◎洪連峰

當前，我國進入增速趨緩、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、動力轉(zhuǎn)換為特點的經(jīng)濟發(fā)展新常態(tài)，隨即也出現(xiàn)了信貸風(fēng)險頻發(fā)、不良貸款大幅攀升的局面。大數(shù)據(jù)使人類社會逐漸走向數(shù)據(jù)經(jīng)濟時代，金融行業(yè)風(fēng)險控制被認為是其最重要的應(yīng)用領(lǐng)域之一，內(nèi)部審計作為全行內(nèi)部控制和風(fēng)險管理體系的重要組成部分，如何發(fā)揮大數(shù)據(jù)在商業(yè)銀行金融內(nèi)控風(fēng)險管理中的應(yīng)用值得研究。

一、金融業(yè)務(wù)內(nèi)部風(fēng)險控制思路

在銀行內(nèi)部風(fēng)險控制方面，主要是運用行內(nèi)業(yè)務(wù)運行產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)抓取、綜合比對、邏輯分析等方式，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)操作內(nèi)控風(fēng)險點和缺陷，進而及時糾正違規(guī)操作，消除風(fēng)險隱患。通過建立大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型，預(yù)先選準風(fēng)控點，做到不定期運行全面核查，擴大金融業(yè)務(wù)檢查覆蓋度，擴展風(fēng)險監(jiān)控和檢查范圍，提高內(nèi)控檢查效能。如通過提取信貸客戶財務(wù)數(shù)據(jù)、賬戶經(jīng)營交易數(shù)據(jù)及內(nèi)外部可以獲取的重要風(fēng)險事項，建立屬性分析指標，利用大數(shù)據(jù)風(fēng)險模型識別并量化客戶經(jīng)營趨勢風(fēng)險和經(jīng)營異常風(fēng)險，預(yù)測客戶整體風(fēng)險程度并提前發(fā)出預(yù)警信號查處違規(guī)行為。

二、金融系統(tǒng)風(fēng)險控制方法

通過多樣化數(shù)據(jù)源的處理分析，在金融外部風(fēng)險控制及內(nèi)部數(shù)據(jù)捕捉中實現(xiàn)高效精準的風(fēng)險管理。一是可以基于大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建正常客戶群體的風(fēng)險視圖，根據(jù)客戶離群行為的偏離程度采取預(yù)警、加強驗證等不同的安全控制措施，實現(xiàn)智能化風(fēng)險控制。二是基于大數(shù)據(jù)實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和機器學(xué)習(xí)在風(fēng)險預(yù)警中的應(yīng)用，實現(xiàn)自動迭代更新和智能化預(yù)警監(jiān)控。

（一）搭建風(fēng)險模型體系

根據(jù)以往審計發(fā)現(xiàn)中有效揭示風(fēng)險問題、線索的信貸類模型，采取甄選、優(yōu)化和新建等方法，全面分析信貸客戶內(nèi)、外部風(fēng)險信息，梳理歸納"經(jīng)營、誠信、關(guān)聯(lián)、資金"等四大類定性指標，以及其下屬分類小項的風(fēng)險模型體系框架。

（二）獲取風(fēng)險指標系數(shù)

通過運行風(fēng)險模型體系，選取已進入不良的客戶，分析其風(fēng)險特征，如，根據(jù)數(shù)據(jù)信息顯示企業(yè)存在停工或停產(chǎn)等風(fēng)險狀況、經(jīng)營現(xiàn)金流連續(xù)兩年出現(xiàn)負值、半年內(nèi)資產(chǎn)負債率提示過快、信貸業(yè)務(wù)發(fā)生額超過當期主營業(yè)務(wù)成本等不同風(fēng)險強度，測算、擬定相應(yīng)的風(fēng)險指標及相應(yīng)系數(shù)。

（三）擬定預(yù)警客戶

以趨勢分析方法分析風(fēng)險指標系數(shù)，進行風(fēng)險值的歸一化處理（歸一化是一種無量綱處理手段，在本文中主要是將風(fēng)險指標的絕對值，轉(zhuǎn)換為在一定數(shù)值區(qū)間內(nèi)的相對值）形成量化觀測系數(shù)計量風(fēng)險。篩選有效非不良信貸客戶，根據(jù)其對應(yīng)的風(fēng)險系數(shù)和，乘"經(jīng)濟成分調(diào)整參數(shù)"計算出相應(yīng)的"綜合風(fēng)險評分"，其公式為：Y=（A1+A2+…+A11）*X，X 為 "經(jīng)濟成分調(diào)整參數(shù)"，A為風(fēng)險系數(shù)，Y為"綜合風(fēng)險評分"。

（四）預(yù)警各維度風(fēng)險

在擬定預(yù)警客戶的基礎(chǔ)上，將風(fēng)險客戶的區(qū)域、行業(yè)、規(guī)模、所有制等特征進行聚類分析，確定維度下整體信貸風(fēng)險暴露壓力，預(yù)判規(guī)模、行業(yè)、區(qū)域等整體信貸風(fēng)險。

