對村鎮銀行未來風險管理體系建設的探討

科技系統具有數據化、智能化的特征，這將有可能從實質上改變村鎮銀行風險管理薄弱的現狀，為村鎮銀行的風險控制管理提供新思路。

一、村鎮銀行風險管理現狀

村鎮銀行發展時間短，機構規模小缺乏規模效應，人員少且素質較低，使得村鎮銀行內部的風險管理能力本身就先天不足。再加上村鎮銀行基本上都設立在經濟水平相對較低的地區，縣域環境復雜。當薄弱的風險管理能力遇上復雜的縣域風險環境，村鎮銀行目前的風險管理壓力極大。

（一）風險控制面單一

目前村鎮銀行正在實施風險管理，主要集中在信用風險和操作風險上，對其他風險的管理相對薄弱。這種相對單一風險的控制方式，雖然會存在風險漏洞，但也是當前村鎮銀行在面臨風險管理人才不足、能力不足大前提下的不得已之舉。只能暫時將風險管理力量集中在最重要的信用風險和操作風險上。

（二）風險管理人才短缺

村鎮銀行設立于縣、鎮、鄉，生活環境、配套措施以及工資待遇不甚理想，綜合素質較高的金融人才，更愿意去經濟發展水平相對較高的地方。因此，村鎮銀行在招聘專業人才時困難重重，在崗人員普遍專業技能比較弱，風險管理能力的人才更加短缺。

（三）風險管理執行不佳

因村鎮銀行地處縣域，所以村鎮銀行的員工招聘多為當地人士，互相之間沾親帶故，加上小縣城人員關系復雜，村鎮銀行的員工背后或多或少都有一定的社會關系。在這樣的人事背景下，依賴于人的風險管理執行，容易出現效率相對低下，執行不佳等情況。

（四）風險管理水平不高

由于村鎮銀行缺乏風險管理及風險理論學習培訓的資源，缺乏成熟的公司治理與風險治理結構體系，缺乏先進的風險管理技術，缺乏系統的風險評估體系，使得村鎮銀行目前的風險管理技術還停留在相對原始與薄弱的水平。

二、對未來村鎮銀行風險管理體系建設的展望

由于村鎮銀行的風險管理人才短缺問題與縣域環境問題是短期內無法改變的客觀現實問題。只有盡可能減少風險管理過程中人控的環節，才可以最大限度的有降低人才不足、能力不足、水平不足與執行不力造成的影響。因此從主發起行村鎮銀行管理部的角度，面向未來提升村鎮銀行風險管理水平，利用機控替代人控，利用機制替代人治、利用科技技術建立風險管理體系，是一個有效的著力點。

（一）基于信貸系統的信貸風險識別

對于客戶的信貸風險識別，是控制好信用風險最有效且可量化的步驟。目前，村鎮銀行對信貸風險的識別主要依靠客戶經理人為客戶判斷信用狀況、還款能力，通過貸后檢查獲得客戶的動態變化，人為主觀的判斷是否需要啟動風險預警。但由于村鎮銀行人員綜合素質不高，數量少，貸后檢查執行不到位情況較為嚴重，因此實際實施效果并不佳。

未來，需要建立基于信貸系統、CRM系統的風險評級和預警體系。通過定性或者定量的分析客戶行為特征、流水特征、人群特征、行業特征等，與違約風險建立相應的關系，實現風險信息快速捕捉、實時響應、精準識別。

（二）基于風險預測模型的風險計量

對于計量風險的計量，可以開發相關的系統模型，將信息數字化，評估具體的風險狀況。利用模型加數學分析的定量風險管理研究，對風險管理形成理論指導。

未來，村鎮銀行可以加強信貸風險計量模型和系統的使用，通過開發定性、定量的分析模型，計量并預測信貸業務發生風險后造成的損失有多大、對主要監管指標的影響有多深。最終將整個流程內各個環節的風險納入預測模型，分別評估，綜合計量。通過量化風險值，可以直觀的看到風險情況，一旦達到一定的風險閾值，就需要做出相應的風險應對策略。

