数字化背景下商业银行风险管理研究

摘要：商业银行对经济的推动作用十分显著。近年来，数字化转型在为商业银行发展带来诸多可能性的同时，也对商业银行传统的风险管理模式形成了巨大的冲击。伴随物联网、人工智能、区块链与大数据等新技术的崛起，商业银行应在保证自身独立性与安全性的基础上，积极参与数字化转型。商业银行如何在行业数字化转型的新背景下，推进全面风险管理体系的优化与完善、提高核心竞争力，成为亟待解决的课题。本文从数字化转型视角分析当前商业银行面临的主要问题，并提出解决对策。

关键词：数字化转型；商业银行；风险管理

伴随大数据、人工智能以及云计算等技术的不断进步，数字化为我国经济发展带来了崭新的动力和生机。根据 《“十四五”时期数字经济发展规划》，预计到2025年，数字经济将成为推动国内生产总值增长的核心引擎，其对GDP的贡献比重将达到10%。数字化手段与常规产业的深入融合推动传统行业朝着数字化与智能化方向转型。数字化技术的发展和应用提升了金融机构信息获取能力，但与此同时也增加了金融风险。数字化带来的商业银行风险具有较强的突发性、较广的传播性及较大的影响力等特点，不加以防范将给银行带来巨大的损失。[1]商业银行面临的金融风险通常都是复杂而多变的。尤其是商业银行，作为我国金融体系的核心及地方区域性经济的金融支撑，不可避免地会受到数字化经济时代的冲击。[2]数字化金融进程的推进为传统银行业带来了新的发展难题，如网络环境的复杂多变导致管理上的困难加剧，以及伴随法律法规落后而产生的信贷风险等，这些问题对于银行机构而言构成了重大的考验。这就需要商业银行充分协调好与市场和客户之间的关系，在规范化金融业务环节的同时强化自身的风险管理机制，深入促进规范化风险管理体系的建立和完善。商业银行如何紧抓数字化转型机遇期，推进全面风险管理体系的优化与完善，是当前商业银行所面临的重要课题。

一、数字环境中商业银行风险管理所面临的问题

（一）风险管理体系与数字化转型进度不匹配

数字化转型带来的新风险及各类风险间的相互影响。第一，单个风险间的互相影响将会呈现更加快速、更加隐蔽的新特征。陆岷峰等 （2023）认为，风险管理预警系统灵敏度不高、指标体系不完整，尚未形成一整套风险预警等级及管理体系，并且对宏观形势预警力度不够。[3]因此，要根据新的发展环境及自己的发展特征，对整体的风险管理策略、战略选择和偏好进行重构。为了更好地满足信息化时代对银行业务发展提出了新的需求，需要建立一套精确的风险控制系统。第二，风险管理智能化水平较低，智能化应用范围不广，大多应用在客户的选择和风险识别上，很少有后台工作的智能化应用。对风险的后续检查及落实过程反馈不及时，无法提供实时的风险管理信息，对于风险管理中的信息储备、自我学习等功能利用不充分，没有发挥其应有的智慧化功能。第三，风险管理的数字化目前主要运用的是人工智能和区块链，鲜有对大语言模型及元宇宙技术的应用。因此，数字化风险管理在应对新风险种类的数字化发展和应用上还有待突破与创新。

（二）缺乏完善的风险评估体系

在我国，各商业银行面对的危险因素主要集中在三方面：贷款违约的信贷风险、内部管理的操作性风险以及市场变动带来的市场风险。现阶段，商业银行在对信贷风险进行评价时并未形成一套统一标准，特别是对小型企业和普通消费者信用的鉴定方法缺乏充分的全面性与科学性。[4]另外，操作风险的评估也因地区经济的差异化发展而有所不同，新成立的商业银行可能会遭受因为员工操作失误、计算机系统故障、业务流程或内部监管不足等问题而产生的额外经济损失，这在实际工作中表现为盗窃、抢夺以及其他自然灾害等问题的风险。[5]在大数据时代，商业银行的操作风险相较于传统的手工操作会大大降低。商业银行在应对市场风险时面临较多挑战，因为国内价格的波动、货币汇率变动以及政策调整等众多因子的影响，可能会导致损失风险加剧，使对市场风险的控制与风险防范手段变得更为复杂。商业银行应该利用数字化技术对汇率变化、价格浮动进行实时监控，帮助商业银行进行精确的风险计量和评估。

