金融科技背景下商业银行全面风险管理研究
时间：2023-01-24 15:40:04 来源：天一资源网 本文已影响 人 
胡予晓
（沈阳师范大学 国际商学院，辽宁 沈阳 110034）
商业银行的经营本质是实现安全性、流动性和盈利性的三性平衡，即在安全可控的前提下实现最大的盈利。因此，如何对风险进行识别、计量、管理和控制便成为风险管理的主要内容。2008年全球金融危机爆发后，风险控制更是成为商业银行经营管理的重中之重。随着国内外经济、社会、文化等各个领域发生深刻的变化，我国经济转型和发展也面临着一系列的新情况、新问题。国内外宏微观环境发生了巨大变化，使得我国商业银行在新的市场环境中所面临的不确定性因素越来越多。这种情况下，商业银行需要重新审视自身风险管理和防范策略，提升风险应对能力和风险管理水平。特别是随着信息化时代的发展，金融与科技正在加速融合，如何运用金融科技手段对风险进行识别，并有效提升风险管理的效率和质量将成为未来商业银行实现“三性”平衡的核心竞争力。
金融科技带给金融市场的影响是前所未有的，一方面对传统商业银行造成不小的冲击，另一方面在外部环境改变的情况下，促使商业银行不断转变和创新，并尝试与金融科技公司合作完成自身的战略转型。
其一，从同业间的竞争角度看金融科技带给商业银行的影响。有观点认为金融科技的出现加剧了同业间的竞争。邱晗等指出，金融科技的出现使利率市场化的速度明显加快，导致银行的资金成本上升，增加了银行经营风险,一定程度上加剧了同业间的竞争[1]。封思贤等认为，与传统金融产品相比，金融科技下的互联网产品更具便捷性，时间和空间的优势导致商业银行原本特有的中介职能被部分取代，商业银行的市场份额不断下降加剧了同业间的竞争[2]。与此相反，也有学者认为金融科技的出现导致同业间的竞争下降。张杰等认为，基于代表竞争力的传统物理网点在逐渐收缩规模，间接减少同业间竞争[3]。在金融科技背景下，商业银行需要与金融科技公司合作推出有别于传统模式的服务和金融产品，诸如网上银行、手机银行、数字金融等模式逐渐取代传统的物理网点。
其二，从是否增加风险的角度看金融科技带给商业银行的影响。有学者指出金融科技的出现增加了商业银行的风险。因为金融科技导致竞争加剧，商业银行收益下降，风险上升。汪可通过加入价格变量进行实证分析，结果表明在金融科技下，商业银行的利润下滑，需承担更多的风险[4]。邱晗等认为，互联网金融增加了商业银行负债成本，也提升了资产的风险偏好，从而加剧了商业银行的经营风险[1]。不同于上述观点，也有学者认为，金融科技的出现不但不会提高商业银行的风险反而会降低风险。星焱认为，金融科技促使商业银行创新，令其改变原有的服务模式，开发更多的业务种类，让已经流失的客户资源回流[5]。同时，朱太辉等指出，金融科技可有效分散风险，避免因风险过度集中导致商业银行系统崩溃[6]。姚婷等通过GMM 模型分析得出不同规模的商业银行盈利能力在金融科技的影响下存在着差异性，但同时也表明总体风险呈现明显降低的趋势[7]。
总体而言，理论界现有研究对金融科技是否增加商业银行风险的观点并不一致，大多数研究仅从某一方面阐述商业银行在金融科技背景下的风险呈现，很少从不同方面对商业银行的风险进行考察。本文将从多角度出发，从三个方面进行量化评估金融科技背景下商业银行的风险管理。
随着ATM、手机银行、网上银行等服务模式的出现，商业银行业务处理的自动化和智能化水平日益提升。在科技与金融的不断融合中，客户在金融服务和金融产品上有了更多的选择，导致金融机构之间的竞争更加激烈，由此带来产品和服务的不断变化和升级。在推陈出新的过程中，金融风险也随之凸显。根据银保监会的统计数据显示，2018年商业银行的不良贷款率比2017年增长了0.15%。因此，在产品和服务创新的同时商业银行也应不断加强风险管理的创新，而风险管理依赖于金融科技创新。
