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过去两年的国际金融危机,让人们对金融行业的风险管理感到胆颤心惊。尽管都遵从行业的最佳实践,几乎每一个金融公司都做过相似的统计算法,在不完整和不确定数据的基础上计算不确定性。然后,基于这些分析,他们又将风险从一张资产负债表转移到另一张——但真正的风险管理却只停留在公司自己财务分析的层面上。现在,行业所面临的主要挑战在于,如何控制好风险,以免其扩展到整个行业,甚至是更广泛的经济体。
人们需要使用低成本的金融服务、全球性的投资机会,并在保险、财务管理和投资组合等方面的风险管理中得到专家级的建议。金融企业需要从为投资者量身定制的金融工具中提升管理能力,并做好现金管理。当然,金融服务公司还具有创造和改进新金融工具的自由——包括抵押文书、金融衍生品等——只要这些工具受到良好的管理,就可以通过基础架构监控和度量其“健壮性”,使其能够安全地在经济萧条时期成长。
新的技术平台、行业标准和网络的普及,是让所有这些想法成为可能的基础条件。一个必要的组成部分是一个系统风险管理需要的通用基础架构。就像一个具有能源管理特性的处理器一样,这个行业需要“智能的电路设计”来降温,因为这个行业以前太过火热了,需要通过金融网络来仔细监控和测量资金流转是否健康。复杂的定制金融工具必须使用行业标准进行编码,以便能够实现自动化检查;在这方面,保险业已经通过其合同数据的标准化提供了一个很好的榜样。同样,财务报表也应该使用XBRL这种基于XML的标准化财务报表形式来表现。最后,只要新产品和服务不会对现有的金融系统造成大的冲击,导致“蓝屏死机”,这些创新的引入都应该被鼓励和欢迎。
不安全的金融工程,应该被更加安全的金融基础架构所替代。以下是一些现实世界的例子,看看这个行业是怎样有效地通过技术手段实现转变的。
分析更广泛来源数据
TowerGroup公司分析师Bobbie Britting认为,有超过93%的银行需要至少9个月时间来制定新的风险策略,而且64%的银行需要12~18个月时间才能应付改变。这对于一个金融体而言,反应速度显然是太慢了,因为这段时间足以让一个拥有高信用度和完美支付历史的人破产。
Zoot Enterprises是一个提供信用决策和贷款发放管理技术工具的公司,他们认为银行应该能够在一周时间内就作出反应。他们提供的产品能让风险管理者体验新的数据和新的风险模型。
Zoot正在帮助一个美国的大银行实现快速反应流程,可以让风险分析师了解其信用模型中的新信息。例如,Zoot的市场推广负责人Eric Lindeen所列举的手机账户付款的情况。“如果一个人连续几个月都延迟5天才交电话费,那这很可能预示着他的其他账户不久也会变得很糟糕。”他说。
同样,客户最近的水电气缴费情况、发薪日的还款存款,以及各种其他数据都能够为其财务状态变更提供线索。然而,这些信息源都还没有被及时地纳入通用的信用积分模型中。“这些数据最终一定会被采纳。”Lindeen说,“但目前你还无法从官方获取这些有用的数据。”
这些和风险相关数据的分散,让银行不得不使用多个信息提供商。他们一旦有了这些数据,风险分析师就能够据此得出和他们客户相关的评级,不断完善其推理模型,并开发出新的风险模型。
那些没有在风险模型中考虑这类数据的金融公司,将在新的经济环境中难以立足。如果再次经历2008年的次贷危机,他们也许还无法识别风险。他们最好的选择只能是没有针对性地提高贷款条件和贷款利率,这在过去的两年时间里也得到了验证。
然而,那些知道如何区分风险的银行,就能够对风险低的客户提供低利率的服务,而让不知情的竞争对手去承受高风险。这就是和Zoot合作的前10大银行的策略。
创造更智能的通信网络
在信用危机时代,现金的作用更加重要。因为从银行贷到款很困难,所以一些金融机构就不得不使用自有资金来开展业务。因此,不管是银行还是他们的客户,都需要知道他们究竟有多少现金。
这件事情比听起来要复杂得多。“很多银行的财务管理都分布在其各地的分支机构中。”SWIFT(环球银行金融电信协会)银行市场的负责人Wim Raymaekers介绍说,“因此,要建立一个完整的流动资金视图相当困难。”有的情况下,银行可能需要费数月甚至数年时间来与分支机构交换数据。“分支机构差异很大,使用不同的系统,他们不得不做很多映射和转换工作,来处理各种不同的格式和过程。”Raymaekers解释道。