（三）数据隐私安全和管理问题

在大数据技术广泛应用并逐渐普及的今天，数据的多渠道性以及网络的开放共享特性使数据的隐私保护和安全防护问题成为商业银行必须警惕的一大安全漏洞。如果大数据系统存在编程缺陷而遭遇黑客侵入或数据外泄，抑或在管理上出现疏忽，一旦客户资料遭到泄露，银行就可能承受严重的信誉损害及营运风险。[6]同时，涉及数据收集的广度与内容的问题，尤其是在设定采集的标准和界限上，对于商业银行来说，这样的问题尤为复杂而敏感。如何在数据采集过程中把握好度，在不侵犯客户合法权益的前提下，降低道德和法律上的责任风险，是商业银行需要思考和解决的问题。在数据管理的过程中，尽管商业银行的数字化在逐步深化，但管理数据的基础还比较薄弱，忽略半结构化及非结构化的数据管理，如客户偏好、员工能力等风险因素。传统的数据管理只侧重于管理业务处理、客服交易及流程控制等结构化数据，对半结构化和非结构化的数据关注有限。与此同时，商业银行风险管理数据资源的途径有限，多数情况下，因为数据时效性差、维度不足、数据支撑能力不强等，导致数据和相应的信息不能匹配、内部数据与外部数据源链接不多、上下级之间缺乏数据互动、数据支撑力不足，影响风险管理的水平和能力。

（四）专业人才缺乏

从目前的数字化转型的应用情况来看，各行各业都缺乏数据分析人才，商业银行也普遍缺乏大数据分析人才。现有的人才无法满足商业银行大数据技术的分析要求，难以发挥数字化的技术优势，不但制约银行的发展，而且降低了大数据应用的效果。数字化转型背景下迫切需要金融与科技的跨学科风控人才。企业如果不能结合发展特征和需求，有针对性地制定发展措施，最终会使企业的发展质量大打折扣。因此，解决人才短缺问题是现阶段商业银行面临的主要问题。缺乏专业的技术人员，数字化的应用会存在一定的技术风险，使银行自身的发展受阻，无法提高数字化技术的应用效能。在人力资源配置上，存在人力资源缺乏、人员业务素质不足等方面的问题。银行工作人员没有进行数字化变革的思想，在风险管理模型的开发和设计、产品研发等方面也没有经验，应该注重高质量人才的培育和引入。缺乏数字化控制人才，会削弱技术对金融系统的支持，从而制约金融机构的优化和提高。

二、数字化背景下商业银行风险管理问题的对策

（一）强化风险管理机制建设，与数字化转型进度相匹配

为了更好地适应数字化转型的进程与市场的要求，商业银行需要完善风险管理体系建设。为确保商业银行平稳运行，要从战略高度认识建立和完善风险防控管理机制，在完善自身风险识别管控能力的同时深化银行转型。[7]在数字化变革中，对风险管理制度的优化应当是一种从里到外、从上到下的系统工程，为提高风险管理能力，需要做好顶层设计，明确转型下风险管理的组织结构和职能，这是各项优化工作的前提与支撑。

第一，提升顶层设计的科学性、系统性。领导层应立足于我国商业银行的发展现状，将风险管理数字化纳入发展计划，建立符合其发展需要的风险管理理念、治理流程、数据管理等工作机制，并通过大数据应用技术构建与之相匹配的风险管理系统，从而达到 “风险管理”与 “发展转型”之间的动态平衡。第二，优化风险管理组织架构，明确部门或组织的工作职责，组建跨业务条线、跨部门的全面风险管理敏捷组织，以适应数字化转型下的风险管理敏捷、快速的要求。第三，在数字化转型过程中，要强化新型风险控制观念的引入，充分发挥数字技术在风险管理中的引导作用。在银行数字化转型过程中，高层管理者应该理解数字化变革的实质，并明确其发展方向和目标；在战略层面上，加强信息化建设，规避转型所带来的战略风险。制定统一的战略基调与行为准则，形成全员参与的企业文化、自上而下的全面管理文化。充分应用大数据技术对风险管理的现状、原因及措施进行深入的分析研究，并将其成果转化及应用到风险管理的重要战略部署中。

