在金融科技蓬勃发展的今天，数据驱动的智能风控与资产管理正成为行业转型的关键。如何利用大数据、人工智能优化投资分析，如何提升风险控制的精准度，如何提高信贷不良资产的处置效率？在艾斯博数据研究院的实践中，杨轩先生用一系列技术突破，为金融行业带来了新的可能。

近日，本报有幸专访到杨轩先生，他分享了自己在智能风控、资产管理优化及金融数据应用方面的见解，也深刻剖析了金融科技如何塑造行业的未来。

技术是优化风控与资产管理的关键

走进杨轩先生的办公室，映入眼帘的是多块实时数据监测屏幕，显示着各种市场动态、风险指标和智能风控系统的分析结果。这位技术专家显然深谙数据的力量。

“过去的金融行业，风控和资产管理依赖经验主义，决策效率低，且极易受人为因素干扰。”杨轩先生开门见山地说道，“但今天，我们可以用数据去描述风险，用智能算法去预测市场行为，让金融决策更加科学和精准。”

杨轩先生主导开发了一套智能风控系统，采用机器学习、大数据分析和自动化风险评估，帮助金融机构更早识别潜在风险，优化信贷审批流程。该系统已帮助某全国性商业银行将贷款审批周期缩短30%，同时降低了因信用评估失误导致的坏账率。

“我们构建的模型，可以分析借款人的行为模式、财务健康状况，甚至结合外部经济因素进行动态调整。”杨轩先生解释道，“这意味着银行不仅可以更快决策，还可以避免‘高风险客户低估’或者‘优质客户错失’的情况。”

破解不良资产管理困境，技术如何赋能？

除了风控体系的创新，杨轩先生在信贷不良资产管理方面也做出了突破。在艾斯博数据研究院的研究中，他发现传统的不良资产处置方式存在信息孤岛、资产回收周期长、定价机制不合理等痛点，导致大量资金被低效占用。

“问题的关键是，金融机构对不良资产的管理仍然是被动的，处置方式往往依赖法律追偿和资产打包拍卖，而缺乏精准的数据分析支持。”杨轩先生说道。

为解决这一问题，他带领团队研发了智能不良资产管理系统，结合区块链存证、自动化资产追踪及数据智能分层管理，使不良资产的分类和处置更加科学精准。该系统在2024年被多家金融机构采用，使不良资产回收周期缩短了28%，回收率提升了9.3%。

“区块链技术在不良资产管理中的作用，就是确保资产处置过程透明、数据不可篡改，保证资产的价值最大化。”杨轩先生进一步解释道，“加上人工智能的优化匹配，我们可以更快将可回收资产与市场需求匹配，提高整体回收效率。”

数据智能如何改变投资分析？

投资决策的精准性，一直是金融机构和投资者关注的重点。市场的不确定性，使得传统的投资策略往往难以适应快速变化的环境。对此，杨轩先生在智能投资分析方面提出了数据驱动动态优化的解决方案。

“传统投资策略更多依赖历史数据，但市场变化太快，单一的回测手段很难有效应对突发情况。”他强调，“我们希望通过数据建模，让投资策略能够基于实时市场数据和多维度变量进行调整，而不是依赖过去的市场逻辑。”

这一理念在他的研究中得到了成功验证。2023年，他带领团队开发的智能投资分析平台，在一次全球经济波动中，成功帮助多家机构优化投资组合，降低了市场波动造成的损失，提高了资产组合的稳定性。

该平台不仅考虑市场流动性、宏观经济指标、投资者行为模式等数据，还能结合外部因素预测市场波动，使投资组合在收益与风险之间找到最优解。“数据不会撒谎，我们的任务是让它‘说’得更加精准。”杨轩先生微笑着说道。

金融科技的未来：智能、精准、自动化

谈及未来，杨轩先生充满信心。他认为，金融科技的本质不是取代人工决策，而是让数据、模型和算法成为更高效的决策工具。

“未来的金融体系，一定是智能化、自动化的。”他预测，“从风控、信贷、资产管理到投资分析，所有金融决策都会依赖于数据驱动的智能化系统。”

但他也强调，金融科技的发展不仅仅是技术问题，更是金融体系如何适应变化的问题。监管、市场参与者的接受度、数据安全问题，都将影响智能金融的普及速度。

“技术是一把双刃剑，如何平衡风险和收益，是行业共同的责任。”他表示，“但可以肯定的是，智能金融一定会成为未来的主流。”

随着专访的结束，杨轩先生继续投入到他的研究之中。他不仅推动金融科技的商业化应用；他还深入研究智能资产管理的前沿技术。他的努力不仅改变了金融机构的风控体系，也正在为全球金融市场的稳定性、透明度和智能化发展贡献新的可能，也为金融行业的未来指明了方向。（张嘉宁）