2023年10月召開的中央金融工作會議提出“防控風險是金融業的永恒主題”?；仡?023年，《商業銀行金融資產風險分類辦法》和《商業銀行資本管理辦法（征求意見稿）》接連發布，這兩項重要監管制度將推動商業銀行數據治理和風險管理能力再上新臺階。事實上，過去幾年里部分大型銀行已在風險管理系統建設與數據治理的過程中不斷探索，風險管理系統數字化升級也已啟動。

（來源：攝圖網）

線下向線上遷移 風險防控迎來多項創新

疫情時期，銀行將大量業務由線下轉移到線上，此時對銀行的風控能力提出了更高的要求。在構建新發展格局以及后疫情時代背景下，銀行業正在依托大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等科技，加快數字化轉型，通過數字化重塑風控模式，持續提升信用風險的智能識別、精準檢測、敏捷處置。在2023年8月公布的半年報中，多家銀行均提到了如強化風控體系建設、優化數字化風控平臺、構建數字化風控體系等。

工商銀行表示要提升數字化風控能力，構建以數字化準入、智能化風控、線上線下交叉驗證為特征的普惠金融全流程風控體系。建設銀行打造一套涉農金融數字化風控體系，應用數字化工具，推進服務點線下網格化、線上智能化風控體系建設。招商銀行運用金融科技提升數字化風控能力，以風險數據驅動風險決策，提高風險認知能力和風控效率，持續推進“全風險”管理線上化、平臺化，加快推進“全風險”風控智能化進程，提升風險管理協同效率。

數字化風控需關注四方面建設

行業資深從業人士指出，從建立數字化風控所需支撐要素條件和相關的實踐來看，銀行在建立數字化風控體系的過程中需要重點關注數據、系統、團隊和機制四個方面的建設。

數據是基礎。數據是數字化風控的基礎，銀行在數字化風控建設過程中，應結合自身實際，強化內部數據治理應用的同時，重視外部數據資源規劃。當前有不少銀行已經接入地方的政務數據，如公積金、稅務、社保等。以這類數據針對客群開展產品創新，同時通過不斷引入外部商業化數據，強化模型迭代，夯實數據對數字化風控的基礎支撐。

系統是關鍵。數字化風控要求風險決策具備實時性，需要功能定位不同的系統高效協同，形成配合。從實際業務出發，部分銀行基于某些業務需求，臨時搭建系統以配合完成某些業務需求，實現了較低成本投入而完成任務，但不利于長期發展。從業人士建議，銀行應做到規劃先行，基于搭建數字化風控體系角度制定明確的系統規劃，再結合自身實際分步實施，從而保證關鍵系統的性能具備長期支撐能力

團隊是核心。數字化風控需要由專家型人才組成相對穩定的團隊，從而形成能力和知識互補，并在持續實踐中積累風控經驗。對于中小銀行而言，建設初期可通過加強外部合作解決自身的能力不足，但仍需加快組建具備自主風控能力的團隊。大型銀行則通過建立金融科技人才自主培養激勵模式，進行差異化的人才培養路徑?？傊?，銀行需要針對數字化人才的引入、培養、激勵和職業規劃等方面做出設計，從而實現人才“引得進、用得好、穩得住”。

機制是保障。數字化風控模式下，業務和風控融合的程度顯著加深，業務部門與風險部門建立起常態化的溝通機制。如果說數據、系統和團隊決定了銀行能否成功建立數字化風控體系，那么機制將決定銀行數字化風控體系的運行成效。

數字化轉型的速度和程度，已經越來越成為一家銀行是否具備和能否保持競爭力的關鍵。其中，數字化風控體系的建設更是銀行在數字化轉型中必須高度關注的重點，也是必須要投入資源、加快突破的難點。未來，數字化風控不僅是數據、模型等金融科技的綜合運用，更是商業銀行業務和管理深度融合的創新模式。

責任編輯：方杰