集中风险管控思路的构想策略研究

【摘要】随着国内外金融市场的发展，风险管控扮演越来越重要的角色，在实践工作中，需要逐步细化和强化风险管控各流程操作，来实现对金融市场从宏观到中观再到微观的全面管控。而这就需要构建一个更加完善的系统风险管控支持平台，并能适应金融市场现代化发展的新形势。本文旨在从风险管控平台的基本构建要求、功能实现等方面，探讨集中风险管控思路的构想策略。

【关键词】风险管控 支持平台 构建思路

一、风险管控支持平台的功能性要求

（一）数据源管理

由于现代金融市场具有高度信息化、竞争激烈、环境复杂等特性，在风险管控中，需要分析和处理的数据非常复杂；而风险管控平台的一大功能就是将分散的信息集中，并对其进行规范化处理；所以数据源管理中必须保证数据的质量和准确性，从而保障平台数据分析处理工作的质量。

（二）数据查询

虽然服务器内的数据信息较为复杂，但为了具体、客观、真实的体现出相关业务情况的实际运行规律和趋势，针对各项流程的明细情况，在平台上的数据查询应该具备简便、灵活的基本特点，从而使得风险管控工作中的市场数据信息分析环节更具有效性和合理性。

（三）风险分析和处理

在系统平台中的风险管控评价结果是在对相关数据分析之后得出的，并由相关应用软件进行分析和优化，在确保上述两个重要环节后，数据信息在很大程度上能反映出相关业务中各方面因素的影响程度和运行规律，而要合理反映这些数学规律，必须建立合理的风险评估指标和标准，并且，在数据分析中应该排除干扰因素而主要就其核心发展规律展开分析；另一方面，应通过风险作业单实施对阶段评估结论的记录和处理；总而言之，在风险分析和处理阶段，必须建立科学、系统的运作方法和机制，才能保证相关工作的高效性和准确性。

（四）系统管理

由于风险管控包含庞大的数据分析和处理工作，在处理软件合理运行的前提下，同样需要专业人员辅助操作，而在工作小组信息共享的前提下，对于数据安全也应有严格的保障，对于其中敏感信息更是要有严密的权限编制；另外，在风险管控支持平台中的业务数据也需要及时更新，保证数据使用能够结合金融市场的动态发展而发展；系统管理制度应该具有合理性和实用性，当然，在实际运行中还需通过实时监控来发现并解决系统中的漏洞。

二、风险管控支持平台的构建要点

（一）建立统一的数据库

为了支持风险管控的合理运行，系统平台首先必须建立统一的数据库，并以此进行数据共享和相关的分析与计算工作；并且，该数据库需要能够实现对所得数据的加工功能，在此过程中需要由统一化标准来进行规范化处理，从而形成有效的数据信息，而后进行汇总和整合；数据库的核心功能就是将分散的信息集中化，然后辅助风险分析模型进行数据分析和计算[1]，在实际工作中，数据库面临的工作对象是大量业务中庞大的数据源，所以，数据源管理必须保证数据质量和准确性，从而保障平台数据分析处理工作的质量。

（二）数据接入和传导

系统平台的数据接入和传输是依据标准化的接入通道，对外提供风险参数并按风险敞口进行划分，针对业务发展的实际需求，管控支持平台提供不同的接入通道，以为生产经营系统提供风险参数计算服务，对外实行统一的调用接口和通信规范，主要包括实时Gateway，消息Gateway和批量Gateway三类。三种接入方式互补，形成完整统一的风险管控参数体系和接入层[2]。

（三）风险分析模型

1.系统运行规则。由于风险管控面临复杂的数据信息分析和多方面的市场环境因素考量，需要制定合理的运行规则程序来实现有效信息过滤流程，具体到实际工作中，就是通过设计相关软件中的规则来过滤指定条件，通过引擎判断信息条件能否匹配过滤软件规则中所规定的动作；规则开发服务器和风险建模管理平台中的规则可以发布到规则库，由规则运行引擎执行。规则可以采用实时和异步两种方式调用，同时，业务人员和技术人员需要实时监控规则的运行状况。

2.行规则。模型运行引擎是风险模型的运行和监控平台，模型可以通过实时和异步两种方式调用，其主要包括数据提供组件、应用接口组件、进程管理组件、核心运行组件、监控报告组件等。并且当风险计算超出通常建模范围，可以交由风险计算引擎中的计算包实现，此时其中大量复杂的计算，需要有专门的风险模型运行引擎支撑。

3.险计算模型。在对数据信息进行过滤处理后，需要对相关数据进行风险计算；而风险模型中含括大量的复杂计算，所以在此过程中，需要计算引擎来支撑大量的计算流程，并严格保障计算结果的合理性和准确性[3]。在具体工作中一般是通过引入标准工具来支持更多的风险计算，从而使得计算环节标准化、合理化，与此同时，在计算库运行中可以设计计算函数来简化过程。在另一方面，由于模型运行引擎中也能实现部分数据计算工作，而风险计算引擎可以作为对其功能的补充和优化。

4.件处理引擎。为了处理一些突发事故，在系统平台中设立了事件处理引擎来实时监控工作全流程，如果支持平台在运行中发生业务故障，事件处理引擎可以及时发送消息到控制中心进行处理。当然，事件处理引擎同样具备合理的过滤功能，只有当真实故障发生，才会触动该引擎的警报功能，并调用规则引擎的规则，结合数据库中历史事件进行分析，并在一定程度上自动化考量潜在的风险，最后将监测结果和信号反馈给控制中心。

三、结语

风险管控支持平台是风险管控领域信息系统建设规划的重要方面，是风险管理系统建设的重要组成部分。其对内提供风险模型的配置和计算服务，对外对生产经营系统的管控提供服务支持[4]；为了保障风险管控支持平台运行的科学性、合理性和适应性，首先，需要建立统一的数据库来保证数据的有效性；并通过实时Gateway，消息Gateway和批量Gateway这三种接入方式形成完整统一的风险管控参数体系和接入层；在此基础上，通过对相关数据的合理分析和计算最终得出风险计算结论，并在实际运算中通过事件处理引擎有效控制故障发生；这样的科学化风险管控模型能有效的进行金融市场风险管控，对于现代化金融市场实现科学风险管理具有现实意义。

参考文献

[1]刘伟，张玉清，登国.个信息系统安全风险模型-RC模型[A].十九次全国计算机安全学术交流会论文集[C].010年.

[2]吕智莹，丛路卫.于CORBA的合同管理信息系统的设计与实现[A].013全国计算机程序设计类课程教学研讨会论文集[C].013年.

[3]张莉，彭蜀晋.高科学教育数字化课程资源共享效果的思考[A].6届全国科学教育专业与学科建设研讨会会议论文集[C].010年.

[4]徐艳丽，沈怀荣.星性能分析与仿真技术研究[A].2012系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C].012年.

作者简介：范立巍（1975-）男，上海人，国家开发银行股份有限公司上海市分行经营管理处处长，硕士研究生，主要从事银行合规审查、信贷管理等工作。