姜增明,陳劍鋒, 張 超
(1.中國農(nóng)業(yè)銀行博士后科研工作站,北京100005;2.北京大學經(jīng)濟學院,北京100871;3.中國農(nóng)業(yè)銀行戰(zhàn)略規(guī)劃部,北京100005)
2016年以來,金融科技(FinTech)成為整個金融業(yè)關注的焦點,它以金融需求為導向,以科技創(chuàng)新應用為支撐,在較短的時間內(nèi)對金融業(yè)產(chǎn)生巨大而深遠的變革。金融科技主要是指金融機構通過運用大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈和人工智能等新型數(shù)據(jù)分析和存儲技術,加強經(jīng)營管理,提升服務效率和市場競爭力,同時帶來金融業(yè)態(tài)新變化。金融科技最初主要應用在P2P網(wǎng)絡信貸、比特幣等電子貨幣、第三方支付等領域,起初并未引起商業(yè)銀行的足夠重視。隨著商業(yè)銀行傳統(tǒng)信貸、支付、理財?shù)阮I域不斷受到侵蝕,四大行分別牽手 “BATJ”,開始積極布局金融科技,以打造全新的核心競爭力。
關于金融科技問題的研究,易憲容(2017)基于金融理論的一般性分析,對金融科技的內(nèi)涵、實質(zhì)及未來發(fā)展進行探討[1]。粟勤和魏星(2017)、喬海曙和楊彥寧(2017)指出傳統(tǒng)金融體系包容性不足,為金融科技的發(fā)展留下空間,并認為金融科技將成為推動傳統(tǒng)金融業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的重要驅(qū)動力[2-3]。為了實現(xiàn)對金融創(chuàng)新的有效監(jiān)管,英國、新加坡等監(jiān)管機構提出 “監(jiān)管沙盒”理論[4-5]。楊松和張永亮 (2017)、王雯等 (2018)對我國金融科技與監(jiān)管協(xié)同發(fā)展進行了研究,并提出金融監(jiān)管的路徑策略[6-7]。張景智 (2018)通過對各國“監(jiān)管沙盒”制度設計進行梳理,并結合我國金融創(chuàng)新和金融體系特點,提出我國“監(jiān)管沙盒”的制度啟示[8]。吳朝平 (2018)認為商業(yè)銀行與金融科技的聯(lián)合將重點圍繞 “自身生態(tài)圈建設”“外部生態(tài)圈融合”“顛覆式金融科技研發(fā)”“智慧銀行轉(zhuǎn)型”四個方向深化[9]。曹宇青(2017)、交通銀行金融研究中心課題組(2017)對商業(yè)銀行應用金融科技手段開展私人銀行業(yè)務、息差管理進行了探討[10-11]。汪可等(2017)選取我國34家商業(yè)銀行2003~2016年的數(shù)據(jù),研究認為金融科技與商業(yè)銀行風險承擔呈 “倒U” 型關系[12]。
梳理上述文獻發(fā)現(xiàn),金融科技問題的研究偏重于對其概念、內(nèi)涵、發(fā)展趨勢、金融監(jiān)管、業(yè)務創(chuàng)新和服務效率等方面的探討,而很少涉及商業(yè)銀行如何利用金融科技手段提升風險管理水平。基于此,本文針對傳統(tǒng)商業(yè)銀行風險管理的局限和痛點,提出金融科技的創(chuàng)新解決手段,同時指出金融科技可能給商業(yè)銀行帶來的新風險,最后提出商業(yè)銀行風險管理轉(zhuǎn)型的策略建議。
盡管已經(jīng)進入了全面風險管理時代,但由于信息不對稱、技術手段限制、流程制度缺陷等因素,當前商業(yè)銀行風險管理仍在存在不少問題。按照 “巴塞爾協(xié)議”的風險分類,詳述商業(yè)銀行在三大主要風險管理中的痛點。
信用風險是商業(yè)銀行最主要的風險類型,當前商業(yè)銀行信用風險管理的痛點主要集中在征信評級、小微金融和動產(chǎn)融資等方面。
