淺析經濟新常態下的銀行金融風險管理

李斯明 林憶芬

目前經濟發展市場呈現出的特點越來越有智能化、不確定等特點，全球范圍內的信息化水平都在不斷提高，得益于此，互聯網金融、電子貨幣、虛擬經濟等方面都取得了極大的發展，明顯促進了大數據時代的到來。本文從處于大數據時代下，我國商業銀行如何進行風險把控出發，研究分析了當下風險管理的全新特性和亟待解決的問題，并且對經濟新常態下銀行在風險管理道路上的探索與發展提供了相關對策。

因為目前我國社會經濟發展速度不斷加快，經濟新常態下大數據的發展潮流也已經影響到了國內大多數行業。根據我國的相關指導政策思想，我們必須要大力促進我國實體經濟與大數據、互聯網等信息化工具的進一步融合發展，提高針對研究基本應用的重視程度，以實現早日全面建成數字中國的發展目標。目前我國的經濟發展也處于大數據為主的潮流背景下，商業銀行作為我國經濟發展過程的參與者之一，有著維護我國金融安全，降低國內金融風險的責任與使命。如何在新時代中抓住機遇，更好地面對挑戰，完成完善風險管理體系的工作，是國內商業銀行領域需要認真研究的問題。

目前我國銀行金融風險管理概況

目前我國正在進行著新一輪的信息革命，數字化的發展也越來越迅速，在這種發展背景下，我國的商業銀行領域正面臨著新的管理變革挑戰——如何能夠快速的增高銀行的客戶量、業務量以及全面的管理數據。在這個大數據為主的發展時代，我國商業銀行的風險管控與以往的管理相比，有著較大的區別，主要體現在以下幾方面。

首先是系統化的程度發生變化，在過去進行全面風險管理時，銀行系統化程度主要體現了兩個特征：一個是在收集銀行數據方面，大多數的數據來源于銀行分析機構和客戶；另一個是在判斷風險與分析風險的方面，對于數據信息的整理不夠全面、充分。而在目前大數據背景下這兩個特點都發生了變化，在數據采集方面銀行已經實現了對于數據的動態監控管理；在判斷風險與分析風險方面則通過使用量化技術去進行精準、細致的分析，改變了過去不全面不充分的特征。

其次就是工具應用方面的特征發生了變化，在過去銀行在使用基礎工具時，對于銀行數據信息的操作過于分散，并且有重復操作的現象。另外銀行缺乏針對工具系統中的數據維護工作，造成了數據內容混亂，電子化程度極低的情況下。而目前在大數據的背景下，商業銀行在工具應用方面已經成功達到了數據分析以及維護工作的合格標準，并且可以有效利用多余的配置和云計算技術。

最后則是銀行的服務支持特征發生了轉變，過去的傳統特征是各個流程缺乏統一的、規范的應用制度體系，并且已有的服務體系遠遠達不到標準要求。而目前我國商業銀行的服務支持特征是風險管理體系具有嚴格標準，具有精密度高、專業性強、及時性等特點。

新經濟常態下銀行金融風險管理的具體要求

通過上文我們可以感受到，在大數據飛速發展的背景下，對于商業銀行風險管理的要求在不斷地提高，主要體現在了高水平技術、嚴格管理和體系要求等方面。

要求信息管理系統化程度更高

從提高系統化程度的角度出發，就是要擴大銀行的數據收集來源，使其不再被限制于單一的財務信息來源等，要注重銀行的流水賬目、資金流轉等動態數據。另外還要求銀行的數據形式需要發生轉變，即從過去傳統的結構形式變為圖像等非結構形式。所以這也就要求銀行使用量化技術去分析相關的數據信息，對銀行客戶的業務記錄進行整理與評價，并且得出客戶的信用結論，實現銀行全面風險管理系統的識別。

要求信息管理更加精密

商業銀行在進行相關數據的管理與維護時，如果想要通過較低的成本就可以實現較高的目標，那么一定離不開更加精密的信息管理技術，比如說云計算等工具技術。另外，銀行不能把信息管理一直限制到重復加工和儲存的方面上，而是應該通過應用智能化工具等手段去提高信息管理和維護的水平。

要求服務體系的專業化程度更高

在大數據時代的背景下，對于商業銀行在服務體系方面的要求正在不斷的提高，具體來說就是要求專業化程度更高。這就需要商業銀行對可能存在的風險，實現全方位的管理，并且將管理制度與服務標準相融合，實現統一。所以在目前的時代背景下，商業銀行所呈現出來的服務支持體系應該是具有溝通緊密、體系層次之間銜接流暢、工作人員技術能力更全面等特點的。另外，這也要求銀行對市場環境有詳細的了解，以保證更好的采集客戶信息數據。

