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    商業(yè)銀行技術驅(qū)動型金融風險研究

    2023-05-30 22:01:38邊鵬
    清華金融評論 2023年3期
    關鍵詞:金融風險驅(qū)動銀行

    技術與金融越來越體現(xiàn)出融合的趨勢。本文提出技術驅(qū)動型金融風險的概念,以商業(yè)銀行為研究對象,盡可能全面地梳理技術引發(fā)的風險點以及應對措施。研究發(fā)現(xiàn)兩類八種64項風險點,其中,內(nèi)生類風險普遍存在于銀行所有風險領域,外生類風險具有隱蔽性和更大破壞性。

    隨著技術進步以及技術在銀行業(yè)發(fā)揮越來越大的作用,技術無法再與金融完全獨立,越來越體現(xiàn)出融合的趨勢。在新型冠狀病毒感染疫情沖擊與全球金融動蕩加劇的環(huán)境下,疫情期間金融扶持政策掩蓋的金融風險以及緩釋應對,已經(jīng)成為全球關注焦點。達沃斯世界經(jīng)濟論壇金融科技團隊已經(jīng)連續(xù)兩年對“技術、創(chuàng)新與系統(tǒng)性風險”進行跟蹤研究。本文提出技術驅(qū)動型金融風險的概念,以商業(yè)銀行為研究對象,盡可能全面地梳理技術引發(fā)的風險點以及應對措施。研究發(fā)現(xiàn)兩類八種64項風險點,其中,內(nèi)生類風險普遍存在于銀行所有風險領域,外生類風險具有隱蔽性和更大破壞性。商業(yè)銀行有必要從更高層面全面審視技術驅(qū)動型風險,加強風險管理方法對技術的內(nèi)化,建立專業(yè)化風險管理團隊,重點防范系統(tǒng)性風險,努力實現(xiàn)銀行與技術的高質(zhì)量融合。

    技術驅(qū)動型金融風險的概念框架

    近兩年,金融業(yè)風險正從內(nèi)生風險向外生風險轉變。人們往往把技術對金融業(yè)產(chǎn)生的內(nèi)生風險視為金融科技帶來的風險,但對于技術對金融業(yè)產(chǎn)生的外生風險則缺少研究,特別是很少將內(nèi)生風險和外生風險放在同一個概念框架下去研究。本文嘗試描述技術驅(qū)動型金融風險(Technology-Driven Financial Risks,簡稱TDFRs)概念。技術驅(qū)動型金融風險,簡單來講是指技術引起的金融業(yè)各類風險,具體到銀行業(yè)而言,是指技術引起的銀行業(yè)各類風險。本文參考巴塞爾協(xié)議Ⅲ中的8類風險,對11項技術進行逐項分析。

    銀行風險維度

    銀行業(yè)風險的種類劃分尚無一定之規(guī),學術界傾向使用風險主體來劃分,如金融機構、金融市場和金融產(chǎn)品,但金融業(yè)更傾向用窮舉法來劃分銀行風險,本文參考了巴塞爾協(xié)議Ⅲ中列出的8類風險。

    信用風險,是商業(yè)銀行面臨的主要風險之一,具體是因債務人未能履行與銀行的合同條款,或未能按照約定還款而對銀行產(chǎn)生的當前或未來的風險。

    市場風險主要包含三方面:(1)銀行交易賬戶的利率風險和股票風險;(2)交易賬戶和銀行賬戶的匯率風險和商品風險;(3)相關的期權性風險。換言之,市場風險是指表內(nèi)外頭寸因受股票、利率、匯率,或者商品價格的不利變動影響,而導致市值減少的風險。

    運營風險,是指由不完善或有問題的內(nèi)部程序、人員及系統(tǒng)或者外部事件造成損失的風險。本定義包括法律風險,但不包括戰(zhàn)略風險和聲譽風險。

    銀行賬戶利率風險,指為非交易目的和為套期保值而持有,表內(nèi)外所有未劃入交易賬戶的業(yè)務合約。銀行賬戶利率風險是指利率水平、結構等要素的變動所導致銀行賬戶資產(chǎn)、整體收益和經(jīng)濟價值遭受或有損失的風險。

