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數據是銀行的一筆寶貴財富，在銀行風險管理、市場營銷、經營決策等方面凸顯其不可替代的價值。本文聚焦于風險管理領域，對數據在銀行風險管理中的應用與價值展開探討和思考。
在大數據時代，商業銀行多年經營積累的數據已經轉變為銀行的戰略資產。數據是銀行的一筆寶貴財富，在銀行風險管理、市場營銷、經營決策等方面凸顯其不可替代的價值。本文聚焦于風險管理領域，對數據在銀行風險管理中的應用與價值展開探討和思考。
1.風險類數據應用模式
商業銀行IT系統正在由“單核心”概念轉化為“雙核心”概念，“單核心”即早期銀行的綜合業務系統，它涵蓋了傳統銀行早期前、中、后臺所有業務功能，但由于金融業務的快速創新發展，現已經不能快速有力支撐新業務，適應新的經營環境，所以大多數銀行探討核心信息系統改造。
如下圖所示,“雙核心”是指，一個“業務核心”、一個“數據核心”，“業務核心”是現在業內常見“小核心、多外圍、松耦合”的結構模式。另外一個“數據核心”，就是商業銀行大數據平臺（系統集合），它從業務系統獲取交易級業務數據，在底層打通數據隔閡，數據實現跨渠道、多主題、分層次、全視角、多維度管理與共享，為風險類應用夯實數據基礎。風險類分析系統生成的指標及時反饋給業務交易系統，協助業務決策。這樣就形成了一個貫穿于完整業務事前、事中和事后流程的風險數據應用閉環。在這個閉環中，“數據核心”如同大腦，“業務核心”如同雙手，風險應用系統輸出的大腦指令協調雙手工作。
基于“數據核心”，便于統一規范風險類數據標準，逐步開展數據合標治理工作，通過將各個業務系統的風險關注信息整合，統一建立、完備和規范化風險管理類視圖，實現基于風險管理統一視圖進行風險識別、監測、預警、計量、驗證、壓力測試和風險定價等，全面提升風險精細化管理水平。通過統一標準化風險類指標體系，有效地解決了系統間數據不一致的問題，為高層決策提供支持，滿足及時準確的風險監管報送和信息披露需求。還可以集中對數據全生命周期管理，制定數據安全性策略，提升內外部稽核審計響應速度，同時降低生產系統運營負擔。
2.風險類數據的應用方向
大數據為商業銀行風險管理的深度應用提供了更加廣闊的空間和舞臺。商業銀行通過專用風險數據集市，統一采集風險管理過程中關注信息，實現數據來源統一，發布信息*10，通過對各業務條線的各類風險數據資源進行整理，并建立起清晰統一風險管理視圖，充分挖掘蘊藏于海量數據中的真正價值，不讓數據躺在服務器上“睡覺”，系統化地進行數據采集和分析，激發出數據價值活力，切實將從數據中提煉的洞察作為風險管理決策的關鍵依據。
結合多數銀行現狀，數據在風險管理領域的應用，在以下五個方面表現尤為突出：
1、風險量化。
巴塞爾協議的每一個版本，均推動著風險量化方法或范圍的更新。例如，*2代表性的內部評級體系，以銀行內部數據為基礎對客戶、債項二維度進行內部評級，將內評量化產出的違約概率、違約損失率、違約損失暴露和有效期限等指標，用于預期損失和非預期損失計量，進而量化信用風險監管資本和經濟資本。同理，對于市場風險和操作風險的風險類數據進行搜集整合，按照商業銀行管理水平的高低，選擇合適的方法計量資本。
由于風險具有不確定性，風險量化模型往往基于歷史數據進行數理統計分析，模型對數據的存量和質量要求很高。非零售客戶類評級要求5年歷史存量數據，債項評級要求7年歷史存量數據，市場風險內部模型法VaR要求過去1年的存量數據，操作風險高級法要求存量數據則更多。
