隨著大數據技術的發展，銀行獲取此類信息的成本極小，數據收集的維度、廣度和時點得到了擴展，可對客戶的交易信息和行為軌跡進行實時的監測，此時得到的結果因依靠龐大數據的支撐，其質量和可信度大大增強。
周昆平：大數據提高銀行風險控制能力
伴隨著互聯網和大數據的快速發展，互聯網和傳統行業的融合開始加速，在互聯網浪潮下，傳統行業重新找到了發展的新方向。互聯網與傳統銀行業可以融合發展，即形成新型的“互聯網+”模式，該模式的本質在于將互聯網技術（大數據處理、云計算）融合于銀行經營管理的各環節，這不僅僅是簡單的將傳統業務置于互聯網環境中，而是一種多維度、多層次涉及面廣的顛覆性創新，是未來助推銀行業轉型升級的必經之路。在“互聯網+”的大背景下，銀行業應抓住機遇，積極發揮自身優勢，充分利用互聯網技術避免空間和信息不對稱的限制，加強風險監控，減少不必要的損失，早日實現銀行業的轉型和升級。
一、互聯網+背景下傳統商業銀行風險管理的現狀與差距
商業銀行風險管理是指商業銀行通過風險識別、風險估價、風險評估和風險處理等環節，預防、回避、分散或轉移經營中的風險，從而減少或避免經濟損失，保證經營資金安全的行為。我國商業銀行在經歷了一系列改革之后，風險管理已經取得一定成效，但在當前互聯網+的時代背景下，商業銀行風險管理還存有一些差距亟待改進。
1．傳統商業銀行風險管理取得的成績
伴隨著全球金融一體化進程的加快，商業銀行面臨的經營風險日益復雜，銀行業固有和新增風險進一步加大，風險管理能力隨之成為商業銀行生存與發展的核心能力之一。在過去的十幾年間，我國商業銀行經歷了重組、引資、上市，體制改革、機制再造等一系列改革。在這些改革過程中，商業銀行在完善風險管理方面也取得了一系列成效：一是建立和完善風險管理組織架構，在董事會層面設立風險管理委員會，在執行層面實行風險執行官制度，大大提升了風險管理的權威性。二是完善風險管理的各項制度，商業銀行按照銀監會發布《商業銀行資本管理辦法（試行）》開始實施。同時，相關的制度也在逐步建立和完善，如貸審分離制度，并且引進了很多技術、模型、方法，建立了基于RAROC為基礎的風險管理體系。三是建立了初步的信息管理系統，初步有了對風險監測、集團企業授信、關聯交易等風險管理手段。
2、互聯網+背景下傳統商業銀行風險管理的現實差距
然而，在“互聯網+”的新時代背景下，商業銀行風險管理在戰略思維和資源配置、內外部數據信息管理方面仍存有一定差距。
一是風險管理戰略思維與新的經營環境不相匹配。商業銀行風險管理還未實現內部的數據化和信息化，把風險管理簡單的認為是機構的擴充、人員的吸納、崗位的增加和層級的重復設置等人工模式，但和互聯網大數據背景下，風險管理數據的海量化、風險管理控制的自動化和風險管理結果的“卡片化”仍有較大的不足。此外，當前的商業銀行風險管理目標更多的著眼于短期利潤的追求，缺乏長遠的不斷調整的發展戰略，作為保障風險管理基本要素的風險資源配置難以得到應有的重視，風險資源配置落后。當前，眾多銀行風險資源配置偏重于人員培訓、績效評價標準和內部組織結構管理等方面，對信息技術系統（IT）和信息數據資源的管理不到位，與理想中的“互聯網+”所提倡的風險管理資源配置投入有一定差距。
二是內部數據信息的建設與管理存在不足。一方面，商業銀行內部信息系統的建設存在目標多元化、功能單一化、數據口徑差異化和數據匯總困難等問題，內部數據信息未實現互聯互通，導致信息數據呈現不集中、分散化和不規范等問題，數據處理過程中數據的有效性會“貶值”，數據的價值難以被充分挖掘。在商業銀行風險管理中，數據庫技術在對銀行內部數據進行收集和處理方面扮演中重要角色，國外銀行很多借助數據倉庫技術獲取客戶更多、更全面的信息，細分不同客戶群體，有針對性的對客戶需求進行判斷，但國內眾多中小銀行仍以規模效益為其經營模式，難以跟上互聯網大數據技術的浪潮。另一方面，在我國傳統商業銀行的IT建設中，信息系統的發展模式為業務驅動型，銀行把業務單元分為多個層次進行考核，以最先滿足業務單元的正常使用為主。
