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支持业务可持续发展 证券公司“智慧风控”建设经验

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风险管理是证券公司稳健发展的基石,传统风控在一定程度上难以支撑证券行业的数字化创新发展。风险管理部门必须尽快适应数字化新模式的转变,依据自身特点制定与新模式相匹配的风控措施,打造“智慧风控”体系,支持业务的可持续发展。

本文根据Smartbi实施过的多个证券客户案例,总结出一些“智慧风控”的建设经验,希望对大家有所启发。

一、传统风控存在的问题

■内部数据散乱、缺乏整合管控

证券公司无论是风险管理指标还是风险管理系统都存在明显的不足,由于数据口径不统一,各部门系统数据难以形成有效的逻辑整体,导致大量风险监测、分析、评估指标无法使用,最终难以有效实现风险拦截,将风险管理前置。同时,由于集团层面风险数据的不集中,无法做到同一客户、同一业务的风险集中管控,数据碎片化严重,“数据孤岛”现象凸显,数据权限的安全管理存在隐患。

■风险分析效果不佳、时效性差

证券公司的风险管理系统不仅是风险管理的必要支撑,同时还应具备前瞻预测能力、精细化管理能力、更优的资源配置能力以及强大的外延服务能力,能够在满足监管需求有效防范风险的同时,提高价值创造能力。然而,数据分析工具的缺失,各风险管理条线无法有效地接触数据,无法有效及时地进行风险分析,数据分析浮于表层,数据价值也尚未得到充分利用。

■风险模型搭建门槛高

大部分证券公司的风险管理系统建设仍处于应对信用风险、操作风险、流动性风险和并表管理等合规风险管理阶段,较少公司能够做到市场风险的实时预测和防控,距离价值创造还有一定距离,其中一个重要原因是缺乏风险模型的搭建能力,具备建模开发能力的技术人才缺乏,导致整个风险管理的层次难以提升。

二、“智慧风控”的实施路径

面对复杂的内外部市场环境,证券业的“智慧风控”需要全面触及业务且与管理流程相结合。借助Smartbi统一大数据分析平台,结合证券公司的业务场景,以风险数据平台+智慧风控为驱动,实现风险分析、风险预警、风险评级等各个方面的有效监控与管理。

1、数据先行——建设统一风险数据平台

基于证券公司底层风险指标体系架构,建设统一的风险数据平台,实现数据的系统化采集与处理,也能积累更全面的风险信息。风险数据平台的建设也为后续的数据分析提供了基础,可以满足证券公司对不同风险类型、不同业务风险管理方面的分析、预警、展示等个性化需求,还提升了风险管理工作的高效性。

证券公司还可以通过数据平台构建完善的数据权限体系,将数据面向各条线人员,逐步覆盖全业务线、子公司和各分支机构,优化各类风险处理流程,高效防范、识别与化解风险,最终实现业务运营风险的实时与穿透式管理。

2、深入业务——提升风险数据分析能力

为了激发业务人员对数据分析的积极性,提升业务人员对风险数据的分析能力,证券公司借助Smartbi提供的多种自助分析工具,将业务人员从重复性的人力工作中摆脱出来,转向精准的风险分析,提高业务转化效率。

业务人员可以及时对信用交易业务进行把控,保证风险数据的正确性、及时性和安全性。结合多维筛选方式可以迅速查看当日开户情况、额度使用情况、融券规模组成结构等关联信息,让数据管理更加可控,业务变得更加灵活。

3、科学决策——构建集团级管理驾驶舱

证券行业数据化运营是一个持续的系统性工程,尤其是风控部门,更需要在决策、管理、协作和执行等方面建立稳定的机制,保障转型工作的有序可控。利用风控管理驾驶舱,管理者可以从多个维度对全网数据进行实时的分析,让风险状况得以数字化动态监测,方便穿透式识别隐患,也能有助于管理层快速制定应变策略。

为满足每个部门对业务相关指标信息报告进行展示的需要,证券公司结合风险指标体系,按规模、条线、结构等不同的主题进行分析,搭建了风险管理驾驶舱,通过数据可视化为业务赋能,为管理赋能,实现事后风险管理向实时风险管理的成功跨越,提升业务工作效率,提高风险管理能力和水平。

未来,以数据驱动业务的发展必将成为“潮流”。为了提升自身竞争力,证券公司只有运用大数据技术实现金融与数据的深度连接,打造“智慧风控”体系,实现风险管理的数据化运营,才能创造出更大的价值。

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