這樣目的是確保模型輸入端準確的撲捉到敏感性動因，使模型輸出真實反應實際變化。另外在返回性驗證，再次檢驗模型合理性的時候，還需要可信度較高且有代表性的數據支撐。必要時，對于有明顯偏差的模型，定期對模型進行調整時，需重新選取數據樣本，重新建模，還是要依賴高質量的有效數據，在數據庫上重新調整ETL（抽取轉換加載）邏輯，匹配新的數據規則。
風險量化輸出的結果在風險管理流程、風險限額、風險預警、資本計量等領域均有廣泛應用。
2、多維度風險限額與預警。
現階段，我國金融衍生品市場不發達環境下，暫不能通過金融衍生品有效實現風險對沖，所以在實際的風險管理中，規避風險的務實手段主要依賴多維度限額與預警監測。限額管理是建立在風險計量分析基礎上的動態化、系統化的風險管理工具。限額管理需要優質的數據支撐，所謂優質數據是指信息豐富、維度全面、覆蓋范圍廣、數據顆粒度細密的業務數據。這樣的數據在底層數據庫中，按照客戶、產品、合同、押品等主題進行管理和存儲，同時劃分為基礎數據層、整合層、結果層等層次，這樣就可以系統化測定各類風險限額，可以構建分機構、分部門、分產品、分客戶、分渠道、分行業、分區域、分幣種、分期限等視角的多維度限額管理體系，并對風險限額執行情況持續監測，根據風險新變化及時做出調整。例如，各授信業務規模一旦接近或突破風險限額，馬上得到反饋，商業銀行立即采取控制措施，可提出警告、上收信貸審批權，或對某一類別客戶停止授信，實行嚴格退出或逐步壓縮策略等。在制定限額閾值策略時，可以考慮極端場景，作為參考閾值。
預警監測*9前提是先識別風險，而后才能確保預警監測的有效性。商業銀行每一類風險管理工作，每一個工作環節幾乎都涉及到預警監測。這就導致了落實預警監測工作的復雜性，例如：信用風險、市場風險、操作風險、流動性風險、銀行賬戶利率風險等管理中，都需要做到預警監測，在組織歸集數據時候，要考慮源于信貸業務系統、國際結算系統、評級系統、核心系統、財務系統、管理會計系統等諸多內部系統數據，及外部市場數據。在數據加工過程中，通過統一的數據業務規則引擎去除數據重復，確保數據*10真實可靠，這樣才能使監測結果真實有效。
3、風險監管。
銀監會2012年6月頒布《商業銀行資本管理辦法(試行)》，2015年2月發布《商業銀行杠桿率管理辦法》，2015年9月22日銀監會公布再次修訂后的新版《商業銀行流動性風險管理辦法（試行）》，自今年10月1日起實施，風險監管再次成為輿論焦點。監管政策出臺節奏加快，監管內容越來越嚴格，監管機構可謂是在“顯微鏡”下監控著銀行的風險管理和穩定經營。對銀行而言，適應日益復雜的監管環境是一項極為嚴峻的工作。
商業銀行可采用“統一規劃、統一管理、統一標準、資源共享”設計原則，規劃和建設監管報送信息系統。通過將原有各零散系統進行歸整，建設統一監管報送數據集市，嚴格按照監管口徑設計數據域。例如，合規建設初期，將信用風險權重法在信用風險域落實，后續落實內部評級法；市場風險標準法在市場風險域落實，后續落實內部模型法；操作風險指標法在操作風險域落實，后續落實標準法和高級法。另外，還可以劃分銀行賬戶利率風險域、流動性風險域、集中度風險域、ICAAP資本域等，具體落實相關監管要求。全視角采集風險計量、返回驗證、壓力測試等指標，通過全面監管報告綜合披露資本金充足率、風險加權資產（RWA）、風險價值（VaR）、風險收益（EaR）、杠桿率等風險管理信息。
采用這種實踐方式，將合規部門各項監管規定轉化為清晰、可行，且在全行內能夠統一執行的具體標準，并進行相應的風險指導與監督。
