金融科技浪潮下商业银行业务的风险识别和重估

2023-06-21 13:49张艳
经济研究导刊 2023年10期
关键词:风险识别金融科技

张艳

摘   要:近些年来,金融科技对商业银行的业务流程进行了全方位的再造,一方面使传统银行业务呈现出了崭新的业态,另一方面让业内出现了更多的创新金融项目。因此,对商业银行的风险要重新识别和判断。基于此,重新梳理了在金融科技深度渗透下商业银行传统业务风险的变化和银行创新金融项目复合风险呈现出的新特征,并试图从商业银行传统业务和金融创新项目两个路径进行风险识别和重估。

关键词:金融科技;商业银行业务;风险识别

中图分类号:F832.2       文献标志码:A      文章编号:1673-291X(2023)10-0095-04

金融科技一词来源于复合词汇Fintech,它是指金融业务和科技手段融合产生的各类金融创新业务。这类金融创新发生在金融行业的各个环节,如金融产品、金融中介、金融市场,而创新的导向则是为满足金融行业的安全性、流动性和收益性提供高效解决方案。传统商业银行作为金融中介的主体,承载着支付结算、投融资、金融服务等重要功能。近些年来,商业银行各类业务的“含科量”越来越高,金融科技对商业银行的业务流程进行了全方位的再造,使传统业态发生了巨大的变化,风险也必然需要重估。因此,有必要梳理金融科技浪潮下商业银行业务从传统业态到新业态的变化逻辑,并预先进行风险识别和重估,进而探索金融科技浪潮下商业银行风险控制的崭新思路和应对之策。

一、金融科技对商业银行业务的再造

金融科技早期是互联网技术与金融业的融合,发展至今,更多的科技手段渗透到金融业的各个环节,包括大数据技术、区块链技术、物联网技术、人工智能和云计算技术的广泛应用,深刻改变了金融业务的传统业态,催生出金融与科技融合的新业态。作为金融中介主体的商业银行,其业务流程和业务形态也发生了深刻的变化,变化的导向则是希望扩大金融服务普惠性的外延和提升金融服务效率的内涵。

商业银行的金融科技创新主要分布在如下领域。如表1所示,一是银行的支付结算类,方向是方便快捷和万物互联;二是存贷款类,创新的方向是B2C流程再造;三是投資理财类,在这一块,是要通过人工智能的广泛应用增强金融产品的个性化服务和黏性;四是业务场景和市场基础设施类,是要通过推广金融服务的普惠性来强化客户的长尾性。

二、金融科技浪潮下商业银行风险分类的识别

金融科技既对给传统商业银行业务进行了业态的再造,也带来了崭新的金融工具和项目。金融科技与银行业务的跨界融合,给这些创新金融产品和金融服务带来了综合性、复杂性及业务边界模糊的特征,以至于商业银行的风险亟需重估,传统的监管手段显然已不再满足需求。所以对于金融科技浪潮下商业银行的风险,我们需要从不同路径来进行重估。

(一)对传统银行业务带来的风险重估

我们在分析商业银行面临的风险时一般是从风险的形成机理上进行分类,主要分为信用风险、市场风险、流动性风险、操作风险、宏观风险。而如今金融科技渗透到了银行业务每个环节,对于传统银行经营风险的形成机理我们需要一一梳理,并进行重估。

1.信用风险

信用风险主要来源于信息不对称带来的逆向选择风险和道德风险。大数据征信手段在信贷环节的运用主要体现在为授信客户进行“精准画像”和贷后款项运用的实时跟踪。这些科技手段的运用,一方面能降低逆向选择风险和道德风险发生的概率,另一方面也会降低风险判断的主观因素和管理成本。比如,对于信用卡客户信用额度的管理,可以依据客户的用卡习惯、收入构成、还款方式和违约比例建立一个额度评估和计算模型,依据这些数据自动算出每一期的授信额度,对于消费和还款记录良好的客户可以逐级升级额度,反之则降低。这些措施就能很好地将收益性和安全性结合起来,并降低主观判断的失误和渎职的风险。所以,科技手段在银行信用风险的管理上是有利于提升风险管理的效率和降低风险管理的成本的。此时,银行信用风险的控制重点就转到了信用评估算法模型的科学性、全面性和可持续性上,并要提防算法模型自伺服功能在运行一段时间后带来的与现实情况的偏差。比如,记录良好客户的额度递进设置如果没有边界的话,则有可能会放大风险。