作为智能金融架构的一部分,银行与其客户需要通过一个安全、标准化的通信平台进行交流。这就是SWIFT的建议,这个会员制的公司能够让209个国家超过8830个的银行机构交换标准化的财务信息。SWIFT的专用IP网络是与普通互联网完全隔离的,以便能够保障服务质量和信息安全。
通过SWIFT,分布广泛的分支机构也能够准确地交互数据。利用这些信息,银行可以开发出流动资金管理软件,帮助开发短期和长期资金需求的策略。
因为客户能够连接多个银行,银行也可以连接多个分支机构,所以财务系统会变得更加智能,可以很好地掌控资金。这种结构减少了一个子公司可能遭遇资金困境的风险。银行和企业客户也都能够减少成本和运营风险,因为他们可以淘汰一部分系统。
使用标准化的金融工具
金融行业改革的一个主要障碍在于,无法从非标准的复杂金融工具中获取标准格式的数据。例如,与交易所普通证券的买卖委托不同,很多金融衍生品的交易是通过电话、传真和电子邮件等形式撮合的,其中可能包含一些特定的条件。为了实现证券业的自动监管和风险管理,这些类型的合同都必须具备统一的标准。
在这方面,证券业必须好好地學习保险行业。“保险业可能是最难实现自动化的行业之一。”行业标准化组织ACORD高级副总裁John Kellington说。不管是问题的独特性还是成本和风险,保险策略都是高度个性化的,而且差异非常大。因此,这个行业的标准必须包含各种数据格式和各种可能出现的合同术语。这些丰富的标准为金融服务业提供了一个很好的参照。“在银行业,商品化贷款产品的购买者也许并不切实了解其背后的衍生品。”Kellington说,“这些产品也许会经过一系列的抵押贷款,客户无法获知其最终结果,也不知道有多大的风险。产品的透明性并不在此。”
相反,再保险公司则需要详细了解其业务范围内的所有相关的基础策略。“再保险的投资者会询问每一个细节,依赖于清晰的标准,可以了解到每个策略的风险,应该如何定价,会有哪些局限等。”Kellington说。
通过其标准化努力,ACORD已经实现了所有保险合同的标准化。ACORD的框架包含了一系列的参考模型,能够帮助保险公司将自己的策略装入行业标准,从而实现安全而有效的收益,控制风险。
通过对数据采集的良好控制、行业参与者交流网络的持续改进,并在各种金融工具中使用标准化,金融服务业的未来必然会十分光明。
人们需要使用低成本的金融服务、全球性的投资机会,并在保险、财务管理和投资组合等方面的风险管理中得到专家级的建议。金融企业需要从为投资者量身定制的金融工具中提升管理能力,并做好现金管理。当然,金融服务公司还具有创造和改进新金融工具的自由——包括抵押文书、金融衍生品等——只要这些工具受到良好的管理,就可以通过基础架构监控和度量其“健壮性”,使其能够安全地在经济萧条时期成长。
新的技术平台、行业标准和网络的普及,是让所有这些想法成为可能的基础条件。一个必要的组成部分是一个系统风险管理需要的通用基础架构。就像一个具有能源管理特性的处理器一样,这个行业需要“智能的电路设计”来降温,因为这个行业以前太过火热了,需要通过金融网络来仔细监控和测量资金流转是否健康。复杂的定制金融工具必须使用行业标准进行编码,以便能够实现自动化检查;在这方面,保险业已经通过其合同数据的标准化提供了一个很好的榜样。同样,财务报表也应该使用XBRL这种基于XML的标准化财务报表形式来表现。最后,只要新产品和服务不会对现有的金融系统造成大的冲击,导致“蓝屏死机”,这些创新的引入都应该被鼓励和欢迎。
不安全的金融工程,应该被更加安全的金融基础架构所替代。以下是一些现实世界的例子,看看这个行业是怎样有效地通过技术手段实现转变的。
分析更广泛来源数据
TowerGroup公司分析师Bobbie Britting认为,有超过93%的银行需要至少9个月时间来制定新的风险策略,而且64%的银行需要12~18个月时间才能应付改变。这对于一个金融体而言,反应速度显然是太慢了,因为这段时间足以让一个拥有高信用度和完美支付历史的人破产。
Zoot Enterprises是一个提供信用决策和贷款发放管理技术工具的公司,他们认为银行应该能够在一周时间内就作出反应。他们提供的产品能让风险管理者体验新的数据和新的风险模型。
