據(jù)1.jpg "大數(shù)據(jù)——風(fēng)險(xiǎn)管理新武器")
【導(dǎo)讀】：本文將通過(guò)淺顯易懂的例子，深入淺出的向您介紹大數(shù)據(jù)在信用風(fēng)險(xiǎn)，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，反洗錢(qián)等風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域，以及財(cái)務(wù)管理等其他金融領(lǐng)域的應(yīng)用。
一．概述
就如大家通過(guò)我們的文摘閱讀了解到的大數(shù)據(jù)的知識(shí)，這個(gè)世界的數(shù)據(jù)正以前所未有的速度、類(lèi)型以及體量進(jìn)行著爆炸式的增長(zhǎng)。現(xiàn)如今的技術(shù)也幾乎可實(shí)現(xiàn)即時(shí)而有效的實(shí)時(shí)分析。
然而，當(dāng)大數(shù)據(jù)已經(jīng)被許多領(lǐng)域接受時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)控制仍未開(kāi)始利用它的力量。事實(shí)上，大數(shù)風(fēng)險(xiǎn)控制方面也有著革命性的潛力。它能提高風(fēng)險(xiǎn)模型的預(yù)測(cè)能力及穩(wěn)定性，指數(shù)式的改善系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間及效用，提供更廣泛的風(fēng)險(xiǎn)覆蓋，并且能顯著的節(jié)約成本。在這個(gè)正在變得越來(lái)越復(fù)雜并且需求也越來(lái)越多的社會(huì)中，獲取、處理以及利用大數(shù)據(jù)的能力將決定風(fēng)險(xiǎn)管理的勝敗！
大數(shù)據(jù)在風(fēng)險(xiǎn)管理中的優(yōu)勢(shì)：
1.提高風(fēng)險(xiǎn)模型的預(yù)測(cè)能力及穩(wěn)定性
2.實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)智能將更廣泛的應(yīng)用，實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控將有可能實(shí)現(xiàn)，而噪聲信號(hào)比率卻可以被降低。
3.基于重點(diǎn)領(lǐng)域的有效信息作出的決策的能力將會(huì)增強(qiáng)。
4.顯著的節(jié)約風(fēng)險(xiǎn)管理的成本
世界上超過(guò)90%的數(shù)據(jù)在最近2年內(nèi)產(chǎn)生，思維超前的產(chǎn)業(yè)及機(jī)構(gòu)已經(jīng)開(kāi)始挖掘并利用這個(gè)寶藏。大數(shù)據(jù)被定義為可以組織和分析的‘海量’、‘高增長(zhǎng)率’和‘多樣化’的信息資產(chǎn)，并被認(rèn)為是一個(gè)真正的游戲規(guī)則改變者。這個(gè)它對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理而言又意味著什么呢？簡(jiǎn)而言之，大數(shù)據(jù)代表著風(fēng)險(xiǎn)控制在這個(gè)領(lǐng)域點(diǎn)的未來(lái)。為什么呢？因?yàn)榇髷?shù)據(jù)科技可以幫助風(fēng)控團(tuán)隊(duì)獲得更加精確、并在近乎實(shí)時(shí)的大量風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)！在金融服務(wù)這個(gè)行業(yè)內(nèi)，他們能讓資產(chǎn)管理者、銀行以及保險(xiǎn)公司積極的預(yù)測(cè)到潛在的風(fēng)險(xiǎn)，更快并更有效率的做出反應(yīng)，并且在成千上萬(wàn)的風(fēng)險(xiǎn)變量出現(xiàn)的時(shí)候做出穩(wěn)健的決策。?當(dāng)大數(shù)據(jù)在金融服務(wù)行業(yè)內(nèi)應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)管理時(shí)，?數(shù)據(jù)的“高真實(shí)性”以及“高價(jià)值”將會(huì)得到充分體現(xiàn)，而這些數(shù)據(jù)也將會(huì)變得越來(lái)越精確以及可靠。?于此同時(shí)，有效的風(fēng)險(xiǎn)控制模型可能給金融機(jī)構(gòu)帶來(lái)以十億計(jì)的損失，因此通過(guò)降低風(fēng)險(xiǎn)的方式可以顯著的節(jié)約成本。大數(shù)據(jù)技術(shù)將改變?nèi)缃袷澜绲娘L(fēng)險(xiǎn)管理。?請(qǐng)確保你將參與到其中。
二．“噪音”還是“信息”？
“在新世界的風(fēng)險(xiǎn)管理中，時(shí)間至關(guān)重要，如果你能更快地應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)，你就有了一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)”
具有靜態(tài)結(jié)構(gòu)和有限交互路徑的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)代已經(jīng)過(guò)去。取而代之的是具有可得性的復(fù)雜多樣的來(lái)源，包括社交媒體、電子郵件、傳感器數(shù)據(jù)、商業(yè)應(yīng)用、檔案和文件。同時(shí)，取得和分析數(shù)據(jù)的速度亟需嶄新的方法。現(xiàn)在，我們正步入數(shù)據(jù)湖時(shí)代。
數(shù)據(jù)湖的方法很簡(jiǎn)單：你不必在孤立的指令性存儲(chǔ)中組織數(shù)據(jù)，而是將不同原始格式的所有類(lèi)型的數(shù)據(jù)保存到一起。數(shù)據(jù)湖既有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（載于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和電子表格中），?也有非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如社交媒體，電子郵件和文本文檔），而它的運(yùn)用將更加快速靈活。基于上面提到的那些實(shí)時(shí)信息，這個(gè)系統(tǒng)允許用戶進(jìn)行點(diǎn)對(duì)點(diǎn)查詢和跨數(shù)據(jù)源的導(dǎo)航，進(jìn)而做出分析決策。