三是對外部數據信息的關注度和利用率比較欠缺。在傳統的數據分析中，商業銀行在進行市場分析、內部管理和外部監管方面會產生大量的結構化數據，其中包括客戶存取款信息、客戶的交易信息和基本信用評級等。傳統商業銀行只能獲取到客戶在金融機構往來產生的數據信息，對于工作單位、網上購物記錄、興趣愛好和個人情感等非結構化和半結構化數據無法獲取。隨著互聯網大數據技術的發展，商業銀行本應將數據獲取的重點置于非結構化和半結構化數據上，但實際情況恰恰相反，占眾多比例的外部數據關注度較低，對數據的采集、整合、儲存和利用的進程開展不足，在銀行風險類型多樣化和復雜化的背景下，簡單的結構化數據無法提供必須的信息量，商業銀行風險管理水平則很難得到提升，管理效果也經常達不到預期導致后期的信用評價出現不必要的偏差。
二、“互聯網+”對商業銀行風險管理的意義
在“互聯網+銀行”的新型模式下，商業銀行風險管理不僅僅是簡單的將傳統風險管理內容置于互聯網環境中，而是一種多維度、多層次涉及面廣的顛覆性創新，是助推銀行業風險管理升級的必經之路。
1、大數據提高銀行風險控制能力
在大數據時代，銀行風險管理的數據源更加多樣、獲取的路徑更加簡便、數據準確度更有保障、對大量數據的處理和分析也顯得高效，數據的維度、延展面和精細度更能帶來完善的風險管理分析要求。
早期的商業銀行數據收集是以結構化數據為主（客戶交易信息、存款信息等），這些數據格式較為規范，但受制于其數據量少、操作復雜等原因，無法在銀行風險管理中發揮更大的作用。
但隨著大數據技術的發展，銀行獲取此類信息的成本極小，數據收集的維度、廣度和時點得到了擴展，可對客戶的交易信息和行為軌跡進行實時的監測，相關數據可以即時傳回后臺，通過專門的數據分析模型分析數據背后隱藏的信息，此時得到的結果因依靠龐大數據的支撐，其質量和可信度大大增強。
2、云計算變革商業銀行風險管理模型的構建
大數據可實現商業銀行風險管理中觀測數據的深度和廣度的擴充，有了足夠多的數據還遠遠不夠，如何構建合理的風險評級模型，對海量數據進行量化處理是需要解決的另一關鍵，而互聯網云計算技術的發展為數據變量的推演和模型的構建提供了平臺。云計算采用了一種資源共享的技術支持和管理方式，提供了更高效的數據存儲和處理能力，以低成本、靈活性和敏捷發布為主要特點。目前，眾多商業銀行缺乏基本的適合銀行客戶的數據分析工具，無法對收集到的信息進行必要的整合，但借助云計算的共享性特點，商業銀行可直接在線租用阿里云、亞馬遜、谷歌和微軟等公司的云計算服務平臺，通過將線上和線下數據進行整合、挖掘和模型構建，將眾多復雜的數據過濾轉化為直觀的變量信息。
3、借助互聯網大數據技術重檢并規整銀行IT風險監管
目前，國內銀行間IT水平差距較為明顯，尤其是基層銀行的IT風險管理較為落后。目前上市的銀行進入IT領域較早，在其中投入了眾多的人力、物力和財力，在IT整體框架（銀行核心系統、業務交易系統和風險管理系統）都有一定布局，但其他中小銀行的發展卻因先天因素的不足，如成本控制的需要，導致IT技術多年來存在的功能單一、數據散亂、結構無序、交疊重合、缺漏空白的窘況更加凸顯，IT風險監管與防控能力十分有限。隨著互聯網大數據技術的發展，信息的收集、處理、模型構建、分析和結果展現變得快捷且一體化，也使得IT系統的建立、運行和維護等工作更有保障。總之，互聯網大數據技術讓IT風險監管透明化、效率化和靈活化。
4、依托互聯網技術實現商業銀行風險管理流程的再造和飛躍
依據互聯網大數據技術，商業銀行可以對風險監管流程進行變革，實現商業銀行風險管理的科學有效。傳統的商業銀行風險管控流程主要包括事前的客戶識別和客戶準入，事中的風險評估和風險計量、風險預測和風險規避，以及事后的風險讓渡和風險轉移、風險抵補和風險緩釋、風險確認和損失管理等。由于銀行風險監管涉及的流程較多，其涉及的部門、人員和地點也較廣，各環節信息的不對稱使得風險監管的效率低下。但借助互聯網大數據，商業銀行能對數據風險監管數據進行全面掌握，并在必要時對數據在銀行內外進行共享，有助于強化風險識別、風險評估、風險控制、風險處置、管理后評價等重要節點，打通風險管理的評價、預警和處理等流程，合理匹配事前、事中、事后資源，實現數據信息的自由交流。
