从微观的角度看，中介和市场是现代金融的关键词。无论是中介还是市场，风险都像一种“幽灵”般的存在。因此，金融可以理解为在市场经济条件下，开展与资金流动和交易相关的风险识别、评估和处理的中介活动，风险对价成为金融经营的重要逻辑。
由此可见，风险与金融的密切相关是不言而喻的，风险治理是金融业和金融机构安身立命的根本，风险治理效率是影响金融业效率和成本的重要因素。
风险是一个相对抽象和动态的概念，就风险与风险管理的理论而言，各种学说各执己见，始终面临着见仁见智的问题。但有一个相对共识就是：风险是基于信息不对称，“无知者无畏”从一个侧面也支持了这一理论。
因此，最大限度地获取与风险相关的信息，了解并理解风险，是风险管理包括认识、评估和处理风险的前提和基础。从这个角度看，风险管理的基础是认知，金融，从某种意义上讲，属于认知科学的范畴。
可见，风险和风险管理是金融行业经营管理的核心，风险管理能力成为金融行业发展与迭代的重要动力和标志。
就本质而言，在现代金融的发展过程中，风险管理的底层技术并没有太大的发展与进步。究其原因，是认知信息和模式的有限和局限性，即认知信息大多属于低维、静态和历史信息，认知模式更多地依靠有限的个体和历史经验。
4月9日发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》提出，数据是与土地、劳动力、资本、技术并列的生产要素，要加快培育数据要素市场，推进政府数据开放共享，充分挖掘数据要素价值。日前颁布的《数据安全法》（草案）在保障数据安全的基础上，鼓励数据依法合理有效利用，促进以数据为关键要素的数字经济发展。这对于全面深度释放数字红利意义重大。
金融风险管理未改变“有限性”
近年来，随着统计、计量和金融工程技术的发展与应用，金融行业风险管理能力有了较大的提升，出现了林林总总的工具、模型和制度，但并没有从根本上改变“有限性”的基础问题。
金融行业的风险管理，无论是信息的获取，还是风险的反馈，仍处于主要依靠主观的初级阶段，在琳琅满目的模型和曲线支持下，金融行业的各种爆雷事件，乃至金融危机仍频频出现，且大有愈演愈烈的态势，各种治理模式和手段总是陷于防不胜防的尴尬。
现代科技进步带来了一个重要概念是大数据，从表面上看，这是一个单纯的信息技术概念，但其实不然。正如《奇点临近》的作者、未来学家雷·库兹韦尔（RayKurzweil）所言，大数据对人类社会的改变，“将改变人类认知本身”，或者说是改变了人类对认知的认知。
我们不妨回顾一下上一个“轴心时代”。当时的古圣先贤们就对认知乃至世界的本质有过独到的洞察与睿智的结论，如古希腊哲学家毕达哥拉斯所言“万物皆数”、“存在由数构成”。《易传系辞》也有“极其数，遂定天下之象”的论断。
今天，在科技赋能的背景下，我们梳理人类对于认知的理解不难发现，认知能力的核心围绕着“数”即信息展开，包括数据获取和处理能力。就传统金融而言，风险相关“数”的获取与处理的“有限性”是显而易见的。
由于这种“有限性”，使得在各种分析和研判的过程中，不得不大量采用“假设”，这种“假设”具有显著的“主观色彩”，在“人性弱点”的诱惑下，就出现了看似客观、科学和严谨的曲线和模型背后的居心叵测，这既是金融风险愈演愈烈背后的原因，也是金融与“初心”渐行渐远的根源。
金融风险治理的新视角
现代科技带来的最大变化是社会的数字化，这种数字化表现为从由外而内到由内而外的“方向性”变化趋势，即一开始通过各种感测技术，更加全面、多维和动态地获取数据，实现由外而内的数字化，继而认知事物，这种数字化被称为“后数字化”。
但是现在特别是未来，将进入“前数字化”即“原始数字化”时代，更多事物的数字化是与生俱来的。这种数字化，不仅体现在个体状态，也体现在不同主体之间的相关关系。同时，依托网络技术，包括移动互联、物联网和5G技术，使得万物互联成为现实，实时的高维数据获取成为可能。这一切，对于风险管理和金融而言，改变不仅是提升效率、创造可能，更改变了存在方式。
