风险雷达

金融机构风险管理的十大发展趋势

2019-10-09 14:42

一、资本金硬约束和依风险配置资本

我们都知道金融是一个特殊行业,特殊的地方就在于它“拿别人的钱去生钱”,因此,金融机构就必须用自有资本金作为最后的底限来防范可能发生的风险,简单来说,就是出了问题,你得自己(股东)掏钱来兜底,那么资本多少和风险大小相关联就是天经地义的事儿了。

二、治理结构和内控体系先行

金融机构的风险管理体系搭建首先要从治理结构上认可风控条线重要意义和地位,并切实地通过机制保障,让风控的工作具有扎实的土壤,发挥实质性作用;同时,通过搭建内控体系,管控住可能的人为操作性风险和失误。

三、风险管理全流程化

金融机构的风险管理贯穿于整个业务的全流程,既包括了前推到获客阶段的风控,也包括了贷中的严谨审查,同时还有业务完成之后的跟踪及出了问题之后采取的补救措施。

四、自上而下 VS 自下而上

风险管理体系的落实必须从最高层开始自上而下地去推动,这是让全员重视风险的有效措施。而风险理念的传播、成果事项的汇报和工具的影响则是自下而上逐级传递的。

五、重视利益冲突,保障独立性

风险管理与业务发展从两个不同视角出发保障金融机构的利益,两者具有一定的冲突,因此,必须保证风险管理体系的独立性,并给予其“尚方宝剑”,对业务的风险做出独立评价和表决。

六、全面风险整合管理

金融市场发展至今,已经进入你中有我,谁也离不开谁的境地,很多金融机构也成为综合性多牌照经营机构,面临的风险多达十几种,且相互具有传染性,即便是简单小型放贷机构也面临着几个风险的叠加影响,因此需要将风险整合起来统一管理,建立起全面风险管理体系。

七、风险与收益的权衡优化

虽然风险管理与业务发展具有一定的冲突性,但风险管理的目的不是要制止业务发展,而是要在风险与收益之间取得较好的权衡,通俗来说,“风险适度、收益不错”,这就是好业务。

八、重视风险的量化管理

各种大数据、人工智能以及基础数学理论的发展,为风险管理水平带来了质的飞跃,基于数据的量化管理为风险管理不仅带来高度标准化、自动化、科学化手段,也大大提升了风控的精准度和效率,并避免了很多人为操作失误。

九、科学方法与经验艺术相结合

无论科学技术如何发展,风险管理的量化水平有多高,人的经验始终会是风险管理的宝贵财富,高端人才不会失业,反而会引领着风险管理朝更高水平发展,并在很多重要决策中发挥决定性作用。

十、内部管理与市场和外部监管相配合

金融让人贪婪,金融挑战人性,金融机构虽然很大程度上要依靠自身风控体系的运转来管好自己的风险,但基于金融行业的特殊性以及成本的外部转嫁性,金融行业必须接受严格的金融监管,通过外部约束限制金融机构的冲动和不恰当行为,达到保护储户、投资者的目的。

声明:本文转载自公众号微奕术,原作者姚奕。旨在分享风险管理相关优质内容。

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