數(shù)字化轉(zhuǎn)型對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響

一、商業(yè)銀行風(fēng)險類型

當(dāng)前階段，要想了解數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)產(chǎn)生哪些影響，就要正確認(rèn)識商業(yè)銀行的風(fēng)險類型。信用風(fēng)險表現(xiàn)為借款人或債務(wù)人沒有有效履行合同規(guī)定的義務(wù)，也沒有償還貸款本金或利息，基于銀行服務(wù)朝著多樣化趨"勢的邁進以及客戶基礎(chǔ)的逐漸延伸，信息風(fēng)險管理呈現(xiàn)出復(fù)雜性和繁瑣性。市場風(fēng)險表現(xiàn)為利率變動造成的影響，在市場利率提升的現(xiàn)狀下，固定利率貸款價值會隨之降低。

匯率波動也會影響進出口業(yè)務(wù)操作風(fēng)險，涉及由于人為失誤、系統(tǒng)故障或者其他因素造成的不良損失。交易人員因為操作失誤而導(dǎo)致資金過度消耗或者系統(tǒng)存在異常狀態(tài)，使數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性缺失。流動性風(fēng)險指的是商業(yè)銀行并沒有通過合理的成本獲得相關(guān)的資金，難以滿足支付需求。這種風(fēng)險特別是處于經(jīng)濟環(huán)境不確定或者金融市場動蕩狀態(tài)下，呈現(xiàn)出十分明顯的現(xiàn)象。法律法規(guī)風(fēng)險涉及遵循法律法規(guī)的要求，使經(jīng)營活動與法律法規(guī)要求相符合，避免出現(xiàn)不良問題。以上風(fēng)險類型是商業(yè)銀行運營中不可或缺的幾個方面，在科學(xué)技術(shù)的發(fā)展以及金融市場的變化之下，管理和應(yīng)對策略也逐漸改變，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠為商業(yè)銀行提供一定的工具和技術(shù)平臺，對相關(guān)風(fēng)險加以判斷，從而提升風(fēng)險管理質(zhì)量。

二、數(shù)字化轉(zhuǎn)型對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響

1.數(shù)據(jù)驅(qū)動的風(fēng)險評估與預(yù)警第一，技術(shù)路徑的創(chuàng)新。實施多維數(shù)據(jù)整合，整合客戶交易數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及外部生態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建360^° 客戶畫像。銀行星云物聯(lián)平臺已接入超1.2億物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，實時采集制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)輔助授信決策，運用機器學(xué)習(xí)算法處理高維非線性關(guān)系，螞蟻金服的CTU風(fēng)控系統(tǒng)通過 3000+ 風(fēng)控模型實現(xiàn)欺詐交易自動攔截。遷移學(xué)習(xí)技術(shù)可以將電商平臺行為數(shù)據(jù)遷移至信用評估領(lǐng)域，解決小微客群數(shù)據(jù)稀疏問題。銀行風(fēng)險雷達(dá)系統(tǒng)實現(xiàn)貸款資金流向毫秒級追蹤，當(dāng)監(jiān)測到資金異常流人股市或樓市時會自動觸發(fā)預(yù)警，銀行智能反洗錢系統(tǒng)將可疑交易識別時效從T+3 縮短至分鐘級。

第二，風(fēng)險管理的轉(zhuǎn)變。從經(jīng)驗判斷到數(shù)據(jù)決策，銀行信用卡中心應(yīng)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，在保護數(shù)據(jù)隱私前提下聯(lián)合互聯(lián)網(wǎng)平臺進行聯(lián)合建模，將信用評估的KS值提升，降低了不良率。基于區(qū)塊鏈的供應(yīng)鏈金融平臺連接核心企業(yè)ERP與上下游稅務(wù)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了貿(mào)易背景真實性穿透式驗證。平臺累計阻斷4500余次虛假貿(mào)易融資嘗試。從事后處置到事前預(yù)防期間，銀行構(gòu)建的企業(yè)級風(fēng)險數(shù)據(jù)集市整合18個業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，運用生存分析模型預(yù)測潛在風(fēng)險客戶，提前6個月預(yù)警準(zhǔn)確率達(dá) 82% ，較傳統(tǒng)方法提升了28個百分點。

第三，伴生風(fēng)險的治理挑戰(zhàn)。銀行智能風(fēng)控模型曾因新冠疫情導(dǎo)致消費行為模式突變出現(xiàn)誤判，短期內(nèi)觸發(fā)2.3萬次錯誤預(yù)警，需要建立對抗性樣本測試機制，強化模型魯棒性；遵循《個人信息保護法》建立數(shù)據(jù)分級授權(quán)體系，凸顯分布式架構(gòu)下的系統(tǒng)協(xié)同風(fēng)險；完善API治理框架，構(gòu)建虛擬銀行系統(tǒng)進行壓力測試；數(shù)字李生實驗室可以模擬宏觀經(jīng)濟沖擊下的風(fēng)險傳導(dǎo)路徑，預(yù)判極端情境下的風(fēng)險口，將風(fēng)險判斷邏輯嵌入物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，實現(xiàn)貸后管理的物理控制與數(shù)字監(jiān)控的融合，以及技術(shù)創(chuàng)新與風(fēng)險可控的動態(tài)平衡。

