多家國有大行正在推進數字化風控工作，這一動向也與監管部門要求提升數字化風控能力相宜。滿是數據流動的當下，如何依托數據強化風控能力是金融領域關注的焦點。

　　近日，穆迪分析中國戰略事業部董事總經理邊春在接受21世紀經濟報道記者采訪時說，商業銀行擁有大量的數據，也能夠從外部補充數據。數據管理的最大難點是如何持續提升數據質量，找尋最相關的數據，以及如何高效運用數據。

　　量化風險管理猶如深海捕魚。“經驗很重要，投資者與機構也需要成體系的數據和分析結果來輔助決策，才能量化評估漁獲，同時規避航路風險”這是她認為的風險管理的目標：讓收益與風險互相匹配。

　　銀行貸款增長放緩，不良承壓，促使商業銀行進一步加強量化風控能力建設。“數據可能是一場永遠也贏不了的戰爭，它永遠都會有提升的空間。”邊春強調，因此需要持續、長期進行。

　　數字化工具愈發迫切

　　銀保監會披露的監管指標數據，2022年一季度末，商業銀行（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；商業銀行不良貸款率1.69%，較上季末下降0.04個百分點。

　　穆迪投資者服務公司在其3月發布的報告中稱，中資銀行未來12-18個月資產增速將回落，盡管資產質量指標穩定，但資產風險仍將較高。“即使在疫情之后，經濟不確定性依然存在，因為結構性調整將會推高不良貸款生成率。”

　　招商銀行(600036)管理層在該行的業績發布會中曾表示，2022年銀行業整體經營面臨著經濟下行的巨大壓力，“銀行業的增長遇到困難，風險管理也面臨巨大挑戰。”

　　南京銀行(601009)高管層也曾業績發布會中指出，進入二季度，長三角地區特別是上海地區，整體形勢面臨比較大的壓力。

　　由此，數字化轉型下，結合大數據、云計算等數字化手段，提高風控效率，全面深化數字化技術在風控領域的應用，是目前不少銀行提出的重點目標之一。

　　招行稱，數字化轉型主要體現在該行的風控體系建設上，特別是量化風控的手段方面，這幾年提升比較明顯，如智能評級、智能預警和智能貸后。南京銀行表明，將繼續在各個領域深化科技應用數字化的轉型，進一步提升風險全過程的管理能力，以保障戰略轉型；光大銀行(601818)則表示，今年的主要任務之一是大力推動風險管理數字化智能化轉型，同時推動風險管理體系的全面優化升級，全面強化“新三大風險”管理。

　　邊春表示，數字化帶來的最大價值是幫助銀行形成一個依據量化模型和量化工具的統一的標尺、統一的語言，進而將銀行不同部門和分支機構對業務的決策拉至同一標量中。

　　邊春認為，傳統風險管控模型的一個特點就是財務信息的溯后性與低頻性。而銀行進行決策的兩個必要條件是，自身的資產狀況，及潛在的沖擊對資產的影響，由此需要能夠快速運行的數字化工具體系。

　　最不缺數據，卻也最缺數據

　　工具再好，數據不好也無益。量化工具的基點與難點始終都是數據。

　　市場上流動著海量的數據，但它們中的大多數往往冗雜且無益，對于銀行等機構而言，關鍵不是大量數據的廣泛獲取，更多的則是如何提取出精準且切實相關的數據。

　　與其同時，因數據來源多頭，定義不一致，格式不統一，造成銀行等金融機構內部門間的數據孤島。

　　邊春說，為了有效分配資產、打通自有資產在不同條線間的限制，銀行需要做好底層數據，實現決策、績效的提升。

　　她指出，個人能夠觀察與掌握的情況有限，數據的關鍵作用凸顯。其中包括內部和外部數據，尤其是在財務報表周期外的，能夠捕捉市場動態的前瞻性指標，用以幫助銀行從整體角度控制風險。

　　在邊春看來，找尋到最相關的原始數據，對其進行合理分析整合，有力的支撐決策，同時提升效率是目前銀行面臨的瓶頸。

　　“市場從來不缺數據，挑戰在于如何找到最相關的數據，進而在原始數據的基礎上合理的加工，使它成為與決策最具關聯的數據，同時提升效率。”她解釋，例如一個風險數據集市里，真正涵蓋了多少數據，以何種速度和頻次進行更新， 能否將數據定期匯集，匯報，又是否依據其進行決策，以形成循環。

　　邊春補充，市場現今有不少預警或關鍵詞提取，然而，困難之處是，怎樣將關鍵詞與信用事件相聯系。穆迪分析的做法是，借助其在信用風險領域的專業經驗，對市場中能搜尋到的資訊關鍵字和段落提取及分析，以建立其和信用事件之間的相關關系。

　　風險不應限制業務

　　比較海內外銀行風控實操，一個長期以來的觀點是，除傳統的信貸風險及流動性風險等的管理外，海外銀行業更注重對匯率、通脹等市場風險的管理，與中資銀行相比有差異。

　　邊春認為，近二十年間，中資銀行在風控方面的進展很大，更務實，也更踏實。

　　“中資銀行對風險的態度發生了一些轉化，無論是受監管驅動，或受實際業務驅動。”她解釋，在量化、精細化管理風險，以及風險指導業務定價等方面，銀行逐步接受，且有了長足的進步。

　　數字化風控現已涉及國內銀行業務的方方面面，其中包括：個人金融服務中的大數據反欺詐、數字化賦能風險預警、數字化賦能合規管理與反洗錢、數字化場景驅動業務流程效率與服務體驗提升，及全線上化的小額高頻的普惠金融服務。

　　如，興業銀行(601166)運用金融科技打造專業的避險服務，涵蓋匯率、利率以及貴金屬等多個方面，幫助小微企業降低匯率避險成本，提高匯率避險的時效性。廣發銀行創新開發“云柜員”開戶模式，該模式支持客戶通過開戶預審核及現場面對面資料核驗后，使用STM智匯柜臺“云柜員”真人視訊與客戶互動，自助完成業務審核、資料查驗、賬戶開立及產品簽約。

　　與海外一些銀行比，規模特別大是中資銀行的一個顯著特點。邊春說，規模大就應該能夠產生規模效應。但需要注意的是資產的關聯度是放大還是分散了風險。

　　國別風險管理的重要性也愈發凸顯的當下，邊春指出，銀行亟待展開的是，對于不同國家都有一個風險評分，后者還需連接進模型，最終落腳至業務層面。

　　“構建數據模型后，銀行要形成定期的風險評估與報告，將其結合到銀行內部管理的抓手層面，如限額、壓力測試等。”邊春說，國外銀行對于運用量化模型支持決策有更豐富的經驗。

　　此外，邊春稱，目前看，國內銀行在風險集中與組合管理方面著眼較少。“大家對個體業務的風險分析與管理有不少經驗，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，兩種或多種風險加起來是大于個體之和還是小于個體之和。“風險不應該是限制業務，理應支持業務的發展。”她強調。