三、金融系統(tǒng)風(fēng)險控制的應(yīng)用

信貸客戶通過審計模型開展數(shù)據(jù)分析，可在調(diào)查其經(jīng)營表象的基礎(chǔ)上進一步延展分析客戶的融資和擴張的情況，可以從其他方面發(fā)現(xiàn)其隱含的經(jīng)營風(fēng)險，例如客戶是否存在超過自身經(jīng)營規(guī)?；?qū)嶋H經(jīng)營需求的過渡融資行為、信貸業(yè)務(wù)發(fā)生額與主營業(yè)務(wù)成本是否匹配等，來發(fā)現(xiàn)和查找客戶經(jīng)營趨勢風(fēng)險。

因此，經(jīng)營穩(wěn)定性是信貸客戶生產(chǎn)經(jīng)營活動中所面臨內(nèi)外部不確定性的多少，及解決不確定性能力的綜合反映。經(jīng)營穩(wěn)定性高的企業(yè)，其面臨的內(nèi)外部不確定因素相對較少，經(jīng)營風(fēng)險較?。环粗?，經(jīng)營穩(wěn)定性低的客戶，其面臨諸多內(nèi)外部不確定性或處于不可控狀態(tài)，其經(jīng)營風(fēng)險相對較大。因此風(fēng)險模型體系框架中主要擬定主營惡化、過度融資/盲目擴張、經(jīng)營數(shù)據(jù)缺失或虛假和涉足高風(fēng)險領(lǐng)域四個分項。

（一）主營惡化數(shù)據(jù)分析

近年來，受全國經(jīng)濟低位運行、增速放緩的影響，部分企業(yè)出現(xiàn)經(jīng)營艱難、主營業(yè)務(wù)萎縮的風(fēng)險信號。可從"停工、停產(chǎn)"、"經(jīng)營現(xiàn)金流 "、"高負債高杠桿 "、"還貸資金來源"等維度特征定義經(jīng)營惡化客戶的風(fēng)險系數(shù)。

（二）過度融資/盲目擴張數(shù)據(jù)分析

個別企業(yè)為追求利益，脫離實際情況盲目擴張，通過銀行超過企業(yè)實際需求融資，往往因經(jīng)營不善導(dǎo)致資金風(fēng)險。可從"信貸業(yè)務(wù)發(fā)生額超過當期主營業(yè)務(wù)成本"、"資產(chǎn)負債率快速增高"兩個維度特征定義過度融資/盲目擴張客戶的風(fēng)險系數(shù)。

（三）經(jīng)營數(shù)據(jù)缺失或虛假數(shù)據(jù)分析

正常經(jīng)營客戶的財務(wù)指標及報表，在一定程度上可以反映企業(yè)的經(jīng)營現(xiàn)狀，一旦財務(wù)信息出現(xiàn)缺失、數(shù)據(jù)有悖常理或虛假等真實性或完整性問題時，都將影響對該信貸客戶風(fēng)險狀況的識別和判斷。可從"財務(wù)數(shù)據(jù)缺失"、"虛假交易"兩個維度特征定義經(jīng)營數(shù)據(jù)缺失或虛假的客戶的風(fēng)險系數(shù)。

（四）涉足高風(fēng)險領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析

根據(jù)以往不良客戶存在非房地產(chǎn)單位涉足房地產(chǎn)行業(yè)投資、頻繁與"兩司一行"發(fā)生資金往來、貸款資金涉嫌挪用后流入高風(fēng)險領(lǐng)域等問題現(xiàn)象?？蓮?交易平臺"、"兩司一行"兩個維度特征定義涉足高風(fēng)險領(lǐng)域的客戶的風(fēng)險系數(shù)。

四、金融系統(tǒng)風(fēng)險控制的效果

（一）助力日常風(fēng)險監(jiān)測，有效識別行業(yè)、區(qū)域整體風(fēng)險

助力銀行完善客戶經(jīng)營風(fēng)險或負面信息收集、共享、核查等工作，為業(yè)務(wù)部門逐步擴大信息收集的范圍，與風(fēng)險預(yù)警、授信重檢、貸后檢查等工作有機融合，多策并舉、多維互動，提升對客戶行業(yè)、區(qū)域等整體信貸風(fēng)險判斷的敏感度及準確度。

（二）協(xié)助及時防范和化解風(fēng)險隱患

對風(fēng)險相對集中的行業(yè)和區(qū)域以及顯著風(fēng)險特征客戶，及時采取有效措施化解風(fēng)險隱患。動態(tài)壓縮顯著風(fēng)險行業(yè)授信總量，合理調(diào)整行業(yè)客戶結(jié)構(gòu)，對風(fēng)險隱患突出的客戶，可督促客戶經(jīng)理提前采取風(fēng)險化解或資產(chǎn)保全措施，以有效防范信貸風(fēng)險蔓延、擴大。

（三）增強金融系統(tǒng)安全能力

通過實時數(shù)據(jù)，監(jiān)測模型、交易等數(shù)據(jù)流量值，合理安排信息系統(tǒng)硬件及軟件升級、更新，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運行，科學(xué)滿足業(yè)務(wù)發(fā)展需求。此外，對比內(nèi)外部數(shù)據(jù)，通過相關(guān)性研究分析，預(yù)測金融系統(tǒng)安全風(fēng)險，提高應(yīng)急預(yù)案的有效性。