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Andrew Gray:风险管理工作的职能范围必须进一步的扩大

本文来源于财经网 2018-05-19 16:29:48 我要评论(0
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“风险管理工作的职能范围必须进一步的扩大。过去我们主要是讲市场风险、信用风险,流动性风险,操作风险,如今特别是操作性风险,科技风险,物理基础设施风险都要考虑进去。”,存托信托和清算公司集团首席风险官、公司管理委员会成员,全球风险管理专业人士协会理事会成员Andrew Gray在5月19日召开的“2108清华五道口全球金融论坛”上如此表示。

Andrew Gray建议,现在所有的金融机构是不断进行创新,最近有一些进展,但是我们还是有很多工作来做,来确保我们很好的来应对可能面临的风险。今天想要说的一些趋势,包括要建立我们的韧性,我们也要在Fintech金融科技方面提高为以后做准备。

以下为嘉宾发言实录:

Andrew Gray:下午好,我叫Andrew Gray,我是存托信托和清算公司集团首席风险官,我非常荣幸在此发言,非常感谢清华大学五道口金融学院和GARP。首先,我给大家介绍一下DTCC,我们是为全球金融服务业服务的公司,在全球金融服务业当中,我们每天为数以亿计的交易提供风险管理服务,为全球金融市场带来确定性和稳定性。

我们为数万亿计的交易活动提供后台服务。DTCC可以比作一个关键的基础设施,风险管理是我们日常工作的第一要务和重中之重,45年以来我们管理了大量风险。我们经历着最大的变化是从2008年全球金融危机以来所经历的变化,前几位发言人也讲到了这场金融危机。我们今天面临着快速的改革,将会持续下去,变化速度会越来越快。

今天给大家讲讲风险管理面临的三大趋势的变化,这对于我们的金融行业以及投资者来说都意味着什么。在讲的过程中:

首先,我要讲一下风险管理的功能是如何得到了扩大,思路如何来转变;

第二,我们必须要建立起具有抗压能力、有韧性的体系,来保护市场稳定;

第三,在金融科技带来转型性影响的情况下,我们如何做好风险管理。

先从第一点讲,风险管理的权限、范围。刚才讲了金融危机,金融危机和其它几个因素带来了风险管理职能的功能的扩大。除了有金融危机的爆发之外,还有我们看到监管机构采取的相应措施,新技术爆炸性的发展。全球各个金融市场之间互联互通的进一步增加,使得风险管理的功能得到进一步的扩大。与此同时风险管理的本质发生了变化,现在我们金融业的威胁比以往任何时候更多。比如说网络攻击,十年前并不是一个主要的金融风险,现在网络攻击已经成为金融服务公司最担心的威胁之一。我们DTCC每年会做两次系统性风险的分析报告,也看到了这一点。在这样瞬息万变的环境当中,风险管理工作的职能范围必须进一步的扩大。过去我们主要是讲市场风险、信用风险,流动性风险,操作风险,如今特别是操作性风险,科技风险,物理基础设施风险都要考虑进去。有了更多的视角之后,风险管理要改变自己的思路,要能够有一个更加综合全面的工作方式,对于风险的整体论的看法也要超越各单个的金融机构的界限。过去我们总是把注意力聚焦于每一个金融机构内部的风险,在我们自己的四面墙之内有哪些风险,这已经不再符合现实的需求了,因为今天的金融市场已经是高度的互联互通了,而且风险变得高度不可控。所以今天的金融机构应该有一个系统性的观点来评估自己的风险。

整个风险事实是上贯穿整个的业态当中,而且有时候是不透明的。包括其它金融机构的市场参与方的风险,或者是他们的一些客户,以及他们的供应商或者是供应商的分包供应商。这需要DTCC存托信托和清算公司来关注这样的风险。因为现在这种金融的生态系统的开放性和复杂性就是会出现这样的问题。问题是说什么时候发生,而不是会不会发生。

第二个问题我想要探讨的就是金融机构如果只是分析和衡量风险,是不够的,必须要侦查到问题,还要有效地、高效地来解决这些问题,我们要降低风险事件的发生。不仅是管理他们的风险,还要建立一个框架,进行一些人才以及流程和技术的投资。我认为一个关键的基石就是要建立合适的企业文化,好的企业文化不光是说一些控制点,而且是所有的人都要有这样的思维,有这样的心态,员工要知道什么可能会发生,而且可能是会有一些假设的情景分析。

我们如何可以主动的预防而且是并把风险最小化。在我们DTCC里,我们也是鼓励所有的员工能够发现问题,及时来报告。另外我们也建立一个学习的文化,如果出现了一些潜在的风险,通过一些事后的监管的分析,他们要来了解风险。

基于综上所述,我们要用一个系统性的观点来看,整个系统我们是怎么来观察的。举一个例子,最近DTCC和一些金融机构一起合作来看我们建立怎样的机制来防止网络的攻击,包括我们的系统,以及整个的金融业态,所有的金融机构和所有的政府机构都要确保合作起来,来预防出现对于系统的伤害。

第三个问题,我要说金融科技。因为技术对于缓释风险建立韧性方面发挥重要的作用,其中重要的就是我们要建立一个数据驱动的方式,来使有效的方法来识别整个业界所面临的不同的风险。我们在收集数据上不是问题,更多的问题是如何进行分析,来帮助我们进行决策。我们在数据方面可以利用AI来分析,包括分析学的工具来进行风险的识别,包括可能发生的事件,是不是可能会带来整个系统性的冲击。比如说机器的学习很有可能,我们进行一些事件的分析来给我们预测出来一个趋势,这样的话就可以预防风险成为现实。另外还有一些压力事件,我们可以用一些内部的技术来实现。另外还有我们所谓的智能的韧性度,包括一些无论是结构化还是非结构化的数据我们进行分析。然后进行我们的监测,另外还包括一些跨境的一些数据。这样的话也可以帮助我们的客户来获得他们的数据,来支持整个更宽泛系统的运作。

另外,我们有很多的工具,而且有非常复杂的系统的分析,包括有一些机器的学习可以帮助我们进行决策来获得一些洞见,另外生成一些模型。不管是进行一些初步的理论性的概念性的模式,我们都可以来帮助风险管理,进行未来的风险预测也好,以及现在的风险管理也好,都可以有很好的帮助。

现在所有的金融机构是不断进行创新,最近有一些进展,但是我们还是有很多工作来做,来确保我们很好的来应对可能面临的风险。今天想要说的一些趋势,包括要建立我们的韧性,我们也要在Fintech金融科技方面提高为以后做准备。

谢谢五道口金融学院,感谢你们邀请我,感谢大家的倾听,谢谢!

(编辑:许楠楠)
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