如何应对数字环境下的银行风险

金融机构可能有很多渠道会遭受潜在损失,而随着技术的进步,这些也风险变得越来越复杂。银行应确保具备风险管理职能,以最大限度地减少风险并保护其资产。银行风险管理需要系统地制定管理潜在损失的计划。全球金融生态系统正在迅速变化,银行必须重塑其风险管理职能以保护自己、客户和在市场中的地位。

银行业风险图

银行业风险的主要类型有哪些?

交易方信用风险

交易方信用风险是指交易中的对方不履行其合同的情形。交易方可能是不偿还贷款的借款人或信用卡上的违约者。如果合同义务得不到履行,信贷风险也可能加剧。例如,如果银行为自己投保了市场风险,而保险供应商不履行合同,那就是交易方的信贷风险。简而言之,只要银行签订合同,交易方信用风险就会发生。

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运营风险

操作风险可能由于人员或系统造成的错误或损害而产生。这可能是无意的,就像出纳员不小心输入了错误的交易金额一样。它也可能是由于系统故障或蓄意破坏而产生的。银行欺诈是可能产生运营风险的另一种方式。银行欺诈通常是由于网络安全的纰漏而产生的。

市场风险

当银行投资于资本市场时,很容易受到市场风险的影响。股票市场的波动可能是由于各种原因引起的,包括全球金融和政治事件、大宗商品价格的变化以及利率的变化。由于投资股票市场,该银行面临着大量风险。

流动性风险

当银行无法盘活资产以履行合同义务时,就会出现流动性风险。例如,如果银行无法向想要提取存款的客户提供资金,则存在流动性风险。这种流动性风险会产生滚雪球效应。当一个客户被拒绝转账时,其他客户会收到警报,更多的客户就会急于提款。当银行无法清算其在股票市场的投资时,也会出现流动性风险。由于有保护市场的法规,银行不能简单地出售所有持有的股票。

非金融银行风险

除了各种金融风险外,还有几种非金融银行风险。技术风险就是其中之一。它包括网络安全风险、不遵守数据保护法规的风险以及原有系统的风险。尽管银行制定了应对金融风险的全面计划,但可能没有意识到技术风险。银行在努力降低技术风险时可能会面临一些挑战。

降低技术风险的主要挑战是什么?

数据治理

来自多个来源的大量数据涌入可能会使银行不堪重负:客户信息、金融交易、销售和营销数据,以及以短信、电子邮件和社交媒体互动形式出现的非结构化信息。随着企业数据的增加,确保数据质量和安全性成为一项挑战。

由于缺乏数据治理计划,可能会出现一些银行业风险。金融机构通常将数据置于互不相连的孤岛中,而团队则根据部分数据做出决策。

实时分析

实时分析数据极其适用于风险管理,但会带来一些挑战。其中之一是实时数据的准确性。在将数据用于任何决策之前,应先对数据进行清理、验证和授权。

实时分析的另一个挑战是有效性。即使金融机构能够提供高质量的实时数据,也可能无法根据这些数据快速做出决策。

银行经常难以提高真实数据的质量,并根据这些数据做出快速决策。

API管理

开放式银行(金融机构允许第三方 API 访问其金融服务)面临一系列新的挑战。第一个挑战是将银行功能暴露给 API 所带来的安全风险。对这些 API 的网络攻击可能对银行系统构成严重风险。另一个挑战是由于 API 泄露而导致的财务责任。在当前的系统中,当 API 受到网络攻击时,金融机构必须为客户的损失承担责任。要克服这些挑战,您需要创新的 API 管理平台。

数据虚拟化

在许多金融机构中,数据存在于孤岛中。在没有集中式数据存储库的情况下,做出基于数据的决策是具有挑战性的,甚至是不可能的。数据虚拟化通过合并所有企业数据并为数据访问提供逻辑接口来解决这个问题。

对于金融组织来说,数据虚拟化可能是一项挑战,因为它们要处理大量的部分结构化非结构化数据。根据新数据法规,数据的收集和存储必须符合法律和法规。

数据科学与集成

基于数据科学的模型可帮助银行做出更好、更明智的决策。它可以帮助他们更快地响应市场并击败竞争对手。

但是,数据科学模型存在一些挑战。通常,金融机构的模型没有集中的存储库,也很难追踪哪种模型用于风险管理职能。跟踪数据科学模型的效率也是一项挑战,因为团队可能会使用不同的编程语言和技术来开发这些模型,从而使这些模型让人费解。

风险管理的主要趋势是什么?

