银行业未来风险展望

新时代下的风险管理转型 目录 03引言 10未来风险管理蓝图 05风险管理变革的驱动因素 努力在风险管理周期中减少不确定性并创造价值 07重塑风险管理职能，迎接新时代挑战 引言 当今世界持续动荡不定，首席风险官已不再仅仅是合规的守护者，而是必须转变为战略导航者，引领银行穿越迷雾，把握机遇。 为了应对日益增加的不确定性，银行风险管理领导者必须调整风险管理周期，对风险识别、评估、监控、控制和报告等环节进行全面重构，同时夯实数据基础和基础设施。在此过程中，首席风险官发挥着至关重要的作用。 风 险 管 理 的 高 效 执 行 ， 可 以 为 银 行 带 来 竞 争 优 势 。 在 清晰 愿 景 的 指 引 下 ， 首 席 风 险 官 能 够 帮 助 银 行 应 对 市 场 波动 ， 并 在 全 行 范 围 内 推 动 风 险 管 理 的 持 续 改 进 。 本 文 提供了关键的洞察信息，有助于获取并建立竞争优势。理 解 和 实 施 文 中 所 述 策 略 ， 有 助 于 首 席 风 险 官 在 行 业 中脱颖而出，实现不凡业绩。 本报告基于调查研究，深入探讨了推动风险环境持续演进的关键因素，包括数字化进程、行业竞争态势、新兴风险领域以及监管政策变化。报告特别强调了这些驱动因素之间相互关联、相互影响的特性，着重强调了首席风险官在引领风险管理转型中的核心作用。 ArvindSarin合伙人毕马威德国 面对瞬息万变的风险态势，银行必须能够迅速做出响应，包括及时调整风险敞口或优化业务模式。强大的风险意识文化能 激 励 银 行 各 部 门 主 动 参 与 风 险 识 别 和 管 理 ， 并 迅 速 采取必要行动，因此至关重要。 方法论 我们通过广泛的数据分析、案例研究以及对全球20位专注于银行业风险管理的毕马威专业人士的访谈，提炼出宝贵见解。 我们还进行了四次全球调查，收集了来自33个司法管辖区的100家银行的意见和观点。 风险管理变革的驱动因素 新兴风险 若干相互关联的因素正在推动银行风险管理职能转型，其中包括全球贸易联盟割据、全球冲突及其他地缘政治挑战，以及新兴技术带来的风险和机遇。根据毕马威研究，银行业领导者认为，影响其组织的两大主要挑战是经济波动和地缘政治复杂性。1 地缘政治碎片化和经济波动已成为新常态。鉴于此，风险管理职能应变得更加敏捷，并打通内外部联系。 JustinMalta合伙人毕马威英国 如果不拥抱数字变革，银行可能会落后于更具创新性的竞争对手。然而，银行还需应对与数字服务相关的额外风险，如欺诈手段多样化、消费者保护和系统中断等问题。为了保持竞争力，银行需要紧跟数字创新步伐，同时有效管理数字转型和技术更新带来的风险。 根据银行业风险管理负责人的观点，内部新兴风险的主要因素源于复杂的组织结构和银行对提升业务韧性和效率的需求。2这些威胁在当今金融系统日益复杂的背景下，导致非金融风险的上升。3 确保合规是应对当前风险管理挑战的首要措施。6实现合规需要适当的新资源、预算和技能。数字化，尤其是人工智能，为银行提供了高效管控相关成本的途径。7值得一提的是，银行在监管事务方面的丰富经验，使它们在与金融科技公司和其他新市场参与者竞争时处于有利地位。 首席风险官们表示，他们在未来一到三年内的首要任务是更好地理解和主动适应新兴风险，如供应链严重中断的、地缘政治影响、ESG（环境、社会和治理）需求以及网络安全风险。具有前瞻视野的银行认识到，当前快速涌现的风险要求企业层面更加重视风险识别和评估，以确保运营韧性。 在监管法规不断变化之际做好合规 银行持续面临重大的监管压力，涵盖金融和非金融风险（包括行为和合规风险），特别是在ESG法规方面。这些法规在部分地区已经相对成熟，在其他地区仍处于发展阶段，而在美国等地区有所倒退。由于不同国家和地区在监管要求上缺乏一致性，把握监管环境变得日益困难。 