摘 要
数字经济的到来为中小银行债券投资的风险管理提供了足量有效信息和风险管理前瞻性思路。本文从债券投资风险管理数字化转型的背景及原因入手，分析中小银行债券投资风险管理数字化转型所面临的挑战，探索中小银行债券投资风险管理数字化实现路径，以期提升风险管理有效性。
关键词
中小银行债券投资风险管理数字化转型
随着债券投资比重的提升，中小金融机构在投资过程中也面临越来越多的挑战。一方面，外部不确定性增加，金融市场波动幅度加大，信用违约增加，对风险管理提出了新要求。另一方面，债券市场参与人数增多，行业面临充分竞争的格局，竞争压力逐步加大。传统的债券风险管理体系依赖于专家经验，数据依赖度不高，处理和分析效率低，决策响应慢，对于瞬息万变的外部环境，风险管理人员难以及时获取有效且足量的信息。而借助数字化转型浪潮，中小银行可以强化智能化风控能力，探索建设债券投资的智能化风控体系，从“人控”转向“机控+智控”，提升风险管理的准确性和及时性。
债券投资风险管理数字化转型的背景及原因分析
（一）数据、算力和算法资源整合，能够为解决风险管理矛盾智慧赋能
随着金融数据体量的快速增长，数据采集、存储、加工、分析技术迭代，人工智能、区块链等新技术日益成熟，风险管理呈现出数智化发展的趋势。例如，自然语言识别和图像识别减少了人为错误，提升了风险管理效率。区块链业务搭建业务溯源平台，提升业务数据透明化和可追溯性，提升数据管理的可信度。神经网络、决策树、逻辑回归等AI算法也为基于机器学习的风控模型的数据训练和迁移学习提供了支持，数据、算力、算法、技术四合一为风险管理模式变革提供了基础支撑。
（二）债券投资风险管理难度提升，需要新的风险管理模式进行赋能
近年来，债券市场违约主体和违约规模增加，主体违约原因也日趋多样。在此背景下，对于以固收类资产作为重点配置对象的中小银行而言，信用风险管理难度提升。此外，各类风险联动性加强，金融市场波动幅度加大，如2022年四季度的基金赎回风波与信用债估值波动形成负反馈，市场风险和流动性风险、信用风险相互交织，对风险管理提出了新的挑战。需整体考虑各类风险形态，从全视图、多维度、全方位统筹兼顾风险管理。
（三）风险管理人员不足与其要求之间存在矛盾
相对于成熟的非银机构或股份制大型银行，多数中小银行面临信评和风险监控人力不足的问题。根据2021年中国农金30人论坛发布的《农村中小银行资金业务管理模式与风险防控机制研究》，31.89%的中小农信机构没有配置专门的资金业务风控人员，46.46%的中小农信机构资金业务风控人员占全部风控人员不超过20%，且多为兼职。以苏州区域法人银行为例，其资金业务风控专职人员占资金业务相关总人数也不过10%左右。以风险预警为例，在投资过程中，及时的风险预警需要对舆情、估值、交易价格等多样化的信息进行综合分析，对风控人员的专业性和投入风险管理的时间有着更高的要求。
中小银行债券投资风险管理数字化面临的挑战
中小银行在数字化转型过程中面临来自数据、人才、系统、资源投入、管理生态等多方面的难点与痛点。而其中数据作为数字化转型的基础与核心，也是经营管理方式变革的主要驱动力，其价值潜能的发挥与挖掘决定了数字化转型的成败。当前，缺数据、缺模型、缺治理的现状使中小银行的风险管理体系升级面临无米之炊的困境，解决数据问题刻不容缓。
（一）提升数据治理水平
中小银行在开展业务的过程中更依赖于外部数据的支持，而外购的数据多数在本地化和标准化方面难度相对较大，且受限于业务品种相对较少，区域信息收集能力相对较弱，数据的完整性与交叉验证能力相对不足。在开展业务的过程中可能存在数据准确性不足、数据可比性不强、计算口径不一致，以及数据维度不丰富等问题，特别是多渠道获得的同一数据，缺乏数据实时校验和补充。
（二）打造一体化数据平台
