商业银行三道防线风险管理优化对策

摘要：全球数字化浪潮正在深刻地改变着各行各业的商业模式，这一背景也给商业银行转型带来了巨大的机会与挑战，也为商业银行风险管理提供了更多的可能性。文章以商业银行风险管理为研究对象，探讨传统银行风险管理“三道防线”的管理机制与数字化进行嫁接与融合的途径，分析实现深度融合对商业银行风险管理形成的效应，进而提出“精准画像+差异管理、风险识别+精细管理、风险监控+系统管理”新三道防线的策略建议。

关键词：风险管理；科技金融；大数据；商业银行

一、引言

国家《“十四五”数字经济发展规划》、中国人民银行《金融科技发展规划（2022—2025年）》、中国银保监会《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》等顶层设计加速推进数字化变革。面对新形势，商业银行需要更好地处理好安全与发展、目标与工具、创新与创变的关系，逐步探索专注、专业、专有的数字化转型之路。2022年1月，中国银保监会发布了《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》，提出战略规划与组织流程建设、业务经营管理数字化、数据能力建设、科技能力建设、风险防范、组织保障和监督管理等六大方面指导意见。数字与金融行业的融合产生了“金融科技”，也即应用科学技术推进金融行业产品和服务创新。目前，各大商业银行都在加大对金融科技领域的资金投入和金融复合型人才的培养，截至2021年末，六大国有大型商业银行在金融科技方面的投入达1074.93亿元，同比增长12.34%。如表1和表2所示，从商业银行在金融科技方面的投入和科技人员的占比可以看出，商业银行对于金融科技日益重视。商业银行作为金融业重要组成部分，已成为国家重要的经济命脉，在经济发展中发挥着不可替代的作用。同时，商业银行是经营风险最特殊的行业，风险管理是商业银行中最核心的工作之一。风险管理的目标不是零风险，其核心是经营风险。因此，研究如何应用大数据技术等金融科技手段，进一步优化商业银行风险管理，以风险管理引导市场经营，确保可持续稳健发展具有重要的意义。

二、大数据技术赋能商业银行风险管理

（一）减少逆向选择带来的道德风险

大数据技术等金融科技技术的嵌入运用，能使商业银行获得更高效的信息抓取模式。传统商业银行作为资金的供给者，其能够获取的信贷客户信息与信贷客户的真实信息之间存在着不对称性。银行通常只能以财务信息、身份信息等少量的结构化数据模型，作为判断信贷客户资信等级的依据，不仅维度比较单一，还容易造成给别有用意者可乘之机。如，个别信贷客户出现道德风险行为，刻意篡改与隐瞒关键信息，这将导致银行的审批决策出现偏差，从而形成逆向选择，造成商业银行信贷损失。

（二）减少信贷错配带来的风险

为了建立更加全面的信用风险评估系统，商业银行应利用自身数字资源优势，将海量客户的数字足迹纳入评估体系。传统商业银行大多是对客户的结构化数据进行分析，当前可以利用大数据等金融技术进行客户非结构化数据的采集与分析，使得商业银行对潜力客户具有更精准的识别能力，优化信贷资源的配置，从而减少信贷错配带来的风险。

（三）减少信息缺失带来的风险

以往商业银行在拓展客户的过程中，主要依托原有交易金融数据建立的风控模型，因此在客户群体的增加与变化上可参考的风险评估价值较低，而金融科技正好补齐这一信息缺失短板。大数据等金融科技技术可以帮助商业银行在客户进行初次交易时，对其风险水平进行更加精准的判断，从而大大提高了商业银行风险管理水平。

