數字化背景下商業銀行風險管理研究

摘要：商業銀行對經濟的推動作用十分顯著。近年來，數字化轉型在為商業銀行發展帶來諸多可能性的同時，也對商業銀行傳統的風險管理模式形成了巨大的沖擊。伴隨物聯網、人工智能、區塊鏈與大數據等新技術的崛起，商業銀行應在保證自身獨立性與安全性的基礎上，積極參與數字化轉型。商業銀行如何在行業數字化轉型的新背景下，推進全面風險管理體系的優化與完善、提高核心競爭力，成為亟待解決的課題。本文從數字化轉型視角分析當前商業銀行面臨的主要問題，并提出解決對策。

關鍵詞：數字化轉型；商業銀行；風險管理

伴隨大數據、人工智能以及云計算等技術的不斷進步，數字化為我國經濟發展帶來了嶄新的動力和生機。根據 《“十四五”時期數字經濟發展規劃》，預計到2025年，數字經濟將成為推動國內生產總值增長的核心引擎，其對GDP的貢獻比重將達到10%。數字化手段與常規產業的深入融合推動傳統行業朝著數字化與智能化方向轉型。數字化技術的發展和應用提升了金融機構信息獲取能力，但與此同時也增加了金融風險。數字化帶來的商業銀行風險具有較強的突發性、較廣的傳播性及較大的影響力等特點，不加以防范將給銀行帶來巨大的損失。[1]商業銀行面臨的金融風險通常都是復雜而多變的。尤其是商業銀行，作為我國金融體系的核心及地方區域性經濟的金融支撐，不可避免地會受到數字化經濟時代的沖擊。[2]數字化金融進程的推進為傳統銀行業帶來了新的發展難題，如網絡環境的復雜多變導致管理上的困難加劇，以及伴隨法律法規落后而產生的信貸風險等，這些問題對于銀行機構而言構成了重大的考驗。這就需要商業銀行充分協調好與市場和客戶之間的關系，在規范化金融業務環節的同時強化自身的風險管理機制，深入促進規范化風險管理體系的建立和完善。商業銀行如何緊抓數字化轉型機遇期，推進全面風險管理體系的優化與完善，是當前商業銀行所面臨的重要課題。

一、數字環境中商業銀行風險管理所面臨的問題

（一）風險管理體系與數字化轉型進度不匹配

數字化轉型帶來的新風險及各類風險間的相互影響。第一，單個風險間的互相影響將會呈現更加快速、更加隱蔽的新特征。陸岷峰等 （2023）認為，風險管理預警系統靈敏度不高、指標體系不完整，尚未形成一整套風險預警等級及管理體系，并且對宏觀形勢預警力度不夠。[3]因此，要根據新的發展環境及自己的發展特征，對整體的風險管理策略、戰略選擇和偏好進行重構。為了更好地滿足信息化時代對銀行業務發展提出了新的需求，需要建立一套精確的風險控制系統。第二，風險管理智能化水平較低，智能化應用范圍不廣，大多應用在客戶的選擇和風險識別上，很少有后臺工作的智能化應用。對風險的后續檢查及落實過程反饋不及時，無法提供實時的風險管理信息，對于風險管理中的信息儲備、自我學習等功能利用不充分，沒有發揮其應有的智慧化功能。第三，風險管理的數字化目前主要運用的是人工智能和區塊鏈，鮮有對大語言模型及元宇宙技術的應用。因此，數字化風險管理在應對新風險種類的數字化發展和應用上還有待突破與創新。

（二）缺乏完善的風險評估體系

在我國，各商業銀行面對的危險因素主要集中在三方面：貸款違約的信貸風險、內部管理的操作性風險以及市場變動帶來的市場風險。現階段，商業銀行在對信貸風險進行評價時并未形成一套統一標準，特別是對小型企業和普通消費者信用的鑒定方法缺乏充分的全面性與科學性。[4]另外，操作風險的評估也因地區經濟的差異化發展而有所不同，新成立的商業銀行可能會遭受因為員工操作失誤、計算機系統故障、業務流程或內部監管不足等問題而產生的額外經濟損失，這在實際工作中表現為盜竊、搶奪以及其他自然災害等問題的風險。[5]在大數據時代，商業銀行的操作風險相較于傳統的手工操作會大大降低。商業銀行在應對市場風險時面臨較多挑戰，因為國內價格的波動、貨幣匯率變動以及政策調整等眾多因子的影響，可能會導致損失風險加劇，使對市場風險的控制與風險防范手段變得更為復雜。商業銀行應該利用數字化技術對匯率變化、價格浮動進行實時監控，幫助商業銀行進行精確的風險計量和評估。