目前，中小银行风险管理的数据涉及多个部门或系统，缺乏一体化数据平台，而部分系统或因接口缺失导致数据碎片化和孤岛化。多数银行的风险管理业务分别在不同的系统中进行，或者部分流程依赖手工处理，所以在数据交互和管理层面仍有较大的提升空间。部分可以直接购买数据源或者从公开途径获取数据，更多时候只是实现了数据线上化和标签化，而没有实现真正的流通。如区域风险分析中，针对经济情况、财政实力、债务负担、产业发展等风险评估的重要维度，多数中小银行依赖于研究所整理的地方经济财政数据，少数机构与第三方信息平台合作，依托于第三方信息系统进行数据分析，这部分数据多在行内系统之外，也并未与风险管理系统形成完整的交互式系统。
（三）提升数据可得性
数字经济时代，风险管理模式已经由“经验驱动”转为“数据驱动”，数据信息可以通过机器学习等方式来找寻数据中的关联，为决策提供有力支撑。因此，数据驱动的原动力则是可得性的数据基础。而对于中小银行而言，数据获取能力仍有不足，以舆情数据为例，部分结构化数据可以通过公开渠道获取，但数据源相对较为分散；而部分非结构化数据则需要人工整理搜集，增加时间成本且搜集效率不高。风险管理人员缺乏异常交易数据、异常报价数据、舆情预警数据等外部多渠道来源的大数据支持。
中小银行风险管理数字化转型实现路径
（一）以子系统方式搭建风险管理模块，实现风险管理价值输出
1．搭建流动性分析子系统
一方面，借助机器学习可以搜集相关债券成交报价、质押率、收益率曲线、估值等相关数据，构建针对债券流动性预测的风险评价模型，为交易员合理定价成交及保障投资组合流动性提供依据。另一方面，企业信用情况的恶化一定程度上会反映在债券价格上，包括异常报价、异常成交或者大幅跳升的估值。因此，对债券报价和成交数据的监控可以在一定程度上弥补财务数据的低频更新及滞后性的不足，为信评人员分析潜在信用风险提供诊断视角。
2．搭建市场风险管理子系统
第一，整合宏观经济相关基础数据，建设投研数据平台。此举既能为后续的市场风险涉及的压力测试、情景分析的场景假设提供高性能数据基础，又能为宏观研究相关模型建设及产业链景气度分析提供数据支撑，同时能够节约研究人员从不同渠道进行数据获取与清洗整合的时间成本，提升工作效率。一是汇集政府、企业、研究机构等多领域的数据，通过图表、报表等方式提供全面的管理视图；二是通过走势图、比较图及针对性的指标筛选和对比，提供不同维度的数据分析，快速把握宏观经济动态和走势；三是通过算法模型和大数据挖掘技术分析，借助预测分析模型，提供策略分析、风险管理的有力工具。
第二，建设限额管理及风险监测系统。通过打通底层交易数据、市场风险管理相关模型，覆盖风险全生命周期管理，提前把控风险隐患，提升风险管理智能化。一是可以借助市场风险限额体系实现交易限额、止损限额、风险限额的智能化监控；二是可以针对不同群组进行多维度收益风险评估、风险指标监控、压力测试、情景分析等，实现风险实时监测；三是可以基于大数据，利用机器学习技术快速识别异常交易并评估风险的大小和损失，及时拦截，改善人工识别的滞后性，提升风险管理前瞻性；四是通过业务沉淀数据的深度处理，发现海量数据中的暗信息与暗知识，尝试构建生成式数据进行预测演练，增加辅助决策功能，如业绩风险归因、组合管理等。
3．搭建信用评价子系统
一是建立区域行业风险快照。通过数据接口将第三方信息平台整理的区域财政实力、债务负担、产业发展等相关数据导入一站式风险管理平台，建立区域风险评价模型，并将其作为区域风险集中度管理依据。同样，行业风险数据及相关指标也可将其纳入系统，多维度下探追踪行业经营情况、景气指数、资本市场表现、投融资管理数据等。
二是打造企业主体画像。针对发债主体进行主体风险画像，对主体的产业链上下游情况、经营情况、融资结构、股权结构、资产负债、现金流分析及预测、盈利分析、异常成交、估值波动、负面舆情等多方面打造企业指标看板，从主体风险要素趋势分析、同业比较分析、财务指标异常分析、定性风险要素分析对比等方面打造主体画像。