三、互聯網+背景下商業銀行風險管理的變革路徑
互聯網與傳統產業進行深度融合是當前產業調整方向，“互聯網+銀行”是今后商業銀行風險管理改革繼續深化的具體承載。
1、構建多平臺信息采集平臺，升級客戶征信數據庫
征信是當前商業銀行為防范信用風險，針對個人和企業客戶采取的信用基本情況的調查，調查內容主要包括企業和個人在金融活動中的交易信息等，最后以信用等級的不同劃分不同個體的信用，信用等級越高，則可以享受更多的金融服務。和個人相比，企業級的相關信用數據收集更加有限，信用等級也更具波動性。互聯網時代是一個開放、共享的時代，若商業銀行能著眼于長遠利益，積極與第三方數據提供方合作，構建雙邊或多邊互助合作平臺，不僅可降低數據收集的成本，也可以讓風險管理的結果更具可信度。對于企業或個人的消費行為、生活習慣和交易記錄等數據，不同數據收集平臺可以直接共享，相同的數據可以合并，不同的數據則可以融合和相互補充，這種跨地區、跨平臺和跨類型的數據收集形式可以全面提升征信數據庫的準確度，為日后銀行風險管理提供基礎。
2、建立內外部金融產品庫，加強相關產品的風險管控
互聯網大數據背景下，商業銀行受到來自傳統互聯網企業的威脅也愈加強烈，商業銀行要應對這些挑戰，自身必須做出改變，充分發揮自身優勢，不斷開發滿足時代背景和客戶的金融產品。事實上，目前眾多銀行也推出過新的金融產品，但這些產品在風險管理方面卻無法做到令人滿意，為了更好的利用互聯網大數據，商業銀行需要從內到外對金融產品進行“包裝”，建立銀行內部統一的金融產品庫和產品目錄，還要對市場上其他的眾多相關金融產品進行比較分析，著重了解這些產品的用戶構成、客戶滿意度、收益率以及產品自身存在的風險大小等，形成內外金融產品的對應聯系，探索建立合理的風險等級評定，為日后新推出金融產品的準入、推廣和實施等流程提供風險評估依據。
3、采集宏觀與微觀經濟變量，分析行業運行態勢
商業銀行風險管理的對象除面對企業、個人和金融產品外，還有不同行業的宏觀經濟指標。中國經濟的發展階段和自身特點決定了經濟波動對整個行業的影響有時遠大于對企業和個人的影響，而且行業對風險的影響往往是不可控的，因此，對于行業發展的預判是風險管理的重要內容之一，找到評估量化行業風險等級的方法是未來研究的重點。互聯網大數據背景下，商業銀行能更加便捷的找到不同行業之間的數據間的關聯性，通過模型的演算和數據分析找出各數據變動間的因果關系以及未來行業的發展趨勢。這些宏觀經濟變量包括：行業生產總值、物價指數、勞動力供需、產業競爭力水平和行業經濟政策等，微觀經濟變量主要是企業的相關運營指標，如產能、利潤和投資額等；這些多樣化的數據都可以通過大數據獲得，利用相關指標即可分析各行業的未來發展情況。
4、從內部構建主動型風險管理模式，適應互聯網金融的發展
互聯網大數據時代，先進的信息技術（IT）系統是實現商業銀行風險管理的必要條件，也是保障客戶信息安全的重要方面。近年來，很多商業銀行都建立了自己的電商業務，也嘗試通過多種方式與互聯網企業開展合作，積極趕上“互聯網+”的熱潮。商業銀行自身也應積極將信息技術系統的構建和風險識別、風險監管想結合，積極培養熟知互聯網金融和風險管理模式的創新式人才，從基本的人才培養到信息系統建立再到風險管控，商業銀行應以更加主動的狀態，全面適應互聯網金融的發展。
（周昆平 交通銀行金融研究中心首席研究員，黃艷斐 交通銀行金融研究中心高級研究員）
(本文作者介紹：交通銀行發展研究部(金融研究中心)首席研究員、副總經理。)
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