正是在这个背景下产生的，其本质是仿真，是在全面和深度数字化基础上，通过多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真，在虚拟空间中完成相应的映射，是现实世界与虚拟世界的“孪生”。
数字孪生这一概念诞生在美国，由密歇根大学教授Dr.MichaelGrieves在2002年首先提出的，最初的名称叫做“ConceptualIdealforPLM”。在他看来，通过物理设备的数据，可以在虚拟（信息）空间构建一个可以表征该物理设备的虚拟实体和子系统，并且这种联系不是单向和静态的，而是在整个产品的生命周期中都联系在一起。
数字孪生技术最早用于航空航天飞行器的健康维护与保障，即：先在数字空间建立真实飞机的模型，并通过传感器和传输，实现与飞机真实状态完全同步。这样每次飞行后，根据结构现有情况和过往载荷，及时分析评估是否需要维修，能否承受下次的任务载荷等，更可以实时发现飞机故障隐患，及时地进行远程干预，消除风险和事故。
目前数字孪生技术也开始试用于工业互联网、智慧城市、智慧医疗、智慧建筑和智慧能源等领域。在数字化时代，数字孪生技术也为金融风险治理提供了全新的视角和可能。金融业需要引入数字孪生技术，重构风险治理理论、模式与技术，成为数字化转型的新抓手。
核心在于，按照金融风险特征和治理需要，多维和动态地获取风险信息，构建接近“镜像”的可视化展示，提供实时的风险评估和预警，适度的风险反馈和控制。
实施路径：
从“仿真时代”到“全真时代”
就实施路径而言，可以分两步实现，第一步是“仿真时代”，第二步是“全真时代”。同时，要处理好内外风险视角的逻辑关系，形成符合风险治理逻辑的结构。
在“仿真时代”，在传统金融风险管理理论、模型和技术基础上，如巴塞尔、COSO等，全面导入数字主线（DigitalThread）理念，在数据、算法和算力赋能的基础上，集成风险治理诉求，重新检视风险分类与关系，继而重构风险治理架构，提升金融风险治理能力。
这一阶段的特点是按照“镜像”的思维，丰富风险描述维度，解决风险标的数据的实时和自动获取，构建“风险数据耦合”模型，取代传统的“穿透”的概念，构建“N维风险魔方”，提供基于需求的“投影维度”。继而实现从手工和半自动到全自动，从“周期评估报告”到“风险仪表盘”模式。
在“全真时代”阶段，则在“仿真时代”的基础上，全面导入数字孪生理论，依托数字化社会资源，丰富和提升风险数据的获取能力，强化“智能风控”技术的开发与利用。
核心在于，全面导入人工智能技术特别是多维风险算法，实现从相对孤立的风险标的视角，向产业链和生态圈视角过渡，构建有机态风险治理模式，提供“风险驾驶舱”功能。同时，强化风险治理的自反馈和微循环能力，从以人工和事后发现与评估为重心，逐步过渡到以自动和自主干预与化解为目标，全面提升金融风险治理水平，实现管理迭代。
就具体实施路径和步骤而言，运用数字孪生理念和技术，开展金融风险治理创新不能一蹴而就，需要循序渐进。首先，最重要的是理解大数据改变认知科学的逻辑与路径，进而理解金融风险治理面临的可能条件和改变思路。
其次，在现有的治理框架下，用数字主线的思维进行重新审视，在数据可能的基础上，丰富风险维度，提升精度和敏感度。
第三，在前期工作的基础上，进一步导入数字孪生理念与技术，特别是风险治理的人工智能技术，强化“数据训练”，提升模型的自适应能力，实现从“仿真”到“全真”的跨越。
面向未来，科技带来的改变，不仅是提升效率、创造可能，更将改变金融业的存在方式。风险与风险管理始终是一条主线，是重要的基础和前提。因此，数字孪生技术的应用，将为金融的迭代进步提供全新的视角和想象空间。
目前数字孪生技术对于金融业还是一个新事物，一些金融机构和金融科技公司已在探索打造信贷风险管理的数字孪生解决方案。
金融业需要在社会和行业数字化的背景下，全面导入数字孪生技术理念，培育并提升相应的能力，不仅是提高风险治理效率，重构金融风险治理范式，更可探索未来金融服务新模式。