2.市场风险

商业银行面临的市场风险主要是利率风险、汇率风险以及资产价格波动带来的风险。在这三类风险中,我国商业银行面临的市场风险主要来源于汇率波动和资产价格波动带来的风险,利率因是管理汇率制度,利率风险相对较小。汇率波动受国际金融市场影响较大,金融资产价格则主要受实体经济影响。对这两类风险,商业银行一方面要做好预期管理,另一方面要综合运用金融衍生工具和大数据风控技术,来对冲市场价格波动对商业银行金融资产价值的冲击。

3.流动性风险

创新金融工具的广泛运用将传统商业银行的表内资产表外化,或者将长期资产短期化,不但增强了商业银行资产的流动性,而且盘活了资产。从一个会计期间来看,这类操作通过减少资本充足率的分母项提升了银行经营的安全性,也满足了巴塞尔协议的监管要求。但长期来看,该类资产的经营实质并没有发生变化,依然是依赖实体经济的回报率,并非因其从形态上移出表外就降低了该资金项目的道德风险,所以极可能是短期美化了报表,但隐藏了商业银行长期发展的不利因素。

4.操作风险

操作风险是指由于金融机构工作人员的操作不当或者失误、制度漏洞、外部监管缺位等原因而形成的风险。操作风险是由人的失误、系统失误、不完善的控制和程序、未经授权的活动和外部事件等导致的非预期损失。金融科技在银行业务中的广泛应用,实现了银行业务流程再造,并模糊了原资产表内和表外业务的界限,在提升银行业务流动性和收益性的同时也异构了商业银行的操作风险敞口。原有的内部控制制度和外部的分业监管制度与现有的操作风险成因不再匹配,需对银行业务流程进行重估,外部监管机构和内部控制制度以及风险量化指标体系都亟需重构。操作风险涉及范围广、危害性强,应是防范金融风险的重要组成部分,金融机构及监管部门必须高度重视。

(二)银行创新金融业务的风险识别

商业银行的金融科技创新主要分布在如下领域。一是银行的支付结算类,方向是方便快捷和万物互联。二是存贷款类,创新的方向是B2C流程再造。三是投资理财类,在这一块通过人工智能的广泛应用,增强金融产品的个性化服务和黏性。四是业务场景和市场基础设施类,商业银行运用这些科技手段赋能产品开创融合新技术和新的商业模式的创新项目,主要是为最终用户提供以生活场景服务为目的的平台类产品和以智慧金融服务为目的的系统支持类产品。这些金融产品功能最终的指向都是银行的数字化转型和服务效率的提升,以及强化客户的长尾效应,占领市场。表2为近些年来各家商业银行落地的科技创新项目。

从各银行的金融科技创新项目落地实践来看,尽管不同银行各有侧重,但是依然体现出同质化的特征,竞争的焦点实质上还是在数据治理上。因此,这些创新金融业务具备这三个特性:首先是科技属性。商业银行的创新金融业综合运用了互联网、大数据分析、云计算、AI和区块链等技术,这些技术一方面能提供低成本、高效率、高附加值的产品和服务,另一方面也会因为技术本身的不完善和时效性带来新的操作风险。其次是金融属性。创新金融项目提供的毕竟是金融产品和服务,即使综合性很强,在这些场景服务中仍然蕴含着支付清算、借贷融资、投资理财等金融功能,因此依然会带来传统金融业务的增量风险。最后是创新金融项目的复合性特征。创新金融项目往往呈现出跨领域、跨专业的特征,它融合了融资、信用评估、营销和商务多场景的服务,需要多部门的协同设计及合作才能实现运营。这些复合型特征使产品的风控与目前分业经营为主的银行内控制度和宏观监管制度不匹配,出现了内控盲区和监管真空,蕴藏着新的操作风险。这些风险在各金融机构呈现出共性的问题,极易酿成全局性的系统风险。

金融科技既对传统的商业银行业务进行了业态的再造,也带来了崭新的金融工具和项目。金融科技与银行业务的跨界融合给这些创新金融产品和金融服务带来了综合性、复杂性及业务边界模糊的特征,导致商业银行的风险亟需重估,传统的监管手段显然也不再满足要求。所以,对于金融科技浪潮下商业银行的风险,我们需要从不同路徑来进行重估。

