大數據時代商業(yè)銀行全面風險管理的探索與創(chuàng)新

● 賈 進

一、引言

隨著信息化時代的高速發(fā)展，大數據浪潮席卷各行各業(yè)。黨的十九大報告提出要深入推動互聯(lián)網、大數據、人工智能和實體經濟的深度融合，加強應用基礎研究，以強有力建設數字中國、智慧社會。2018年3月16日，銀監(jiān)會緊跟時代發(fā)展節(jié)奏，出臺了《銀行業(yè)金融機構數據治理指引（征求意見稿）》），以進一步加強銀行業(yè)的數據治理機制，提高經營管理水平。毋庸置疑，在以大數據為主要特征的經濟發(fā)展背景下，我們正經歷著一場轟轟烈烈的數字信息革命。商業(yè)銀行作為助力經濟發(fā)展的主要參與者，肩負著防御金融風險、維護金融安全的重大使命，在這種新形勢下，如何因時而變，順勢而為？如何在機遇與挑戰(zhàn)并存的大數據時代推進全面風險管理體系的探索與完善？這是值得我國商業(yè)銀行深思的問題。

為了對商業(yè)銀行全面風險管理進行更精確的分析，國內外相關機構都對全面風險管理的相關概念進行了明確界定，其中必然需提及內部控制的內涵，因為后者是前者形成的基礎和保障。根據美國反虛假財務報告委員會下屬的發(fā)起人委員會（The Committee of Sponsoring Organization of the Treadway Commission，COSO）、巴塞爾委員會及原銀監(jiān)會對內部控制概念的解釋，可以看出內控需要對運營環(huán)境進行充分控制與分析，在此基礎上對相關風險進行識別、控制與評估，并將信息溝通平臺貫穿于整個內控過程，在監(jiān)管與糾錯過程中不斷調整管理機制。為了將內部控制體系更加系統(tǒng)地運用于全面風險管理體系中，COSO進一步出臺了《企業(yè)風險管理—整合框架》，之后《銀行業(yè)金融機構全面風險管理指引》也進行了詳細的說明。

總體來看，COSO及《銀行業(yè)金融機構全面風險管理指引》對全面風險管理的界定主要側重管理職能方面，強調風險流程的運行、組織結構與管理職能的融合，巴塞爾委員會則從風險內容和銀行業(yè)務方面對商業(yè)銀行風險管理進行了全面界定。本文對商業(yè)銀行全面風險管理的概念進行了綜合整理，認為全面風險管理強調的是以董事會、監(jiān)事會、高級管理層及全體員工為參與主體，實行職責分明、職能融合和層次銜接運行機制，對商業(yè)銀行業(yè)務活動中的各類風險進行識別、估測、評價、控制和管理評價，以實現戰(zhàn)略發(fā)展目標的過程。

二、大數據背景下商業(yè)銀行全面風險管理的特點

數字化作為信息革命的又一高潮，呈現出高速發(fā)展態(tài)勢，促使商業(yè)銀行客戶、交易、管理各方面數據均以爆炸式的速度增長，為商業(yè)銀行經營管理變革提出了新的課題。在大數據發(fā)展時代，全面風險管理也呈現出不同于傳統(tǒng)概念的特征，如表1所示。

表1 全面風險管理特點對比

根據上述對比分析，可以看出，大數據時代對商業(yè)銀行全面風險管理提出了更高的技術、管理和體系要求。

（一）數據管理系統(tǒng)化

從系統(tǒng)化程度來講，數據收集來源更加廣泛，不再局限于財務報表的信息，更強調賬務流水、資產價格等流動性數據，另外，數據的形式也由傳統(tǒng)的結構性數據逐漸向圖片、影像等非結構性數據轉化。因此，客戶信用分析則要求運用量化技術實現更加精細化的分析。例如，花旗銀行則對客戶的交易支付、信用記錄進行系統(tǒng)整合，進行360度全面評價，進而計算客戶的違約與損失概率，實現系統(tǒng)的風險識別。

（二）數據管理精密化

在數據管理與維護方面，商業(yè)銀行更強調低成本和高目標，通常需要運用更加精密的工具技術，如云計算、分布化等，不再拘泥于數據重復加工和存儲的層面，更傾向于通過智能化的工具、電子化的設備提高數據管理和維護的質量。

（三）服務體系專業(yè)化

在服務支持體系方面，大數據時代對數據管理要求更高的專業(yè)化程度，需要商業(yè)銀行對風險數據實現全生命周期管理流程，并且達到管理制度與應用標準的統(tǒng)一。因此，大數據背景下的商業(yè)銀行全面風險管理架構則呈現出技術管理更加系統(tǒng)、信息溝通更加緊密、層次銜接更加順暢、人才技術能力更加綜合等特點，并要求銀行對經營環(huán)境進行更加全面的了解，為更加有效收集客戶信息提供保障。