2.金融科技在商業(yè)銀行風(fēng)險防范中的應(yīng)用第一，技術(shù)賦能的立體化風(fēng)險防控場景。利用區(qū)塊鏈構(gòu)建可信交易防火墻，檢驗貿(mào)易金融真實性核驗，智能合約自動校驗報關(guān)單、增值稅發(fā)票等憑證的真實性，提升虛假貿(mào)易融資識別的準(zhǔn)確率，2023年成功攔截異常融資申請237億元，較傳統(tǒng)人工核查效率提升了40倍。銀行基于區(qū)塊鏈的供應(yīng)鏈金融雙鏈通，將核心企業(yè)信用拆解為可流轉(zhuǎn)、可溯源的數(shù)字債權(quán)憑證，實現(xiàn)多級供應(yīng)商信用風(fēng)險的可視化追蹤。系統(tǒng)上線后，中小供應(yīng)商融資壞賬率從 1.8% 降至 0.3% 0

第二，人工智能重塑風(fēng)險決策邏輯，智能反欺詐動態(tài)防御。銀行工銀睿策系統(tǒng)集成1400個風(fēng)險特征因子，運用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別復(fù)雜關(guān)聯(lián)交易網(wǎng)絡(luò)。在信用卡盜刷場景中，實現(xiàn)毫秒級風(fēng)險判定，2023年累計阻斷跨境賭博資金轉(zhuǎn)移超85億元，誤報率控制在 0.12% 以內(nèi)。衛(wèi)星風(fēng)控系統(tǒng)通過遙感數(shù)據(jù)分析農(nóng)作物生長態(tài)勢，結(jié)合氣象預(yù)測模型動態(tài)調(diào)整農(nóng)業(yè)貸款風(fēng)險溢價，降低了自然災(zāi)害導(dǎo)致的壞賬損失。銀行星云物聯(lián)網(wǎng)接入工程機械、物流車輛等終端設(shè)備超2000萬臺，通過設(shè)備運行數(shù)據(jù)構(gòu)建動產(chǎn)融資物的數(shù)字李生體。例如，某鋼鐵企業(yè)質(zhì)押的5萬噸螺紋鋼通過溫度、位移傳感器實時監(jiān)控，融資額度動態(tài)調(diào)整響應(yīng)速度從周級縮短至小時級。利用物聯(lián)網(wǎng)、電子圍欄技術(shù)監(jiān)測抵押房產(chǎn)狀態(tài)，當(dāng)出現(xiàn)異常人員出入或裝修行為時自動觸發(fā)預(yù)警。

第三，風(fēng)險識別從單維靜態(tài)向多維動態(tài)演進。識別行為生物特征，銀行引人微表情識別技術(shù)，分析貸款面簽時的微表情變化，結(jié)合聲紋識別構(gòu)建多模態(tài)欺詐檢測體系，提升了虛假身份貸款識別率，同時預(yù)測時序風(fēng)險，運用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建企業(yè)現(xiàn)金流預(yù)測模型，分析120個動態(tài)財務(wù)指標(biāo)，提前3個月預(yù)警潛在流動性風(fēng)險客戶，預(yù)警準(zhǔn)確率極高。銀行天眼智能風(fēng)控系統(tǒng)實現(xiàn)從風(fēng)險偵測到賬戶凍結(jié)的全流程自動化，運用強化學(xué)習(xí)算法動態(tài)調(diào)整催收策略，基于債務(wù)人還款能力、行為偏好等20個維度數(shù)據(jù)，實現(xiàn)差異化觸達(dá)，提升了90天以上逾期貸款回收率。央行牽頭建設(shè)的金融風(fēng)險聯(lián)防聯(lián)控平臺整合商業(yè)銀行、支付機構(gòu)等47類數(shù)據(jù)源，通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)實現(xiàn)跨機構(gòu)反洗錢情報共享，提前6個月預(yù)警供應(yīng)鏈斷裂風(fēng)險。

