经济新常态下银行金融风险管理分析

摘要：为了探究在经济新常态背景下银行金融风险管理的策略，本文采用了文献综述与实证研究相结合的方法，对信用风险、流动性风险、市场风险以及操作风险进行了全面的分析。研究结果显示，在经济新常态下，银行机构必须利用金融科技来增强风险的识别、评估和控制能力，优化资产配置，并严格执行合规管理。这些措施有助于银行应对日益复杂和多变的金融市场，确保稳健经营。

关键词：经济新常态；银行业；金融风险管理；信用风险

一、经济新常态的特征及其对银行业的影响

（一）经济新常态的主要特征

经济新常态的核心特征涵盖了经济增速从中高速增长的转变、产业结构的持续优化与升级，以及经济增长动力的快速转换。这一增速的放缓体现了我国经济已迈入追求高质量发展的新阶段，更加重视可持续性增长。产业结构正在经历从以制造业为主向服务业和高科技产业为主的转型，其中高端制造业、信息技术产业、生物医药等新兴产业迅速崛起，成为推动经济发展的新引擎。绿色发展理念的深入实施有效减轻了资源和环境的压力，能源消费结构得到持续改善，清洁能源和可再生能源的使用比例逐渐上升。随着新旧动能的转换，传统的投资和出口驱动模式正逐步被创新驱动和消费驱动所替代。新一代信息技术，如互联网、大数据、人工智能的迅猛发展，催生了共享经济、数字经济等新兴经济形态，促进了经济的转型升级，并提升了全要素生产率。在宏观经济政策方面，更加注重稳定增长与风险防范的平衡，通过供给侧结构性改革，推动经济朝着更加健康的方向发展。

（二）新常态对银行业务的影响

经济新常态的特征之一是经济增长速度放缓，但此阶段更注重质量与效率的提升，这对银行业务产生了积极影响。经济结构的优化与产业的升级，使银行能更有效地配置资源，支持高新技术产业与绿色经济的发展，从而实现风险的分散与收益的提升。随着金融监管的逐步完善，银行业务操作变得更加规范透明，不仅减少了不良贷款，还提高了资产质量。居民收入水平的提升与消费结构的变化，为银行的零售业务带来了新的增长点，促进了个人金融服务的多样化发展[1]。数字经济的兴起与金融科技的应用，让银行得以利用大数据、人工智能等技术手段，提高风险管理与客户服务的效率与精准度，进而增强了竞争力。此外，银行通过积极推进国际化战略，拓展海外市场，不仅提升了自身的国际竞争力，也为国内企业的“走出去”提供了有力支持。

二、新常态下银行面临的主要金融风险

（一）信贷风险

信贷风险主要源自借款人违约和宏观经济环境的变动。借款人违约风险指的是借款人无法按期偿还贷款本息的情况，而宏观经济环境的变化则可能带来行业性风险，进而影响借款人的偿债能力。随着经济结构的调整和产业的升级，银行信贷资源正逐步向高技术产业和绿色经济领域倾斜，这不仅提升了信贷资产的质量，还有效分散了传统高风险行业所带来的信贷风险。例如，新能源与信息技术产业的蓬勃发展，为银行提供了优质的客户群体和稳定的还款来源。金融科技的广泛应用显著增强了银行在信用风险管理方面的能力。借助大数据分析和人工智能技术，银行能够更精确地评估借款人的信用状况，及时识别潜在风险，并采取相应的风险缓释措施。同时，完善的信用评级体系和数据共享平台的建立，使银行能够获取全面且准确的借款人信用信息，从而在贷前审核、贷中监控及贷后管理中实现全流程的风险控制[2]。此外，金融监管政策的强化，特别是供给侧结构性改革和去杠杆政策的实施，促使银行信贷业务更加稳健，信贷投放也更为科学。严格的信贷审查和风险控制措施不断提升信贷资产的安全性和收益性。而国际化进程的推进，则使银行得以在全球范围内配置信贷资源，拓展市场空间，并有效降低单一市场波动对信贷资产的影响。

