文章核心观点 - 金融风险治理需从传统防风险模式转向适应数智化浪潮的新模式 通过监管数智化转型和算法可解释机制等手段 在促创新与防风险之间实现平衡 [1][4] 传统金融风险治理的局限 - 传统模式依赖资产负债表 损益表等结构化数据 对金融企业的认知存在概括性局限 [1] - 后续引入影像等非结构化数据仍不足 难以覆盖广泛应用区块链 大数据技术的数字化企业的风险全貌 [1] 数智化金融风险的新特征 - 风险呈现黑箱化 金融活动以算法 平台为核心载体 模型训练数据可能存在偏差或遭滥用 导致风险本质难以看清 [2] - 风险呈现闪崩化 算法与高额交易结合带来极致速度 如加密货币和稳定币风险发生和传染过程极快 大幅压缩风险处置窗口 [2] - 风险呈现强传染性 基于大型平台和复杂网络 风险一旦发生将迅速向不同行业和主体传导 速度远超传统模式 [2] - 风险传导机制发生根本转变 从传统单一机构逐步扩散路径 转变为突然传导至界定难 定义难 监管难的平台 随后快速渗透整个金融生态 路径更隐蔽 影响范围更广 [3] 应对数智化金融风险的核心要点 - 推进监管体系数智化转型 监管对象已深度融入区块链 AI等场景 传统报表审核和现场检查手段易陷入被动追赶困境 [4] - 需加强数据协同 解决多个单位各自建设数据库和风险模型但缺乏协同的问题 建立统一数据共享机制以实现技术同步 [4] - 建立算法可解释机制 要求创新主体用普通投资者能理解的语言解释算法逻辑 风险点和决策依据 以保护投资者权益并提升监管透明度 [4]