（三）基于動態數據的風險監測

對于風險環節的檢測，由人工的對靜態數據的手動檢測改為系統的對動態數據的自動檢測，進而起到預測風險走向、及時發現風險預警的作用。

未來，村鎮銀行要充分利用村鎮銀行自身業務系統、財務系統、報表系統等數據進行分析整理，對于風險客戶、潛在風險客戶、核銷貸款等采用清單制管理的問題，以動態數據的形式進行風險檢測。

1.行業數據檢測，利用網絡信息爬蟲技術、自然語言分析技術等，加強對國家金融政策，行業導向、企業年報、上下游產業鏈等非結構化數據進行結構化處理和智能分析解讀，加強對行業數據研究和預判，并且及時將這些行業風險數據對關聯相關行業的客戶風險推送。即信貸系統中的預警模塊會跳出相應的行業分風險。

2.結構數據檢測，利用數據分析技術，對風險情況、潛在風險情況、貸款集中度風險、存款集中風險、異地貸款風險等業務結構數據，做出分析和檢測，一旦超過某些閾值，就需要及時壓降處理。

3.背景數據檢測，將客戶的背景信息納入動態檢測，結合自身的客戶資料數據庫，根據歷史背景數據，判斷客戶當前風險情況。一開始的時候，可能準確度會不是很高，但是隨著背景數據檢測的不斷使用，可以利用機器學習，讓系統的檢測效果越來越準確。

4.流程數據檢測，檢測各個流程的數據，例如每一個審批人經手的貸款有那些共性，金額共性、行業共性、風險共性等，或者是每筆業務的發生有那些共性，時間共性、頻率共性、地理共性等。通過流程數據的檢測，發現風險管理流程過程中的薄弱點。

5.監管數據的檢測，由于村鎮銀行往往分布在各個縣市，各個地方的監管要求各有差異，將監管要求納入系統管理，及時避免踩到監管紅線，也是提升村鎮銀行管理部管理能力的有利措施。

（四）基于規則的風險管控

對于風險的管控，在各個流程的業務完成數字化以后，就可在規則的基礎上形成對于風險系統控制。例如，可以對錄入信息進行校驗，防止操作性風險;可以對利率進行上下限控制，預防道德風險;可以對職責進行權限控制，更好職責分離;對于高投入低回報的貸款業務進行約束，保證資本利用效率等等。對于已經形成的風險，則可以建立風險管理策略庫，針對不同業務領域和不同特征的客戶形成標準化的風險策略，以便能夠提升一線客戶經理風險處置能力，將風險處理前置，解決村鎮銀行富有經驗的風險處置人員缺乏問題。

（五）基于數據，構建風險控制評價指標體系

對于對風險管理控制效果的評估，需要構建風險控制評價指標體系，判斷當前風險管理的水平，以便于下一步的優化和提升。這是整個風險管理體系中最重要的反饋環節。

未來，在收集的各項風險數據的基礎上，風險控制評價指標體系會將村鎮銀行風險控制效果更加全面、更直觀的反映出來。利用一個公正、合理、準確、簡便的評價體系，發現在經營管理中存在的不足，從而完善控制措施，改善內部管理水平，給未來的決策發展提供方案。最終實現風險管理體系自身能主動學習、自我快速迭代，提升全面風險管理水平。

三、結語

科技系統與數據分析是未來村鎮銀行風險管理體系的兩大基礎，為解決村鎮銀行的人力困境與能力困境，業務數據化與風控系統化勢在必行。在筆者構建的“識別——計量——監測——管控——反饋”五環節風險管理閉環體系中，數字化轉型是基礎，風險量化模型是技術核心，控制規則是執行保證，評價反饋是提升。

作者簡介：

蔣鄭瓅，1992.5.23，女，漢族，杭州，碩士研究生，中級審計師，研究方向：內部審計。