摘要：數字經濟的到來為中小銀行債券投資的風險管理提供了足量有效信息和風險管理前瞻性思路。本文從債券投資風險管理數字化轉型的背景及原因入手，分析中小銀行債券投資風險管理數字化轉型所面臨的挑戰(zhàn)，探索中小銀行債券投資風險管理數字化實現路徑，以期提升風險管理有效性。

關鍵詞：中小銀行 債券投資 風險管理 數字化轉型

隨著債券投資比重的提升，中小金融機構在投資過程中也面臨越來越多的挑戰(zhàn)。一方面，外部不確定性增加，金融市場波動幅度加大，信用違約增加，對風險管理提出了新要求。另一方面，債券市場參與人數增多，行業(yè)面臨充分競爭的格局，競爭壓力逐步加大。傳統(tǒng)的債券風險管理體系依賴于專家經驗，數據依賴度不高，處理和分析效率低，決策響應慢，對于瞬息萬變的外部環(huán)境，風險管理人員難以及時獲取有效且足量的信息。而借助數字化轉型浪潮，中小銀行可以強化智能化風控能力，探索建設債券投資的智能化風控體系，從“人控”轉向“機控+智控”，提升風險管理的準確性和及時性。

債券投資風險管理數字化轉型的背景及原因分析

（一）數據、算力和算法資源整合，能夠為解決風險管理矛盾智慧賦能

隨著金融數據體量的快速增長，數據采集、存儲、加工、分析技術迭代，人工智能、區(qū)塊鏈等新技術日益成熟，風險管理呈現出數智化發(fā)展的趨勢。例如，自然語言識別和圖像識別減少了人為錯誤，提升了風險管理效率。區(qū)塊鏈業(yè)務搭建業(yè)務溯源平臺，提升業(yè)務數據透明化和可追溯性，提升數據管理的可信度。神經網絡、決策樹、邏輯回歸等AI算法也為基于機器學習的風控模型的數據訓練和遷移學習提供了支持，數據、算力、算法、技術四合一為風險管理模式變革提供了基礎支撐。

（二）債券投資風險管理難度提升，需要新的風險管理模式進行賦能

近年來，債券市場違約主體和違約規(guī)模增加，主體違約原因也日趨多樣。在此背景下，對于以固收類資產作為重點配置對象的中小銀行而言，信用風險管理難度提升。此外，各類風險聯動性加強，金融市場波動幅度加大，如2022年四季度的基金贖回風波與信用債估值波動形成負反饋，市場風險和流動性風險、信用風險相互交織，對風險管理提出了新的挑戰(zhàn)。需整體考慮各類風險形態(tài)，從全視圖、多維度、全方位統(tǒng)籌兼顧風險管理。

（三）風險管理人員不足與其要求之間存在矛盾

相對于成熟的非銀機構或股份制大型銀行，多數中小銀行面臨信評和風險監(jiān)控人力不足的問題。根據2021年中國農金30人論壇發(fā)布的《農村中小銀行資金業(yè)務管理模式與風險防控機制研究》，31.89%的中小農信機構沒有配置專門的資金業(yè)務風控人員，46.46%的中小農信機構資金業(yè)務風控人員占全部風控人員不超過20%，且多為兼職。以蘇州區(qū)域法人銀行為例，其資金業(yè)務風控專職人員占資金業(yè)務相關總人數也不過10%左右。以風險預警為例，在投資過程中，及時的風險預警需要對輿情、估值、交易價格等多樣化的信息進行綜合分析，對風控人員的專業(yè)性和投入風險管理的時間有著更高的要求。

中小銀行債券投資風險管理數字化面臨的挑戰(zhàn)

中小銀行在數字化轉型過程中面臨來自數據、人才、系統(tǒng)、資源投入、管理生態(tài)等多方面的難點與痛點。而其中數據作為數字化轉型的基礎與核心，也是經營管理方式變革的主要驅動力，其價值潛能的發(fā)揮與挖掘決定了數字化轉型的成敗。當前，缺數據、缺模型、缺治理的現狀使中小銀行的風險管理體系升級面臨無米之炊的困境，解決數據問題刻不容緩。

（一）提升數據治理水平

中小銀行在開展業(yè)務的過程中更依賴于外部數據的支持，而外購的數據多數在本地化和標準化方面難度相對較大，且受限于業(yè)務品種相對較少，區(qū)域信息收集能力相對較弱，數據的完整性與交叉驗證能力相對不足。在開展業(yè)務的過程中可能存在數據準確性不足、數據可比性不強、計算口徑不一致，以及數據維度不豐富等問題，特別是多渠道獲得的同一數據，缺乏數據實時校驗和補充。

