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1、银行风控系统 银行风控系统篇一：【风控官必读】大数据与银行风险管理革命 【风控官必读】大数据与银行风险管理革命 商业银行风险管理者要具备充分的想象力和开创性，致力于实现商业银行风险数据的梳理、汇总及整合，并建立起统一、强大的风险数据管理体系，助力商业银行提升竞争力 商业银行风险管理者要具备充分的想象力和开创性，致力于实现商业银行风险数据的梳理、汇总及整合，并建立起统一、强大的风险数据管理体系，助力商业银行提升竞争力。 大数据正成为一种核心资源，就像农业时代的土地、工业时代的能源，其价值意义非凡。就银行业而言，互联网金融的蓬勃发展使得商业银行的风险数据从薄弱到丰富，客户与经营数据等成为银行业客户

2、风险分析和定制化服务等的基础，也成为商业银行在电子商务时代难以复制的核心竞争力，如今，商业银行开始愈加重视互联网金融下的数据治理及大数据风险管理技术工作。 这一工作涉及商业银行业务经营和风险管理的方方面面。摆在商业银行面前的任务很多，比如，要明确数据质量管理组织架构，对数据质量持续评估、数据质量问题管理、数据质量主动提升及被动清洗以及数据质量执行评估的相关流程进行规范,采取银行业务、系统与数据的三位一体整合理念，持续推进数据标准与数据质量体系的建设，为风险管理能力的提升夯实技术与数据基础。 在大数据丰富的银行业，有必要培养以上充分挖掘、使用数据的技术和能力，否则再多的数据也没有价值。但，这并非

3、是一蹴而就的，在某种程度上商业银行的数据治理工作可以说是一场革命，是一整套全新的体系和不同机制的实践。 数据治理组织架构 数据治理组织架构是确保数据治理目标能够得以实现的保障，各种管理制度、规范都必须依赖组织架构才能顺利施行。良好的数据治理组织架构，可以从全企业的视角协调、统筹各个层面的数据治理工作，明确部门职责与角色职责，建立跨部门的有效协作机制，保障数据治理体系正常运转。 图1 有代表性的数据治理组织架构 基于成熟的数据治理方法论，有代表性的数据治理组织架构，如图1所示，其中包括董事会及高级管理层、数据治理委员会、数据治理主管部门以及数据治理执行部门。 作为数据治理的决策层，董事会、高级管

4、理层与数据治理委员会需要高度重视并积极推动数据治理工作。银行董事会应制定明确的政策，将本行数据治理（涵盖数据标准管理与数据质量管理）纳入内控合规体系和战略规划之中，并定期对其有效性和执行情况进行评估。高级管理层，应确立数据治理的目标，明确职权和责任，定期对本行数据治理水平进行评估，并有效落实数据治理问责制。 商业银行数据治理组织架构形成后，数据治理的决策层、管理层及执行层需要互相支持并积极配合，共同提升全行数据治理认知程度，进而推进数据治理体系建设，从而保证全行数据管控工作的有效开展。 数据标准及数据质量管理流程 在数据治理组织架构形成的同时，还要建设数据标准管理流程及数据质量管理流程，并在数

5、据治理工作中予以遵循。如图2所示，数据标准管理流程包括年度计划制订、数据标准 制定、数据标准发布、数据标准落地执行，以及数据标准评估。 图2 数据标准管理流程 年度计划制订，是指基于银行年度业务管理目标与信息系统建设需求，并充分考虑外部监管要求及银行业务和技术发展对数据标准的要求，制订数据标准年度工作计划。数据标准主管部门应基于各部门对年度计划的建议，结合本部门的工作现状及实际需求，拟定年度计划，并报请数据治理委员会审阅。 数据标准制定，是指为确保数据标准有效反应银行业务发展变化情况，对其内容进行新增、修订、废止的过程。数据标准主管部门应根据年度工作计划开展数据标准制定工作，总行各部门、分行若

6、有数据标准制定需求，应向主管部门提出，主管部门牵头进行标准制定。 数据标准发布，是指数据标准在全行范围内的公布，公布内容涵盖新增、修订及废止的最新标准结果。数据标准新增、修订、废止的内容，由数据标准主管部门通过全行发文的方式进行通告，并更新数据管控平台内的相关内容。 数据标准落地执行，指在日常业务管理中以及在信息系统建设中执行数据标准。数据标准主管部门负责牵头，并在科技部门的配合下监督和检查数据标准在全行系统中的落地执行情况，并对标准落地不到位的系统采取必要措施，以保证数据标准持续有效贯彻执行。 数据标准评估，是指对已发布的数据标准内容、数据标准执行、数据管控平台应用情况、数据标准管理工作等方

