多家國有大行正在推進(jìn)數(shù)字化風(fēng)控工作，這一動向也與監(jiān)管部門要求提升數(shù)字化風(fēng)控能力相宜。滿是數(shù)據(jù)流動的當(dāng)下，如何依托數(shù)據(jù)強(qiáng)化風(fēng)控能力是金融領(lǐng)域關(guān)注的焦點(diǎn)。
近日，穆迪分析中國戰(zhàn)略事業(yè)部董事總經(jīng)理邊春在接受21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道記者采訪時說，商業(yè)銀行擁有大量的數(shù)據(jù)，也能夠從外部補(bǔ)充數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)管理的最大難點(diǎn)是如何持續(xù)提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，找尋最相關(guān)的數(shù)據(jù)，以及如何高效運(yùn)用數(shù)據(jù)。
量化風(fēng)險管理猶如深海捕魚。“經(jīng)驗(yàn)很重要，投資者與機(jī)構(gòu)也需要成體系的數(shù)據(jù)和分析結(jié)果來輔助決策，才能量化評估漁獲，同時規(guī)避航路風(fēng)險”這是她認(rèn)為的風(fēng)險管理的目標(biāo)：讓收益與風(fēng)險互相匹配。
銀行貸款增長放緩，不良承壓，促使商業(yè)銀行進(jìn)一步加強(qiáng)量化風(fēng)控能力建設(shè)�！皵�(shù)據(jù)可能是一場永遠(yuǎn)也贏不了的戰(zhàn)爭，它永遠(yuǎn)都會有提升的空間�！边叴簭�(qiáng)調(diào)，因此需要持續(xù)、長期進(jìn)行。
數(shù)字化工具愈發(fā)迫切
銀保監(jiān)會披露的監(jiān)管指標(biāo)數(shù)據(jù)，2022年一季度末，商業(yè)銀行（法人口徑，下同）不良貸款余額2.9萬億元，較上季末增加653億元；商業(yè)銀行不良貸款率1.69%，較上季末下降0.04個百分點(diǎn)。
穆迪投資者服務(wù)公司在其3月發(fā)布的報告中稱，中資銀行未來12-18個月資產(chǎn)增速將回落，盡管資產(chǎn)質(zhì)量指標(biāo)穩(wěn)定，但資產(chǎn)風(fēng)險仍將較高�！凹词乖谝咔橹�，經(jīng)濟(jì)不確定性依然存在，因?yàn)榻Y(jié)構(gòu)性調(diào)整將會推高不良貸款生成率�！�
招商銀行(600036)管理層在該行的業(yè)績發(fā)布會中曾表示，2022年銀行業(yè)整體經(jīng)營面臨著經(jīng)濟(jì)下行的巨大壓力，“銀行業(yè)的增長遇到困難，風(fēng)險管理也面臨巨大挑戰(zhàn)。”
南京銀行(601009)高管層也曾業(yè)績發(fā)布會中指出，進(jìn)入二季度，長三角地區(qū)特別是上海地區(qū)，整體形勢面臨比較大的壓力。
由此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型下，結(jié)合大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字化手段，提高風(fēng)控效率，全面深化數(shù)字化技術(shù)在風(fēng)控領(lǐng)域的應(yīng)用，是目前不少銀行提出的重點(diǎn)目標(biāo)之一。
招行稱，數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要體現(xiàn)在該行的風(fēng)控體系建設(shè)上，特別是量化風(fēng)控的手段方面，這幾年提升比較明顯，如智能評級、智能預(yù)警和智能貸后。南京銀行表明，將繼續(xù)在各個領(lǐng)域深化科技應(yīng)用數(shù)字化的轉(zhuǎn)型，進(jìn)一步提升風(fēng)險全過程的管理能力，以保障戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型；光大銀行(601818)則表示，今年的主要任務(wù)之一是大力推動風(fēng)險管理數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型，同時推動風(fēng)險管理體系的全面優(yōu)化升級，全面強(qiáng)化“新三大風(fēng)險”管理。
邊春表示，數(shù)字化帶來的最大價值是幫助銀行形成一個依據(jù)量化模型和量化工具的統(tǒng)一的標(biāo)尺、統(tǒng)一的語言，進(jìn)而將銀行不同部門和分支機(jī)構(gòu)對業(yè)務(wù)的決策拉至同一標(biāo)量中。
邊春認(rèn)為，傳統(tǒng)風(fēng)險管控模型的一個特點(diǎn)就是財務(wù)信息的溯后性與低頻性。而銀行進(jìn)行決策的兩個必要條件是，自身的資產(chǎn)狀況，及潛在的沖擊對資產(chǎn)的影響，由此需要能夠快速運(yùn)行的數(shù)字化工具體系。
最不缺數(shù)據(jù)，卻也最缺數(shù)據(jù)
工具再好，數(shù)據(jù)不好也無益。量化工具的基點(diǎn)與難點(diǎn)始終都是數(shù)據(jù)。
市場上流動著海量的數(shù)據(jù)，但它們中的大多數(shù)往往冗雜且無益，對于銀行等機(jī)構(gòu)而言，關(guān)鍵不是大量數(shù)據(jù)的廣泛獲取，更多的則是如何提取出精準(zhǔn)且切實(shí)相關(guān)的數(shù)據(jù)。
