银行数字化风控乘风疾行：冗杂信息需提纯，数据短板要补量
2022-06-09 13:32:53

多(duō)家國(guó)有(yǒu)大行正在推进数字化风控工作，这一动向也与监管部门要求提升数字化风控能(néng)力相宜。满是数据流动的当下，如何依托数据强化风控能(néng)力是金融领域关注的焦点。

近日，穆迪分(fēn)析中國(guó)战略事业部董事总经理(lǐ)边春在接受21世纪经济报道记者采访时说，商(shāng)业银行拥有(yǒu)大量的数据，也能(néng)够从外部补充数据。数据管理(lǐ)的最大难点是如何持续提升数据质量，找寻最相关的数据，以及如何高效运用(yòng)数据。

量化风险管理(lǐ)犹如深海捕鱼。“经验很(hěn)重要，投资者与机构也需要成體(tǐ)系的数据和分(fēn)析结果来辅助决策，才能(néng)量化评估渔获，同时规避航路风险”这是她认為(wèi)的风险管理(lǐ)的目标：让收益与风险互相匹配。

银行贷款增長(cháng)放缓，不良承压，促使商(shāng)业银行进一步加强量化风控能(néng)力建设。“数据可(kě)能(néng)是一场永遠(yuǎn)也赢不了的战争，它永遠(yuǎn)都会有(yǒu)提升的空间。”边春强调，因此需要持续、長(cháng)期进行。

数字化工具愈发迫切

银保监会披露的监管指标数据，2022年一季度末，商(shāng)业银行（法人口径，下同）不良贷款余额2.9万亿元，较上季末增加653亿元；商(shāng)业银行不良贷款率1.69%，较上季末下降0.04个百分(fēn)点。

穆迪投资者服務(wù)公司在其3月发布的报告中称，中资银行未来12-18个月资产增速将回落，尽管资产质量指标稳定，但资产风险仍将较高。“即使在疫情之后，经济不确定性依然存在，因為(wèi)结构性调整将会推高不良贷款生成率。”

招商(shāng)银行管理(lǐ)层在该行的业绩发布会中曾表示，2022年银行业整體(tǐ)经营面临着经济下行的巨大压力，“银行业的增長(cháng)遇到困难，风险管理(lǐ)也面临巨大挑战。”

南京银行高管层也曾业绩发布会中指出，进入二季度，長(cháng)三角地區(qū)特别是上海地區(qū)，整體(tǐ)形势面临比较大的压力。

由此，数字化转型下，结合大数据、云计算等数字化手段，提高风控效率，全面深化数字化技术在风控领域的应用(yòng)，是目前不少银行提出的重点目标之一。

招行称，数字化转型主要體(tǐ)现在该行的风控體(tǐ)系建设上，特别是量化风控的手段方面，这几年提升比较明显，如智能(néng)评级、智能(néng)预警和智能(néng)贷后。南京银行表明，将继续在各个领域深化科(kē)技应用(yòng)数字化的转型，进一步提升风险全过程的管理(lǐ)能(néng)力，以保障战略转型；光大银行则表示，今年的主要任務(wù)之一是大力推动风险管理(lǐ)数字化智能(néng)化转型，同时推动风险管理(lǐ)體(tǐ)系的全面优化升级，全面强化“新(xīn)三大风险”管理(lǐ)。

边春表示，数字化带来的最大价值是帮助银行形成一个依据量化模型和量化工具的统一的标尺、统一的语言，进而将银行不同部门和分(fēn)支机构对业務(wù)的决策拉至同一标量中。

边春认為(wèi)，传统风险管控模型的一个特点就是财務(wù)信息的溯后性与低频性。而银行进行决策的两个必要条件是，自身的资产状况，及潜在的冲击对资产的影响，由此需要能(néng)够快速运行的数字化工具體(tǐ)系。

最不缺数据，却也最缺数据

工具再好，数据不好也无益。量化工具的基点与难点始终都是数据。

市场上流动着海量的数据，但它们中的大多(duō)数往往冗杂且无益，对于银行等机构而言，关键不是大量数据的广泛获取，更多(duō)的则是如何提取出精准且切实相关的数据。