（二）打造一體化數據平臺

目前，中小銀行風險管理的數據涉及多個部門或系統(tǒng)，缺乏一體化數據平臺，而部分系統(tǒng)或因接口缺失導致數據碎片化和孤島化。多數銀行的風險管理業(yè)務分別在不同的系統(tǒng)中進行，或者部分流程依賴手工處理，所以在數據交互和管理層面仍有較大的提升空間。部分可以直接購買數據源或者從公開途徑獲取數據，更多時候只是實現了數據線上化和標簽化，而沒有實現真正的流通。如區(qū)域風險分析中，針對經濟情況、財政實力、債務負擔、產業(yè)發(fā)展等風險評估的重要維度，多數中小銀行依賴于研究所整理的地方經濟財政數據，少數機構與第三方信息平臺合作，依托于第三方信息系統(tǒng)進行數據分析，這部分數據多在行內系統(tǒng)之外，也并未與風險管理系統(tǒng)形成完整的交互式系統(tǒng)。

（三）提升數據可得性

數字經濟時代，風險管理模式已經由“經驗驅動”轉為“數據驅動”，數據信息可以通過機器學習等方式來找尋數據中的關聯，為決策提供有力支撐。因此，數據驅動的原動力則是可得性的數據基礎。而對中小銀行而言，數據獲取能力仍有不足，以輿情數據為例，部分結構化數據可以通過公開渠道獲取，但數據源相對較為分散；而部分非結構化數據則需要人工整理搜集，增加時間成本且搜集效率不高。風險管理人員缺乏異常交易數據、異常報價數據、輿情預警數據等外部多渠道來源的大數據支持。

中小銀行風險管理數字化轉型實現路徑

（一）以子系統(tǒng)方式搭建風險管理模塊，實現風險管理價值輸出

1.搭建報價及流動性分析子系統(tǒng)

一方面，借助機器學習可以搜集相關債券成交報價、質押率、收益率曲線、估值等相關數據，構建針對債券流動性預測的風險評價模型，為交易員合理定價成交及保障投資組合流動性提供依據。另一方面，企業(yè)信用情況的惡化一定程度上會反映在債券價格上，包括異常報價、異常成交或者大幅跳升的估值。因此，對債券報價和成交數據的監(jiān)控可以在一定程度上彌補財務數據的低頻更新及滯后性的不足，為信評人員分析潛在信用風險提供診斷視角。

2.搭建市場風險管理子系統(tǒng)

一是整合宏觀經濟相關基礎數據，建設投研數據平臺。此舉既能為后續(xù)的市場風險涉及的壓力測試、情景分析的場景假設提供高性能數據基礎，又能為宏觀研究相關模型建設及產業(yè)鏈景氣度分析提供數據支撐，同時能夠節(jié)約研究人員從不同渠道進行數據獲取與清洗整合的時間成本，提升工作效率。第一，匯集政府、企業(yè)、研究機構等多領域的數據，并通過圖表、報表等方式提供全面的管理視圖；第二，通過走勢圖、比較圖及針對性的指標篩選和對比，提供不同維度的數據分析，快速把握宏觀經濟動態(tài)和走勢；第三，通過算法模型和大數據挖掘技術分析，借助預測分析模型，提供策略分析、風險管理的有力工具。

二是建設限額管理及風險監(jiān)測系統(tǒng)。通過打通底層交易數據、市場風險管理相關模型，覆蓋風險全生命周期管理，提前把控風險隱患，提升風險管理智能化。第一，可以借助市場風險限額體系實現交易限額、止損限額、風險限額的智能化監(jiān)控；第二，可以針對不同群組進行多維度收益風險評估、風險指標監(jiān)控、壓力測試、情景分析等，實現風險實時監(jiān)測；第三，可以基于大數據，利用機器學習技術快速識別異常交易并評估風險的大小和損失，及時攔截，改善人工識別的滯后性，提升風險管理前瞻性；第四，通過業(yè)務沉淀數據的深度處理，可以發(fā)現海量數據中的暗信息與暗知識，嘗試構建生成式數據進行預測演練，增加輔助決策功能，如業(yè)績風險歸因、組合管理等。

3.搭建信用評價子系統(tǒng)

一是建立區(qū)域行業(yè)風險快照。通過數據接口將第三方信息平臺整理的區(qū)域財政實力、債務負擔、產業(yè)發(fā)展等相關數據導入一站式風險管理平臺，建立區(qū)域風險評價模型，并將其作為區(qū)域風險集中度管理依據。同樣，行業(yè)風險數據及相關指標也可將其納入系統(tǒng)，多維度下探追蹤行業(yè)經營情況、景氣指數、資本市場表現、投融資管理數據等。