1.征信評級
商業(yè)銀行的信用風險管理建立在客戶信用評級基礎之上,然而當前的信用評級要想準確地、前瞻性地反映客戶的信用風險,仍然存在不小難度:一是傳統(tǒng)的政府征信數(shù)據(jù)來源有限,且以反映信貸關系為主,不僅不能全面衡量信息主體的信用水平,也無法覆蓋沒有與正規(guī)金融機構發(fā)生借貸關系的企業(yè)和個人。二是傳統(tǒng)信用評級模型以線性回歸為主,對變量往往進行簡單化處理,容易造成風險信號失真。三是評級結果更新較慢,時效性不強。
2.小微金融
隨著銀行業(yè)競爭日益激烈和普惠金融理念的提出,小微企業(yè)已成為商業(yè)銀行對公業(yè)務戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的重要目標客戶。但由于小微企業(yè)存在財務管理欠規(guī)范、缺乏可抵押的固定資產(chǎn)等 “先天不足”,且數(shù)量龐大,商業(yè)銀行在現(xiàn)有風控手段和機構人員配置的條件下,難以對小微企業(yè)進行有效的風險管理。
3.動產(chǎn)融資
銀行沿用多年的倉單質(zhì)押、互聯(lián)互保等傳統(tǒng)大宗商品融資業(yè)務模式,依賴于物流監(jiān)控的質(zhì)量,其準確性主要取決于物流監(jiān)管公司的管理能力和現(xiàn)場監(jiān)管人員的履責程度。因此,銀行在往往面臨重復抵質(zhì)押、押品不足值、押品不能特定化、監(jiān)管過程不透明、監(jiān)管方道德意識低、預警不及時等一系列風險。同時,近年來受宏觀經(jīng)濟增速放緩的影響,大宗商品價格紛紛進行調(diào)整,動產(chǎn)融資中各方參與人之間的信任度急劇下降,傳統(tǒng)的動產(chǎn)融資模式受到前所未有的挑戰(zhàn)。
市場風險是指金融資產(chǎn)價格和商品價格的波動給商業(yè)銀行表內(nèi)、表外頭寸造成損失的風險,當前商業(yè)銀行市場風險管理的痛點集中在投資決策、財富管理和利率定價等領域。
1.投資決策
金融市場的量化交易已成為當今商業(yè)銀行一大重要收入來源。相較于信用風險和操作風險,市場風險數(shù)據(jù)獲取便捷,易于采用量化模型管理,但目前的計量分析假設相對簡單,模型變量有限,多側(cè)重于事后分析,而對市場價格的波動預測效果不佳,尤其對于 “厚尾風險”往往無能為力,商業(yè)銀行投資決策仍然面臨很大的不確定性。
2.財富管理
當前銀行的理財業(yè)務通常由專門的理財經(jīng)理或財富管理顧問根據(jù)客戶需求提供個性化的資產(chǎn)配置,但要在成千上萬的產(chǎn)品池中選擇與客戶風險偏好相符的產(chǎn)品組合難度較大,投資顧問本人的市場判斷、情緒波動和利益傾向也將影響客戶的收益。
3.利率定價
利率風險是市場風險中最重要的風險類型。就國內(nèi)而言,隨著利率市場化基本完成,商業(yè)銀行面臨的利率風險也進一步加大:相比存款利率仍基本參照央行基準定價而言,貸款利率定價正朝著市場化的方向大步邁進,作為商業(yè)銀行最重要的資產(chǎn)業(yè)務,如何針對不同的借款人進行合理的定價,成為當前銀行普遍面臨的一道難題。
根據(jù)巴塞爾委員會的定義,操作風險是指由于不完善或有問題的內(nèi)部操作過程、人員、系統(tǒng)或外部事件而導致的直接或間接損失的風險,主要在反欺詐、反洗錢、支付清算和內(nèi)控審計等方面存在痛點。
1.反欺詐
隨著消費金融、理財投資等各種互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品的興起,來自不法分子的資金詐騙、虛假交易、惡意刷單、身份盜用等案件呈高發(fā)趨勢。而在對公信貸領域,企業(yè) “空手套白狼”的騙貸行為也屢見不鮮。