（三）數據隱私安全和管理問題

在大數據技術廣泛應用并逐漸普及的今天，數據的多渠道性以及網絡的開放共享特性使數據的隱私保護和安全防護問題成為商業銀行必須警惕的一大安全漏洞。如果大數據系統存在編程缺陷而遭遇黑客侵入或數據外泄，抑或在管理上出現疏忽，一旦客戶資料遭到泄露，銀行就可能承受嚴重的信譽損害及營運風險。[6]同時，涉及數據收集的廣度與內容的問題，尤其是在設定采集的標準和界限上，對于商業銀行來說，這樣的問題尤為復雜而敏感。如何在數據采集過程中把握好度，在不侵犯客戶合法權益的前提下，降低道德和法律上的責任風險，是商業銀行需要思考和解決的問題。在數據管理的過程中，盡管商業銀行的數字化在逐步深化，但管理數據的基礎還比較薄弱，忽略半結構化及非結構化的數據管理，如客戶偏好、員工能力等風險因素。傳統的數據管理只側重于管理業務處理、客服交易及流程控制等結構化數據，對半結構化和非結構化的數據關注有限。與此同時，商業銀行風險管理數據資源的途徑有限，多數情況下，因為數據時效性差、維度不足、數據支撐能力不強等，導致數據和相應的信息不能匹配、內部數據與外部數據源鏈接不多、上下級之間缺乏數據互動、數據支撐力不足，影響風險管理的水平和能力。

（四）專業人才缺乏

從目前的數字化轉型的應用情況來看，各行各業都缺乏數據分析人才，商業銀行也普遍缺乏大數據分析人才。現有的人才無法滿足商業銀行大數據技術的分析要求，難以發揮數字化的技術優勢，不但制約銀行的發展，而且降低了大數據應用的效果。數字化轉型背景下迫切需要金融與科技的跨學科風控人才。企業如果不能結合發展特征和需求，有針對性地制定發展措施，最終會使企業的發展質量大打折扣。因此，解決人才短缺問題是現階段商業銀行面臨的主要問題。缺乏專業的技術人員，數字化的應用會存在一定的技術風險，使銀行自身的發展受阻，無法提高數字化技術的應用效能。在人力資源配置上，存在人力資源缺乏、人員業務素質不足等方面的問題。銀行工作人員沒有進行數字化變革的思想，在風險管理模型的開發和設計、產品研發等方面也沒有經驗，應該注重高質量人才的培育和引入。缺乏數字化控制人才，會削弱技術對金融系統的支持，從而制約金融機構的優化和提高。

二、數字化背景下商業銀行風險管理問題的對策

（一）強化風險管理機制建設，與數字化轉型進度相匹配

為了更好地適應數字化轉型的進程與市場的要求，商業銀行需要完善風險管理體系建設。為確保商業銀行平穩運行，要從戰略高度認識建立和完善風險防控管理機制，在完善自身風險識別管控能力的同時深化銀行轉型。[7]在數字化變革中，對風險管理制度的優化應當是一種從里到外、從上到下的系統工程，為提高風險管理能力，需要做好頂層設計，明確轉型下風險管理的組織結構和職能，這是各項優化工作的前提與支撐。

第一，提升頂層設計的科學性、系統性。領導層應立足于我國商業銀行的發展現狀，將風險管理數字化納入發展計劃，建立符合其發展需要的風險管理理念、治理流程、數據管理等工作機制，并通過大數據應用技術構建與之相匹配的風險管理系統，從而達到 “風險管理”與 “發展轉型”之間的動態平衡。第二，優化風險管理組織架構，明確部門或組織的工作職責，組建跨業務條線、跨部門的全面風險管理敏捷組織，以適應數字化轉型下的風險管理敏捷、快速的要求。第三，在數字化轉型過程中，要強化新型風險控制觀念的引入，充分發揮數字技術在風險管理中的引導作用。在銀行數字化轉型過程中，高層管理者應該理解數字化變革的實質，并明確其發展方向和目標；在戰略層面上，加強信息化建設，規避轉型所帶來的戰略風險。制定統一的戰略基調與行為準則，形成全員參與的企業文化、自上而下的全面管理文化。充分應用大數據技術對風險管理的現狀、原因及措施進行深入的分析研究，并將其成果轉化及應用到風險管理的重要戰略部署中。