实施数字化转型，而不升级风险管理体系，就好比建高铁，而不检查轨道，虽然速度快，但却可能带来灾难性后果。 管理数字化运营和数字化转型 数字化正在重塑银行在当今以消费者为中心的数字经济中服务客户和设定控制的方式。尽管新技术的潜在裨益不容小觑，但银行也日益需要应对不断变化的风险环境。 根据毕马威的研究，适应不断变化的监管环境的需求是推动风险管理体系加速转型的首要因素。 RobSmith合伙人毕马威英国 毕马威的一项首席风险官调查显示，银行预计风险管理所需的分析师数量将出现下降，对新技能的要求将出现上升，从而显著降低管理与非管理人员的比例。 重塑风险管理职能，迎接新时代挑战 为了应对风险管理的影响因素，银行需要转型风险管理运营、人才管理、企业文化以及成本管理，并一以贯之地保持合规。 风险管理职能的转型由首席风险官领导，而其成功有赖于所有利益相关方共同接受职能的角色转变。 PaulLech合伙人毕马威加拿大 推动运营现代化转型 管理成本压力 当前，银行业务运营受到多方面因素的影响。许多机构依然依赖于过时的系统和旧有基础设施。许多流程仍为手动操作，且易出错。依赖第三方的情形广泛存在，这种相互关联增加了对外部实体的依赖；同时，员工的能力需要跟上不断变化的运营需求。 随着银行逐步挖掘新技术，需要同步采用更加高效的运营和风险管理方法。8然而，银行在技术投资上过于急躁，尤其是在自动化、卓越中心和离岸服务外包方面，往往未能解决成本压力问题。这将导致工作重复、项目返工和延误、责任不清以及效益低下。在当前环境下，采取战略性及全面的方法至关重要，即以市场变化、战略演进和监管要求为方向，改进流程，提升运营效率，同时保持有效的运营和风险管理。 运营转型意味着创建动态且数据驱动的风险管理职能，以适应风险特征变化。 与此同时，企业还需应对以下挑战：如何处理和解读激增的数据量；通过有效的报告使决策者能够获取必要数据；以及提升数据解读人员的能力。 CameronBurke合伙人毕马威美国 为了应对相互关联且快速变化的风险，风险管理能力需要进一步扩展，例如将新兴风险与传统风险一同纳入考虑范围。在当前的现实环境中，风险管理框架最终必须更加注重韧性和效果。 超过50%的银行称，过去两年，风险管理职能的成本有所增加。大多数风险管理负责人预计未来成本不会进一步增加。8 应对新兴风险 鉴于新兴风险日益相互关联且快速变化，我们认为当今面临挑战的银行领导人应重点关注以下三大风险管理技巧： 在未来的风险管理中，企业应营造适当的文化，以鼓励员工的好奇心，打破壁垒，赋能每一位员工应对风险。 MatthiasMayer合伙人毕马威德国 这种方法有利于培育利益相关方的信任——这是银行最有价值的资产，并展示企业迅速适应和缓解新威胁的方式，以此建立信誉。 企业全员应树立风险意识，并培养在现实环境不断变化的情况中敢于提出质疑的自信。此外，适时适地打造必备技能，对于在动态的风险管理领域取得成功至关重要。 为了管理新兴风险，企业文化应该以风险为中心，积极拥抱变革，把握新机遇。 未来风险管理蓝图 本章节探讨了银行风险管理负责人及其团队应该如何聚焦风险管理周期的关键要素，以应对当今前所未有的多样化挑战： 风险识别 风险计量 风险监测、控制和报告 数据和基础设施 此外，非金融风险管理正日益依赖数据，具备获取、解读和管理数据的新能力对于银行而言非常重要。 如今，很明确，风险计量正紧跟相互关联的动态风险环境的发展步伐。传统上，银行通过统计和财务模型来量化风险对资本和流动性的影响，但这些模型往往难以反映复杂的相互依存关系、异常事件或根本性的制度变化。新兴风险分析需要转向主动采用具有前瞻性、基于情景的评估方法，以评估对业务和运营模式的次级影响。此外，由于手动操作和一定干预的存在，数据分析的速度仍然存在瓶颈，使得难以开展应对新兴风险所必需的深入分析。 风险识别：理解当下全新的现实情况 新兴风险日益重要的原因是风险环境的变化，更重要的是，这表明风险之间的相互依存关系达到了前所未有的程度。