金融科技是科技与金融相互融合的产物，在融合的过程中完成模式的创新，为商业银行开展风险管理提供有效支持。金融科技主要涉及以下几方面：区块链、大数据、人工智能、云计算等。商业银行的风险特点决定了金融风险管理体系需要实时更新和完善。银行在贷款前需要审核借款人的财务状况、现金流、抵押物等来判断借款人的偿还能力，但不是所有的借款人都能满足银行的要求。例如，当小微企业无法提供合格的抵押物和完整的财务报表时，商业银行可通过大数据，如水、电、煤、物流、商流等信息的变化来分析企业的偿还能力和判断企业的未来发展趋势，从而增加小微企业获得贷款的可能性，以及降低贷款带来的潜在风险。类似这样的金融科技手段已经越来越多地被应用到商业银行的风险管理中，管理手段和方式也在不断革新和蜕变，商业银行总体风险控制端口前移，风险管理的成本也随之降低。因此，金融科技使商业银行风控管理体系更加规整。
（一）金融科技背景下商业银行全面风险评估指标
与传统金融风险相比，金融科技背景下商业银行全面风险有着隐蔽性、重大性以及滞后性等特点，风险集中反映在以下几个方面。
1.技术风险。金融科技主要是在现代信息技术发展推动下产生的，它可以有效压缩交易成本，提高交易效率，改进金融服务质量，但是也会带来新的金融风险。由于商业银行日渐依赖IT 系统，在利用智能化和数据化进行风险控制管理时，风险的分布与权重发生显著变化，从而引发技术性风险，主要表现在三个方面。首先，金融科技具有很强的专业性，商业银行缺乏专业的技术团队，在数据和业务交易处理过程中极易产生技术风险。其次，在某些技术壁垒没有突破的情况下，金融科技可能会导致技术失控。最后，金融科技下的技术风险有时难以判断和预测，使商业银行在风险识别和风险防控上难度加大，增加了风险管理的不确定性。
2.外部风险。金融科技让金融行业与科技企业、行业设施运营商之间的联系日益密切，整个市场的运作较过去相比复杂很多。首先，在缺乏行业规范和技术标准的情况下，容易出现交易数据的泄露、客户信息及资产被盗、数据买卖等现象，这使商业银行的信息管理系统产生重大风险隐患。其次，商业银行、企业、政府、运营商之间并没有实现互通互联、数据共享，这种“数据孤岛”现象让利用大数据提高商业银行服务效率的作用大打折扣。最后，当前的监管模式很难对金融科技下的新产品、新技术、新服务等实现全面监管覆盖，导致监管边界模糊或监管滞后，从而加剧了行业风险的聚集和爆发。
3.盈利风险。首先，金融科技催生了互联网金融，也加剧了商业银行的“金融脱媒”，主要体现在负债端的“存款脱媒”和资产端的“贷款脱媒”。“存款脱媒”导致商业银行获取资金成本增加，尤其是议价能力相对较弱的中小银行。为确保收益，商业银行通常会提升风险偏好水平，从而增加了资产的风险。“贷款脱媒”分流了商业银行的优质客户，亦会导致资产风险上升。在存贷利差缩小，存贷款增长速度下降的趋势下，必将压缩商业银行的整体利润空间，增加了商业银行的整体风险。其次，第三方支付平台为客户提供诸如支付结算、保险、理财、股票、社保等多领域的服务使商业银行的信用中介职能被弱化，从而导致市场份额被瓜分、中间业务收入减少，盈利水平下降，同样会增加商业银行的经营风险。
根据美国银行业的数据显示，美国银行业持有的金融资产所占市场份额已由早期的2/3减少到现在的1/5。1980—2008年，美国商业银行的数量从14 000 家锐减到不足7 000 家[8]1-17。
综上分析，本文结合上述风险构建了金融科技背景下商业银行全面风险评估指标，如表1 所示。
表1 金融科技背景下商业银行全面风险评估指标
（二）评估模型构建
本文采用定性和定量相结合的研究方法，深入探讨金融科技背景下商业银行全面风险。因研究对象受到诸多因素影响，且它们之间有紧密的联系，采用层次分析法能够将复杂的问题简单化，得出较为准确的分析结果。
层次分析法模拟人脑思维习惯，将金融科技背景下商业银行全面风险分成若干个组成单元，并对各个单元进行具体分析，逐个突破。首先，需要安排行业专家对不同风险因素的权重进行合理评估。其次，对不同风险因素实施定量分析，并赋予相应的客观权重。最后，将专家评估结果和定量分析结果进行汇总，最终实现既有专家评估赋权、又有定量客观分析的全面评价结果，研究结果可以为银行的决策者提供更加准确和可靠的参考意义。
1.当前，金融科技背景下商业银行全面风险主要涉及以下三个方面，即技术风险、外部风险、盈利风险，并将其作为三大指标。把每一级大指标再逐渐细分为多个不同的二级指标，为更加准确的计算出一级大指标提供可靠帮助。
