12月2日，銀保監會官網發布《商業銀行表外業務風險管理辦法》（以下簡稱《辦法》），《辦法》自2023年1月1日起實施。
《辦法》按照全覆蓋原則，將所有表外業務統一納入監管。同時，以是否存在信用風險及承擔信用風險的主體為依據，結合表外業務特征和法律關系，將表外業務劃分為擔保承諾類（如銀行承兌匯票、保函、貸款承諾等）、代理投融資服務類（如委托貸款、代客理財、承銷債券等）、中介服務類（如財務顧問、資產托管等）、其他類等四大類，對不同類型的表外業務提出了差異化的監管和管理要求。在業務合作機構、衍生產品風險控制、代銷和資管業務管理等方面做了細化要求。
21世紀經濟報道記者多方了解到，目前銀行等金融機構依據相關規定，對衍生品業務已實施了全面風險管理，但在資管新規正式落地一周年之際，資產管理業務作為表外業務的風險管理依然存在數據標準不統一、壓力測試不足等情況，如近期受債市沖擊波影響，理財產品遭遇贖回潮，多家代銷銀行也遇到消保投訴等問題。在商業銀行表外業務風險管理進一步細化后，銀行亟待建立起統一的風險管理中臺。
表外業務遇“緊箍咒”
2016年11月，銀保監會對《商業銀行表外業務風險管理指引》作出全面修訂，形成《商業銀行表外業務風險管理指引（征求意見稿）》，《辦法》的出臺，是6年后對征求意見稿的進一步補充完善。
銀保監會有關部門負責人表示，與征求意見稿相比，《辦法》優化了表外業務風險管理相關規則，在審慎經營、壓力測試、合作機構等方面提出相應要求，增強風險識別和緩釋能力，提升業務彈性；進一步優化表外業務治理架構，明確董事會、風險管理部門等相關主體職責，完善外部審計規定，增加會計部門職責要求；同時，還根據各類表外業務的具體規定，更新同步了相關要求，對各類業務提出更為細化和有針對性的規定。
中信證券(600030)研究撰文指出，2016版征求意見稿發布時，正值銀行理財業務高速發展期，資金池、影子銀行、多層嵌套等風險日趨暴露。2016版征求意見稿與后續的資管新規、理財新規等監管條例，有效地實現了去通道、去杠桿、去剛兌，防范了金融風險。而本次《辦法》的出臺，接續和進一步完善銀行表外融資的風險管理，有利于規范表外業務增長、防范風險的蔓延。
21世紀經濟報道記者從多家銀行風險管理部門人士處了解到，目前針對衍生品業務的相關法律法規已逐步完善。2011年銀監會發布《銀行業金融機構衍生產品交易業務管理暫行辦法》，對銀行業金融機構衍生產品業務風險管理提出要求與規范；今年4月，《中華人民共和國期貨和衍生品法》獲表決通過，進一步為期貨衍生品市場風險防控提供上位法基礎。多家頭部銀行風險管理部人士表示，在巴塞爾三協議要求下，公司已將全資產類別的金融工具模型納入風險管理系統，以增強對市場形勢的研判能力。
某上市銀行風險管理部門領導告訴記者，本次《辦法》對于表外屬性很強的資管理財類、代銷中介類業務等方面作出了明確的風險管理要求，特別是針對代銷產品與合作機構的準入、底層資產風險管理、壓力測試等方面提出更為細化要求。
例如近期受債市沖擊波影響，理財產品遭遇贖回潮，有銀行財富管理部門領導指出，這主要是由于投資者恐慌情緒引發的機構“踩踏”，導致機構被迫贖回理財產品。對此，有券商風險管理部門人士告訴記者：“從數理上來說，可能是出現突破VaR閾值的情況，導致產品的贖回，這是理財產品凈值化轉型后必然會出現的情況。”
風險價值VaR指在一定的持有期和給定的置信水平下，利率、匯率等市場風險要素發生變化時可能對某項資金頭寸、資產組合或機構造成的潛在最大損失。
對此，也有頭部股份制銀行風險管理部門領導指出，這在一定程度上是資管新規落地不久，導致銀行風險管理在VaR閾值設定不精確，壓力測試體系不完善，“單個VaR和法人VaR多久跑一次，有沒有模型驗證，有沒有支持體系認證，都是考量銀行風險管理能力的標準�！�
統一風控中臺亟待建立
在風險管理能力細化提升的背后，機構同樣存在數據標準不統一、“煙囪式”業務系統難打通等數字化風險管控能力不足問題。
《辦法》要求，商業銀行應當建立表外業務相關信息管理系統，具備統計、計量、監控、報告等功能，能夠全面準確反映單個和各類表外業務規模、結構、風險情況，為風險評估、計量、績效考核、統計分析、監管報告等提供基礎數據支持。
前述頭部股份制銀行風險管理部門領導向記者表示，在實踐層面，部分風險管理系統存在計量方法和系統的管理混亂情況，例如同類產品不同名稱，會被納入到不同系統用不同的計量方法計算。
某東部銀行理財子公司科技部門人士提到，近年來現金管理新規與流動性管理新規等新規頻發，在過去“煙囪式”的風險管理系統中，難以對相關模塊進行快速響應升級，在不同業務系統中的數據標準不統一、系統間接口復雜混亂、投前投中投后涉及到的相同風控邏輯在不同系統中重復開發。
在這一背景下，多家銀行、理財子著力于布局一體化的風控中臺，對風險數據計量結果進行抽取與標準化加工處理，在日間實時風控場景下完成多種場景覆蓋，并進行實時風控指標計算，為業務側推送風控結果，在數據、風控邏輯、系統架構上達到一致。
“對于尚不成熟的銀行理財子公司客戶而言，既要收益、又畏懼風險，因此對于理財子公司信用風險管理的挑戰很大�！蹦忱碡敭a品管理規模上萬億的理財子公司有關部門負責人向記者表示，這需要機構一方面投前把控好準入關，另一方面在投后對違約進行實時預警。前者可以通過機器學習算法能力的提升搭建量化多因子模型，進一步提高內部評級的效率與評級分布的合理性，后者則需要增強對風險的實時監測，加強估值管理和風險計量能力。
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