    戰(zhàn)略風險,是指由于業(yè)務環(huán)境變化、業(yè)務決策不力、決策執(zhí)行不當或未能及時應對業(yè)務環(huán)境變化而導致的當前或預期的收益與資本風險。簡言之,戰(zhàn)略風險即因企業(yè)不適當?shù)臉I(yè)務策略或是企業(yè)營運環(huán)境的改變而導致的風險。

    流動性風險,是指商業(yè)銀行雖然有清償能力,但無法獲得充足資金或無法以合理成本獲得充足資金以應對資產(chǎn)增長或到期債務支付的風險。流動性風險可以分為融資流動性風險和市場流動性風險。融資流動性風險是指商業(yè)銀行在不影響日常經(jīng)營或財務狀況的情況下,無法有效滿足資金需求的風險;市場流動性風險是指由于市場深度不足或市場動蕩,商業(yè)銀行無法以合理的市場價格出售資產(chǎn)以獲得資金的風險。

    聲譽風險,是指一旦客戶、交易對手、股東、投資人或者監(jiān)管當局對銀行持不樂觀態(tài)度,從而導致當期和未來的收益或資本下降的風險。換言之,聲譽風險一般指由于公眾負面的評價,導致銀行與客戶關系終止及中斷而產(chǎn)生損失的風險。

    集中度風險,是指任何可能造成巨大損失(相對于銀行的資本、總資產(chǎn)或總體風險水平)、威脅銀行健康或維持核心業(yè)務能力的單個風險暴露或風險組合。風險集中被視作銀行發(fā)生問題的最重要原因之一。集中度風險通常作為信用風險的一部分,指由于授信過度集中于單一客戶,或基于共同風險因素的一組客戶時導致的大額損失,共同風險因素包括行業(yè)、地理位置、產(chǎn)品類型等。

    技術維度概念

    本文分析了當前銀行領域較熱門的11項技術。當然,限于筆者當前的認知和未來可能不斷涌現(xiàn)的新技術,窮舉法分析可能還存在盲點,但框架是完整的,未來可繼續(xù)補充。

    開放銀行,是通過應用程序編程接口技術,在銀行與第三方服務提供商之間實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享,將銀行的金融服務全面融入各種第三方服務場景中,從而提升客戶體驗的平臺合作金融業(yè)態(tài)。

    量化交易,是指以先進的數(shù)學模型替代人為的主觀判斷,利用計算機技術從龐大的歷史數(shù)據(jù)中篩選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略。量化交易極大減少了投資者情緒波動的影響,避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策。

    大數(shù)據(jù),指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過主流軟件工具,在合理時間內(nèi)達到擷取、管理、處理并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。

    云計算,指的是通過網(wǎng)絡“云”將巨大的數(shù)據(jù)計算處理程序分解成無數(shù)個小程序,然后,通過多部服務器組成的系統(tǒng)處理和分析這些小程序,得到結果并返回給用戶。

    人工智能(含機器學習、生物識別、知識圖譜、模型可解釋技術),是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器,該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

    區(qū)塊鏈,是利用塊鏈式數(shù)據(jù)結構驗證與存儲數(shù)據(jù),利用分布式節(jié)點共識算法生成和更新數(shù)據(jù),利用密碼學的方式保證數(shù)據(jù)傳輸和訪問的安全、利用由自動化腳本代碼組成的智能合約,編程和操作數(shù)據(jù)的全新的分布式基礎架構與計算范式。

    物聯(lián)網(wǎng)(含第五代移動通信(5G)),是一個基于互聯(lián)網(wǎng)、傳統(tǒng)電信網(wǎng)等的信息承載體,它讓所有能夠被獨立尋址的普通物理對象形成互聯(lián)互通的網(wǎng)絡。

    隱私保護技術(含差分隱私、同態(tài)加密、聯(lián)邦學習、可信計算環(huán)境),是指能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)處于加密狀態(tài)或非透明狀態(tài)下的計算,以達到各參與方隱私保護的目的。

    量子計算,是一種遵循量子力學規(guī)律調(diào)控量子信息單元進行計算的新型計算模式。由于量子力學疊加性的存在,某些已知的量子算法在處理問題時速度比傳統(tǒng)的通用計算機快。

    信息安全(含黑客攻擊、系統(tǒng)當機),是為數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)建立和采用的技術、管理上的安全保護,為的是保護計算機硬件、軟件、數(shù)據(jù)不因偶然和惡意的原因而遭到破壞、更改和泄露。