與其同時，因數(shù)據(jù)來源多頭，定義不一致，格式不統(tǒng)一，造成銀行等金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部門間的數(shù)據(jù)孤島。
邊春說，為了有效分配資產(chǎn)、打通自有資產(chǎn)在不同條線間的限制，銀行需要做好底層數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)決策、績效的提升。
她指出，個人能夠觀察與掌握的情況有限，數(shù)據(jù)的關(guān)鍵作用凸顯。其中包括內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)，尤其是在財務(wù)報表周期外的，能夠捕捉市場動態(tài)的前瞻性指標(biāo)，用以幫助銀行從整體角度控制風(fēng)險。
在邊春看來，找尋到最相關(guān)的原始數(shù)據(jù)，對其進(jìn)行合理分析整合，有力的支撐決策，同時提升效率是目前銀行面臨的瓶頸。
“市場從來不缺數(shù)據(jù)，挑戰(zhàn)在于如何找到最相關(guān)的數(shù)據(jù)，進(jìn)而在原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上合理的加工，使它成為與決策最具關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，同時提升效率�！彼忉�，例如一個風(fēng)險數(shù)據(jù)集市里，真正涵蓋了多少數(shù)據(jù)，以何種速度和頻次進(jìn)行更新， 能否將數(shù)據(jù)定期匯集，匯報，又是否依據(jù)其進(jìn)行決策，以形成循環(huán)。
邊春補(bǔ)充，市場現(xiàn)今有不少預(yù)警或關(guān)鍵詞提取，然而，困難之處是，怎樣將關(guān)鍵詞與信用事件相聯(lián)系。穆迪分析的做法是，借助其在信用風(fēng)險領(lǐng)域的專業(yè)經(jīng)驗(yàn)，對市場中能搜尋到的資訊關(guān)鍵字和段落提取及分析，以建立其和信用事件之間的相關(guān)關(guān)系。
風(fēng)險不應(yīng)限制業(yè)務(wù)
比較海內(nèi)外銀行風(fēng)控實(shí)操，一個長期以來的觀點(diǎn)是，除傳統(tǒng)的信貸風(fēng)險及流動性風(fēng)險等的管理外，海外銀行業(yè)更注重對匯率、通脹等市場風(fēng)險的管理，與中資銀行相比有差異。
邊春認(rèn)為，近二十年間，中資銀行在風(fēng)控方面的進(jìn)展很大，更務(wù)實(shí)，也更踏實(shí)。
“中資銀行對風(fēng)險的態(tài)度發(fā)生了一些轉(zhuǎn)化，無論是受監(jiān)管驅(qū)動，或受實(shí)際業(yè)務(wù)驅(qū)動�！彼忉專诹炕�、精細(xì)化管理風(fēng)險，以及風(fēng)險指導(dǎo)業(yè)務(wù)定價等方面，銀行逐步接受，且有了長足的進(jìn)步。
數(shù)字化風(fēng)控現(xiàn)已涉及國內(nèi)銀行業(yè)務(wù)的方方面面，其中包括：個人金融服務(wù)中的大數(shù)據(jù)反欺詐、數(shù)字化賦能風(fēng)險預(yù)警、數(shù)字化賦能合規(guī)管理與反洗錢、數(shù)字化場景驅(qū)動業(yè)務(wù)流程效率與服務(wù)體驗(yàn)提升，及全線上化的小額高頻的普惠金融服務(wù)。
如，興業(yè)銀行(601166)運(yùn)用金融科技打造專業(yè)的避險服務(wù)，涵蓋匯率、利率以及貴金屬等多個方面，幫助小微企業(yè)降低匯率避險成本，提高匯率避險的時效性。廣發(fā)銀行創(chuàng)新開發(fā)“云柜員”開戶模式，該模式支持客戶通過開戶預(yù)審核及現(xiàn)場面對面資料核驗(yàn)后，使用STM智匯柜臺“云柜員”真人視訊與客戶互動，自助完成業(yè)務(wù)審核、資料查驗(yàn)、賬戶開立及產(chǎn)品簽約。
與海外一些銀行比，規(guī)模特別大是中資銀行的一個顯著特點(diǎn)。邊春說，規(guī)模大就應(yīng)該能夠產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)。但需要注意的是資產(chǎn)的關(guān)聯(lián)度是放大還是分散了風(fēng)險。
國別風(fēng)險管理的重要性也愈發(fā)凸顯的當(dāng)下，邊春指出，銀行亟待展開的是，對于不同國家都有一個風(fēng)險評分，后者還需連接進(jìn)模型，最終落腳至業(yè)務(wù)層面。
“構(gòu)建數(shù)據(jù)模型后，銀行要形成定期的風(fēng)險評估與報告，將其結(jié)合到銀行內(nèi)部管理的抓手層面，如限額、壓力測試等�！边叴赫f，國外銀行對于運(yùn)用量化模型支持決策有更豐富的經(jīng)驗(yàn)。
此外，邊春稱，目前看，國內(nèi)銀行在風(fēng)險集中與組合管理方面著眼較少。“大家對個體業(yè)務(wù)的風(fēng)險分析與管理有不少經(jīng)驗(yàn)，做的也很好。而若真的要再往前走，需要更多的以組合的視角看待問題，1+1是不是大于2，還是會小于2。 ”
這也就是，若對單個風(fēng)險的管控排首要位置，那么，銀行需要考量的是，兩種或多種風(fēng)險加起來是大于個體之和還是小于個體之和�！帮L(fēng)險不應(yīng)該是限制業(yè)務(wù)，理應(yīng)支持業(yè)務(wù)的發(fā)展�！彼龔�(qiáng)調(diào)。
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