2.反洗錢
洗錢是金融行業(yè)最常見和嚴重的金融犯罪之一,不僅嚴重破壞市場經(jīng)濟有序競爭,而且對國家的政治穩(wěn)定、經(jīng)濟安全構成了嚴重的威脅?;ヂ?lián)網(wǎng)的高速發(fā)展在豐富人民金融生活的同時,也成為金融犯罪利用網(wǎng)絡洗錢的途徑。隨著傳統(tǒng)的洗錢與網(wǎng)絡技術的結合,出現(xiàn)了利用電子銀行、電子貨幣、網(wǎng)絡銷售等新型洗錢方式。但金融機構的反洗錢系統(tǒng)對疑似洗錢活動辨識管控、精細度不夠,反洗錢效率低下。
3.支付清算
傳統(tǒng)金融機構間的支付清算,往往通過專設機構進行,運營成本高、流程繁瑣,且由于涉及跨境、跨機構、跨系統(tǒng)作業(yè),不僅數(shù)據(jù)傳遞時滯嚴重,更增加了操作風險。
4.內(nèi)控審計
傳統(tǒng)的內(nèi)控合規(guī)管理與內(nèi)部審計監(jiān)督側(cè)重于制度建設、數(shù)據(jù)報送和事后檢查,需投入相當?shù)娜斯こ杀?,且時效性不好,難以充分滿足銀行風險管理的及時性需求。
針對商業(yè)銀行傳統(tǒng)風險管理存在的痛點,金融科技可提供創(chuàng)新性解決手段,賦能商業(yè)銀行風險管理轉(zhuǎn)型升級。
1.征信評級
金融科技的創(chuàng)新性解決手段包括:一是商業(yè)銀行通過多渠道獲取多維度的數(shù)據(jù),包括通話記錄、短信信息、購買歷史、電商數(shù)據(jù),以及社交網(wǎng)絡留存信息等個人數(shù)據(jù),工商信息、稅務信息、法院訴訟信息、各項繳費信息、關聯(lián)公司信息、貿(mào)易支付信息、盈利收入等公司數(shù)據(jù),擴大征信數(shù)據(jù)源,并基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術為客戶建立信用報告,為銀行授信提供參考。二是通過運用機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習等人工智能,解決傳統(tǒng)評級模型難以處理的非線性關系、評級展望等復雜問題,從而實現(xiàn)客戶信用評級模型的全面升級。三是通過搭建自己的大數(shù)據(jù)采集平臺實現(xiàn)對客戶信用的實時評估,并更進一步地運用區(qū)塊鏈技術,各商業(yè)銀行能以加密的形式存儲并共享客戶在本機構的信用狀況,客戶申請貸款時不必再到中央銀行申請查詢征信,貸款機構通過調(diào)取區(qū)塊鏈的相應信息數(shù)據(jù)即可完成全部征信工作。
2.小微金融
金融科技的數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化特征將幫助銀行更高效地控制小微金融的風險:一是運用物聯(lián)網(wǎng)、云計算技術,商業(yè)銀行可以與金融科技服務平臺合作,通過自建或服務外包,優(yōu)化小微企業(yè)存貨、倉單等動產(chǎn)抵質(zhì)押管理,實現(xiàn)專業(yè)化、實時化的移動貸后監(jiān)控,更加及時可靠地掌握企業(yè)經(jīng)營情況。二是運用大數(shù)據(jù)技術,商業(yè)銀行可以用自動化數(shù)據(jù)分析和展示系統(tǒng)替代大量人工控制,建立風險預警機制,實現(xiàn)企業(yè)客戶信用風險的識別、傳導與跟蹤。三是運用區(qū)塊鏈技術,商業(yè)銀行可以將信貸合同以智能合約的形式遷移至企業(yè)級區(qū)塊鏈系統(tǒng),實現(xiàn)更加精準的信貸風險控制。
3.動產(chǎn)融資
