用统计学原理建立风险控制模型

用统计学原理建立风险控制模型

（偿债模型）

1.风险控制模型

风控模型，计算最高能够承受什么样的高风险客户，同时该如何把这些资产证券化并分散点风险给投行对自己是最有利的。强大的高频交易和程序化交易要求更快速的交易通道和更高效的策略模型；另一方面，快速交易导致投资面临的风险呈指数级增长，从而市场和投资者需要更全面的策略组合和更精准的风控模型进行风险对冲。

在高度精细化的风险控制模型中，很重要的一个环节就是用先进的统计计量模型来更加准确的描述多种金融资产价格波动的关联性。在现实的金融交易中，我们将面对成百上千的金融资产，所以我们需要一个理论上十分灵活、现实中应用有效的统计模型能够同时对大量的风险因子的相关性进行描述、估测和模拟。在科研中，在不断探索，力图在现有的模型基础上，找到更加灵活的模型准确高效描述各高维的金融风险因子之间的相依性。当然，高度量化的数量风险模型，还要在业界实际应用中能够运算相对迅速，这样才能对各种金融组合进行实时的风险预测和监控。

这种高度量化的风控模型，将无时无刻不为交易所、清算所和各大券商经纪公司，实时计算未来各种资产组合的风险度，从而始终将各种金融交易的市场风险控制在合理的范围内，使衍生品市场交易能够稳定运行，最大可能的减少巨大价格波动给市场带来的危机。

2.统计学原理

统计学，是处理数据的一门科学，是收集、处理、分析、解释数据，并从数据中得出结论的科学，它提供了一整套从数据中得出结论的方案。统计学已广泛应用于企业发展战略、产品质量管理、市场研究、经济预测、人力资源管理等领域，并在上述领域已经有了很好的应用实践。利用统计学原理分析、处理银行日常运行中获取的业务数据，无疑可以为银行在日常运营中的客户营销、经营决策、控制风险等提供强有力的决策指引。

在科技高速发展的现今社会，信息化是主要的趋势，自然而然信息化的需求也就越来越突出，对于银行来说，通常都要对大量的数据进行收集，并且还要对所收集的数据进行仔细的分析，分析过后还要对一些有价值的数据进行提取，提取过后再做出正确的决策。那么，对于现代统计方法来说，它和现代信息处理技术是分不开的，随着计算机运行能力的不断提高，对于大规模统计调查的数据的处理来说，就会显得更加的精确以及方便快捷。所以，统计学越来越不可能脱离计算机技术，当然，计算机技术的应用的深入，也同样不能离开统计

学的发展以及完善。对计算机技术进行充分利用，并通过计算机软件将统计方法中比较复杂的计算构成进行简便化，统计输出的结果就一目了然了，这样，统计方法的普及就会显得非常容易了。因此，统计学与信息技术的结合在银行信息系统建设中越来越被人们所重视，也是未来银行信息系统建设的大势所趋。

3.统计学原理建立银行风控模型

银行是经营风险的机构，自然控制风险就成为银行赖以生存的重要因素，而在银行风险控制领域，而在银行风控领域系统建设中，统计学拥有广阔的应用空间及实践场景。银行风控领域的一个典型应用场景便是反洗钱黑名单检索，反洗钱黑名单检索具有黑名单数据信息不完整、重复姓名较多、客户填写姓名不规范、违规成本极高等特点，因此目前反洗钱检索命中标准较低，反洗钱误中率较高，通常在系统检索命中后人工二次审核判断是否为误中，工作效率较低。因此可以通过引入统计学的计算方法，引入大数据与人工智能的新型技术，建立科学适用的统计学模型，并通过收集命中后人工审核结果，不断训练，降低反洗钱检索的误中率，从而减少人工审核的工作，大幅度提高工作效率。另外一个风控领域的典型应用便是贷款审批小额信贷风险管理，本质上是事前对风险的主动把控，尽可能预测和防范可能出现的风险。为了满足业务的需求，我们会使用大量数据，建立相应模型，衡量风险并尽可能避免逾期，一般通过对授信人个人状况、收入能力、负债情况进行数据挖掘，进行模型化综合度量，进而确定授信并确定一个合理的风险定价，使风险和盈利达到一个平衡的状态。，传统信贷投放过程中，通常由银行工作人员依据企业财务报表、人行征信、抵质押品等基本信息，结合个人工作经验进行信用评估，传统的方式基于银行工作人员手中掌握的非结构化数据，反映了客户当前静止的、切片式的状态，并且受双方信息不对称因素的影响，致使很多时候银行不能真实地了解客户的真实情况，从而也就不能真实的对客户的风险承受能力及还款能力做出准确的判断，导致银行易遭受风险损失。而基于统计学原理及大数据技术的风控平台打通了行内行外数据孤岛，若更加充分利用政府平台公开信息以及互联网信息，结合人工智能建模技术在海量信息中进行价值挖掘，商业银行大数据应用将全面嵌入业务流程，提高风险精细化管理水平的同时也能有效地提升风险决策的实时性。比如利用知识图谱挖掘技术挖掘集团间、企业间、主要控制人间隐藏关联关系，并生成可视化关联关系图谱，及时发现异常避免不必要的风险损失。大数据应用使得金融机构以动态的、联系的、全面的、发展的视角描绘客户成为可能，传统风控的理念是根据历史预测未来，而现在的技术手段让我们在风控上不仅可以“以史为鉴”，更可以“继往开来”。