简单来说，这些风险不能孤立处理。领导者应从全行的角度看待风险，才能真正理解新兴风险情景如何影响客户、竞争对手、产品和内部运营。 “跨风险压力测试”对于量化不利情景极具价值。将这些方法发展为整合式的规划和模拟工具能够带来巨大的价值。但这也要求银行能够快速应用情景分析，并在压力测试结果中揭示定性的答案——无论是通过模型本身，还是借助模型或专家判断，尤其是在相关情景下的相互依存关系或影响难以或无法建模分析之时。此类信息的获取速度至关重要，然而大多数银行难以提供及时决策所需的情景分析。 银行需要相关机制来迅速识别破坏性事件（包括难以评估和量化的事件）。现代风险管理方法强调风险识别的重要性，并紧密关注原因和相互依存关系。因此，金融机构必须调整风险识别流程，利用内部专业知识和外部数据源，主动及时发现潜在不利的发展趋势。这包括定期进行结构化风险评估，并对情景进行早期相关性评估，以确定是否需要进一步分析和应对。 建立全面的风险管理框架，以应对日益复杂且不断演变的风险——这也是监管合规的首要任务——现已成为首席风险官任务的重中之重。 风险管理必须从事后转变为事前，提前感知潜在干扰因素。 风险计量：评估威胁与机遇 95%的风险管理负责人表示，不同系统、领域和流程的整合可以增强与风险相关的决策效果。9 BrianHart合伙人毕马威美国 一旦识别出风险，就应对其进行评估，以衡量其对银行的潜在影响。这包括进行定性和定量评估，并需考虑整个银行范围内的相互依存关系，包括业务部门、资金管理部门、IT等部门以及更广泛的领域。 人工智能的价值及其潜在风险 首席风险官在构建今天所需的人工智能风险管理防护机制方面发挥着关键作用。通过与第一道防线合作，首席风险官助力企业以安全的方式释放人工智能的潜力，确保企业在保持合规并降低风险的同时，充分利用人工智能技术和能力。 人工智能不断以前所未有的方式为企业赋能。尽管目前人工智能的应用仍相对有限，但越来越多银行通过传统人工智能和生成式人工智能实现风险流程自动化，以应对复杂的问题和风险。由人工智能赋能的数据分析，能够帮助风险团队更好地理解和处理不断增长的数据、未识别的风险因素以及各种依赖关系，并提供新的风险预测能力，实现内部和客户相关流程的自动化。人工智能的潜力令人憧憬，表1展示了几个应用示例。 生成式人工智能在加速流程并提供准确洞察方面具有巨大的潜力，但银行需要谨慎行事，建立防护机制，并确保其使用既可靠又符合监管要求。 虽然人工智能拥有诸多优势，但也需警惕，因为它同时引入了若干风险和义务。AI模型可能提供错误的洞察，导致不当的投资决策或向高风险个人或组织放贷。此外，存在偏见的AI程序可能会歧视某些群体，例如拒绝向特定客户发放贷款、进行有偏见的员工绩效评估，或因训练数据中的偏见而拒绝求职者。毕马威的研究显示，技术颠覆——当前的生成式AI热潮尤为典型——是推动风险管理转型的主要因素。10风险管理需要不断发展，以应对AI和其他新技术带来的重大挑战。领导者需要更好地理解、识别和评估组织内的风险，并将其纳入风险测量。 MatthiasPeter合伙人毕马威德国 这一转变因数字化的快速发展而进一步加剧。数字化不仅对传统控制框架提出了新的挑战，同时也为强化监督提供了新的契机。 通过利用自助服务和模拟功能，风险管理人员可以生成高度详细且信息丰富的报告。他们还可以使用特殊模拟来更好地理解不同情景下的风险敏感性，并评估潜在行动对组织整体关键绩效指标（KPI）的影响。 风险监测与控制：整合风险管理 稳健的风险识别和计量为有效的风险监测和控制奠定了基础。毕马威的研究表明，风险监控和控制是数字化转型提速带来的主要优势之一。11因此，构建面向未来的管理方法，对于首席风险官及其所在的风险管理部门至关重要。 领先组织正借助人工智能技术，通过智能化解决方案来提升风险管理效能，包括赋能更高效的控制测试，促进跨业务单元的主题审查，同时