對于動產(chǎn)質(zhì)押融資,傳統(tǒng)的物流信息化管理,是一種被動、靜態(tài)的管理方式,存在極大的風險。物聯(lián)網(wǎng)技術正好可以很好的應對這一問題:借助先進的RFID技術和物聯(lián)網(wǎng)金融管理系統(tǒng),銀行通過采集貨物的入庫、移庫、盤點、出庫等動態(tài)實時數(shù)據(jù),并結合云計算技術,實現(xiàn)對貨物的識別、定位、監(jiān)管等系統(tǒng)化、智能化管理,使客戶和銀行等各方能夠?qū)崟r監(jiān)控貨物的狀態(tài)和變化,有效解決動產(chǎn)質(zhì)押融資中的信息不對稱問題,實現(xiàn)動產(chǎn)的全面監(jiān)管,大大降低動產(chǎn)質(zhì)押風險。
1.投資決策
銀行可以探索引入由人工智能和大數(shù)據(jù)技術驅(qū)動的量化交易系統(tǒng)輔助預測資產(chǎn)的價格波動:銀行可以探索引入由人工智能和大數(shù)據(jù)技術驅(qū)動的量化交易系統(tǒng)輔助預測資產(chǎn)的價格波動:一是利用機器學習突破原有風控模型只能使用交易數(shù)據(jù)預測的局限,克服人工分析對數(shù)據(jù)特征的主觀選擇。二是利用自然語言處理、光學字符識別等技術自動對企業(yè)年報、時事新聞、行業(yè)報告、上下游產(chǎn)業(yè)鏈等非結構化數(shù)據(jù)進行結構化處理和智能分析,從中探尋影響市場變動的線索,大幅提高信息處理效率。三是利用知識圖譜,從 “萬物關聯(lián)”的角度去分析推理價格走勢,減少 “黑天鵝”事件對原有預測模型的干擾。
2.財富管理
銀行可以探索運用智能投顧,根據(jù)客戶的行為軌跡洞察其管理需求和風險偏好,自動在產(chǎn)品池中幫助客戶遴選出風險和收益相匹配的產(chǎn)品,在各市場和各大資產(chǎn)類別之間構建投資組合,在指定時間窗口內(nèi)自動化完成最優(yōu)交易策略的執(zhí)行,并幫助用戶追蹤和控制風險,實現(xiàn)長期而穩(wěn)健的投資回報。
3.利率定價
基于大數(shù)據(jù)和云計算技術,銀行能夠?qū)崿F(xiàn)貸款利率的動態(tài)定價。在對客戶進行當期畫像和精準評級的基礎上,結合銀行運營成本、資金成本、風險成本、目標回報率、營業(yè)稅率等信息,建立大數(shù)據(jù)動態(tài)利率定價模型,對于同一類信貸產(chǎn)品,針對不同客戶,甚至針對不同場景下的同一個客戶,都可以實現(xiàn)利率實時定價,而不是基于某種預先設置的靜態(tài)策略。
1.反欺詐
對于商業(yè)銀行而言,反欺詐的關鍵在于建立以大數(shù)據(jù)為支撐的風控體系:一是通過對客戶支付結算、信貸業(yè)務、電子商務、信用卡等交易行為的時間和空間進行多維度分析,結合移動終端的生物識別技術,識別高風險交易特征,形成復貸記錄和失信黑名單,交叉驗證客戶信息的真實性,將欺詐行為制止于發(fā)生之前。二是基于設備指紋和社交網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)的智能風控對同一時間、同一地點發(fā)生的多筆信貸交易、關聯(lián)人士之間的頻繁交易等異常行為進行重點監(jiān)控,有效防范集體詐騙與套取資金等欺詐行為的發(fā)生。三是運用機器學習技術構建金融知識圖譜,可以有效提高風控系統(tǒng)的精準度,通過聚類算法分析相似性行為、依賴標簽數(shù)據(jù)訓練深度網(wǎng)絡等手段,更有效地實現(xiàn)復雜環(huán)境下的反欺詐。
2.反洗錢