三、商業(yè)銀行全面風險管理的現存問題

隨著金融市場競爭的加劇，各家商業(yè)銀行均在積極推動風險管理與銀行業(yè)務的同步發(fā)展，形成了對各類風險全方位聚焦、全流程覆蓋的全面風險管理體系。然而，在互聯(lián)網金融蓬勃發(fā)展和信息爆炸的背景下，商業(yè)銀行全面風險管理體系還存在一些不足。

（一）智能化管理系統(tǒng)有待加強

在智能化的風險管理系統(tǒng)構建方面，主要體現為風險數據采集、風險識別與分析系統(tǒng)創(chuàng)新性不足。風險數據的采集主要是靠分支機構和客戶提供，依賴于人工完成，缺乏自動化、系統(tǒng)化，極易造成分散采集、重復采集及信息缺失，影響風險信息收集的準確性。風險識別與分析過程中，由于人才和技術因素的約束，商業(yè)銀行對數據的整合和深度挖掘有所欠缺，制約了數據識別和分析能力。

（二）數據管理缺乏有效性

在風險數據管理方面，主要體現為數據應用基礎工具不完善、管理維護不到位。基礎工具不完善表現為風險數據操作系統(tǒng)仍較為分散，缺乏組織層面集中管理數據的系統(tǒng)，并且系統(tǒng)之間存在著數據重復加工和存儲的現象。數據管理維護不到位具體體現為數據的價值與管理脫節(jié)，極易產生“管的不用，用的不管”情況，造成數據質量不高。另外，數據檔案管理的電子化程度較低，影響了貸后的監(jiān)管效率。

（三）數據支撐體系尚未健全

在風險數據服務支持體系方面，主要體現為應用制度體系和標準體系不健全。在應用制度體系方面，風險數據的全生命周期管理流程缺乏完整性，尚未形成完善服務流程各環(huán)節(jié)的指標規(guī)范，難以保證數據服務的規(guī)范、及時和有效。在標準體系方面，主要體現為風險數據的專業(yè)性標準缺乏，風險系統(tǒng)中數據管理和應用標準難以統(tǒng)一。

四、商業(yè)銀行全面風險管理的探索

面對“大數據”蓬勃發(fā)展帶來的機遇與挑戰(zhàn)，商業(yè)銀行應放眼未來，主動作為，用敏銳的戰(zhàn)略眼光審時度勢，以從“經驗依賴”向“數據依靠”轉型為方向，以先進的新時代全面風險管理體系為保障，探索一種升級為“全能智慧”銀行的新模式。總體來說，構建大數據時代先進的全面風險管理體系可以嘗試從平臺建設、體系完善及質量管理等方面進行探索。

（一）加快大數據管理平臺的建設

商業(yè)銀行應加快推進風險管理系統(tǒng)內各模塊數據信息的整合共享，充分調動全員風險管理的積極性，清晰界定部門風險管理職能的同時，還要打破部門系統(tǒng)之間的界限，保證部門間溝通渠道的暢通，將客戶信息通過內部職能的融合聯(lián)系起來，從而構建全面實時的客戶信用數據庫。另外，通過不同業(yè)務鏈條、不同崗位、不同產品線之間的相互連接從更加全面的信息視圖上揭示風險源的聯(lián)系，確保風險隱患排查的準確性、全面性。

（二）完善數據支撐的評價體系

商業(yè)銀行以往的信用評級管理在數據依托上尚有不足，通常表現為經驗為主、主觀直覺的特點。在以數據為支撐的基礎上，應進一步強化以數據信息挖掘分析為中心的決策支持工作，實現信貸風險管理決策的精細化，提高其量化依據的可靠性，從而逐步建立并改進客戶的信用評價和風險監(jiān)控模型。另外，通過信貸數據管理平臺和部門間職能的融合，系統(tǒng)把握信貸介入、擴張、控制、壓縮、退出時機，以預警事件驅動為主，及時開展風險審計和貸后管理，以客戶是核心的風險預警信息全視角建立風險傳導的工作機制。

（三）積極推進數據質量管理機制的構建

以大數據思維持續(xù)改進數據質量控制程序，著力建立統(tǒng)一的數據治理制度和數據質量標準體系，通過設計合理的數據整合和清洗機制保證數據質量。另外，不斷實現“風險數據集市”的升級與完善，提高數據信息的使用價值，集風險管理的寬度、高度和深度于一體，有效提升大數據背景下全面風險管理的整體水平。