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互联网和大数据背景下,商业银行经营的依然是风险!

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匿名  发表于 2019-10-18 23:31:19 |阅读模式
 
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中国CAE 部落 www.caeunion.com 中国CAE 部落 www.caeunion.com  作者:零度三道杠
中国CAE 部落 www.caeunion.com 中国CAE 部落 www.caeunion.com  长文预警!本文站在互联网金融和大数据的背景下,结合商业银行当前现状,在一个相对较深的层面与大家探讨一下商业银行现在与未来的风险管理。
中国CAE 部落 www.caeunion.com 中国CAE 部落 www.caeunion.com  目前,互联网+、大数据、AI等前沿技术持续向各行各业的纵深融合。商业银行作为一类特殊行业,除注重盈利外,风险管理也是其永恒的主题。互联网+为银行的盈利模式提供新的思路与方向,大数据也在悄悄改变银行的风险管理。后者是一种多维度、多层次的颠覆性创新,是未来银行风险管理转型升级的必经之路。
中国CAE 部落 www.caeunion.com 中国CAE 部落 www.caeunion.com  一、因循守旧的思维与落后的现状
中国CAE 部落 www.caeunion.com 中国CAE 部落 www.caeunion.com  商业银行风险管理是商业银行通过风险识别、风险评估、风险控制和风险处理等一系列手段,预防、回避、分散或转移经营中的风险,从而减少或避免经济损失,保证资金安全的行为。我国商业银行历经了重组、上市、体改等诸多阶段,在这些变革的过程中,各项风险管理制度日趋完善,例如贷审分离制度、基于RAROC值(Risk Adjusted Return on Capital-风险调整的资本收益)的风险管理体系、信贷业务全流程信息监控等等。但是在互联网和大数据背景下,商业银行风险管理在战略思维、信息挖掘、数据架构完整性等方面暴露出了一些问题和不足。
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中国CAE 部落 www.caeunion.com 中国CAE 部落 www.caeunion.com  首先,很多商业银行依然是冥顽不灵,内部的数据化和信息化还未完全实现,甚至某些银行的风险管理依然停留在扩充机构、增设岗位、吸纳人员的阶段。大数据浪潮之下,风险管理面临的将是海量数据,依靠现有模式难实现风险管理过程自动化、结果标准化的要求。更有甚者风险管理依然是经营业绩的“附庸”,处处为了利润让步,很难想象这些银行如何面对以后金融市场的大争之世。
中国CAE 部落 www.caeunion.com 中国CAE 部落 www.caeunion.com  其次,商业银行的数据建设存在目标不一致、功能单一、数据口径不一致和数据汇总困难等问题。内部数据和内外部数据的互联互通依然不够顺畅,导致数据分散化、不规范,数据有效性大打折扣,内在价值难以被挖掘。
中国CAE 部落 www.caeunion.com 中国CAE 部落 www.caeunion.com  第三,商业银行在日常经营和内部管理的过程中会产生大量结构化数据,例如客户基础资料、存贷款信息、资金往来信息和信用评级等等。这些数据归根结底反应的只是客户的资产状况与资金流向,而对于客户的消费偏好、日常生活、兴趣爱好等非结构化数据基本一无所知,而这些恰恰是勾勒客户轮廓的关键,也是风险管理中最大的不确定因素。
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中国CAE 部落 www.caeunion.com 中国CAE 部落 www.caeunion.com  二、运用大数据重塑风险管理
中国CAE 部落 www.caeunion.com 中国CAE 部落 www.caeunion.com  商业银行风险管理有严格的流程,无论是个人业务还是公司业务,都主要分为事前、事中和事后。事前主要包括客户识别、客户分类和客户准入。事中主要包括风险的预测、评估和计量。事后主要涵盖风险的确认和转移,以及各种缓释措施。银行风险管理涉及众多的部门和人员,信息数据的滞后与不对称时有发生,各部门之间相互掣肘,甚至是推诿扯皮找借口。但如果能够借助互联网、大数据等新技术,就可以对数据进行全面掌控,在必要的时候打开端口,实现内部之间的信息共享。真正使数据的互联互通贯穿到风险管理的每一个重要节点。
中国CAE 部落 www.caeunion.com 中国CAE 部落 www.caeunion.com  不仅如此,随着大数据的兴起,今后银行风险管理的客户数据必然更加丰满,获得渠道更加便捷,数据准确性要求更高。届时,数据的广度和深度将会达到前所未有的地步,风管对象的交易信息、行为轨迹将会被银行实时获取,即时传回数据中心。此时,大数据将会以其强大的数据分析能力深度挖掘这其中隐藏的信息,风险管理中的不确定因素将会以数据结论呈现出来。在这里我们不妨深入地谈一谈大数据的应用前景:
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中国CAE 部落 www.caeunion.com 中国CAE 部落 www.caeunion.com  1.促进征信体系的建立。金融首先要防范的是信用风险,一直以来主要依靠人行的征信系统,目前较为火爆的芝麻信用还有待完善。两者在建立的过程中都要绝对的依靠大数据。不仅因为大数据能够客观真实的反应各类信息,而且通过归纳学习,能够对客户进行全面的描述。商业银行在借鉴外部评级的同时,完全可以利用大数据升级现有的评级体系,真实反映客户资产状况、准确描绘风险水平,在此基础上精准地为客户提供产品。这样不仅使银行的利益最大化,而且能够让客户享受到应有的金融服务,错配风险也会大大降低。
中国CAE 部落 www.caeunion.com 中国CAE 部落 www.caeunion.com  2.利用大数据,提高预警防控能力。目前银行风险管理大多还是评分机制,这使得风险管理处于被动地位。比如很多信贷出现了逾期后,业务人员才意识到客户的信用出现了问题、企业的经营出现了困难,此时的系统预警又有何意义?而通过大数据,风管系统可以实时地获取客户的最新数据,再运用自身强大的分析和学习能力,对客户可能出现的风险隐患提前发出预警信息,之后风管部门再结合传统的风控模型,对这些信息做更为深入的分析和鉴别。这样就大大提高了预防风险事件的概率,也为下一步的风险缓释赢得了更多时间。
中国CAE 部落 www.caeunion.com 中国CAE 部落 www.caeunion.com  3.建立小贷工厂。今后商业银行将不存在对私业务这一概念,取而代之将是零售银行。大中型客户的业务模式短时间内不会改变,但对于多而散的零售客户,过去人工审核的模式注定被淘汰。大客户必须提供差异化服务,而小微客户则可以运用大数据按概率事件去处理风险,利用各种数据模型和评分卡进行业务审批,形成工厂化标准作业。不仅能够节省人力物力,工作效率也将实现质的飞跃,小客户+大数据的魅力便在于此。
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中国CAE 部落 www.caeunion.com 中国CAE 部落 www.caeunion.com 中国CAE 部落 www.caeunion.comDSC0003.jpg 中国CAE 部落 www.caeunion.com 中国CAE 部落 www.caeunion.com 中国CAE 部落 www.caeunion.com