一是結合與第三方支付平臺之間的資金流動數(shù)據(jù),以及工商、稅務、房管、海關、貿(mào)易、交通、質(zhì)檢、公安、法院等政府部門和消費、娛樂、社交等商業(yè)活動及人民生活領域多個源頭的數(shù)據(jù),借助大數(shù)據(jù)和人工智能技術,設計融資交易監(jiān)測指標的反洗錢模型,構建甄別系統(tǒng),建立監(jiān)控名單報警機制。二是利用區(qū)塊鏈技術自動識別和保存不良的客戶信息和交易記錄,隨時更新,并結合內(nèi)嵌邏輯自動關聯(lián)有關信息。通過分析和監(jiān)測區(qū)塊鏈賬本中的異常交易,有助于及時發(fā)現(xiàn)欺詐和洗錢等犯罪行為。
3.支付清算
運用區(qū)塊鏈技術,可實現(xiàn)交易確認和結算同時進行,節(jié)點交易被系統(tǒng)確認后自動寫入分布式賬本,大幅縮短結算所用周期;若使用數(shù)字貨幣,配合智能合約,可以進一步簡化流程,降低運營與管理成本,減少操作風險。
4.內(nèi)控審計
一是利用大數(shù)據(jù)分析與機器學習模型,銀行不僅能夠有效識別可疑交易和風險主體,從而將洗錢等犯罪活動拒之門外,還可以更多地開展非現(xiàn)場數(shù)字化審計,降低檢查成本,及時發(fā)現(xiàn)問題。二是利用區(qū)塊鏈技術改善征信體系,自動關聯(lián)有關信息,有助于銀行及時發(fā)現(xiàn)欺詐、洗錢等違法行為。三是利用人工智能中的自然語言技術,銀行可以打造監(jiān)管規(guī)則的專家系統(tǒng),大范圍整合法律法規(guī)、監(jiān)管要求、行業(yè)規(guī)范、內(nèi)部制度、行業(yè)新聞和內(nèi)外部案例,形成有機交叉的知識庫。
雖然金融科技對商業(yè)銀行傳統(tǒng)風險管理的痛點提出了一系列創(chuàng)新性解決手段,但也帶來了一些新的風險,商業(yè)銀行需要給予足夠的重視。
商業(yè)銀行經(jīng)營的本質(zhì)是風險管理。長期以來,商業(yè)銀行利用其專業(yè)的風控能力主動承擔風險、管理風險,為信息不對稱的交易雙方提供存款借貸、支付結算等金融服務,成為國民經(jīng)濟中最重要的金融中介。隨著金融科技時代的到來,以技術起家的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、初創(chuàng)公司紛紛進入金融業(yè)跨界經(jīng)營,越來越多的傳統(tǒng)風險管理工作被證明可以由機器取代,商業(yè)銀行現(xiàn)有的風險管理理念和模式將面臨顛覆性革命,傳統(tǒng)風控優(yōu)勢正在被動搖。金融科技固然能大幅提升商業(yè)銀行風險管理水平,但面對具有先發(fā)優(yōu)勢和高度靈活性的金融科技公司的挑戰(zhàn),商業(yè)銀行業(yè)務經(jīng)營所依仗的風險定價優(yōu)勢可能因風險管理轉(zhuǎn)型滯后而喪失,使其傳統(tǒng)金融中介地位面臨前所未有的沖擊。
風險雖然可以通過技術手段進行緩釋,但不能被消滅。商業(yè)銀行的經(jīng)營環(huán)境并不會因金融科技的運用而發(fā)生根本性改變,其面臨的各類傳統(tǒng)金融風險在新的技術環(huán)境下可能以更具隱蔽性、波動性和挑戰(zhàn)性的形式展現(xiàn),主要體現(xiàn)在:信用風險方面:金融科技在提升商業(yè)銀行信用風險管理水平的同時,也增加了金融服務的可獲得性,客戶門檻可能降低,從而引入更多的高風險客戶群體。市場及流動性風險方面:金融科技的運用,在指導投資決策、提升定價能力的同時,也擴大了資金體量,加劇了信息的傳導和產(chǎn)品交付的頻率,提升了終端供需向金融市場反饋的速度,從而放大資產(chǎn)流動性和市場價格的波動。操作風險方面:一方面,基于大數(shù)據(jù)和機器學習的反欺詐系統(tǒng)應用歷史尚短,其穩(wěn)定性與可靠性有待實踐檢驗。另一方面,商業(yè)銀行風險存在著重大性、滯后性和隱蔽性等特征,尤其法律合規(guī)風險涉及監(jiān)管政策、司法解釋等政府層面的影響,金融科技在實踐中更應謹慎對待。