4、風險定價。
基于風險定價的模型較多，實踐中的重點難點問題是如何在產品維度上歸集定價模型中的成本信息和各類交易屬性信息。實踐中可以基于銀行內部專用數據集市建立產品定價引擎，從管理會計抓取管理成本信息、從內部資金轉移定價系統獲取資金成本信息、從風險系統獲取風險成本和資本成本信息、從其他風險相關系統獲取客戶、行業、區域等風險敏感信息，抓取交易級信息并盡可能附帶更多交易屬性類數據，這樣就可以捕獲到產品、客戶、區域、行業、渠道等多維度貢獻度信息。這些正是基于風險定價最依賴的數據。
另外，通過引入外部市場數據，納入定價數據集市中管理，根據市場利率波動傳導機制，分析出對敏感型資產與負債利息收支和凈市值的影響，可以有效地適時調整產品價格，矯正資源不合理分配，使風險可控范圍內，定價合理，收益*5。
5、全面風險報告。
全面風險報告是當之無愧的風險類數據統一視圖應用。它所抓取和展示的風險信息，從風險的視角出發，打通了業務條線數據隔閡，包括了銀行前中后臺全部的經營信息，覆蓋業務的每一個角落，統一集成了外部披露信息和內部管理決策信息。全面風險報告充分采集業務信息和更高頻率分析數據，既可以做到及時風險預警展示，也可以發揮監測作用。多維度展示銀行業務的限額、客戶、行業、區域、抵押品、集中度等情況，有利于及時監測資產質量，提前發現異常變化，為風險預控提供技術支持。例如，將動態客戶評級指標作為授信調整重要標準，對風險較高或呈現上升趨勢客戶終止授信，并加大本金回收力度，或在新合同中，調整貸款期限和擔保條件，而對風險低、盈利潛力大的客戶給予更多的授信支持。
全面風險報告是眾多零散系統風險類關注指標的*10發布出口，保證了數據準確權威。包括信用風險、市場風險、操作風險、銀行賬戶利率風險、流動性風險、集中度風險、ICAAP資本管理、風險與資本錯配、資本充足性等指標類型。從風險管理宏觀到微觀，360度全視角、多維度展示風險信息。
3未來風險數據的深度應用
①風險前移。
未來借助大數據分析，從營銷階段就開始對業務風險進行識別與捕獲。例如，在發放一筆貸款之前，可以對客戶和債項進行預測算，預測出客戶違約概率，這筆貸款如果發生違約時候的違約損失率，進而預算出這筆貸款的預期損失，一旦預期損失超過風險偏好底線，就決定不做這筆業務。這依賴培養一支高素質的營銷隊伍，營銷團隊應該天生具備風險防范意識。切記，一百個發展抵不上一個風險，不發展是*5風險的道理，做好風險與收益的平衡。
②多維度風險洞察。
產生風險的因素是多元化的，這就造成風險分析的復雜性。未來數據的采集會趨于更加豐富，基于模型量化后的風險指標展示，會趨向于多維度。例如，對一筆金融市場業務分析，會從產品估值定價、收益率、基點價值（PVBP）、久期、凸度、風險價值（VaR）、交易對手、存續期、投資組合、交易策略、風險緩釋等多維度對這筆業務進行風險識別、限額、監測、預警和壓力測試，實現全方位風險洞察。
③風險預算。
隨著商業銀行數據的深度應用和內部精細化管理的提升，風險預算將會納入到全面預算體系。例如，制訂流動性風險預算，提前將風險偏好落實為具體流動性缺口、流動性覆蓋率（LCR）、凈穩定資金比率（NSFR）等預算指標，通過風險預算目標引導，[*{c}*]業務發展和風險成本控制，為風險管理的事前防范、事后評價和風險調整績效考核提供參照。
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