期收益率，实现一键投资。通过大数据分析和智能模型，为客户提供在线组合配置建议及组合管理的理财顾问服务。金融科技始于金融、融于金融。各类金融创新将突破时空限制，潜移默化或急速改变客户的金融消费行为习惯，也改变了商业银行的经营管理方式。对银行而言，对物理网点和网点从业人员的需求会降低，对长尾客户的服务效能会提升。对客户来说，缩短了业务办理的等待时间，能获得更专属的金融服务，提升了业务办理效率和体验，更多的业务无需到网点就能办理。这些新服务、新产品，将银行打造成“空中银行”，将客户变成“空客”，客户的新习惯与银行经营管理新模式相互促进，成为金融科技新常态。由此产生新的风险管理数据、模式和需求，要求风险管理工作与时俱进，不断创新。

二、建立三大思维应对金融科技新常态

金融科技，未来已来。新常态需要新思维，商业银行应加快适应金融科技带来的转变，以全量思维思考问题，以智能思维推进工作，以底线思维防范风险。

（一）建立全量思维，适应以大数据为驱动的风险管理新趋势

全量思维下的风险管理以大数据为驱动，解决了传统风险管理中数据来源单一、数据维度有限的困境，用全量、有效、合规的数据做好风险管理。一是加强数据获取。金融科技视角下的风险管理建立在多维、海量、动态的数据基础之上，需要整合自有数据、收集公开数据、与第三方服务商合作以及新渠道开发等方式，构建包含市场数据、业务数据、行为数据等维度全量数据，实现数据持续更新，为风险管理提供数据基础。二是提升数据质量。多渠道、多维度、海量的数据会带来数据质量的挑战。一方面，不同数据来源会导致数据标准不统一，需要在金融大数据平台汇总成统一数据格式；另一方面，各个数据来源的数据有效性不同，可能存在数据缺失、失真等问题，需要对数据有效性进行校验。三是保障数据合规。全量数据思维下，数据来源更广，除了公开的市场数据外，还需要利用业务数据、行为数据，甚至是客户在行业内其他机构的数据和跨行业的数据，需要有效使用合规数据，避免掉入合规陷阱。

（二）建立智能思维，掌握以人工智能为手段的风险管理技术

新形势下的风险管理需要建立智能思维，利用人工智能技术在大数据平台的应用，改进信息获取时效，前移风险防控手段，实现数据实时获取、模型自主学习、参数动态调整，创新风险控制、监测和预警。一是前瞻性的风险控制。传统的数据获取方式使得风险的防控更多集中在事中和事后，对于事前控制手段较少。大数据和人工智能可以利用多维度的数据更早发现潜在的风险因素，将风险管理的控制点向事前移动。二是高时效的风险监测。传统模式下，由于数据获取滞后和需要人为调整模型参数，信息不对称导致风险发现会有延时。大数据技术可以实时获取并处理海量数据，利用人工智能技术不间断运行并动态调险模型，实现高效的风险识别。三是新形势的风险预警。前置的风险控制和高效的风险监测方式，使风险信息的发现和获取变得更加灵活、高效，需要建立与之相适应的风险预警和处置机制。

（三）建立底线思维，防范金融科技创新带来的风险挑战

金融科技为风险管理提供了新思路、新方法，在降低成本、提高效率的同时也会带来相应的风险挑战。需要建立底线思维，应对金融科技创新带来的合规风险和操作风险。一是合规风险。无论是依托大数据平台的数据获取和使用，依托人工智能的实时运算模型和高频的量化交易方式，还是基于区块链技术的数字货币发展，新技术的应用都需要符合法律和监管的要求，防范合规风险。二是操作风险。一方面，大数据管理和使用不当，会造成海量数据泄漏，需要防范数据使用中的信息安全风险；另一方面，人工智能模型运行中出现的模型准确度下降甚至误报情况，需要通过持续的模型监测、评估和优化防范模型风险。

三、金融科技新常态给风险管理带来新机遇

新常态下，以5G、大数据、云计算、人工智能、区块链为代表的前沿技术为金融业务领域带来丰富应用创新的同时，也给商业银行的风险管理带来了诸多机遇。传统的金融行业风险管理依赖专家经验判断，信息获取渠道单一，对于客户的集群风险、行业风险和市场竞争能力较难识别。金融科技带来风险管理的方法创新，使得风险管理能够更加智能、更加高效、更加便捷地完成风险识别、计量、预警和控制工作。

（一）构建智能反欺诈监控平台

互联网和移动通讯的发展与普及给金融业态带来了深刻变革。传统欺诈防控方法以专家经验规则为主，技术手段相对落后，人工依赖程度较高，效率低下。在银行业务线上化、网络黑产技术化的形势下，银行传统的反欺诈方式已经难以奏效。以大数据为基础，运用人工智能、云计算等金融科技手段构建的全流程、多维度欺诈风险防控体系，能够实时识别、监测、阻断欺诈风险。工行智能反欺诈基于工银智慧大脑训练智能AI反欺诈模型，嵌入每笔用户动账交易，实现交易过程中毫秒级智能反欺诈识别和处理，直接避免客户欺诈损失。当客户在进行大额交易或向可疑账户汇款时，需要进行二次确认；在客户进行信用卡申请时，无需再通过打电话的方式进行核实，可以通过大数据的方法进行信息核对，风险控制更加高效、准确。

（二）创新交叉线风险智能监控

近年来，杠杆高、嵌套深、产品复杂、资金空转的市场和业务乱象不断，市场动荡极易带来交叉性金融风险传播。传统情况下，因为业务数据分散，每一次市场震动，都需要很多团队和人员分工协作，各自独立分析数据，再统一汇总分析，很长时间才能全面摸透客户存量业务和风险传染路径。金融科技整合全量大数据，一键看清客户业务关系和资金流向，使得交叉性金融风险防范更加高效。工行集团投融资风险监控平台，应用于债券投资、风险排查、风险预警、专题分析，能够支持单客户和组合客户一键式风险排查，15 分钟内分析客户相关的债券、股票、贷款、租赁、票据、交易、存款、结算、资产、评级、财报、舆情等7 大类、25 小类信息，每日4 次获取客户股票债券价格异常波动、经营管理层变化、企业重大盈亏、经营管理重大变化等负面舆情，准实时地识别全市场的高风险客户和高风险债券，支持总分行加强交叉风险管理。对于风险管理而言，金融科技可以说是一把双刃剑。金融科技可以使金融业务有效提速和扩容，但也显著加大了操作风险、信用风险以及道德风险，加大了风险控制的难度和维度。工商银行愿意迎接各类挑战，坚持“主动防、智能控、全面管”风险管理路径，强化专业化经营和精细化管理，顺应时展趋势，加快金融科技的应用，持续推动风险管理新模式的构建与优化，积极支持金融业务稳健发展。