（二）完善風險評估體系，深化自動化及個性化風險評估

完善風險評估體系，商業銀行需建立全方位、科學的風險估量體系，這一步驟是提高客戶服務質量的核心基石。銀行要加強管理體制，不斷完善體系結構，保障風險審查的流暢施行。隨著數字化技術的整合應用，銀行可以借助數據分析技術，實現信息的自動整合和風險評估模型的迅速打造。自動化生成風險評估報告的過程，與手工作業相比，有效降低了操作失誤帶來的風險，并且顯著增進了風險報告制備的工作效能。商業銀行應在認真研究風險類別的基礎上，提出多元化、系統化、個性化的風險管理數字化需求。根據風險管理數字化產生的新風險的要求，研發更具個性化、更具創新性的風險管理工具，充分利用人工智能、大數據等技術，根據風險變化的動態，提供相應的風險管理工具。在大語言模型技術的應用下，運用模型對大量的文本數據進行分析，使其幫助商業銀行對潛在的轉型風險要素及可能存在的欺詐行為進行預判，還可以對數字化轉型中的交易數據和用戶信息進行分析，如果發現風險點或異常情況，可以對其實時監測并提供給銀行作為參考，提前預警。

（三）強化風險數據管理能力

要確保信息數據不受侵害，提升數據風險管理至關重要。商業銀行需加大對信息技術的投入，快速優化并升級大數據處理系統，強化網絡安全保障措施，防止黑客攻擊導致數據外泄，確保客戶資料的安全無虞。在數字化背景下，銀行的風險控制能力主要依賴于數據采集、數據分析和數據運用能力，其業務競爭力是由銀行的風險管理能力所決定的。為此，商業銀行在數字化轉型過程中，需要對風險數據獲取手段與分析手段進行革新。可以通過風險數據共享，在各類系統建設初期將風險管理系統的各模塊數據信息共享，統一數據標準、規范數據口徑，從而實現信息數據化。確立精準的數據搜集準則、搜集的界限以及數據的適用領域，預防過度數據收集的問題出現，確保客戶合法利益不遭受侵害。

（四）加強人才的引進與培養，打造風控人才隊伍

在企業的成長進程中，專業技能的人才構成了關鍵的競爭優勢。若商業銀行在大數據方面的專業人才缺口明顯，則應重視才能的招攬和提升，同時，對風險控制領域的從業者進行深入的內部訓練與外部招募。在內部的訓練上，可以進行風險管理和技術人員的交叉訓練，不僅可以提高他們的業務素質，還可以通過對風險數據的挖掘分析、模型構建等數字化的能力進行訓練，培育出一批復合型的風險管理人才。在人才引進方面，商業銀行可以加大引進力度，有針對性地選拔或吸引杰出學子至商業銀行參加實踐學習，以此構筑人力資源儲備。可以通過輪崗制度，讓不同分支行的數據分析人員到總行進行交流學習，提高員工的數字化素養。

三、結束語

在數字化浪潮中，銀行業的競爭核心是風險控制能力，能否順利擁抱數字化轉型將直接影響其未來的成敗。為了把握這一轉型時機，商業銀行必須優化提升自身的風險管理框架，在戰略規劃、風險評估、數據管理、人才建設等四個維度深度融合，建構與數字革命相適應的全面風險管控系統，不斷完善風險管理數字化轉型的治理體系，充分發揮領導力在數字化轉型中的積極作用，確保高效率、高質量地完成數字化轉型的各個環節。

參考文獻：

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[7] 王藝霖.數字金融背景下商業銀行風險管理對策：評經濟科學出版社 《數字金融對商業銀行的影響研究》[J].價格理論與實踐，2023（09）：215.