如何應對數位世界中的銀行風險
金融機構可能在許多管道中遭受潛在損失，而且隨著技術進步，這些風險也變得越來越複雜。銀行應確保自己具備風險管理功能，以盡量減少曝險並保護其資產安全。銀行風險管理涉及系統化地制定和管理潛在損失的計畫，由於全球金融生態系統正在迅速變化，因此銀行必須重塑其風險管理功能，才能有效保護自己、客戶和市場地位。
銀行風險的主要類型有哪些？
交易對手信用風險
交易對手信用風險是指交易對手不履行一方合約的情況，這些交易對手可能是不償還貸款的借款人或信用卡違約者。當合約義務未被履行時，信用風險就會跟著變化。例如，如果一家銀行為自己投保了市場風險保險，而保險供應商不履行合約，那就是交易對手信用風險。簡單來說，只要銀行簽訂了合約，就可能發生交易對手信用風險。
操作風險
操作風險可能來自於人為或系統造成的錯誤或損壞，這可能是無意間造成，例如出納員不小心輸入了錯誤的交易金額，也可能是因為系統故障或被破壞而出現。銀行詐騙是另一種產生操作風險的情況，銀行詐騙通常是由於網路安全受到損害而引起。
市場風險
銀行投資於資本市場時，容易受到市場風險的影響。股票市場的波動可能因各種原因而出現，例如全球金融和政治事件、商品定價變化和利率變化。由於投資股票市場，銀行將自己暴露在大量的風險之中。
流動性風險
當銀行無法使其資產流通以履行合約義務時，就會出現流動性風險。例如，如果銀行無法向想要提取存款的客戶提供資金，就是一種流動性風險。這種流動性風險具有滾雪球效應，當一個客戶轉帳被拒時，其他客戶就會收到警報，將有更多客戶爭先恐後地前來提款。當銀行無法流通其在股票市場的投資時，也會出現流動性風險，這是因為各國都有保護市場的法規，所以銀行不能簡單地出售其所有股票。
非金融因素銀行風險
除了各種金融風險之外，還有一些非金融因素導致的銀行風險。技術風險就是其中之一，包括網路安全風險、未遵守資料保護法規的風險、以及老舊系統的風險。雖然銀行大多制定了應對金融風險的周密計畫，但他們可能沒有意識到技術風險，使得銀行在嘗試降低技術風險時可能會面臨一些挑戰。
緩解技術風險的主要挑戰是什麼？
資料治理
來自多個來源的大量資料湧入，可能會使銀行不堪重負：客戶資訊、金融交易、銷售和行銷資料，以及簡訊、電子郵件和社交媒體互動形式的非結構化資訊。隨著企業資料量的增加，保證資料品質和安全性就成為一大挑戰。
由於缺乏資料治理計畫，可能會出現一些銀行風險。金融組織通常將資料儲存在不與其他環境連結的「孤島」中，使得團隊只能根據局部資料做出決策。
即時分析
即時分析資料可以極大地幫助風險管理，但它帶來另外一些挑戰，其中之一是即時資料的準確性。在將其用於任何決策之前，應對資料進行清理、驗證和授權。
即時分析的另一個挑戰是有效性，即使金融機構能夠提供高品質的即時資料，仍可能無法根據這些資料快速做出決策。
銀行經常難以提高真實資料的品質，並根據這些資料快速做出決策。
API管理
開放銀行（金融機構允許第三方 API 存取其金融服務）面臨一系列新挑戰。第一個挑戰是將銀行功能暴露給 API 的相關安全風險，針對這些 API 的網路攻擊可能會給銀行系統帶來嚴重風險。另一個挑戰是由於 API 受損而導致的財務責任。在現行制度下，當 API 遭受網路攻擊時，金融機構必須為客戶的損失承擔責任。想要克服這些挑戰，您需要一個創新的 API 管理平台。
數據虛擬化
在許多金融機構中，資料存在於孤島中。由於沒有集中的資料儲存庫，因此根據資料做出決策會是一個挑戰，甚至不可能做到。資料虛擬化透過合併所有企業資料，並為資料存取提供邏輯介面，而能有效解決這個問題。
然而，資料虛擬化對於金融組織來說可能是另一個挑戰，因為它們要處理兼具結構化和非結構化格式的大量資料。隨著新的資料法規出現，資料的收集和儲存也必須遵守法律規範。
資料科學與整合
以資料科學為基礎的模型可以幫助銀行做出更好、更明智的決策，並幫助他們更快地回應市場需求和擊敗競爭對手。
然而，資料科學模型存在一些挑戰。通常，金融機構的模型中沒有集中儲存庫，而且很難追蹤風險管理功能使用了哪種模型。追蹤資料科學模型的效率也是一個挑戰，因為團隊可能會使用不同的編程語言和技術來開發這些模型，從而使這些模型變得晦澀難懂。
風險管理的主要趨勢是什麼？
過去十年，銀行的風險管理功能發生了很大變化。雖然很難預測接下來它將如何變化，但有一些關鍵趨勢可以定義未來的風險管理樣貌：
快速變化的法規
銀行法規每年都變得更加嚴格，而每個國家都有自己的一套法規，這些法規會隨著經濟環境而變化，並且金融機構的活動及其與客戶的關係受到嚴格審查監管。由於法規不斷變化，金融機構正在尋求更靈活的風險管理功能。
金融科技的興起和客戶期望
隨著先進技術進入銀行業，客戶也期望得到更快更好的服務。銀行業競爭激烈，必須滿足不斷變化的客戶需求，因此網路銀行和應用程式成了銀行新的風險來源。
不斷發展的技術和分析
