新冠肺炎疫情迫使這條轉型之路從勻速轉向加速。市場需求的迫切程度超乎想象:數字化轉型不僅成為近期眾多金融論壇的重要話題，壹些互聯網銀行和傳統金融機構的金融科技負責人也成為熱門嘉賓，或專題講座，或在線講座，或論壇演講。金融科技巨頭們在金融行業大踏步前進，為急需數字化轉型的金融機構提供技術支持。繼阿裏雲新增“數字農信社”戰略後，將開放更多智能風控、數據智能體驗、數字生活場景等生態資源，幫助農信社、農商行等中小銀行形成獨具特色的創新服務業態。8月16日，騰訊雲還與昆山農商行正式簽署戰略合作協議。雙方將在銀行私有雲平臺建設、分布式架構改造、分布式數據庫應用、移動終端開發等新型金融基礎設施領域展開合作。同時，依托雙方優勢資源，推動零售業務數字化建設和場景化金融創新，為未來金融場景構建新的數字化連接。
但是，數字化轉型從來沒有像人們想象的那樣，把業務從線下搬到線上，壹勞永逸；又不是成立金融技術部，做幾個銀行app就這麽輕。因為涉及到金融機構整個內部結構、流程、理念的全方位重構，要實現真正的數字化轉型並不容易。其中，在轉型過程中，如何有效防控未來智能金融的潛在風險尤為困難。
眾所周知，數字化轉型離不開大數據、雲計算、人工智能；只有充分發揮技術的力量，才能實現數字時代傳統金融向智能金融的轉變。利用大數據，金融機構可以構建符合自身實際需求的業務和風險控制模型；使用雲計算，可以根據模型進行高效快速的運算，並將結果用於日常操作；利用人工智能，可以實現高頻小額貸款的自動發放，實現真正的“秒貸”。可以說，數字時代的智能金融顛覆了傳統的金融業務模式，節省了大量的人工操作流程，極大地提升了客戶體驗和滿意度，讓以客戶為中心的經營理念成為現實。這從頭部的民營互聯網銀行每年服務幾千萬甚至上億客戶，發放幾千萬貸款就可以看出來。
然而，硬幣總是有兩面的。當金融機構享受數字化轉型後智慧金融帶來的便捷高效的好處時，潛在的風險也隨之而來。
原證監會主席肖鋼近日警告，“人工智能與金融業深度融合的新業態是金融模式改革的方向。在大力發展的同時，也要防範可能出現的系統性風險。”他表示，由於人工智能主要依靠模型和算法，當技術應用於金融市場時，壹旦數據質量不高或出現偏差，就可能產生蝴蝶效應，帶來系統性風險。例如，在資本市場中，預設的投資模式往往在沒有人為幹預的情況下執行，這可能會使投資策略高度壹致，並在某壹點上沖擊市場，從而引發系統性風險。美國股市出現“閃電崩盤”，道瓊斯指數在極短時間內暴跌數千點。
雖然肖鋼的觀點早已得到業內認可，但在金融機構加緊數字化轉型，發展智慧金融的背景下，仍然具有重要意義。
事實上，業界對智能金融的潛在風險有著深刻的認識。蘇寧銀行董事長黃金老此前接受采訪時表示，通過數字化轉型，金融服務將像水壹樣滲透到每壹個場景和生態，金融服務或金融產品將嵌入到企業的生產環節、交易環節和個人生活環節，但這種“滲透”也會帶來新的風險和挑戰。第壹個風險是數據風險，數據風險來自於金融的全自動化，依賴數據做決策。銀行業是數據應用最豐富或最全面的領域。如何合理整合這些數據，是銀行數字化轉型的必修課。應對不當會導致數據造假、數據中斷、數據泄露、數據濫用等風險。第二個風險是技術風險，包括算法的可解釋性和可評估性。比如構建壹個有100個變量的模型來評估貸款能否發放，但是誰來衡量模型是否合適呢？還涵蓋了技術帶來的安全風險。在高度依賴數字系統的情況下，壹旦系統被攻擊或關閉，可能會對金融安全造成更大的危害。
正是因為數據收集來源於人，模型建立來源於人。所以，智能金融雖然輕松、智能，但也會因為數據質量問題、算法參數設置等問題，存在很大的風險。如果建立模型的人再有不良企圖，隱藏的風險就更大了。智能金融的風險壹旦發生，往往是系統性的。所以未雨綢繆，做好風險防控非常重要。
如何防範潛在風險？業內的知識是加強監管。
智能金融時代，傳統的監管理念和手段無法有效匹配。因此，金融機構正在加速數字化轉型，監管部門的監管手段也應該加速轉型。由於智慧金融的風險點隱藏在數據治理和算法中，被監管對象不僅要包括模型的可解釋監管，還要讓被監管對象解釋清楚模型是基於什麽邏輯；還應該包括對智能金融相關模型和算法的建設者和設計者的監管。為此，需要及時完善監管制度，堵塞監管盲區，通過資質認定，讓相關從業人員具備監管部門認可的資質。最重要的是，監管層要有懂行的監管人員，能夠理解、管理得當、治理有效。