7、面进行全面的评估，以确保数据标准管理能够适时反应业务需求的 发展变化。评估周期原则上不超过一年，由数据标准主管部门基于调研结果，联合各部门拟定评估报告，并报请数据治理委员会审阅。 数据质量管理流程，包括年度计划制定、数据质量持续评估、数据质量问题管理、数据质量主动提升、数据质量被动清洗，以及数据质量工作评估，如图3所示。 图3 数据质量管理流程 年度计划制订，是指基于银行年度业务管理目标与信息系统建设需求，并充分考虑外部监管要求及行内业务及技术发展状况，制订数据质量年度工作计划。数据质量主管部门基于各部门对年度计划的建议，结合本部门的工作现状及实际需求，拟定年度计划。 数据质量持续评估，主要包

8、括数据质量规则制定、数据质量评估方案制订、数据质量评估方案执行、数据质量评估报告制定四项工作内容。数据质量主管部门负责从业务系统、数据主题等评估对象出发，定期对其数据质量进行评估，并给出评估结果。 数据质量问题管理，主要包括数据质量问题收集、数据质量问题分析、整理、登记、数据质量问题状态变更三项工作内容。数据质量主管部门应基于部门日常工作，以及数据质量评估中发现的数据质量问题，结合数据标准制定内容，进行问题的持续跟踪与解决。 数据质量主动提升，主要包括主动提升发起、主动提升方案制定、主动提升方案执行三项工作内容。数据质量主管部门负责牵头，业务部门及科技部门共同完成主动提升工作，对数据质量问题进

9、行根源性、彻底性地修正、包括存量数据清洗及业务功能完善。 数据质量被动清洗，主要包括被动清洗发起、被动清洗方案制订、被动清洗方案执行三项工作内容。数据质量主管部门负责牵头开展被动清洗工作，对存量数据进行临时性的清洗，以在短期内快速地解决存量数据的数据质量问题。 数据质量工作评估，是指对数据质量管理工作执行、数据管控平台应用情况等方面进行全面的评估，以确保数据质量管理能够适时反应业务需求的发展变化。评估周期原则上不超过一年，由主管部门基于对各部门的调研结果制定工作评估报告。 数据标准引用及数据质量评估体系 数据标准只有被持续应用到日常工作中，才能体现其价值并不断保持生命力。数据标准的持续应用，是

10、一个全员参与、长期、坚持不懈的过程，需要各业务部门及科技将其当成一项日常工作，持续不断地坚持下去。业务人员及科技人员，需要在业务需求书、发文报告以及系统设计中，引用数据标准来规范相关数据项的各项属性，而数据标准主管部门在工作中，也应指导、协助并监督各部门更好地引用数据标准。 数据质量评估体系旨在全面地、准确地、客观地反映商业银行数据质量的当前状况。通过对数据质量规则的统一汇总及管理执行，结合相应数学模型，定量地评估数据质量好坏，同时，给出数据质量提升的优先顺序建议，从而为银行逐步提升数据质量打下坚实的基础。 数据质量评估体系，共包括评估维度与评估规则、评估方法、评估报告、数据管控平台四部分内容

11、，如图4所示。 篇二：银行风控人员将持证上岗 提高风险管理 银行风控人员将持证上岗 近年来，我国商业银行风险管理水平不断提升，尤其是中国金融教育发展基金会与全球风险管理者协会（GARP）合作的 据业内人士透露，为在“后危机时期”提高我国商业银行风险管理水平，中国银监会将推行 ，培养一批掌握国际先进的银行风险管理知识、了解国际银行监管规则的风险管理人才，促进上海国际金融中心建设。 近日，由中国金融教育发展基金会、上海国际金融学院与上海银行同业公会共同举办的银行风险管理系统建设专题会议上，上海国际金融学院院长陆红军、上海市银监局副局长张光平、中国金融教育发展基金会常务副理事长胡柏梧以及上海市银行同

12、业公会专职副会长陈祖基等监管部门的领导及专家，就风险管控人才的培养与与会的上海银行业的高管进行了深入交流。 风控人才培养成焦点上海国际金融学院院长陆红军发言认为，在我国金融创新中，高级别的综合型风险管理能力的建设尤为迫切。目前，有5种风险类型的金融创新产品值得关注：第一种是处于原创型，如掉期，是以真实的产品作为基础的常规型产品；第二种是功能性型，比如像期权、期货等套期保值类产品，风险控制上需要场内规范和场外监控；第三种是结构型，如信用违约互换（CDS），也是此次全球金融危机发生最大问题的，这类需要合并监管和防火墙制并举；第四种是交易型，如债务抵押凭证（CDO），需要例外监管并限定范围；第五种是