目前銀行在金融風險管理方面存在的不足

因為目前我國金融市場的競爭愈加激烈，各個銀行都在不斷的探索全面風險管理發展的最佳途徑，雖然大多數商業銀行已經建成了可以應對各類風險的管理體系，但在目前大數據迅速發展的背景下，全面風險管理體系還是存在著相當多的不足。

管理系統的智能化水平不足

目前我國大多數的商業銀行在風險管理體系的構建方面，存在的不足主要是智能化程度不高，集中體現在它的風險系數識別數據收集與系統分析不夠智能。由上文可知銀行風險數據的來源主要是銀行的分支結構與客戶，并且這個過程不夠自動化，目前主要還是依靠人工去完成。另外，由于缺乏專業人才和高水平技術的因素，商業銀行并不能夠很好的整合信息數據，這種智能化程度較低的現象，嚴重制約了銀行去分析識別風險數據。

數據的管理不夠到位

銀行在風險數據管理方面的工作目前并不到位，主要集中在數據管理的基礎工具不夠完備，管理人員也缺乏對于工具的及時維護。工具不夠完備，具體來說就是商業銀行的數據管理系統綜合性不高，并且沒有一個能夠集中管理風險數據的系統，這也是銀行系統內出現數據重復加工現象的原因之一。商業銀行的數據管理不到位，就會造成銀行數據的價值與風險管理沒有銜接性，導致風險管理的效果較差。另外，數據管理的信息化程度較低，也會影響銀行業務的辦公效率。

實現全面風險管理的相關舉措

大數據時代的蓬勃發展給商業銀行帶來了前所未有的機遇，但同時他們也面對著嚴峻的挑戰。商業銀行在未來必須拓寬發展視野，精準的把握發展機遇，借助過去信息化改革的經驗，探索先進的風險管理體系，并且創新已有的管理模式。總的來說，就是要從搭建平臺、管理質量以及完善體系等方面去促進商業銀行實現全面風險管理。

加快建設銀行數據管理庫

當下我國商業銀行的首要任務之一，就是盡快建設一個完善的銀行數據管理庫，并且這個數據庫要能夠實現風險管理系統內所有數據的整理與共享。商業銀行通過推動建設信息數據庫的工作，充分調動員工進行風險管理的積極性，在明確各部門對于風險管理的責任時，還要注意加強各部門之間的溝通，打破過去傳統工作模式之間的部門界限，將銀行的數據信息通過內部溝通整合聯系起來。除此之外，銀行還可以通過研究分析各個業務崗位，銀行產品之間的相互聯系，去發現管理風險的源頭，準確的排查出風險隱患。

盡快優化數據支撐的評價體系

目前我國的商業銀行在對客戶進行信用評價時，相關的管理工作還不夠充分，具體表現為沒有準確的數據作為支撐，大多時候還是根據工作人員的經驗和主觀直覺去進行信用評級。所以，商業銀行必須盡快優化數據支撐的相關評價體系，在這個基礎上，進一步的強化客戶信用數據信息的分析與挖掘，從而實現有效降低信貸風險的管理目標。同時，銀行的決策層還要注意其客戶信用依據的參考價值，篩選可靠的數據去建立信用評價體系和可以實時監測銀行風險的工作模型。除此之外，商業銀行還要加快推動信用貸款相關數據平臺與銀行內部之間職能的融合，這樣不僅可以有效的掌控銀行的信貸風險，對于相關的風險業務進行審計與管理，還可以完善以銀行客戶為核心的風險預警機制。

推動數據質量管理工作的進行

在大數據迅速發展的時代背景下，商業銀行必須注重推進數據質量管理工作的進行，對相關的質量控制體系進行持續的改進，并且還要設計一個合理的綜合性強的數據整合體系，以保證銀行的數據質量合格。除此之外，為了有效地提高我國商業銀行在大數據背景下全面風險管理的工作水平，必須要盡快對風險數據庫進行一個全面的升級與完善，保障數據庫內的質量，并且提高其使用價值，這也是更深層次的風險管理體現。

總而言之，為了銀行在經濟新常態背景下能夠實現長足發展，必須要盡快建立一個健全的、適應自身發展的全面風險管理體系，充分的利用相關的風險管理工具，確保銀行可以高效的識別監控各種潛在風險與明顯風險。另外，金融風險管理的核心內容之一就是實現金融領域的信息對稱，而應用大數據就能夠快速的實現這個工作。在未來，我國的銀行還要在金融風險管理方面持續不斷的進行探索與創新，以期實現更好的發展。

（華南理工大學）