    去中心化金融(DeFi),是運行在公鏈(如以太坊)上的產(chǎn)品。由于DeFi運行在公鏈上,它是無須許可的、不可篡改的、可組合的,這意味著任何人都可以參與進來,都可以進行借貸、交易等金融活動。

    技術驅(qū)動型金融風險的特點

    技術驅(qū)動型金融風險具有交叉性和反身性。與銀行傳統(tǒng)風險一樣,技術驅(qū)動型金融風險也存在交叉性金融風險和反身性金融風險。在本文里,交叉性金融風險是指技術驅(qū)動型金融風險同時涉及信用風險、市場風險、操作風險和流動性風險等主要風險中的兩種(含)以上風險,或由于上述風險之間相互影響而產(chǎn)生的新型風險。從表1中不難發(fā)現(xiàn),每種技術引起的風險種類都不止一種,可見,已知的技術驅(qū)動型金融風險都是交叉性金融風險。反身性金融風險在本文中是指技術引起的一種復雜金融風險,這種金融風險對另一種金融風險產(chǎn)生彼此沖擊式影響,技術與金融的因果關系不完全獨立,而是互相作用、互相決定。如大數(shù)據(jù)內(nèi)生引發(fā)信用風險,緩釋風險時用到了人工智能模型,而人工智能模型同樣會反過來導致信用風險。這就是技術引發(fā)風險,風險緩釋用到的技術又引發(fā)新風險,從而形成技術-風險-(緩釋)技術-風險的惡性循環(huán)。

    技術內(nèi)生風險具有廣泛性,技術外生風險具有隱蔽性。從表1分析可見,技術內(nèi)生風險已覆蓋所有風險類別,每一類風險都可能被技術導致敞口,這反映出金融科技發(fā)展的深化效應,技術對金融產(chǎn)生深刻影響,并已在一定程度上改變金融運轉的邏輯,金融具有內(nèi)化技術的強烈需求。表1中斜線部分代表處于技術外生的金融風險點,可見這些外生風險比內(nèi)生風險更離散,不容易被發(fā)現(xiàn)和重視。最容易受到技術沖擊的是信用風險,主要原因是數(shù)字經(jīng)濟異軍突起引發(fā)的宏觀經(jīng)濟結構調(diào)整帶來銀行存量資產(chǎn)結構風險。

    引起最廣泛風險的技術是人工智能,全面沖擊已有的金融邏輯。在表1中,人工智能技術覆蓋全部8類銀行風險,并且在信用風險、運營風險中分別存在3項風險點。既反映出人工智能的負外部性尚未被金融業(yè)所掌控,也反映出人工智能在金融業(yè)的適用性優(yōu)于其他技術。當前,以巴塞爾協(xié)議ⅢI為主要代表的主流銀行管理模式,主要還是以職責定崗位,最終采用人來承擔委托代理關系,存在道德風險和不確定性,也客觀上為金融成本設定了下限。人工智能是目前最有前景打破這個金融成本下限,提高金融效率和穩(wěn)定性的技術之一。另外,銀行遵循的巴塞爾規(guī)則對貸款預期損失與非預期損失等測算是按照統(tǒng)計概率,如預期損失使用歷史違約率的均值,但人工智能中有更多機器學習算法已經(jīng)可以進一步精確測算各種風險損失,這已經(jīng)對銀行傳統(tǒng)風險管理方法提出了全新挑戰(zhàn)。

    涉及最廣泛技術的風險是運營風險,信息技術風險有獨立趨勢。在所有種類風險中,運營風險可能被全部11項技術所觸發(fā),成為受技術影響最廣泛的風險。運營部門在商業(yè)銀行活動中一般不直接創(chuàng)造信用,往往不被看作是增值部門,而是成本部門,但其同樣可能像信用風險一樣演變成系統(tǒng)性風險,因此,運營風險亟須重新引起再認識、再細分。同時,隨著信息系統(tǒng)全面深入銀行運營體系的方方面面,各種技術都是通過各類信息系統(tǒng)來將風險傳導的,因此,信息技術風險有在巴塞爾協(xié)議Ⅲ既有8類風險以外獨立成為一種單獨風險因素的傾向。

