科技系統(tǒng)具有數(shù)據(jù)化、智能化的特征，這將有可能從實質(zhì)上改變村鎮(zhèn)銀行風險管理薄弱的現(xiàn)狀，為村鎮(zhèn)銀行的風險控制管理提供新思路。

一、村鎮(zhèn)銀行風險管理現(xiàn)狀

村鎮(zhèn)銀行發(fā)展時間短，機構(gòu)規(guī)模小缺乏規(guī)模效應，人員少且素質(zhì)較低，使得村鎮(zhèn)銀行內(nèi)部的風險管理能力本身就先天不足。再加上村鎮(zhèn)銀行基本上都設立在經(jīng)濟水平相對較低的地區(qū)，縣域環(huán)境復雜。當薄弱的風險管理能力遇上復雜的縣域風險環(huán)境，村鎮(zhèn)銀行目前的風險管理壓力極大。

（一）風險控制面單一

目前村鎮(zhèn)銀行正在實施風險管理，主要集中在信用風險和操作風險上，對其他風險的管理相對薄弱。這種相對單一風險的控制方式，雖然會存在風險漏洞，但也是當前村鎮(zhèn)銀行在面臨風險管理人才不足、能力不足大前提下的不得已之舉。只能暫時將風險管理力量集中在最重要的信用風險和操作風險上。

（二）風險管理人才短缺

村鎮(zhèn)銀行設立于縣、鎮(zhèn)、鄉(xiāng)，生活環(huán)境、配套措施以及工資待遇不甚理想，綜合素質(zhì)較高的金融人才，更愿意去經(jīng)濟發(fā)展水平相對較高的地方。因此，村鎮(zhèn)銀行在招聘專業(yè)人才時困難重重，在崗人員普遍專業(yè)技能比較弱，風險管理能力的人才更加短缺。

（三）風險管理執(zhí)行不佳

因村鎮(zhèn)銀行地處縣域，所以村鎮(zhèn)銀行的員工招聘多為當?shù)厝耸浚ハ嘀g沾親帶故，加上小縣城人員關系復雜，村鎮(zhèn)銀行的員工背后或多或少都有一定的社會關系。在這樣的人事背景下，依賴于人的風險管理執(zhí)行，容易出現(xiàn)效率相對低下，執(zhí)行不佳等情況。

（四）風險管理水平不高

由于村鎮(zhèn)銀行缺乏風險管理及風險理論學習培訓的資源，缺乏成熟的公司治理與風險治理結(jié)構(gòu)體系，缺乏先進的風險管理技術，缺乏系統(tǒng)的風險評估體系，使得村鎮(zhèn)銀行目前的風險管理技術還停留在相對原始與薄弱的水平。

二、對未來村鎮(zhèn)銀行風險管理體系建設的展望

由于村鎮(zhèn)銀行的風險管理人才短缺問題與縣域環(huán)境問題是短期內(nèi)無法改變的客觀現(xiàn)實問題。只有盡可能減少風險管理過程中人控的環(huán)節(jié)，才可以最大限度的有降低人才不足、能力不足、水平不足與執(zhí)行不力造成的影響。因此從主發(fā)起行村鎮(zhèn)銀行管理部的角度，面向未來提升村鎮(zhèn)銀行風險管理水平，利用機控替代人控，利用機制替代人治、利用科技技術建立風險管理體系，是一個有效的著力點。

（一）基于信貸系統(tǒng)的信貸風險識別

對于客戶的信貸風險識別，是控制好信用風險最有效且可量化的步驟。目前，村鎮(zhèn)銀行對信貸風險的識別主要依靠客戶經(jīng)理人為客戶判斷信用狀況、還款能力，通過貸后檢查獲得客戶的動態(tài)變化，人為主觀的判斷是否需要啟動風險預警。但由于村鎮(zhèn)銀行人員綜合素質(zhì)不高，數(shù)量少，貸后檢查執(zhí)行不到位情況較為嚴重，因此實際實施效果并不佳。

未來，需要建立基于信貸系統(tǒng)、CRM系統(tǒng)的風險評級和預警體系。通過定性或者定量的分析客戶行為特征、流水特征、人群特征、行業(yè)特征等，與違約風險建立相應的關系，實現(xiàn)風險信息快速捕捉、實時響應、精準識別。

（二）基于風險預測模型的風險計量

對于計量風險的計量，可以開發(fā)相關的系統(tǒng)模型，將信息數(shù)字化，評估具體的風險狀況。利用模型加數(shù)學分析的定量風險管理研究，對風險管理形成理論指導。

未來，村鎮(zhèn)銀行可以加強信貸風險計量模型和系統(tǒng)的使用，通過開發(fā)定性、定量的分析模型，計量并預測信貸業(yè)務發(fā)生風險后造成的損失有多大、對主要監(jiān)管指標的影響有多深。最終將整個流程內(nèi)各個環(huán)節(jié)的風險納入預測模型，分別評估，綜合計量。通過量化風險值，可以直觀的看到風險情況，一旦達到一定的風險閾值，就需要做出相應的風險應對策略。