Zoot正在帮助一个美国的大银行实现快速反应流程,可以让风险分析师了解其信用模型中的新信息。例如,Zoot的市场推广负责人Eric Lindeen所列举的手机账户付款的情况。“如果一个人连续几个月都延迟5天才交电话费,那这很可能预示着他的其他账户不久也会变得很糟糕。”他说。
同样,客户最近的水电气缴费情况、发薪日的还款存款,以及各种其他数据都能够为其财务状态变更提供线索。然而,这些信息源都还没有被及时地纳入通用的信用积分模型中。“这些数据最终一定会被采纳。”Lindeen说,“但目前你还无法从官方获取这些有用的数据。”
这些和风险相关数据的分散,让银行不得不使用多个信息提供商。他们一旦有了这些数据,风险分析师就能够据此得出和他们客户相关的评级,不断完善其推理模型,并开发出新的风险模型。
那些没有在风险模型中考虑这类数据的金融公司,将在新的经济环境中难以立足。如果再次经历2008年的次贷危机,他们也许还无法识别风险。他们最好的选择只能是没有针对性地提高贷款条件和贷款利率,这在过去的两年时间里也得到了验证。
然而,那些知道如何区分风险的银行,就能够对风险低的客户提供低利率的服务,而让不知情的竞争对手去承受高风险。这就是和Zoot合作的前10大银行的策略。
创造更智能的通信网络
在信用危机时代,现金的作用更加重要。因为从银行贷到款很困难,所以一些金融机构就不得不使用自有资金来开展业务。因此,不管是银行还是他们的客户,都需要知道他们究竟有多少现金。
这件事情比听起来要复杂得多。“很多银行的财务管理都分布在其各地的分支机构中。”SWIFT(环球银行金融电信协会)银行市场的负责人Wim Raymaekers介绍说,“因此,要建立一个完整的流动资金视图相当困难。”有的情况下,银行可能需要费数月甚至数年时间来与分支机构交换数据。“分支机构差异很大,使用不同的系统,他们不得不做很多映射和转换工作,来处理各种不同的格式和过程。”Raymaekers解释道。
作为智能金融架构的一部分,银行与其客户需要通过一个安全、标准化的通信平台进行交流。这就是SWIFT的建议,这个会员制的公司能够让209个国家超过8830个的银行机构交换标准化的财务信息。SWIFT的专用IP网络是与普通互联网完全隔离的,以便能够保障服务质量和信息安全。
通过SWIFT,分布广泛的分支机构也能够准确地交互数据。利用这些信息,银行可以开发出流动资金管理软件,帮助开发短期和长期资金需求的策略。
因为客户能够连接多个银行,银行也可以连接多个分支机构,所以财务系统会变得更加智能,可以很好地掌控资金。这种结构减少了一个子公司可能遭遇资金困境的风险。银行和企业客户也都能够减少成本和运营风险,因为他们可以淘汰一部分系统。
使用标准化的金融工具
金融行业改革的一个主要障碍在于,无法从非标准的复杂金融工具中获取标准格式的数据。例如,与交易所普通证券的买卖委托不同,很多金融衍生品的交易是通过电话、传真和电子邮件等形式撮合的,其中可能包含一些特定的条件。为了实现证券业的自动监管和风险管理,这些类型的合同都必须具备统一的标准。
在这方面,证券业必须好好地學习保险行业。“保险业可能是最难实现自动化的行业之一。”行业标准化组织ACORD高级副总裁John Kellington说。不管是问题的独特性还是成本和风险,保险策略都是高度个性化的,而且差异非常大。因此,这个行业的标准必须包含各种数据格式和各种可能出现的合同术语。这些丰富的标准为金融服务业提供了一个很好的参照。“在银行业,商品化贷款产品的购买者也许并不切实了解其背后的衍生品。”Kellington说,“这些产品也许会经过一系列的抵押贷款,客户无法获知其最终结果,也不知道有多大的风险。产品的透明性并不在此。”
相反,再保险公司则需要详细了解其业务范围内的所有相关的基础策略。“再保险的投资者会询问每一个细节,依赖于清晰的标准,可以了解到每个策略的风险,应该如何定价,会有哪些局限等。”Kellington说。
通过其标准化努力,ACORD已经实现了所有保险合同的标准化。ACORD的框架包含了一系列的参考模型,能够帮助保险公司将自己的策略装入行业标准,从而实现安全而有效的收益,控制风险。
通过对数据采集的良好控制、行业参与者交流网络的持续改进,并在各种金融工具中使用标准化,金融服务业的未来必然会十分光明。