站长之家- 传媒 2021-08-04T14:14:09 +08:00

融慧金科张羽:风险模型,“天使”还是“魔鬼”?

随着我国现代金融监管体系的持续完善,监管机构对银行等持牌金融机构全业务、全流程的风险管理体系提出了更高要求。

张羽表示,金融科技(信贷领域)的实质是用数字化的手段去经营好风险,而以大数据为支撑的智能化风险决策中,模型是关键,但模型本身也是一种风险源。随着模型数量越来越多、算法越来越复杂、应用越来越广泛,隐藏在全流程模型构建和全生命周期管理中的风险也被逐步放大,对银行机构的模型风险管理带来了严峻挑战。

“就实践而言,模型风险管理不只是管好单一的模型,而是要能架构一个企业级模型风险管理的体系,确保做好模型全流程生命周期的管理。”

风险模型“居功至伟”,模型风险“不可小觑”

根据权威报告统计,全球金融机构使用的模型数量正以每年20%左右的速度增加。随着以大数据、机器学习、关联网络为基础的AI技术在金融领域的深入应用,银行机构开始大规模开发模型并将其全面应用到自动化信贷业务全流程场景中。

然而,这些模型在银行经营管理中的广泛应用,给机构带来显著效率和成本优势的同时,也极大地增加了机构对于模型风险管理的难度,带来潜在业务风险。

“一旦基于有缺陷或误用的模型输出进行决策,将给银行等金融机构带来不可估量的损失。”张羽举例说,2012年摩根大通(JP Morgan Chase)因一个错误的VaR模型导致了62亿美元的交易损失;次贷危机期间,因模型对市场波动性做出的假设没有被及时调整,从而引发了金融危机。

这些事件的背后都反映出模型风险的巨大影响,“如果没有有效的应对举措,模型所具有的效率优势反而能迅速将缺陷产生的风险转化为巨大损失,从而对银行经营产生威胁,甚至会对整个金融体系的稳定性带来巨大冲击。”他强调。

风险模型“监管趋严”,模型风险“落地维艰”

张羽提到,次贷危机后,美国监管机构先后发布了系列模型风险管理监管文件,大幅加强了对模型风险的管控力度。随着金融数字化转型推进,模型风险也开始受到国内监管部门高度重视。2020年7月,中国银保监会发布的《商业银行互联网贷款管理暂行办法》中首次明确给出了“风险数据”、“风险模型”的文字定义,并对金融机构的模型风险管理细节提出了高标准的要求。在此背景下,包括银行在内的持牌金融机构对于构建模型风险管理体系的需求日趋急迫。

“通过与多家银行、消金等持牌金融机构交流,我们发现其在实际落地过程中遇到一些普遍痛点,如:模型风险监管框架怎么设计?内部政策体系怎么建立?组织架构怎么调整?模型优先级怎么排序?用什么样的系统工具能够快速标准化、自动化解决实操当中的模型风险管理问题?”张羽认为,在金融不稳定和数字化转型竞争日益激烈的大环境下,要想兼顾成本、效率和效果,达到“最优平衡”,保持开放态度,引入“外脑”和“外力”赋能不失为一条更有效的捷径。

做“难而正确”的事,赋能银行“少走弯路”

“得益于在美国运通全球十几年、国内头部互联网平台从零到一,以及赋能百余家金融机构风险模型和管理的方法论与实战经验,融慧金科已形成集‘理论+实战+技术+人才’于一体的企业级模型风险管理厚实底蕴和能力体系。”

张羽表示,我们旨在为银行等持牌金融机构提供一套成熟且完善的企业级模型风险管理解决方案,涵盖模型风险管理咨询方案、模型风险监控、模型资产管理、模型全生命周期流程管理等多个模块,能够深度赋能金融机构实现“网贷新规”中对于“风险管理”和“模型风险管理”的高标准严要求,助其有效应对模型风险管理体系建设和落地实施问题,进而“多快好省”地实现规模化业务拓展。

张羽强调,模型风险管理并非一蹴而就,而是一项长期性的、系统性的、复杂且细致的工程。银行、消金等持牌机构将我们所提供的解决方案作为强力补充纳入现有方案,将大大缩减人力及IT资源成本,从而达到事半功倍的效果。

“在遵循金融监管规范前提下,我们已经与多家标杆银行、消金进行模型风险管理方面的深度探索与合作,以高度专业化和开放度赢得了良好的市场口碑。未来我们愿意同更多金融机构伙伴一道,共同建设合规、健康、可持续的金融科技生态圈。”

本次峰会上,主办方还重磅发布了“中国金融科技竞争力100强榜单”,融慧金科位列其中。本次百强榜单的发布,不仅为国内外相关行业和机构了解中国金融科技市场的基本状况提供了参考,也以科学的评选体系客观展现了我国金融科技行业的发展态势。

本次榜单主要从团队竞争力、经营能力、创新能力、成长能力、行业影响力、资本认可度等多维度进行综合评价而得出。入围企业均具备较好的投资价值,有较大成长空间,在模式、技术等方面具备领先性,技术密集、创新驱动,能支持国家战略或带动新业态等。

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