从数据到决策:AI如何提升金融机构的风险管理能力

2024-07-15

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金融的本质是经营风险,风险管理是金融机构的核心任务之一,它涉及识别、评估和应对各种金融风险,以保护资产和确保业务的可持续性。2023年12月,国家金融监督管理总局下发了《关于做好2024年银行业非现场监管报表填报工作的通知》(以下简称《制度通知》)。非现场监管报表是监管机构对银行风险状况监测的重要抓手,制度内容充分体现了近期的监管法规要求,以及适应金融行业发展变化。在今年发布的《商业银行金融资产风险分类办法》(以下简称《风险分类办法》)、《商业银行资本管理办法》(以下简称《资本新规》)以及《银行业金融机构国别风险管理办法》(以下简称《国别风险管理办法》)等一系列办法的基础上,《制度通知》要求金融机构高度重视资本新规报表、资产质量、房地产、普惠金融等项目统计工作,可见精细化风险管理已势在必行。

金融资产数据目录

《商业银行金融资产风险分类办法》中风险分类的范围扩大至全部表内外金融资产,包括信贷资产、债券投资、股权投资、担保、同业拆借、委托投资、资产支持证券等。相比之前仅针对贷款风险的分类,这一变化反映了当前金融市场产品多样化和复杂化的趋势,而不仅限于贷款。

作用价值

全覆盖的金融资产风险敞口将减少资产减值的低估,从而提高拨备水平和风险权重计算,并提高报告财务指标的相关性。

1. 提高拨备水平

• 拨备是银行为应对潜在损失而预留的资金。纳入非贷款风险敞口(如投资、担保)意味着银行需要为这些可能的损失预留更多拨备。面对不良资产时会有更充足的准备金,从而提高其应对风险的能力和财务稳定性。

2. 增强风险权重计算

• 风险权重用于评估银行资产的风险水平,从而确定需要持有多少资本。将非贷款风险敞口考虑在内,可以更准确地反映银行的实际风险状况。更准确的风险权重计算有助于确保银行持有足够的资本来应对各种风险,增强其抗风险能力。

3. 提升银行评级

• 更高的拨备水平和更准确的风险权重计算将提高银行的信用评级,增强市场对其稳定性和安全性的信任。

产品架构

1. 资本管理及应用

• 资本定义、资本计量、资本管理和经济资本计量。

• 例如:风险指标管理、资本配置、压力测试等。

2. 主要风险管理

• 信用风险管理、市场风险管理、操作风险管理和流动性风险管理。

• 例如:非零售客户评级、押品管理、市场数据分析、流动性管理等。

3. 模型和工具

• 风险模型、标准规范体系、缓释工具、模型优化等。

• 例如:VaR和CVaR模型、情景分析和压力测试引擎等。

4. 风险数据

• 数据平台、数据湖、数据仓库等。

• 例如:投资组合数据、交易数据、市场数据和新闻数据等。

解决方案

1. 数据类型和采集

1.   Portfolio(投资组合):包括各类资产和其配置情况的数据。

2.   Trades(交易):具体的交易记录数据。

3.   Market data(市场数据):市场行情数据,如股票价格、利率、汇率等。

4.   News articles(新闻文章):与市场相关的新闻和事件数据。

2. 数据处理流程

1.   Historical trades(历史交易):从交易数据中提取并存储历史交易记录。

2.   Correlations(相关性):通过分析市场数据,计算不同资产和市场指标之间的相关性。

3.   Market indicators(市场指标):提取并计算出重要的市场指标,如波动率、流动性等。

4.   Predictive models(预测模型):利用历史数据和市场指标构建预测模型,预测未来市场走势。

5.   Monte Carlo(蒙特卡洛模拟):使用蒙特卡洛方法进行模拟,评估不同市场条件下的资产组合表现。

6.   Breach detection(违约检测):通过分析新闻和市场数据,检测可能的市场异常和风险事件。

7.   VAR(价值风险):计算价值风险(VAR),评估在特定置信水平下,资产组合可能面临的最大损失。

3. 数据民主化(Democratized)

• 将处理和增强后的数据提供给不同的用户群体,如风险管理人员、欺诈预防团队、个性化金融服务提供者等,这些数据可以用于各种应用场景。

4. 系统输出(Systems Fed)

      •   将处理和增强后的数据提供给不同的用户群体(如风险管理人员、欺诈预防团队、个性化金融服务提供者等),这些数据可以用于各种应用场景。

应用场景:

      •   风险管理(Risk Management):利用数据预测和管理金融风险。

      •   欺诈预防(Fraud Prevention):检测和预防金融欺诈活动。

      •   个性化金融(Personalized Finance):为客户提供定制化的金融产品和服务。

      •   可持续金融(Sustainable Finance):支持绿色金融和可持续发展目标。

      •   监管报告(Regulatory Reporting):生成符合监管要求的报告。

      •   Alpha生成(Alpha Generation):通过数据分析和预测,为投资决策提供支持。