（二）完善风险评估体系，深化自动化及个性化风险评估

完善风险评估体系，商业银行需建立全方位、科学的风险估量体系，这一步骤是提高客户服务质量的核心基石。银行要加强管理体制，不断完善体系结构，保障风险审查的流畅施行。随着数字化技术的整合应用，银行可以借助数据分析技术，实现信息的自动整合和风险评估模型的迅速打造。自动化生成风险评估报告的过程，与手工作业相比，有效降低了操作失误带来的风险，并且显著增进了风险报告制备的工作效能。商业银行应在认真研究风险类别的基础上，提出多元化、系统化、个性化的风险管理数字化需求。根据风险管理数字化产生的新风险的要求，研发更具个性化、更具创新性的风险管理工具，充分利用人工智能、大数据等技术，根据风险变化的动态，提供相应的风险管理工具。在大语言模型技术的应用下，运用模型对大量的文本数据进行分析，使其帮助商业银行对潜在的转型风险要素及可能存在的欺诈行为进行预判，还可以对数字化转型中的交易数据和用户信息进行分析，如果发现风险点或异常情况，可以对其实时监测并提供给银行作为参考，提前预警。

（三）强化风险数据管理能力

要确保信息数据不受侵害，提升数据风险管理至关重要。商业银行需加大对信息技术的投入，快速优化并升级大数据处理系统，强化网络安全保障措施，防止黑客攻击导致数据外泄，确保客户资料的安全无虞。在数字化背景下，银行的风险控制能力主要依赖于数据采集、数据分析和数据运用能力，其业务竞争力是由银行的风险管理能力所决定的。为此，商业银行在数字化转型过程中，需要对风险数据获取手段与分析手段进行革新。可以通过风险数据共享，在各类系统建设初期将风险管理系统的各模块数据信息共享，统一数据标准、规范数据口径，从而实现信息数据化。确立精准的数据搜集准则、搜集的界限以及数据的适用领域，预防过度数据收集的问题出现，确保客户合法利益不遭受侵害。

（四）加强人才的引进与培养，打造风控人才队伍

在企业的成长进程中，专业技能的人才构成了关键的竞争优势。若商业银行在大数据方面的专业人才缺口明显，则应重视才能的招揽和提升，同时，对风险控制领域的从业者进行深入的内部训练与外部招募。在内部的训练上，可以进行风险管理和技术人员的交叉训练，不仅可以提高他们的业务素质，还可以通过对风险数据的挖掘分析、模型构建等数字化的能力进行训练，培育出一批复合型的风险管理人才。在人才引进方面，商业银行可以加大引进力度，有针对性地选拔或吸引杰出学子至商业银行参加实践学习，以此构筑人力资源储备。可以通过轮岗制度，让不同分支行的数据分析人员到总行进行交流学习，提高员工的数字化素养。

三、结束语

在数字化浪潮中，银行业的竞争核心是风险控制能力，能否顺利拥抱数字化转型将直接影响其未来的成败。为了把握这一转型时机，商业银行必须优化提升自身的风险管理框架，在战略规划、风险评估、数据管理、人才建设等四个维度深度融合，建构与数字革命相适应的全面风险管控系统，不断完善风险管理数字化转型的治理体系，充分发挥领导力在数字化转型中的积极作用，确保高效率、高质量地完成数字化转型的各个环节。

参考文献：

[1] 阮赛男.数字化背景下城市商业银行财务风险分析：以北京银行为例[J].财务管理研究，2022（12）：50-58.

[2] 高永生.互联网金融时代商业银行财务风险管理探析[J].中国管理信息化，2022，25（08）：157-159.

[3] 高伦，陆岷峰.金融强国背景下商业银行数字化转型风险与管理路径研究[J].天水行政学院学报，2024，25（01）：118-124.

[4] 马红.大数据背景下商业银行风险管理问题探究[J].商展经济，2023（05）：95-97.

[5] 胡小丰.基于大数据的商业银行风险管理[J].中国市场， 2023（30）：52-55.

[6] 陆明.大数据时代商业银行风险管理策略探究[J].投资与创业， 2023，34（16）：149-151.

[7] 王艺霖.数字金融背景下商业银行风险管理对策：评经济科学出版社 《数字金融对商业银行的影响研究》[J].价格理论与实践，2023（09）：215.