13、杠杆型，如累计期权等，应采取允许实验但禁止大规模交易进行控制。由此可见，在积极推行金融创新的同时，还应科学规范地做好风险管控工作。 当下，上海建设国际金融中心的使命非常具有挑战性，急需一批熟悉国际标准、掌握国际先进的银行风险管理知识、了解国际银行监管规则的风险管理人才。为此，从20xx年开始，上海国际金融学院与全球风险管理协会合作，成为FRM（金融风险管理师）中国考点，并积极配合相关部门推动ICBRR认证体系在中国的推行。此外，在积极参与和推动上海“双中心”建设中，上海国际金融学院还率先推出了“上海国际金融中心人才专项计划”，促进国际金融中心人才队伍建设。 我国金融创新产品的盲区上海市银监局副

14、局长张光平表示，风险管理是银行业最重要的工作之一，没有适度的风险管理，银行体系难以达到稳步持续健康发展的目标。 我国国内的主要银行，在风险管理、产品定价等方面，从风险管理的微观层面上来说，还有很长的路要走。以国内的理财产品为例，国内中资银行做的70%理财产品是固定收益型的，基本谈不上复杂；而稍微复杂一点的理财产品，大部分是外资银行在国内推出的挂钩型理财产品，而挂钩“挂”的又都是期货、期权等衍生品。但代理这些产品的国内银行对产品的风险并不熟悉，那么，给自身带来的风险也非常大。 如果将风险管理再提升到中观层面，巴塞尔协议要求风险管理要有三个领域：信用风险管理、市场风险管理和操作风险管理。从这一点来

15、看，银监会和全球风险管理协会的合作，将在机制上为整个银行业培养一批风险管理所必须的人才，同时，还可以学习借鉴国外多年来在风险管理方面行之有效的方法。 推进以证书培训为重点的培训机制建设 上海市银行同业公会专职副会长陈祖基在会上表示，目前上海各银行都非常重视人才培训工作，人才培训方式很多。但是也应该反思这些培训存在的不足以及多头培训所带来的一些负面问题。随着上海国际金融中心建设这一国家战略的推进，对上海银行业人才培养与培训提出了更高的要求。 篇三：对于银行风险控制的几点认识 对于银行风险控制的几点认识 构建现代银行风险控制的协调机制 引 言 . 3 一、银行风险的认识 . 3 二、银行风险控制的

16、认识 . 4 （一）从四个方面把握银行风险控制机制 . 5 1是银行的自我盈利保护机制 . 5 2是全社会风险抵御机制的有机组成部分 . 5 3是社会风险的重要预警机制 . 6 4是促进生产方式的高级化发展有效途径 . 6 （二）银行风险控制遵循的八项原则 . 6 1全面性原则 . 6 2分散与集中统一性原则 . 7 3一致性原则 . 7 4系统性原则 . 7 5独立性原则 . 7 6权威性原则 . 7 7互通性原则 . 7 8程序性原则 . 7 三、银行风险控制的现状 . 7 （一）以事后的风险处理为主，事前防范与事中控制偏弱 . 7 （二）风险控制部门与业务部门激励不相容，一致性差 . 8

17、 （三）后台支持被动，风险控制有效性差 . 8 （四）监控对象不全面，以存量监督为主，对增量部分的监控手段落后 . 8 （五）信息分析机制落后 . 8 （六）反馈机制不健全，信息互通性差 . 9 （七）经营个性化不足，竞争空间狭小 . 9 （八）资产、负债粗放式管理，积累潜在风险 . 9 （九）控制模式僵化，管理瓶颈制约严重 . 9 （十）风险识别方法单一 . 10 四、原因分析 .10 （一）银行业内部原因分析 . 10 1风险认识不足 . 10 2控制机制落后 . 10 3组织架构的优化不足 . 10 4微观基础薄弱 . 11 5风险的制度性特征突出 . 11 6微观政策风险大 . 12 （二）银行外部制约因素分析 . 12 1结构性矛盾突出 . 12 2社会信用缺失严重 . 12 3存在制度瓶颈 . 12 4受政策影响较大 . 13 五、应对之策按照“以人为本、理顺机制、创新产品”的思路构建风险控制的协调机制 13 （一）加强对宏观经济形势的分析 . 13 （二）完善社会信用体系 . 13 （三）统一对风险的认识 . 14 （四）完善控制机制 . 14 （五）优化组织架构 . 14 （六）加强员工的专业化培训 .