首先是不公平竞争问题。金融科技提供的金融产品规模效益明显,科技公司为金融机构提供基础设施服务,商业银行也对这些第三方科技公司深度依赖,其平台越来越具有系统重要性,技术的先发优势使大银行在数据治理上占据垄断地位,这些趋势都会加剧银行同业竞争不平等现象。实际上在早期,金融科技对大中型商业银行的影响要大于小型商业银行,在后期,金融科技对城市商业银行绩效的负向影响要大于大中型商业银行。这是因为,大中型银行在资产规模、政策扶持、资金与人才储备等方面具备优势,能够有效借助金融科技提升绩效水平;而小型商业银行因规模较小,在规模经济效益、获客能力、产品与服务质量等方面都难以与大型商业银行竞争,也更容易受到冲击。因此,从长远看,金融科技的发展如果不能得到适当的引导,反而会降低效率,加剧不平等竞争问题,导致整个行业的效率下降。

其次是数据采集的合法性问题。具体来说就是个人隐私的保护及算法的伦理问题,以及数据和技术的安全问题。一是个人隐私保护问题。金融机构依据科技手段很容易收集客户信息,这就埋下了侵犯个人隐私以及违规泄露个人信息的隐患。目前数据立法并没有跟上新形势。数据本身也是财产,数据信息的安全性若遭遇破坏,就有可能会酿成系统性危机。经人为篡改的数据在金融科技机器学习功能下可能会往不同的方向发展,从而放大产品风险甚至出现智能欺诈等情况。二是过度消费、过度负债问题。每家银行都有扩大资产规模的冲动,消费信用的算法约束偏向给予客户扩大负债消费的正向激励机制,这容易导致客户出现过度负债消费问题。三是算法设计本身局限性问题。不同商业银行在智慧银行业务方面的激烈竞争皆是基于算法的优越性,即运用数据模型和机器学习功能引导客户的投资决策,其优势是能够规避主观人为风险、依赖客观数据、更为纯粹高效。但是,数据模型本身也是有局限性的,在运作初期,客户数据不多,问题不易发现,而运行一段时间后,这些具有自伺服功能的模型和算法可能会引发一个程序依赖自我强化的过程,出现与现实情况间新的偏差,相关的运行也无法收敛,进而可能使得风险累积或者出现其他风险。

最后是系统性风险问题。在近些年来的商业银行业务领域,创新金融科技项目普遍具有复合型、去中心化、边界模糊等特点,这些特点给现有金融监管体系带来了重大挑战。边界模糊主要体现在三个方面。一是创新金融科技项目至少涵盖了技术和金融两个部门,比如快审快贷系统同时涉及大数据处理和贷款审批部门。二是这些创新金融科技业务可能跨越了多个银行本部不同部门,比如信用卡智慧停车系统同时涉及金融和实体商务部门。三是这些业务还可能跨越不同地区,比如跨境通业务同时涉及本外币业务。这些都会涉及到多个监管主体。这些现象的出现,使得商业银行领域的混合经营现象更为突出,很容易导致宏观金融监管边界的模糊与重叠,从而产生监管真空与监管漏洞,给金融监管体系带来深远影响。

三、思考

由上述分析可知,金融科技对于商业银行的风险管理而言是一把“双刃剑”。科技手段在对金融业务进行解构以及流程再造后,确实大大提升了金融服务的效率,延展了金融业务的范围,但也会带来新的信用风险、市场风险和操作风险。我们需要利用科技手段本身反制其道,需要对风险本身进行识别、分析与评价,才能合理地对做出的决策加以控制。

参考文献:

[1]   谢佳,刘颖.金融科技对商业银行风险管理的影响研究[J].管理纵横,2020(11):32-34

[2]   陆岷峰,马进.商业银行智能化风险特点与管理研究[J].南方金融,2020(3):65-73

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[5]   FSB.Financial Stability Implications from Fintech.[R].2016.

Risk Identifcation and Reassessment of Commercial Bank Business under

the Tide of Financial Technology

Zhang Yan

(School of Economics, Shenzhen Polytechnic, Shenzhen 518055, China)

Abstract: In recent years, Fintech has carried out a comprehensive reconstruction of the business process of commercial banks. On the one hand, the traditional banking business presents a new type of business; on the other hand, more innovative financial projects have also appeared in the commercial banking system, so the risks of commercial banks need to be re-identified and judged. This paper reorganizes the new characteristics of the traditional risks of commercial banks and the complex risks of innovative financial projects after the deep penetration of Fintech, and tries to identify and reevaluate risks from the traditional business of commercial banks and financial innovation projects.

Key words: Fintech; commercial banking; risk identification

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