将统计学思想，大数据方法应用于银行信息系统建设中，无疑将大幅度助力银行业务发

展，同时也将提升银行系统数据安全及客户交易安全级别，但机遇与挑战并存，在银行系统大数据建设过程中，也将面临前所未有的挑战。

首先，目前在大型商业银行系统建设中，通常采用传统的IOE架构，这种架构不仅成本较高，横向扩展能力弱，同时，大量的历史数据存储在磁带中，甚至档案馆中还有大量没有数字化的物理凭证或没有结构化的影像数据。即使将这些数据结构化，基于目前银行系统架构复杂，系统众多的特点，银行还要面临历史数据标准不统一、缺乏有效数据治理手段、数据质量参差不齐、数据应用无章可循等历史遗留问题。面对这些问题，银行必须做出系统架构转型，不仅要统一各系统间的数据标准，使数据结构化，同时还要由集中式的传统IOE

集中式架构向分布式架构转型。相较于集中式架构，分布式架构不仅具有成本低、扩展性强、稳定性强等特点，同时在分布式存储结构下，结构化数据的存储计算可以得到巨大的改善，可以将数月前甚至几年前的历史数据进行迁移保存。利用当前较为成熟的Hadoop、Spark

等组件可实现对海量离线数据进行离线或在线分析，将数据优势最大化，为银行提供最全面的数据支撑。

其次，在数据开放共享的今天，银行在内部数据收集方面遇到了极大的挑战，传统的以账户为中心，以会计为导向的银行IT系统缺乏收集客户账户查询、咨询、投诉等行为信息的能力，无法体现高维度的数据价值。数字时代银行的IT系统必须是以客户为中心，以市场为导向，具备采集全渠道客户基本信息、交易信息、交易对手信息、客户与银行的接触轨迹信息等更多维度信息的能力。这就要求银行从客户信息治理、丰富客户模型开始，不断完善客户、账户信息的同时开始客户行为信息的收集，数据的价值将会随着维度的增加而显著提高。同时，传统银行数据来源渠道比较单一，通常仅仅来源于银行内部系统采集，数据类型也仅仅能够反映客户基本信息及金融领域相关信息，很难全方位准确完整的描绘客户画像，会造成回归模型不准确，预测的精准性大幅下降。而互联网平台公司拥有大量与客户频繁互动的场景，在收集客户行为信息、客户之间关联信息等方面具有天然优势。银行必须通过与互联网企业合作才能采集更多维度的信息，但是银行必须在保护客户隐私的合规前提下，及时有效地获取相关信息。其合规成本与合作的代价也是传统银行在开发相关数据应用时必须考虑的。

此外，银行在加强信息系统建设的同时，还要转变业务人员的固有思维及创新营销服务手段，摒弃传统的经验主义，充分利用手中数据，通过整合客户基本信息、金融资产、交易行为、渠道签约、价值贡献等相关数据，构建客户细分模型，依据一定的业务规则对客户进行分类，有针对性地挖掘银行各项金融产品目标客户；将公司与个人客户信息统一分类、整