未來的風險功能應該善用大數據、機器學習、人工智慧、進階分析等技術進展，這些技術不但使風險功能可以做出更好的決策，還有助於建立適當的資料基礎架構，讓企業能夠將更多時間用於分析資料而不是管理資料。
新風險的出現
銀行面臨新型技術風險，一個例子是模型風險，它源於組織對業務模型的依賴。隨著銀行網路化並透過第三方 API 提供服務，網路風險也隨之增加，而且駭客攻擊和銀行詐騙正在增加，因此設計風險功能時應將這些新型風險納入考量。
安全趨勢顯示，未來的銀行風險功能應該具備高執行力，它們應該要能處理各種風險並遵守不斷變化的法規，也要適應快速變化的全球經濟。只有具有以下屬性的完全數位化風險功能，才能讓金融組織為未來的挑戰做好準備：
- 自動化風險評估和決策
- 利用先進分析模型
- 與高效的資料治理模型整合
- 依賴智慧資料科學模型
改進資料治理：一個重要機會
資料治理可幫助組織保護和管理其資料，從而獲得巨大收益。在整個組織中提供高品質、可靠的資料，將可確保更快、更好的決策。這需要在整體組織範圍內推動改變，以確保更有效的資料治理，其中包括定義角色和職責，並確保在整個組織中進行更有效的溝通，而培訓員工並定義處理企業資料的準確流程，也有助於降低銀行風險。
金融機構可以透過多種方式，從其資料治理策略中獲得價值。乍一看，資料治理可能像是一種確保合規性的工具。金融法規經常發生變化，而且不合規將受到日益嚴厲的處罰。從監管的角度來看，資料治理是確保合規性的重要環節。
有趣的是，除了合規性，銀行還希望從資料治理中獲得商業價值。改進的資料治理計畫有助於組織中的高階管理人員更加瞭解資料以做出明智的決策，同時還能確保資料的所有權正確無誤。此外，適當的資料治理計畫也能幫助金融組織將其資料變現。
建立數位風險功能以應對銀行風險
在銀行業，風險管理功能包括將損失和負債降至最低的計畫。在當前的金融市場中，風險功能受到許多因素的挑戰：
- 不斷變化的貨幣政策：各國經常更新和修改其貨幣政策，銀行風險功能應要能適應這些波動的政策。
- 監管要求的波動性：管理銀行營運的法律正在迅速變化。
- 退出全球化：各國現在正在從全球化、縮減為以本國為優先，這導致了每個國家/地區都制定更專業的監管要求。
- 經濟不確定性：各種輕微和重大的衰退已經打擊了世界經濟，動蕩的股市增加了全球經濟的不確定性。在這種高度波動的環境中繼續使用靜態的風險功能是一項巨大的挑戰。
- 引入金融科技：金融科技公司將金融與科技相結合，以滿足不斷變化的客戶需求。將技術引入金融系統給銀行帶來了一系列新挑戰：交易量增加、第三方 API 和網路攻擊。
為了應對這些挑戰，銀行需要進行數位轉型。
風險功能的數位轉型面臨哪些挑戰？
為了使風險功能完全數位化，企業的各個單位必須協同合作，人員、流程和系統全都包括在內。如果沒有所有這些組件，數位風險功能將無法發揮作用。企業通常有可以支援數位化的流程和人員，但他們可能沒有適當的系統、或現有系統需要升級，而資料品質低下和資料基礎設施不足往往會阻礙數位化工作，此外缺乏資料透明度也是一個挑戰。
這些挑戰，加上無效的資料治理，可能會拖累銀行風險功能的數位轉型並導致不當行為。此外，法規變化正迫使金融組織重新設計其資料基礎設施。
資料科學的技術進步可以幫助金融機構克服這些挑戰。其中一項重大進步是提高資料品質，金融機構可以使用先進技術來確保決策者（如董事會）始終能夠存取準確的資料，這將導致更好的決策，並減少銀行從事不當行為的機會。
強化風險功能的技術有哪些？
數位化風險功能可以幫助金融機構更有效地監控其企業環境，還能使組織遵守不斷變化的法規並避免不當金融行為。數位風險功能極大地提高了風險決策的品質和效率，而透過資料治理、主資料管理、資料科學和分析，組織可以深入洞察其風險功能。此外，這些技術也有助於建設組織的資料基礎設施。
- 金融機構主要有三種資料：
除了數位化風險功能，組織還可以使用以下技術來增加其資料的商業價值：
資料治理
透過有效的資料治理計畫，可以監控及管理資料所有權和品質。資料治理基礎架構也能做為策略、業務定義和其他中繼資料（包括串流、模型、報告和儀表板）的儲存庫。此外，資料治理還能確保決策者擁有正確的資料和參考數據。
資料科學
資料科學團隊開發模型或演算法來處理企業資料，這些模型包括分析模型、基準測試、機器學習和人工智慧模型。資料科學家建立了一個基礎架構，組織可以透過該基礎架構，從他們的資料中學習知識。
主數據管理
主資料管理可確保整個組織都能存取一致的資料。它確保資料的準確性、及時性和完整性，並為資料提供情境脈絡。主資料管理為整個組織建立一個單一共享參考點，包括黃金記錄、以及已確認的維度和階層結構。
數據分析
資料分析適用於企業資料（無論是參考資料、中繼資料還是交易資料），目標是從資料中取得洞察見解。分析技術會使用資料科學團隊建立的模型，然後製作即時報告和前瞻預測模型。