在过去十年中,银行的风险管理职能发生了很大变化。虽然很难预测它将如何继续变化,但有一些关键趋势将决定未来的风险管理:

快速变化的法规

银行监管每年都变得更加严格。每个国家都有自己的一套法规,这些法规会根据经济环境而变化。金融机构的活动及其与客户的关系都受到严格审查。由于监管的性质不断变化,金融机构正在寻求更灵活的风险管理职能。

金融科技的兴起和客户期望

随着先进技术进入银行业,客户期望获得更快、更好的服务。为了迎合不断变化的客户需要和需求,银行业竞争激烈。网上银行和应用程序为银行打开了新的风险来源。

不断发展的技术和分析

未来的风险职能部门应该利用大数据机器学习、人工智能和改进的分析等技术进步。这些技术使风险职能部门能够做出更好的决策。它们还有助于创建数据基础架构,使企业能够将更多的时间花在分析数据而不是管理数据上。

新风险的出现

银行面临着新型的技术风险。一个示例就是模型风险,它源于组织对业务模式的依赖。随着银行上线并通过第三方 API 提供服务,网络风险会增加。黑客攻击和银行欺诈行为正在增加,风险功能的设计应考虑到这些新类型的风险。

安全趋势表明,未来的银行风险职能部门应该表现良好。他们应该能够处理各种风险,并遵守不断变化的法规。风险职能部门也应适应迅速变化的全球经济。只有具有以下属性的完全数字化的风险职能部门才能为金融机构应对未来的挑战做好准备:

  • 自动化风险评估和决策
  • 利用高级分析模型
  • 与高效的数据治理模型集成
  • 依赖智能数据科学模型

改善数据治理:关键机遇

数据治理可帮助组织保护和管理其数据,从而获得巨大收益。在整个组织范围内提供高质量、可靠的数据将确保更快、更好的决策。需要在整个组织范围内进行变革,以确保更高效的数据治理。这包括界定角色和职责,并确保在整个组织内进行更有效的沟通。培训员工并定义处理企业数据的准确流程有助于降低银行业风险。

金融机构可以通过多种方式从其数据治理政策中获取价值。乍一看,数据治理可能看起来像是确保法规遵从性的工具。财务法规经常发生变化,不遵守规定将受到更高的处罚。从监管的角度来看,数据治理是确保合规性的重要范例。

有趣的是,不仅仅是合规性,银行还希望从数据治理中获取业务价值。改进的数据治理计划可帮助组织中的高级管理层更加了解数据,从而做出明智的决策。它还可以确保数据的正确所有权。适当的数据治理计划还有助于金融机构将其数据货币化。

创建数字风险职能部门以应对银行风险

在银行业,风险管理职能包括最大限度地减少损失和负债的计划。在当前的金融市场中,风险职能部门受到各种因素的挑战:

  • 不断变化的货币政策:各国经常更新和修改其货币政策,银行风险职能部门应适应这些波动的政策。
  • 监管需求的波动:管理银行运营的法律正在迅速变化。
  • 退出全球化:各国现在正在从全球化转到更加国有化的优先事项。这导致每个国家都制定了更加专业的监管要求。
  • 经济不确定性:各种小规模和重大的衰退打击了世界经济。动荡的股市增加了全球经济的不确定性。在这种高度不稳定的环境中维持静态风险职能是一项巨大的挑战。
  • 金融科技的引入:金融科技公司将金融和技术相结合,以满足不断变化的客户需求。将技术引入金融业给银行带来了一系列新的挑战:交易量的增加、第三方 API 的增加和网络攻击。

为了应对这些挑战,银行需要数字化转型

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风险职能部门数字化转型面临哪些挑战?

要实现风险职能部门完全数字化,企业的各个组成部分必须协同工作。这包括人员、流程和系统。如果没有所有这些组成部分,数字风险职能将无法发挥作用。企业通常拥有可以支持数字化的流程和人员,但他们可能没有合适的系统,或者现有系统需要升级。数据质量低下和数据基础设施不足通常会阻碍数字化工作。缺乏数据透明度是另一个挑战。

这些挑战,再加上数据治理效率低下,可能会减缓银行业的数字化转型风险职能部门并导致失范行为。此外,监管法规的变化迫使金融组织重新设计其数据基础架构。

数据科学的技术进步可以帮助金融组织克服这些挑战。一项重大进步是提高数据质量。金融机构可以使用先进的技术来确保决策者(如董事会)始终能够获得准确的数据。这将导致更好的决策,并减少银行不当行为的机会。

增强风险功能的技术有哪些?

数字化风险功能可帮助金融机构更有效地监控其业务。它还使组织能够遵守不断变化的法规,避免银行业失范行为。数字风险功能极大地提高了风险决策的质量和效率。借助数据治理、主数据管理、数据科学和分析,组织可以深入了解其风险职能。这些技术有助于组织的数据基础架构。

    金融机构主要有三种数据:

除了数字化风险功能外,组织还可以使用以下技术来提高其数据的业务价值:

数据治理

通过高效的数据治理计划,可以监控和管理数据所有权和质量。数据治理基础架构还充当策略、业务定义和其他元数据(包括流、模型、报表和仪表板)的存储库。数据治理可确保决策者获得正确的数据和参考资料。

数据科学

数据科学团队开发模型或算法来处理企业数据。这些模型包括分析模型、基准测试、机器学习和人工智能模型。数据科学家创建了一个基础架构,组织可以通过该基础架构从其数据中学习。

主数据管理 (MDM)

主数据管理可确保在整个组织中访问一致的数据。它可确保数据的准确性、及时性和完整性,并为数据提供情境。主数据管理为整个组织创建了单一的共享参考点,包括黄金记录和已确认的维度和层次结构。

数据分析

数据分析适用于企业数据(无论是参考数据、元数据还是事务数据),以从数据中创建见解。分析使用数据科学团队创建的模型,生成实时报告和前瞻性模型。