三是构建量化评级模型。突破仅依赖专家经验或传统打分卡的模型构建方式，借助“人机合一”构造数据驱动的量化信用评级体系，将专家经验下沉到系统中。相较传统打分卡模式，以数据为依托的量化评级可以从逻辑层面提供更多的分析维度，提升投研交互效果，同时也可以借助数据和科技的力量，在把握风险管理模式的基础上进行预测。
四是强化舆情分析管理。通过多个舆情和预警数据源，快速过滤市场上的无关噪音，利用大数据技术对债券相关的舆情进行分析，判断舆情类事件对债券发行人的偿债能力是否有影响。运用机器学习、语言解析处理等技术，准确把握并判断文本倾向性，掌握预警类别、数据影响力及信号演绎趋势，通过时间轴梳理风险事件脉络，可及时地从细微信息中提取对违约预测有价值的信息，提前预警并作为动态评级调整的依据之一。此外，还可通过监管处罚事件的管理监控、市场异常报价和偏离成交等交易信号的捕捉进行预警，或是关注股权关联、担保关联及交易链条等企业关系图谱，细致还原企业和上下游产业链全貌，关注风险传导情况。
（二）实现风险可视化管理，构建一站式风险全景视图
借助一站式数据平台，实现交易业务数据自动化管理，将交易系统、估值系统、资讯平台等基础数据进行后台采集加工，通过风险全景视图方式实现可视化管理，应用于风险评估预测、实时监控预警、多维展示比较、提升数据分析效率。例如，利用数字和单元格形式展示数字指标，利用表格和环形图实现资产分布、行业分布、投组账户分析、内外评级等多维统计分析，借助柱形图、折线图、地图等进行风险管理相关指标、净值曲线、地区分布及地区风险等多维统计展示，利用词云图和玫瑰图实现舆情数据可视化等。此外，还可以通过业绩归因分析从投资团队、投资策略等不同维度构建投资组合群组，自上而下地多层次检视各项风险指标及业绩指标变化情况。
（三）建立智能化报告系统，减小风险管理基础工作量
基于基础数据的完善，部分风险管理报告可以依托于系统进行生成，特别是在数据展示和统计方面，可以大大减少工作量，让风险管理人员将精力投入到风险研究和精细化分析中。例如，持仓分析报告方面，可以利用系统整合持仓数据、授信数据、投资集中度数据，统计分析主体评级、预警、财务变动、舆情等，甚至与外部研究机构合作，将外部机构的研究数据也纳入分析框架中，实现数据多维度展示和分析。
（四）借助风险管理流程的数字化，推动风险闭环管理
打破单一风险管理模块限制，从流程角度进行整合，嵌入具体业务场景予以应用，延伸至业务全生命周期进行管理。例如，从债券投资的流程入手，主要包括准入管理、交易监测和投后管理三个步骤。准入管理中，借助量化评级模型给出发行主体的内部评级，与信用研究人员定性分析结合，进行风险评价和初筛，基于本行的风险偏好和投资策略，依据评价结果设定合理的准入标准和投资限额，并将其嵌入具体的审批流程中作为校验检核项。交易监测中，一方面借助舆情分析管理，关注风险变化，将研究精力重点放在被系统提示预警的发行主体，同时借助智能报告系统，输出风险管理日报，将风险情况及处置建议及时提示给前台投资人员。另一方面，通过违约概率预测、流动性风险预测及财务指标预警等专项预警管理，与舆情分析互为补充。此外，还可将交易限额、投资集中度、收益风险评估、压力测试、情景分析纳入系统管理，做好相关指标监测。投后管理可以根据交易监测形成的预警等级，设定差异化的处置流程和审批权限，特别是针对市场化交易中的交易偏离度管理和止损限额的设定。随着风险流程管理的数字化和线上化的推广应用，可以对涉及的子模型参数进行优化和迭代，提升模型管理的有效性。
参考文献
[1]陈蓉蓉． 中小银行金融市场业务之数字化转型路径初探[J]． 中国货币市场，2022（11）．
[2]熊正超，周隆． 农商银行智能化风控探索[J]． 银行家，2023（2）．
◇ 本文原载《债券》2023年12月刊
◇ 作者：苏州农村商业银行风险管理部韩瑞春
◇ 编辑：卜学民鹿宁宁廖雯雯