隨著商業(yè)銀行對IT系統(tǒng)依賴程度的大大加深,金融科技將不僅使銀行傳統(tǒng)風險形態(tài)面臨新變化,其數(shù)據(jù)化、智能化的風險管理特征還可能實質(zhì)上改變銀行主要風險的權重和分布,由此帶來的技術性風險也日益凸顯,主要體現(xiàn)在:一是金融科技賴以生存和發(fā)展的大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等技術一旦出現(xiàn)算法缺陷等系統(tǒng)性偏差,將對商業(yè)銀行造成巨大的經(jīng)濟損失,給風險管理帶來較大的挑戰(zhàn)。二是金融科技專業(yè)性強,商業(yè)銀行創(chuàng)新需求旺盛,但專業(yè)人才隊伍不足、技術不成熟,易產(chǎn)生由技術風險和操作風險衍生的交叉性風險。三是商業(yè)銀行高度依賴信息化系統(tǒng),但以信息科技為代表的技術性風險突發(fā)性強、隱蔽性高、處置難度大,一旦發(fā)生故障,商業(yè)銀行體系將面臨災難。四是信息科技高速發(fā)展也為網(wǎng)絡犯罪提供便利,商業(yè)銀行系統(tǒng)也成為黑客攻擊的首要目標,并可能造成系統(tǒng)癱瘓、數(shù)據(jù)失竊和經(jīng)濟損失。
金融科技在提高資源配置效率、服務能力和風險管理水平的同時,加劇了銀行業(yè)乃至整個金融體系的波動性:一是增加了機構之間的關聯(lián)性和金融體系的復雜性。金融科技加深了金融業(yè)、科技公司和市場基礎設施運營企業(yè)之間的融合,增加了整個行業(yè)的復雜性,特別是部分科技公司在信息技術管理方面的局限性,可能導致風險在這三者乃至整個體系之間的傳導,風險也越來越復雜。二是加速了業(yè)務風險的外溢。金融科技背景下服務方式更加虛擬,業(yè)務邊界逐漸模糊,經(jīng)營環(huán)境不斷開放,使得信用風險、流動性風險等傳統(tǒng)金融風險呈現(xiàn)外溢效應。三是強化了羊群效應和市場共振,金融體系的順周期性效應更加凸顯。在風險服務效率提升的同時,風險傳導的速度更快,金融市場參與主體的行為更加趨同,從而放大金融市場波動性。
金融科技無疑將顛覆當前商業(yè)銀行風險管理模式,改變金融機構競爭格局。商業(yè)銀行應未雨綢繆,按照 “戰(zhàn)略重視、技術儲備、重點突破、守住底線”的思路,著力提升風險管理水平,搶占金融科技時代風險管理轉(zhuǎn)型的 “先發(fā)優(yōu)勢”。
風險管理的目的是使銀行在能夠承受的風險水平下創(chuàng)造最大價值。因此,風險管理轉(zhuǎn)型與業(yè)務轉(zhuǎn)型是一體兩面,密不可分,必須從戰(zhàn)略的高度統(tǒng)一謀劃,并首先從體制機制上下功夫:一是實施金融科技轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略。商業(yè)銀行應積極學習借鑒互聯(lián)網(wǎng)思維,借助大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等新興技術推動全行IT基礎架構和業(yè)務系統(tǒng)升級換代,推動全行業(yè)業(yè)務經(jīng)營與風險管理模式變革,依托遍布城鄉(xiāng)的實體網(wǎng)絡和廣泛覆蓋的電子渠道,打造平臺銀行、智慧銀行和普惠銀行。二是優(yōu)化風險管理機制架構。在總行層面探索建立由風險管理職能部門牽頭、各部門內(nèi)設風險合規(guī)處室為支撐的 “N部N中心”風險管理事業(yè)部制,以條線管理代替 “部門銀行”,并比照推廣至一級分行,實現(xiàn)總分支三級行風險條線的垂直管理,真正形成不同風險類型、不同部門機構、不同時空地域的風控合力。三是推動風險管理流程再造。金融科技時代,商業(yè)銀行的風險管理要順應業(yè)務轉(zhuǎn)型的大趨勢,以大數(shù)據(jù)為基礎,進行以 “兩戶” (客戶、賬戶)為中心的流程再造,實現(xiàn)事前、事中、事后風控資源的優(yōu)化配置,全面提升風險管理 “三道防線”的效率。