    風險點最集中的技術驅(qū)動型風險是信息安全導致的信用風險,風險暴露概率最高,風險的系統(tǒng)性最強。技術驅(qū)動型金融風險不都是系統(tǒng)性風險,風險的不可分散性也是異質(zhì)性的,但信息安全引起的風險對各個銀行的影響可能是同質(zhì)性的不可分散,即系統(tǒng)性風險,需要從微觀審慎上升到宏觀審慎。2021年魏尚進等人發(fā)表的文章將金融科技看作是金融業(yè)的“革命者”,看重的就是技術能夠大幅改善金融的信息不對稱性,降低信用風險。然而,金融業(yè)過于強調(diào)技術這種新引入的內(nèi)生變量的正效應,而忽視技術的負效應。其實,技術具有一定中性,金融業(yè)在引入時應該不僅看到“石頭在水面激起的第一層漣漪”,還應看到其更多層次影響,特別是多層次、長鏈條傳導而來的負面影響;否則,信用風險將會比大多數(shù)人預想的更快到來。

    對商業(yè)銀行管控技術驅(qū)動型風險的建議

    跳出金融看技術,在更宏觀視角看待技術對金融風險的外生影響。商業(yè)銀行,特別是具有一定系統(tǒng)重要性的大型銀行,要站在經(jīng)濟全局視角看待技術對金融風險的影響,不僅要盯住金融業(yè)應用技術產(chǎn)生的風險,更要考慮通過宏觀經(jīng)濟傳導而來的長邏輯鏈風險,加強對外生影響的研究,同時與內(nèi)生風險結合考慮。例如,隨著數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展,產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)具有更高的確定性、風險更小,但是銀行在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領域布局資產(chǎn)規(guī)模是否適宜?另外,通過金融科技,無抵押純信用貸款越來越容易發(fā)放到家庭部門,隨著其規(guī)模的增長,會不會擠占未來數(shù)字經(jīng)濟的貸款規(guī)模?

    在中長期加強在既有風險分類下對信息技術的內(nèi)化,努力提升銀行自身對信息技術的全方位掌控程度。巴塞爾協(xié)議Ⅲ中列出的8類風險具有現(xiàn)實意義,目前看,基本可以覆蓋主要的新興技術風險,而且這8類風險已經(jīng)被商業(yè)銀行內(nèi)化為組織架構、崗位職責和業(yè)務流程。因此商業(yè)銀行有必要繼續(xù)堅持并深化這種風險分類框架,盡可能按照這種分類框架來應對各類新出現(xiàn)的技術風險,這也有助于商業(yè)銀行按照現(xiàn)有風險分工,將技術驅(qū)動型風險落實到專業(yè)團隊。

    考慮到技術的專業(yè)性,短期內(nèi)可以在技術被內(nèi)化于金融前建立技術驅(qū)動的運營風險管理團隊。目前看,技術引起的風險尚未全部納入銀行風控流程,考慮到技術本身也在演進過程中(例如量子計算商用化、人工智能可解釋等尚需時日),而技術本身對傳統(tǒng)銀行員工具有相當?shù)拈T檻,短期內(nèi)在銀行各個部門部署專業(yè)團隊有困難。因此,有必要在完全管控這些技術驅(qū)動型風險前,在商業(yè)銀行內(nèi)部單獨建立集約化的團隊,同時熟悉技術與金融業(yè)務,并對技術驅(qū)動型風險負責。

    從宏觀審慎和微觀審慎視角看待信息安全,著力防控信用風險。一方面,宏觀審慎主要是防范流動性風險、同質(zhì)性風險、順周期性風險和國際系統(tǒng)性風險,面對當前比較突出的信息安全風險,宏觀審慎同樣面臨這四種風險,也同樣存在從單一到市場、從虛擬到實體、從國內(nèi)向國際的傳遞可能,同樣需要對網(wǎng)絡安全進行宏觀審慎監(jiān)管。另一方面,微觀審慎需要考慮的信息安全,主要還是要避免債務無法收回,特別是由于網(wǎng)絡中斷或黑客攻擊導致債務人在客觀上缺少資金或渠道還債。

    (邊鵬為中國建設銀行研修中心(研究院)研究員、國際標準化組織(ISO)專家委員。本文編輯/孫世選)

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