3.跨部門協(xié)同機制的構(gòu)建第一，協(xié)同機制的技術(shù)實現(xiàn)路徑。銀行打造的智慧風(fēng)控中臺整合了公司金融、零售銀行、金融市場等12個業(yè)務(wù)條線的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，建立統(tǒng)一的風(fēng)險數(shù)據(jù)庫，利用實時數(shù)據(jù)總線技術(shù)，實現(xiàn)客戶信用評級、反洗錢監(jiān)測、市場風(fēng)險口等37類風(fēng)險指標(biāo)的跨系統(tǒng)同步更新，將風(fēng)險信息傳導(dǎo)時滯從3天壓縮至15分鐘。銀行開發(fā)的“風(fēng)鈴”協(xié)同系統(tǒng)，運用 RPA+ 自然語言處理技術(shù)，將貸前調(diào)查、授信審批、貸后管理等環(huán)節(jié)的117個風(fēng)險控制點嵌人業(yè)務(wù)流程。當(dāng)系統(tǒng)檢測到某集團客戶在跨境業(yè)務(wù)部的匯率口與其在投行部的衍生品交易存在對沖失效風(fēng)險時，自動觸發(fā)跨部門聯(lián)席風(fēng)險評估流程。銀行搭建的企業(yè)級風(fēng)險圖譜平臺，采取知識圖譜技術(shù)連接對公客戶關(guān)聯(lián)方與零售客戶社交網(wǎng)絡(luò)，識別出新能源汽車企業(yè)通過員工消費貸變相融資的隱蔽風(fēng)險，涉及業(yè)務(wù)節(jié)點風(fēng)險傳導(dǎo)路徑。

第二，對風(fēng)險承擔(dān)能力的影響機制。傳統(tǒng)風(fēng)險偏好聲明通過紙質(zhì)文件逐級傳達(dá)，存在執(zhí)行偏差。平安銀行利用區(qū)塊鏈智能合約技術(shù)，將風(fēng)險容忍度指標(biāo)編碼為可執(zhí)行協(xié)議，當(dāng)某分行房地產(chǎn)貸款占比觸及 14.8% 時，自動凍結(jié)相關(guān)審批系統(tǒng)并同步預(yù)警風(fēng)險管理部、公司金融部、合規(guī)部。銀行供應(yīng)鏈金融平臺運用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)，實時計算核心企業(yè)及其供應(yīng)商

的關(guān)聯(lián)風(fēng)險度。當(dāng)某醫(yī)療設(shè)備制造商的二級供應(yīng)商出現(xiàn)經(jīng)營異常時，系統(tǒng)自動調(diào)整對核心企業(yè)的授信系數(shù)，并聯(lián)動貿(mào)易金融部調(diào)整保理融資條件，將風(fēng)險口縮減。在加息壓力測試中，利用數(shù)字孿生系統(tǒng)模擬利率變動對金融市場部債券持倉、零售銀行部按揭貸款、資產(chǎn)負(fù)債管理部流動性指標(biāo)的復(fù)合影響。測試結(jié)果顯示，跨部門風(fēng)險疊加效應(yīng)使資本充足率下降1.2個百分點，促使計財部提前發(fā)行200億二級資本債。

第三，協(xié)同治理的實踐挑戰(zhàn)。銀行曾出現(xiàn)風(fēng)險管理部與科技部門在模型驗證標(biāo)準(zhǔn)上的沖突：風(fēng)控人員要求嚴(yán)控模型誤殺率，而科技部門強調(diào)系統(tǒng)吞吐量，通過設(shè)立“敏捷作戰(zhàn)室”，采用DevOps模式完成17個關(guān)鍵參數(shù)的協(xié)同優(yōu)化。在構(gòu)建零售與對公客戶交叉風(fēng)險視圖時，個人金融部拒絕開放客戶財富管理數(shù)據(jù)，擔(dān)心影響部門KPI考核，然后引入隱私計算技術(shù)，在原始數(shù)據(jù)不出域的情況下完成聯(lián)合建模，客戶流失率反而降低1.8個百分點。商業(yè)銀行需要構(gòu)建三維協(xié)同矩陣，縱向打通總分支行決策鏈條，橫向連接前、中、后臺專業(yè)能力，深度整合外部生態(tài)數(shù)據(jù)資源，警惕協(xié)同機制可能引發(fā)的系統(tǒng)性風(fēng)險共振。

三、案例探析

以某銀行風(fēng)險雷達(dá)智能風(fēng)控系統(tǒng)為例，該銀行于2020年推出風(fēng)險雷達(dá)系統(tǒng)，通過整合內(nèi)部交易數(shù)據(jù)、外部政務(wù)數(shù)據(jù)及物聯(lián)網(wǎng)信息，構(gòu)建全流程智能風(fēng)控體系。該系統(tǒng)聚焦貸款資金流向監(jiān)控，解決傳統(tǒng)風(fēng)控中存在的資金挪用識別滯后和人工核查覆蓋率低兩大問題。如表1所示。

實踐表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過實時性增強和穿透性提升重構(gòu)了風(fēng)險承擔(dān)邊界。風(fēng)險識別成本從每筆1.2元降至0.3元，邊際效益顯著，風(fēng)險定價精度提升，使小微企業(yè)貸款平均利率下降1.5個百分點。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)有著復(fù)雜的影響。一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提升銀行的運營效率和服務(wù)質(zhì)量，降低操作風(fēng)險。另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型也會帶來新的風(fēng)險點，比如信息安全數(shù)據(jù)泄露等。因此，我們需要在推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)上全面管理風(fēng)險，以提升銀行的競爭力，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，減少成本支出。

（作者單位：江蘇紫金農(nóng)村商業(yè)銀行股份有限公司）