（二）流动性风险

在经济新常态下，银行面临的主要金融风险之一是流动性风险，这主要源于资金供需的不平衡、市场环境的变化以及银行资产负债结构的不匹配。经济结构的调整与产业的升级，促使银行优化资产配置，旨在提高资产的流动性和收益性。通过投资于高质量、流动性强的金融产品，银行能更好地应对市场波动，确保资金的灵活调度。金融科技的广泛应用显著提升了银行的流动性管理能力。借助实时数据分析和智能化管理系统，银行能够精准预测和调配资金需求，从而有效降低流动性风险[3]。同时，电子支付和移动支付的发展，提高了资金的流转效率，进一步减轻了流动性压力。金融监管政策的完善，为银行的流动性风险管理提供了有力保障。严格的流动性监管要求和风险预警机制，使银行在日常运营中更加注重流动性风险的防范和控制，确保持有高质量的流动性资产以应对突发情况。

（三）市场风险

银行所面临的市场风险主要源于市场价格的波动性，包括利率、汇率以及价格的变动。随着经济结构的调整和产业升级，银行在资产配置上越来越重视多元化投资和风险分散策略。通过投资于那些质量高、收益稳定的金融产品，银行能够有效地缓解市场价格波动所带来的风险。金融科技的广泛运用显著提升了银行在市场风险管理方面的能力。利用大数据分析和人工智能技术，银行能够实时监控市场动态，精确预测市场趋势，并迅速调整投资组合，优化资产配置，从而降低市场风险。健全的金融监管政策为银行提供了坚实的后盾。严格的市场监管要求和风险控制机制确保了市场风险得到有效的控制。

（四）操作风险

操作风险主要源自内部流程、人员、系统以及外部事件等多个方面。银行通过优化内部流程和提高员工培训质量，能够显著降低这类风险。精细化管理和流程再造有助于将业务操作标准化和规范化，从而减少人为错误。同时，一个完善的员工培训体系能够提升员工的专业能力和风险意识。金融科技的应用，特别是区块链技术和智能合约，显著提高了银行操作风险管理的水平，通过实现交易的自动化和透明化，减少了人为操作失误和欺诈行为。大数据和人工智能技术使银行能够实时监控和分析操作风险，及时发现并应对潜在问题，从而提高管理效率和精准度。完善的监管政策和合规管理制度确保操作风险得到有效控制，而操作风险预警和应急响应机制则增强了管理的前瞻性和主动性。通过国际化战略的推进，银行在全球范围内优化业务流程和管理体系，增强了跨境业务操作风险管理能力，提高了运营效率，并有效降低了操作风险的影响，从而实现了稳健发展。

三、经济新常态下银行金融风险管理策略

（一）风险识别与评估

银行通过构建一个全面的风险识别体系，运用大数据分析、人工智能和机器学习技术，能够迅速捕捉并精准地识别出各种潜在风险，包括信贷风险、市场风险、流动性风险以及操作风险。这些先进技术通过深度挖掘海量数据，揭示潜在的风险因素和趋势，为风险识别提供了精确的结果。在风险评估阶段，银行构建了完善的评估模型。该模型结合当前的经济环境和市场变化，对已识别的风险进行定量和定性分析。特别是，银行采用量化风险评估模型，如价值风险（VaR）模型和压力测试工具，以量化和预测风险。通过模拟不同的市场和经济情景，银行能够评估在各种条件下的风险暴露程度。数据的全面性和准确性是风险评估科学性和可信度的基础。因此，银行建立了多层次、多维度的风险评估体系，以确保全面了解自身风险状况。这有助于银行制定针对性的风险管理策略，从而提高风险管理的有效性和前瞻性。

（二）风险控制与缓解

通过实施严格的信贷审查与审批流程，构建多级信贷审批体系，并执行职责分离制度，银行能够预防和控制操作风险及信贷风险。金融科技的广泛运用使得银行能够实时监控和分析风险，而智能风控系统则能够自动识别和预警异常行为，从而提高风险管理的效率。为了对冲风险，银行利用金融衍生品，例如利率互换和外汇期权，以锁定利率和汇率波动的风险[4]。此外，通过信贷资产证券化，银行能够分散和转移信贷风险，同时提升资产的流动性和安全性。国际化的战略布局有助于银行分散单一市场的波动风险，而跨国业务的拓展和全球市场机会的把握则进一步增强了其抗风险能力。

（三）资本管理

确保资本充足率符合监管要求，是银行稳健运营的基石，而充足的资本缓冲则进一步增强了银行的稳定性和抵御风险的能力。为了优化资本结构并提升资本使用效率，银行采用精细化资本配置策略，并利用资本补充工具，如次级债券、优先股等，来提高资本回报率和资本充足水平。金融科技和大数据分析的应用，使银行能够更准确地进行资本管理和预测。通过智能化系统，银行可以实时监控资本使用情况，并灵活调整资本配置策略。推进国际化战略和全球资本配置，有助于银行分散单一市场风险。