与其同时，因数据来源多(duō)头，定义不一致，格式不统一，造成银行等金融机构内部门间的数据孤岛。

边春说，為(wèi)了有(yǒu)效分(fēn)配资产、打通自有(yǒu)资产在不同条線(xiàn)间的限制，银行需要做好底层数据，实现决策、绩效的提升。

她指出，个人能(néng)够观察与掌握的情况有(yǒu)限，数据的关键作用(yòng)凸显。其中包括内部和外部数据，尤其是在财務(wù)报表周期外的，能(néng)够捕捉市场动态的前瞻性指标，用(yòng)以帮助银行从整體(tǐ)角度控制风险。

在边春看来，找寻到最相关的原始数据，对其进行合理(lǐ)分(fēn)析整合，有(yǒu)力的支撑决策，同时提升效率是目前银行面临的瓶颈。

“市场从来不缺数据，挑战在于如何找到最相关的数据，进而在原始数据的基础上合理(lǐ)的加工，使它成為(wèi)与决策最具关联的数据，同时提升效率。”她解释，例如一个风险数据集市里，真正涵盖了多(duō)少数据，以何种速度和频次进行更新(xīn)， 能(néng)否将数据定期汇集，汇报，又(yòu)是否依据其进行决策，以形成循环。

边春补充，市场现今有(yǒu)不少预警或关键词提取，然而，困难之处是，怎样将关键词与信用(yòng)事件相联系。穆迪分(fēn)析的做法是，借助其在信用(yòng)风险领域的专业经验，对市场中能(néng)搜寻到的资讯关键字和段落提取及分(fēn)析，以建立其和信用(yòng)事件之间的相关关系。

风险不应限制业務(wù)

比较海内外银行风控实操，一个長(cháng)期以来的观点是，除传统的信贷风险及流动性风险等的管理(lǐ)外，海外银行业更注重对汇率、通胀等市场风险的管理(lǐ)，与中资银行相比有(yǒu)差异。

边春认為(wèi)，近二十年间，中资银行在风控方面的进展很(hěn)大，更務(wù)实，也更踏实。

“中资银行对风险的态度发生了一些转化，无论是受监管驱动，或受实际业務(wù)驱动。”她解释，在量化、精细化管理(lǐ)风险，以及风险指导业務(wù)定价等方面，银行逐步接受，且有(yǒu)了長(cháng)足的进步。

数字化风控现已涉及國(guó)内银行业務(wù)的方方面面，其中包括：个人金融服務(wù)中的大数据反欺诈、数字化赋能(néng)风险预警、数字化赋能(néng)合规管理(lǐ)与反洗钱、数字化场景驱动业務(wù)流程效率与服務(wù)體(tǐ)验提升，及全線(xiàn)上化的小(xiǎo)额高频的普惠金融服務(wù)。

如，兴业银行运用(yòng)金融科(kē)技打造专业的避险服務(wù)，涵盖汇率、利率以及贵金属等多(duō)个方面，帮助小(xiǎo)微企业降低汇率避险成本，提高汇率避险的时效性。广发银行创新(xīn)开发“云柜员”开户模式，该模式支持客户通过开户预审核及现场面对面资料核验后，使用(yòng)STM智汇柜台“云柜员”真人视讯与客户互动，自助完成业務(wù)审核、资料查验、账户开立及产品签约。

与海外一些银行比，规模特别大是中资银行的一个显著特点。边春说，规模大就应该能(néng)够产生规模效应。但需要注意的是资产的关联度是放大还是分(fēn)散了风险。

國(guó)别风险管理(lǐ)的重要性也愈发凸显的当下，边春指出，银行亟待展开的是，对于不同國(guó)家都有(yǒu)一个风险评分(fēn)，后者还需连接进模型，最终落脚至业務(wù)层面。

“构建数据模型后，银行要形成定期的风险评估与报告，将其结合到银行内部管理(lǐ)的抓手层面，如限额、压力测试等。”边春说，國(guó)外银行对于运用(yòng)量化模型支持决策有(yǒu)更丰富的经验。

此外，边春称，目前看，國(guó)内银行在风险集中与组合管理(lǐ)方面着眼较少。“大家对个體(tǐ)业務(wù)的风险分(fēn)析与管理(lǐ)有(yǒu)不少经验，做的也很(hěn)好。而若真的要再往前走，需要更多(duō)的以组合的视角看待问题，1+1是不是大于2，还是会小(xiǎo)于2。”

这也就是，若对单个风险的管控排首要位置，那么，银行需要考量的是，两种或多(duō)种风险加起来是大于个體(tǐ)之和还是小(xiǎo)于个體(tǐ)之和。“风险不应该是限制业務(wù)，理(lǐ)应支持业務(wù)的发展。”她强调。