三、大数据背景下商业银行风险管理的优化对策

利用大数据技术，可以有针对性地解决传统商业银行风险管理中的关键问题，并通过与大数据技术的深度融合，形成新的风险管理的“三道防线”，如图1所示。

（一）第一道防线：精准画像+差异管理

传统第一道风险防线以客户接触点，业务条线经营机构的客户经理和审批部门的评审经理在日常业务拓展和管理中发挥贴近市场过滤风险的作用，把好客户的准入关。在第一道防线中，把如何避免因信贷客户信息不对称造成风险事件的发生，作为风险管理重点解决的问题之一。在大数据技术的加持下，可以通过多维度数据平台收集信贷客户的信息，提高对客户进行精确的画像（如表3）。大数据技术还能针对不同行业或不同需求的客户，建立一套差异化管理的模型，这既大大减少银行与客户之间的信息不对称，也减少了逆向选择带来的风险，从而帮助业务条线严格执行各项风险管理政策，有效开展定期评估。

（二）第二道防线：风险识别+精细管理

相较于在第一道防线对风险进行集中管理，第二道防线侧重制定风险管理制度流程，通过放款审查和贷后跟踪评估，及早发现风险并及时进行预警和控制风险。传统的风险数据分析仅依托于数据库中存储的客户结构化数据，这使得分析的内容具有较大的局限性。大数据技术则不同，除了结构化数据，还有大量不同渠道的文本、图片、音频、视频、地理位置等半结构、非结构化数据。同时，大数据除了银行内部的数据，也会纳入许多外部的信息，用于进行关联分析等信息提炼工作。因此，大数据技术提升了对高风险客户进行有效的识别，从而有助于更加精细化的管理，降低银行的风险承担水平。

（三）第三道防线：风险监控+系统管理

法律合规部、纪检监察部门形成风险管理的“第三道防线”，负责全程监督贷前、贷中、贷后风险管理的合规性和客观性，对风险责任及时认定和处罚，形成合规高压震慑，从而有效实现风险管理的“闭环系统”。然而，传统第三道防线的作用往往发生在问题资产产生之后，这导致一定的滞后性。基于大数据技术的新型商业银行风险管理系统不同于传统模式，是贯穿于前、中、后及跨条线各个部门的动态化、流程化、整合化的风险管理系统。利用大数据和机器学习的算法，能够在要素输入阶段对风险偏差进行预测和估计，在过程中实现异常风险监测，这有助于将风险造成的损失降至最低，从而弥补传统第三道防线中的“滞后性”问题。

四、结语

商业银行风险管理是一项复杂且艰巨的任务，落实好风险管理工作也是商业银行业务发展至关重要的举措。在对商业银行风险管理的现状进行探讨的过程中，还存在很多问题亟待解决，如数据来源权威性及标准化不高，数据关联分析及实时交易分析能力较弱，普遍存在数据模块的“孤岛效应”。在大数据技术突飞猛进的今天，数据量呈几何级增长，只有充分融合业务与技术，在精准画像、风险识别、风险监测等阶段对的风险管理环节嵌入大数据应用，才能将大数据技术转化为竞争优势，提升自身的市场地位。综合而言，在大数据、人工智能、区块链、5G等新形势下，商业银行既要发挥传统优势，也要创新变革，全力打造金融科技竞争能力，为此才能立足根本，引导风险、创造价值。

参考文献：

[1]胡雨凤.商业银行普惠金融数字化转型研究———以中国民生银行为例[D].南昌：华东交通大学，2022，（6）

[2]武敬云，郜志雄.机构网点与银行数字化转型———基于信任关系视角的研究[J].福建金融，2022，（11）.

[3]张云飞.科技赋能银行数字化转型[J].中国金融，2022，（s1）.

[4]杨子晖，张平淼，林师涵.系统性风险与企业财务危机预警———基于前沿机器学习的新视角[J].金融研究，2022，（8）.

[5]姜婷凤，易洁菲.数字经济时代降低小微企业融资成本的路径———信息对称与风险分担[J].金融论坛，2022，（5）.

[6]马群，杨永强，周长杰.基于大数据的商业银行风险管理研究[J].农银学刊，2020，（6）.

作者：詹鹏 单位：中国民生银行福州分行