論大數據在構建風險管控體系中的應用

曹波

（中國石化煉油銷售公司(上海），上海 200050）

自2008年中國上市公司構建內部控制體系開始，風險管控思路和方法得到快速的應用和發展，企業開始運用風險管控方法識別企業管控過程中的風險點，將風險與業務管控融合，通過設計風險監控規則對企業業務運營數據進行預警監控，典型做法就是以阿里、京東、騰訊為主的互聯網公司，逐步探索出了“互聯網+大數據+風控”的思路，快速把風控和自身業務融合，形成了比較有競爭力的產品，例如支付寶、芝麻信用、微信、京東白條等。

解決之道就是大數據風控模式。順應當下數字化管控發展迅猛，運用風險管控就可以給企業管控及大數據構建“靈魂”，從而把企業內外部數據整合，形成把數據輸入、把問題輸出的數字化管控新模式，讓企業運用大數據跟上市場發展的步伐。要怎么做風險管控？要怎么做大數據風控？我們需要把方式、方法重新梳理與探討。

一、應用大數據為風險管控服務的思路

企業在市場環境中競爭，面臨著諸多不確定性，這些不確定性給企業的經營管理帶來了極大的風險。為了及時識別這些風險并進行有效的管控，需要對各種數據進行分析，從中發現企業經營中的策略失誤和執行缺陷。目前金融業是運用大數據手段解決風險管控比較好的行業；工商企業也開始應用大數據來管理應收賬款風險或信用風險、股權投資風險、資產配置風險等。服務于風險管控的大數據主要來源于企業數據、工商局數據、市場交易信息、公檢法關于經濟案件的信息、稅務數據、媒體數據以及其他信息，通過對這些大數據的統計分析構建識別風險、應對風險的手段。

二、大數據專項技術及措施

在前述大數據采集、轉換、存儲的基礎上，形成了面向風險管控應用的數據集合或數據倉庫。然而要想迅捷、有效地使用這些數據為風險管控服務，還必須發展和創立一些專項的技術，包括大數據檢索技術、基于大數據的風險識別模型以及風險預警機制等。

（一）大數據檢索技術

大數據搜索引擎是大數據應用的基本工具，通過搜索引擎快速地提取我們需要的風險信號，進行風險分析和風險預警。市面上主流的Hadoop大數據搜索引擎，對于服務于風險管控的大數據而言有著成本過于高昂的缺點，需要發展一種專門用于二次信息采集、圍繞著風險管控主題組織數據的低成本檢索工具，作為各種風險管控應用提取所需信息的工具。

（二）風險識別模型

利用大數據來識別特定對象的風險，必然面臨著風險信號出處多樣、內容繁雜、質量良莠不齊的狀況。在這種情況下，傳統的風險識別模型往往不能勝任有效識別風險的任務，需要發展多種基于規則的、基于業務的、基于多種信息整合的以及基于統計學原理的大數據風險識別模型，才能保證大數據有效地服務于風險管控。

（三）風險預警機制

在風險識別模型的基礎上，需要開發出一整套基于大數據的風險管控系統，針對識別出的風險決策是否發出預警。作為一種集中式的大數據服務平臺，由于其服務對象的多樣性，風險容忍度必然是多樣化的，這使得建立適用于多種服務對象的風險容忍度體系存在著工作量繁重、提取風險偏好困難的障礙，需要廣泛地調查研究、收集信息來建立有實用價值的容忍度體系。

三、大數據風控落地運行新模式

在沒有大數據以前，企業風險管控大多都依托主觀上的經驗判斷，數據在那時也只起到輔助作用，導致企業的風險管控能力較差。而在現如今社會經濟“新常態”下，企業正處在內、外部競爭壓力“雙夾”環境，依托數據感知風險并提升企業的風險管控能力及水平，成了企業轉型升級的必然選擇，由此提升整體競爭力顯得更加重要。

信息系統業務循環以數據為基礎，數據主要來源于公司已有的信息系統數據及外部行業數據，如：ERP、MES等和非信息化的業務手工上報數據、運用爬蟲技術搜集的行業數據。通過對數據分析，發現公司存在的缺陷、疑點和問題。針對公司存在的缺陷、疑點和問題參照政策法規和公司制度，發現公司存在的風險，除此之外，通過對公司違規損失進行分析，識別公司風險事件，最終形成公司風險數據庫，以風險數據庫為基礎，對公司風險進行管理，制定控制措施，控制措施的效果會以數據的形式流回公司總體數據中，通過企業業務循環進行風險管控，通過內部審計與評價對業務及流程進行全面監控，實現業務可控可查，形成公司風險管控工作的閉環管理。

大數據改變了風險管控的手段，比如對企業內部風險的識別。原來的識別模式是通過業務梳理及業務抽樣的方式進行，現在是通過大數據的方式，實現企業數據的整合和實時監控。現在的風險管控模式是“互聯網+大數據+風控”，今后突破的重點也是大數據在風險管控方面的應用，特別是基于人工智能的風險管控模型。

大數據改變了風險監控的手段，比如審計模式的改變。原來的審計模式是通過抽樣的方式解決問題，現在是通過大數據的方式，實現企業數據的整合和實時監控。現在的企業風險管控模式是“互聯網+大數據+風控”，今后的研究重點也是大數據在風控上的應用。而對于大數據監控平臺的構建，將分為兩步：

第一步將內部和外部的所有數據打通。比如建立審計數據中心整體抓取內部數據，以及通過對接數字化管控平臺來抓取行業的相關數據。

第二步數據抓取和其他相關的市場數據搜集技術，以構建風險管控智庫，主要目的在于幫助企業解決比如風險在哪？如何管控？行業正在發生什么事？競爭對手在做什么？等關鍵市場預測問題。