（四）合规管理

合规管理体系的核心在于制度的建立与流程的优化，通过完善合规政策和操作流程，确保业务活动的合法性与合规性，并通过严格的合规审核机制进行监督和修正。金融科技的应用显著提升了合规管理的效率和成效，大数据分析和人工智能技术使得对海量数据的实时监控和分析成为可能，智能合规管理系统能够自动执行检查和预警，从而降低人为错误。通过培训和宣传，合规文化建设能够提升全体员工的合规意识和法治观念，营造出“人人合规、事事合规”的企业文化。随着国际化战略的推进，合规管理迎来新的发展机遇，银行通过借鉴国际上的先进经验，能够提高国际业务的合规管理水平，在全球市场中增强自身的竞争力，并更好地应对国际合规风险。

四、金融科技在风险管理中的应用

（一）大数据分析

通过整合客户交易记录、市场动态及宏观经济指标等数据，银行能够全面识别并评估潜在风险，从而提升风险识别的精确度。在客户信用风险评估中，大数据分析技术利用客户历史交易数据、还款行为及消费习惯，构建精细的信用评分模型，以准确预测违约风险，增强信贷决策的科学性[5]。对于市场风险管理，该技术实时监控市场数据与宏观经济指标，迅速捕捉市场变动与趋势，实现动态调整与预警，有效识别市场异常波动及潜在风险，并预先制定应对策略。在流动性风险管理方面，大数据分析通过持续监控与分析流动性数据，精确预测资金需求与压力，进而优化资金配置。

（二）人工智能与机器学习

利用深度学习算法和数据挖掘技术，银行能够从庞大的数据集中提炼出宝贵的信息，从而提升风险识别与管理的准确性和效率。在信用风险评估领域，这些技术通过剖析客户的消费行为和交易模式，构建起动态的信用评分模型，以精确预测违约的可能性。在市场风险管理方面，算法模型对市场数据和宏观经济指标进行分析，以预测市场动向，发出潜在风险的预警，协助银行适时调整其投资组合。至于流动性风险管理，机器学习算法能够实时监控资金流动情况，优化流动性管理策略。人工智能和机器学习技术还能够实时分析操作流程和系统日志，识别操作风险，并通过自动化风险监控和预警系统，提升响应速度和管理的精确度。

（三）区块链技术

借助深度学习算法与数据挖掘技术，银行能从海量数据中挖掘出有价值的信息，进而提升风险管理的精准度与效率。在信用风险评估上，银行通过分析客户历史行为及交易模式，构建动态信用评分模型，并实时追踪客户信用变化，精确预测违约风险，有效降低不良贷款率。对于市场风险管理，银行通过解析市场数据及宏观经济指标，预测市场走势与波动，及时发布风险预警，辅助调整投资组合。在流动性风险管理领域，银行实时监控资金流动及市场动态，精准预测资金需求与流动性压力，从而优化管理策略。同时，在操作风险管理方面，通过实时分析操作流程与系统日志，银行能识别潜在风险与异常行为，利用自动化的风险监控与预警系统，加快响应速度并提高管理精度。

五、结论

在经济新常态的背景下，银行金融风险管理的复杂性和重要性愈发显著。通过加强金融科技的应用，提高风险的识别和控制能力，成为确保银行业稳健发展的关键所在。未来，我们需进一步探索创新风险管理方法，深化国际化战略的布局，优化全球资产的配置，以增强银行应对不断变化经济环境的韧性和竞争力。持续推动金融科技在风险管理中的应用，将为银行业提供更加精确和高效的解决方案，助力其在新常态下实现可持续发展。

参考文献：

[1]王亚芳．经济新常态下银行业的金融风险研究[J]．

商展经济，2023（4）：106-108．

[2]刘洋，陈媛．经济新常态下商业银行信贷风险管理问题研究[J]．时代金融，2023（2）：84-86．

[3]王艺蒙．新时代背景下我国商业银行的流动性风险管理研究[J]．今商圈，2023（13）：0082-0085．

[4]李书翔，王禹，宋杨，等．大数据时代下商业银行风险管理的优化路径[J]．全国流通经济，2024（4）：173-176．

[5]张桂文，易潇，樊黎．中小银行大数据应用及风险管理[J]．当代县域经济，2024（1）：105-108．

（作者简介：邓力，贵阳信息科技学院助教。）