（三）基于動態(tài)數(shù)據(jù)的風險監(jiān)測

對于風險環(huán)節(jié)的檢測，由人工的對靜態(tài)數(shù)據(jù)的手動檢測改為系統(tǒng)的對動態(tài)數(shù)據(jù)的自動檢測，進而起到預測風險走向、及時發(fā)現(xiàn)風險預警的作用。

未來，村鎮(zhèn)銀行要充分利用村鎮(zhèn)銀行自身業(yè)務系統(tǒng)、財務系統(tǒng)、報表系統(tǒng)等數(shù)據(jù)進行分析整理，對于風險客戶、潛在風險客戶、核銷貸款等采用清單制管理的問題，以動態(tài)數(shù)據(jù)的形式進行風險檢測。

1.行業(yè)數(shù)據(jù)檢測，利用網(wǎng)絡信息爬蟲技術、自然語言分析技術等，加強對國家金融政策，行業(yè)導向、企業(yè)年報、上下游產(chǎn)業(yè)鏈等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化處理和智能分析解讀，加強對行業(yè)數(shù)據(jù)研究和預判，并且及時將這些行業(yè)風險數(shù)據(jù)對關聯(lián)相關行業(yè)的客戶風險推送。即信貸系統(tǒng)中的預警模塊會跳出相應的行業(yè)分風險。

2.結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)檢測，利用數(shù)據(jù)分析技術，對風險情況、潛在風險情況、貸款集中度風險、存款集中風險、異地貸款風險等業(yè)務結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，做出分析和檢測，一旦超過某些閾值，就需要及時壓降處理。

3.背景數(shù)據(jù)檢測，將客戶的背景信息納入動態(tài)檢測，結(jié)合自身的客戶資料數(shù)據(jù)庫，根據(jù)歷史背景數(shù)據(jù)，判斷客戶當前風險情況。一開始的時候，可能準確度會不是很高，但是隨著背景數(shù)據(jù)檢測的不斷使用，可以利用機器學習，讓系統(tǒng)的檢測效果越來越準確。

4.流程數(shù)據(jù)檢測，檢測各個流程的數(shù)據(jù)，例如每一個審批人經(jīng)手的貸款有那些共性，金額共性、行業(yè)共性、風險共性等，或者是每筆業(yè)務的發(fā)生有那些共性，時間共性、頻率共性、地理共性等。通過流程數(shù)據(jù)的檢測，發(fā)現(xiàn)風險管理流程過程中的薄弱點。

5.監(jiān)管數(shù)據(jù)的檢測，由于村鎮(zhèn)銀行往往分布在各個縣市，各個地方的監(jiān)管要求各有差異，將監(jiān)管要求納入系統(tǒng)管理，及時避免踩到監(jiān)管紅線，也是提升村鎮(zhèn)銀行管理部管理能力的有利措施。

（四）基于規(guī)則的風險管控

對于風險的管控，在各個流程的業(yè)務完成數(shù)字化以后，就可在規(guī)則的基礎上形成對于風險系統(tǒng)控制。例如，可以對錄入信息進行校驗，防止操作性風險;可以對利率進行上下限控制，預防道德風險;可以對職責進行權(quán)限控制，更好職責分離;對于高投入低回報的貸款業(yè)務進行約束，保證資本利用效率等等。對于已經(jīng)形成的風險，則可以建立風險管理策略庫，針對不同業(yè)務領域和不同特征的客戶形成標準化的風險策略，以便能夠提升一線客戶經(jīng)理風險處置能力，將風險處理前置，解決村鎮(zhèn)銀行富有經(jīng)驗的風險處置人員缺乏問題。

（五）基于數(shù)據(jù)，構(gòu)建風險控制評價指標體系

對于對風險管理控制效果的評估，需要構(gòu)建風險控制評價指標體系，判斷當前風險管理的水平，以便于下一步的優(yōu)化和提升。這是整個風險管理體系中最重要的反饋環(huán)節(jié)。

未來，在收集的各項風險數(shù)據(jù)的基礎上，風險控制評價指標體系會將村鎮(zhèn)銀行風險控制效果更加全面、更直觀的反映出來。利用一個公正、合理、準確、簡便的評價體系，發(fā)現(xiàn)在經(jīng)營管理中存在的不足，從而完善控制措施，改善內(nèi)部管理水平，給未來的決策發(fā)展提供方案。最終實現(xiàn)風險管理體系自身能主動學習、自我快速迭代，提升全面風險管理水平。

三、結(jié)語

科技系統(tǒng)與數(shù)據(jù)分析是未來村鎮(zhèn)銀行風險管理體系的兩大基礎，為解決村鎮(zhèn)銀行的人力困境與能力困境，業(yè)務數(shù)據(jù)化與風控系統(tǒng)化勢在必行。在筆者構(gòu)建的“識別——計量——監(jiān)測——管控——反饋”五環(huán)節(jié)風險管理閉環(huán)體系中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是基礎，風險量化模型是技術核心，控制規(guī)則是執(zhí)行保證，評價反饋是提升。

作者簡介：

蔣鄭瓅，1992.5.23，女，漢族，杭州，碩士研究生，中級審計師，研究方向：內(nèi)部審計。