2.通过分析各个一级大指标和二级小指标后制定出了相应判断矩阵（Judgment matrix，JM），如式（1）所示。
在上述判断矩阵A 中，aij代表的是Ai相对于Aj的重要程度，若是Ai较Aj重要程度更高，则 aij＞1，如果 Ai和 Aj重要性一致，则aij=1。
3.确定判断矩阵元素重要程度的标度。层次分析法中构建判断矩阵的方法是一致矩阵法，即：不是把所有因素放在一起进行综合比较，而是两两因素相互比较；
采用相对尺度的原因是尽可能减少性质不同因素相互进行比较的困难，以此来提高准确度，如表2 所示。
表2 判断矩阵aij 的标度方法
4.权向量的计算。向量积分的计算流程如下所示。
首先，对判断矩阵（Judgment matrix，JM）实施标准化的变换，具体标准化变化公式如式（2）所示。
然后，对计算矩阵中的所有向量进行统计，如式（3）所示。
最后，进行正规化变换处理wi，如式（4）所示。
5.层次单排序。对应于判断矩阵最大特征根λmax 的特征向量，经归一化（使向量中各元素之和为1）后记为W。W 的元素为同一层次元素对于上一层因素某因素相对重要性的排序权值，这一过程为层次单排序。具体来说，矩阵向量的计算，对矩阵内的所有元素重新作一个重要程度的排序，首先把矩阵分成三个层次：第一个层次是目标层H，第二个层次是准则层A1，第三个层次是方案层A2。按照式（5）对各个矩阵向量进行计算，在式（5）中，w1、w2分别代表着不同层次的权重系数。
6.一致性检验。首先，定义代表各个参数的一致性指标CI，并计算该指标值。若计算结果通过了一致性检验，则说明上述制定的判断矩阵有较强的相关程度，能够较好地对指标进行评估。一致性指标便可以通过式（6）进行计算。
其中，λmax 为判断矩阵的最大特征值。
一致性检验判断标准为：
当CI=0 时,有完全的一致性，即通过了一致性检验；
当CI 接近于0 时，有满意的一致性；
当CI 越大时，不一致越严重。
其次，为了衡量CI 的大小，计算出n 的值以后，通过进一步引入随机一致性指标RI，从而可以计算出矩阵的一致性比率CR，CR 可以通过式（7）进行计算。
其中，RI 是层次分析法中的随机一致性指标，对于固定的n，随机构造正互反矩阵A"，（其元素从1 到9，1-1/9 中随机取值为的互反数, 通过构造相当多的A"，用其CI 的平均值作为随机一致性指标。一般情况下，n=1～11 就足够了。根据心理学知识，绝大多数人能够两两互相比较的因素个数在9个以下。表3 即为随机数表。
表3 随机一致性指标值
一致性比率检验判断标准为：假如CR 的值小于0.1，那就表明判断矩阵（Judgment matrix，JM）通过了一致性检验，其能够较好的对指标进行评估。
最后，在以上公式原理及专家分析基础上，借助 Matlab 软件中的函数公式［v，u］=eig（A）对上述步骤进行计算，最终计算出本文判断矩阵、其相关参数及各因素风险等级的结果，如表4 至表9 所示。
表4 第一级指标因素的相关指标参数计算结果
表5 第二级技术风险指标参数计算结果
表6 第二级外部风险指标参数计算结果
表7 第二级盈利风险指标参数计算结果
表8 综合权重计算结果
表9 指标综合权重表
四类指标设计构建具体判断矩阵如下：
四类指标设计构建具体判断矩阵如下：
构建具体判断矩阵如下：
构建具体判断矩阵如下：
（三）评估结果分析
在金融科技背景下商业银行全面风险评价模型中，本文设定金融科技背景下商业银行全面风险分为五个等级，分别是：t1、t2、t3、t4、t5，它们代表高风险、较高风险、中等风险、较低风险和低风险，其对应的风险等级划分区间如下所示：［0.8，1］、［0.6，0.8］、［0.4，0.6］、［0.2，0.4］、［0，0.2］。
本文邀请10 位来自高校和银行、拥有十分丰富的银行从业经验和教学经验的行业专家，对10 位专家进行问卷调查，据此了解金融科技背景下商业银行涉及的各方面风险和对应的风险等级，将每个风险等级的专家投票人数统计出来，确定各个风险因素等级。
将10 位专家的风险等级评价结果列出，将每个风险等级的专家人数除以总人数，就得到了一个风险隶属度向量矩阵，具体如下所示。