金融科技時代的風險管理轉(zhuǎn)型,技術、數(shù)據(jù)、人才三方面的儲備是核心,是提升風險管理水平的關鍵,需要提前布局:一是夯實金融科技技術基礎。商業(yè)銀行應探索將集中式部署的風險管理IT架構向云計算、分布式架構轉(zhuǎn)型,通過自建專有金融云(私有云)或與云服務商共建混合金融云(混合云),對現(xiàn)有散落在各條線、各部門、各機構的風險管理系統(tǒng)進行整合,實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的充分利用,增加管理靈活性,提高系統(tǒng)可用性,減少開銷和能耗。二是加強金融科技數(shù)據(jù)儲備。多渠道獲取行內(nèi)數(shù)據(jù)、擴展行外數(shù)據(jù)、強化行內(nèi)外數(shù)據(jù)協(xié)同采集,并提升大數(shù)據(jù)存儲能力。再次,打造金融科技專業(yè)隊伍。通過豐富培養(yǎng)渠道、提供平臺支持和完善制度保障,加強對各渠道的金融科技人才培養(yǎng)與補充。
在信用風險、市場風險、操作風險等具體的風險管理領域,商業(yè)銀行應以管理需求為引領,以金融科技為抓手,以專業(yè)團隊為支撐,不斷探索風險管理新工具、新模式:一是開發(fā)風險管理量化模型。在搭建全行統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)風控響應平臺的基礎上,充分運用金融科技,持續(xù)開發(fā)和優(yōu)化各種量化風控模型,為風險管理提供科學的決策依據(jù)。二是優(yōu)化風險管理作業(yè)模式。運用金融科技,商業(yè)銀行可在量化交易輔助、實時交易反欺詐、內(nèi)控審計和支付清算等風險管理領域大幅提升作業(yè)效率。三是打造風險管理平臺經(jīng)濟。商業(yè)銀行不僅要將風險管理作為內(nèi)部控制的手段,還可通過打包服務化作一種可盈利的資產(chǎn)。在符合監(jiān)管規(guī)定的前提下,可探索設立風險管理信息咨詢子公司,借鑒金融科技公司的第三方服務模式,打造具有自身特色的金融服務生態(tài)圈。
金融科技在解決傳統(tǒng)風險管理諸多痛點的同時也會帶來新的問題。因此,我們必須正確認識金融科技的能力邊界,并采取相應措施,做到防患于未然,具體可從以下幾個方面著力:一是加強金融科技系統(tǒng)控制與內(nèi)部管理。商業(yè)銀行在發(fā)展金融科技的同時,更要做好系統(tǒng)的賬戶管理、分級授權、漏洞排查、運營維護等工作,規(guī)范員工作業(yè),監(jiān)測可疑行為,確保行內(nèi)資金和信息安全。二是規(guī)范金融科技創(chuàng)新機制。商業(yè)銀行可借鑒國外的 “沙盒機制”,建立金融科技產(chǎn)品孵化制度,選擇前景看好的方向開展創(chuàng)新試點,實現(xiàn)快速響應,明確行為邊界,切實防范法律合規(guī)風險。三是建立金融科技專項應急預案。金融科技時代,商業(yè)銀行應建立定期風險評估機制,運用敏感性分析、情景分析、壓力測試等手段,排查金融科技運行漏洞,對金融科技重大風險事件可能造成的影響和損失進行測算,制定應急預案,防范金融與科技風險的交叉滲透。