二是打造企業(yè)主體畫像。針對發(fā)債主體進行主體風險畫像，對主體的產業(yè)鏈上下游情況、經營情況、融資結構、股權結構、資產負債、現金流分析及預測、盈利分析、異常成交、估值波動、負面輿情等多方面打造企業(yè)指標看板，從主體風險要素趨勢分析、同業(yè)比較分析、財務指標異常分析、定性風險要素分析對比等方面打造主體畫像。

三是構建量化評級模型。突破僅依賴專家經驗或傳統(tǒng)打分卡的模型構建方式，借助“人機合一”構造數據驅動的量化信用評級體系，將專家經驗下沉到系統(tǒng)中。相較傳統(tǒng)打分卡模式，以數據為依托的量化評級可以從邏輯層面提供更多的分析維度，提升投研交互效果，同時也可以借助數據和科技的力量，在把握風險管理模式的基礎上進行預測。

四是強化輿情分析管理。通過多個輿情和預警數據源，快速過濾市場上的無關噪聲，利用大數據技術對債券相關的輿情進行分析，判斷輿情類事件對債券發(fā)行人的償債能力是否有影響。運用機器學習、語言解析處理等技術，準確把握并判斷文本傾向性，掌握預警類別、數據影響力及信號演繹趨勢，通過時間軸梳理風險事件脈絡，可及時地從細微信息中提取對違約預測有價值的信息，提前預警并作為動態(tài)評級調整的依據之一。此外，還可通過監(jiān)管處罰事件的管理監(jiān)控、市場異常報價和偏離成交等交易信號的捕捉進行預警，或是關注股權關聯、擔保關聯及交易鏈條等企業(yè)關系圖譜，細致還原企業(yè)和上下游產業(yè)鏈全貌，關注風險傳導情況。

（二）實現風險可視化管理，構建一站式風險全景視圖

借助一站式數據平臺，實現交易業(yè)務數據自動化管理，將交易系統(tǒng)、估值系統(tǒng)、資訊平臺等基礎數據進行后臺采集加工，通過風險全景視圖方式實現可視化管理，應用于風險評估預測、實時監(jiān)控預警、多維展示比較、提升數據分析效率。例如，利用數字和單元格形式展示數字指標，利用表格和環(huán)形圖實現資產分布、行業(yè)分布、投組賬戶分析、內外評級等多維統(tǒng)計分析，借助柱形圖、折線圖、地圖等進行風險管理相關指標、凈值曲線、地區(qū)分布及地區(qū)風險等多維統(tǒng)計展示，利用詞云圖和玫瑰圖實現輿情數據可視化等。此外，還可以通過業(yè)績歸因分析從投資團隊、投資策略等不同維度構建投資組合群組，自上而下地多層次檢視各項風險指標及業(yè)績指標變化情況。

（三）建立智能化報告系統(tǒng)，減小風險管理基礎工作量

基于基礎數據的完善，部分風險管理報告可以依托于系統(tǒng)進行生成，特別是在數據展示和統(tǒng)計方面，可以大大減少工作量，讓風險管理人員將精力投入到風險研究和精細化分析中。例如，持倉分析報告方面，可以利用系統(tǒng)整合持倉數據、授信數據、投資集中度數據，統(tǒng)計分析主體評級、預警、財務變動、輿情等，甚至與外部研究機構合作，將外部機構的研究數據也納入分析框架中，實現數據多維度展示和分析。

（四）借助風險管理流程的數字化，推動風險閉環(huán)管理

打破單一風險管理模塊限制，從流程角度進行整合，嵌入具體業(yè)務場景予以應用，延伸至業(yè)務全生命周期進行管理。例如，從債券投資的流程入手，主要包括準入管理、交易監(jiān)測和投后管理三個步驟。準入管理中，借助量化評級模型給出發(fā)行主體的內部評級，與信用研究人員定性分析結合，進行風險評價和初篩，基于本行的風險偏好和投資策略，依據評價結果設定合理的準入標準和投資限額，并將其嵌入具體的審批流程中作為校驗檢核項。交易監(jiān)測中，一方面借助輿情分析管理，關注風險變化，將研究精力重點放在被系統(tǒng)提示預警的發(fā)行主體，同時借助智能報告系統(tǒng)，輸出風險管理日報，將風險情況及處置建議及時提示給前臺投資人員。另一方面，通過違約概率預測、流動性風險預測及財務指標預警等專項預警管理，與輿情分析互為補充。此外，還可將交易限額、投資集中度、收益風險評估、壓力測試、情景分析納入系統(tǒng)管理，做好相關指標監(jiān)測。投后管理可以根據交易監(jiān)測形成的預警等級，設定差異化的處置流程和審批權限，特別是針對市場化交易中的交易偏離度管理和止損限額的設定。隨著風險流程管理的數字化和線上化的推廣應用，可以對涉及的子模型參數進行優(yōu)化和迭代，提升模型管理的有效性。

參考文獻

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