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上市银行如何控制风险管理           
上市银行如何控制风险管理
强化我国商业银行风险管理势在必行

建立科学的商业银行操作风险管理框架

随着商业银行经营规模不断扩张、经营范围不断拓展、金融产品日趋复杂,操作风险发生的几率越来越大。尤其是随着近期国内一系列金融大案的频繁曝光,操作风险受到普遍关注。对于国内商业银行来说,建立科学合理的操作风险管理框架,提升自身全面风险管理水平,迎接国际化挑战是当务之急。因此,对操作风险管理核心技术及其实施路径进行深入剖析也就变得非常必要和重要。
操作风险管理的核心技术
一般来说,一个科学合理的操作风险管理框架应该包括:战略、组织、流程、基础设施、环境等几方面。LOCALHoST通过对多家国际活跃银行操作风险管理框架及相关理论研究的深入分析,可以发现操作风险管理的核心技术主要包括:自我评估、数据收集、资本计算三项。
1、自我评估。自我评估是操作风险的第一道防线,主要包括流程梳理与评估、关键风险指标确立、评估报告等内容。自我评估的目的是找出与目标、业务有关的重大风险并进行分类和排序;明确风险责任人;对风险、剩余风险的影响及可能性进行评价;根据设计及操作对内部控制进行评价;找出并记录相应的改进措施并为此分配时间和责任人;向董事会及高级管理层进行报告,并向有关部门提供相关的评估信息。自我评估是一个动态持续的协调反馈过程。随着时间的不断演变,业务部门需要将风险评估与损失/突发事件及重要指标数据进行比较,找出业务环境的变化并确认相应风险及控制措施。
(1)流程梳理与评估。流程梳理是自我评估的关键步骤。流程梳理的主要目标是让每位员工都知道:干什么、怎么干,即流程的风险点是什么、如何监测和控制、潜在缺陷及改进措施、谁来负责、谁来检查、如何报告等。通过梳理,明确了工作流程的具体环节、操作方式、规章制度和面临风险。
(2)确立关键风险指标。流程梳理的结果是产生了一些关键指标。这些关键指标是对业务活动和控制环境进行监控的指标体系,主要有关键业绩指标(kpi)和关键控制指标(kci)。
(3)评估报告。操作风险管理过程中,必须建立有效的报告机制。自我评估的工具和结果主要是一些制度文件、检查表格、以及一些直观图表、分数等级等。
(4)监督协调机制。自我评估是以业务部门为主,各相关部门积极参与的一项工作,需要建立相应的监督协调机制来保证自我评估的真实有效。
2、数据收集。数据是风险量化的前提,只有高质量的数据才能得出可靠的量化分析结果。否则只能是垃圾进,垃圾出。与市场风险和信用风险相比,操作风险的数据散落在各个业务条线和部门,收集难度相对较大,而且数据普遍偏少。
目前应用于操作风险计量分析的数据主要包括:内部损失数据、外部损失数据、情景分析数据、自我评估数据、关键风险指标数据以及风险缓释数据。
3、资本计算。资本配置是操作风险的第二道防线。巴塞尔委员会所提出的基本指标法和标准法都将总收入作为操作风险暴露的指标,但是总收入与操作风险暴露之间不一定存在对应关系。因此,普遍认为这两种方法对风险并不敏感,不能反映真实的操作风险水平。而对于高级计量法,人们也未能对目前存在的众多方法达成共识,最终巴塞尔委员会放弃了征询意见稿中的做法。不再具体规定用于操作风险计量和计算监管资本所需的具体方法和统计分布假设。但要求银行必须表明所采用的方法考虑了潜在严重的概率分布"尾部"损失事件。
目前,损失分布法是较常见的操作风险高级计量法,不过在具体实施中还存在许多技术难题,如对各项操作风险损失之间相关系数的确定等。所以,目前对于操作风险资本金的最终确定都要结合多种方法的结果并根据对自身实际的评估进行调整。
对国内商业银行的启示
1、重视流程梳理,降服细节中的魔鬼。"流程标准化"是加强内部控制、确保制度落实的基础。对于国内商业银行来说,加强流程梳理是重中之重。只有通过梳理流程,将各个部门职责贯穿起来,强调部门在流程中的职责,才能为实现"流程银行"和进行全面风险管理奠定基础。流程梳理中,要强调以事实为依据,强化量化标准,做好自我评估数据、关键风险指标数据的收集工作,建立数据基础。一要对流程中的重要环节设置各种记录要求,将操作事实定量化,有迹可循;二要将定量化的记录整理成数据,为风险管理决策提供依据。三要在流程梳理的过程中建立相应的监督协调机制。
2、确立关键风险指标,建立预警机制。关键操作风险指标是对操作风险评估和监测的重要工具,用来表示操作风险或风险框架的变动,不仅可以起到预警作用,而且通过对某一特定程序的一系列关键风险指标的分析,还会揭示出指标在过去的变动情况是否与专家的风险评估结果相一致。各商业银行要在流程梳理的过程中积极确立关键风险指标。确立关键风险指标时要注意,指标必须具有风险敏感性,能快速反映损失组合变动,而且容易识别,并在业务环境下容易理解。另外,风险指标要有参考系,要设置最低限度,超过限度时管理层要采取相应措施。
3、规范数据采

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