S 是一个向量单位，它包含了五个维度，其主用来描述投资风险等级大小。在这个五个维度当中，最大数值代表决策风险对应的发生概率，根据风险评价结果对其进行评价。
根据向量矩阵S 不难发现，0.65413 是最大的值，隶属于t2∈(0.6,0.8)。由于风险等级位于（0.6,0.8）区间内，因此可以判断风险等级属于较高风险水平，金融科技背景下商业银行全面风险较高。
金融科技背景下，商业银行在全面风险评价过程中，运用了层次分析法和模糊分析，弥补了其他风险评估方法中评价手段单一的不足，有效提高了金融科技背景下商业银行全面风险评价结果的科学性和准确性，大大降低了主观判断失误率。在实际操作过程中，可以运用此法提前做好风险防范，最大程度地降低风险损失。
（一）运用金融科技降低技术风险
维护商业银行系统的安全性和稳定性是其良好运营的前提。首先，设立金融科技专属部门，负责大数据技术的应用与整合。培育并吸引拥有金融科技技术和金融知识的专业复合型人才，不断完善金融科技下的风险防控，并做好风控管理人才储备。其次，采用ApplicationProgramming Interface 技术，即应用程序接口。在该技术下，外部机构不需要进入商业银行的自身系统平台，直接通过应用程序接口调取商业银行的金融产品、金融服务及相关数据，从而降低外部机构带给商业银行的风险[9]。再次，改善风险管理结构。以总行为中心成立风险管理事业部，形成条线管理和自上而下的三级风险管理模式，运用科技技术使风险管理覆盖不同的风险类型、时空地域以及部门机构。最后，提高业务流程处理效率。通过智能化、数字化的金融科技手段，降低人为干扰因素的影响，提高业务处理效率，改善客户的服务体验。
（二）运用金融科技降低外部风险
金融科技技术是商业银行建立风险管理体系的关键技术，其中风险管理数据平台又是重中之重。首先，规范数据采集的标准和格式，整合内外部数据资源，深挖数据间的关联性及内在价值，建立统一归集、覆盖全面、精准高效的信息数据平台，为日后的数据分析、建立风险评估模型提供准确详实的数据信息。其次，避免“数据孤岛”，实现互通互联、数据共享。与政府、企业、金融科技公司建立合作，建立信息共享平台，提升相互间的数据使用效率、实时监测效果，以及业务的潜在风险识别、检测、分析和预警。最后，利用金融科技手段完善监管。一方面，监管当局应运用大数据、人工智能、区块链、云计算等方式避免监管边界模糊和监管滞后问题。利用人工智能的处理机制及对数据的有效抓取和分析，将其嵌入至监管机构的监管系统中，对可能出现的系统性风险进行风险识别和预警。还可以建立数字化监管系统，对商业银行等监管对象存在的风险进行有效识别。另一方面，要不断完善对金融科技行业的监管。监管当局应制定金融科技的行业规范和技术标准，防止不法分子利用法律空白和技术漏洞从事风险活动[9]。同时，还应关注，由金融科技带来的银行间竞争产生的风险是否大于它带给银行的风险规避，进而实现银行业的安全可持续发展[10]。
（三）运用金融科技提升盈利能力
如前所述，金融科技衍生出的“竞争效应”打破了商业银行的垄断地位，对商业银行产生盈利风险，但随之也改变了商业银行的传统经营模式，对商业银行的战略转型和创新起到促进作用。首先，通过网上银行、手机银行等电子业务的不断拓展，推陈出新减少互联网金融对银行利润的蚕食。利用金融科技创新商业银行组织形式与营运模式，结合城乡实体网络及应用广泛的电子渠道推出普惠银行、智慧银行和平台银行。其次，与第三方机构进行跨界合作，实现资源共享、合作共赢。通过研发不同需求的金融产品和服务模式，不断拓展服务的广度和深度以其提升客户的满意度与忠诚度，从而降低“金融脱媒”对商业银行的影响。最后，利用大数据、人工智能、云计算等技术加强商业银行精细化管理，降低业务操作成本，提升经营管理效率，打造核心竞争力。
从全局来看，金融科技能够有效提升商业银行风险管理水平。在这个环境下，商业银行要把握科技发展趋势，结合自身业务发展需要和用户特点，引入现代科技手段开展风险管理，为自身可持续发展奠定良好基础。
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