中国CAE 部落 www.caeunion.com 中国CAE 部落 www.caeunion.com  三、变革之路就在脚下
中国CAE 部落 www.caeunion.com 中国CAE 部落 www.caeunion.com  商业银行自诞生以来,就与风险为伴。业务不断革新的同时,风险管理也在与时俱进。风险管理是银行的立身之本,其发展与变革必须由银行自身来完成。业务上拥抱互联网谋求新动力,风险管理则借势大数据求变创新。
中国CAE 部落 www.caeunion.com 中国CAE 部落 www.caeunion.com  首先,打造属于自己的数据库。风险在很大程度上是信息不对称的结果,信息隐藏在数据之中。只有将第一手数据牢牢掌握在自己手中,才能为风险管理提供依托,否则就是无源之水、无本之木。商业银行的风险在很大程度上是信用分风险,征信是防范信用风险的重要手段。无论是个人还是企业,最终的划分标准都是信用。
中国CAE 部落 www.caeunion.com 中国CAE 部落 www.caeunion.com  信用决定能否准入,决定不同的信用等级,等级越高能够享有的金融服务就越多,比如个人能否在一家银行申请信用卡,审批额度为多少,这些都是信用等级的直接体现。与个人相比,企业信用数据较为复杂,也更难获取,目前主流的手段是通过现场调查、客户提供和官方网站进行获取。但在互联网时代的背景下,信息的开放性与共享性更强,积极地与第三方数据提供商进行合作,不仅可以降低获取数据的成本,而且风险测评的结果也将更为准确和写实。
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中国CAE 部落 www.caeunion.com 中国CAE 部落 www.caeunion.com  商业银行擅长结构化数据,第三方于非结构化数据造诣更深。相似数据合并提炼,不同数据则融合补充。这种跨平台的数据收集形式,将极大地提升商业银行数据库的丰富性与可行度。然则打铁还需自身硬,从风控的角度来看,获取外部数据本身就蕴含风险。所以商业银行应该着眼于未来,能力打造符合自身特色的数据库,为日后风险管理的全面转型打下坚实基础。
中国CAE 部落 www.caeunion.com 中国CAE 部落 www.caeunion.com  其次,从单一数据模型向复合数据模型转变。商业银行在日常的风险管理中,除了要面对个人与企业,还要面对市场。所以,经济环境和行业分类会对商业银行的经营产生巨大影响,例如宏观经济的剧烈波动、行业整体衰退等,由此产生的风险破坏力极强而且难以控制。
中国CAE 部落 www.caeunion.com 中国CAE 部落 www.caeunion.com  这就要求商业银行的数据不能过于局限,要对宏观数据(工业生产总值、物价指数、货币政策、财政数字等)和微观数据(行业政策、产业竞争力、企业财务数据等)进行全面的搜集和分析,并嵌入到风险管理的数据模型当中。在深入分析宏观经济环境的基础上,把握行业动态,进而具体的去考量一个客户的风险水平。
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中国CAE 部落 www.caeunion.com 中国CAE 部落 www.caeunion.com  最后,从事后化解向事前预警转变。互联网+、大数据、云计算、AI技术还都处于初级阶段,未来必将以井喷式的发展刷新金融认知。过去商业银行总习惯于出现风险后去化解,今后商业银行的风险管理将更趋向于预警,在出现问题之初便展开一系列风险管理工作,以期能够及时识别风险并将其化解在初始阶段。有效的风险预警需要有较快的数据更迭速度和强大的模型分析能力,这在目前还很难完全达到。但随着技术的不断发展,我们有理由相信这绝非空想。在不久的将来,肯定会出现更为智能的风险管家,从识别到分析再到后续处置,为风控人员提供全流程的协同服务。
中国CAE 部落 www.caeunion.com 中国CAE 部落 www.caeunion.com  无论是互联网+,还是大数据亦或云计算,他们与金融领域的融合最终都会化为金融科技。商业银行风险管理体系仍处于初级阶段,但作为“业绩附庸”的时代早已一去不复返,盈利固然重要,但风险管理的保驾护航却是盈利的前提。未来的经济环境必将日益复杂,优胜略汰势必更加残酷,对于商业银行来说谁能做好风险管理,谁才有机会做到基业长青!
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