想象一下，你要對(duì)一個(gè)新客戶進(jìn)行信用檢查，幾秒鐘之內(nèi)，數(shù)據(jù)湖就會(huì)允通過(guò)一系列信用數(shù)據(jù)（包括客戶的信用報(bào)告，消費(fèi)習(xí)慣，社交媒體概況，以及信用卡還款率等）生成一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)概況。
擔(dān)心交易大廳的欺詐嗎？比起手動(dòng)地、辛苦地跟蹤交易人員行動(dòng)，數(shù)據(jù)湖允許獲得行動(dòng)的即時(shí)快照，包括從聊天室的站點(diǎn)、移動(dòng)電話、甚至門(mén)刷卡中獲得的信息。可疑的活動(dòng)一旦發(fā)生，它就能被識(shí)別出來(lái)并及時(shí)停止，避免了遭到罰款，也避免了毀壞你銀行的聲譽(yù)。
大數(shù)據(jù)意味著大承諾，但它能夠不辜負(fù)大承諾嗎？現(xiàn)在下結(jié)論，為時(shí)尚早。隨著每日產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，“噪音”（很有可能）增加得比“信息”更快。因?yàn)椋羞@么多假設(shè)需要進(jìn)行測(cè)試，有這么多數(shù)據(jù)等待挖掘，但是客觀真理的數(shù)量卻是相對(duì)穩(wěn)定的。要確定有用的信息，需要有針對(duì)性的策略和適當(dāng)?shù)募夹g(shù)，或者是針對(duì)隱晦的洞察力和價(jià)值的體積龐大的威脅數(shù)據(jù)。
三．大數(shù)據(jù)應(yīng)用-游戲規(guī)則的改變者
風(fēng)險(xiǎn)管理面臨新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)危機(jī)，監(jiān)管機(jī)構(gòu)要求更為詳細(xì)的數(shù)據(jù)以及日益復(fù)雜的報(bào)告。銀行預(yù)期將在所有資產(chǎn)類(lèi)別中對(duì)各種場(chǎng)景進(jìn)行定期而全面的自下而上的壓力測(cè)試。近來(lái)，廣為報(bào)道的“流氓交易員”和洗錢(qián)丑聞，促使行業(yè)進(jìn)一步要求加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制和建模。?大數(shù)據(jù)技術(shù)為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)提供了新的機(jī)遇。廣泛、全面和近乎實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)有能力提升風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控（同時(shí)降低信噪比），風(fēng)險(xiǎn)覆蓋率，以及風(fēng)險(xiǎn)模型的穩(wěn)定性和預(yù)測(cè)能力。在一些關(guān)鍵領(lǐng)域，特別是操作風(fēng)險(xiǎn)和合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，大數(shù)據(jù)技術(shù)將使得模型的發(fā)展能夠支持風(fēng)險(xiǎn)人員的日常決策。?這些技術(shù)能夠快速處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，同時(shí)也能夠適應(yīng)設(shè)定在交易，交易對(duì)手和投資水平上的情景壓力測(cè)試的新要求。大數(shù)據(jù)所提供的絕大多數(shù)好處和挑戰(zhàn)，都來(lái)自于其龐大的數(shù)量和多樣性（圖?1）。然而，不同的風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域確是以不同的途徑從大數(shù)據(jù)技術(shù)中受益。無(wú)論一個(gè)機(jī)構(gòu)是要求數(shù)據(jù)有更大容量，更具多樣性，更加快速，亦或是更具準(zhǔn)確性，大數(shù)據(jù)都可以有針對(duì)性地滿足其特殊需求，并且在戰(zhàn)略上應(yīng)用這些數(shù)據(jù)加強(qiáng)不同的風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域。
據(jù)——風(fēng)險(xiǎn)管理新武器.jpg "圖1 大數(shù)據(jù)——風(fēng)險(xiǎn)管理新武器")
四．信用風(fēng)險(xiǎn)-更好的預(yù)測(cè)能力
經(jīng)濟(jì)危機(jī)爆發(fā)以后，金融機(jī)構(gòu)希望能夠深入地了解他們的客戶。越來(lái)越多富有遠(yuǎn)見(jiàn)的銀行在信用風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，利用大數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)展更穩(wěn)健的預(yù)測(cè)指標(biāo)。新的數(shù)據(jù)來(lái)源，包括社交媒體和營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)庫(kù)。它們可以用來(lái)獲取被更為清晰的客戶行為分析。這些信息來(lái)源能揭示一些令人吃驚的消息：一場(chǎng)代價(jià)很高的離婚，一次昂貴的購(gòu)物，一個(gè)賭博的問(wèn)題。
從數(shù)據(jù)湖中得到的信息，加上傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源，包括金融、社會(huì)人口、內(nèi)部支付和外部損失數(shù)據(jù)，集中在一起可以產(chǎn)生一個(gè)非常強(qiáng)大而全面的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，我們可以從客戶現(xiàn)有的行為來(lái)判斷出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)，并及時(shí)采取行動(dòng)，而不用等到審核貸款客戶的財(cái)務(wù)報(bào)表才發(fā)現(xiàn)還款問(wèn)題。
五．反洗錢(qián)-實(shí)時(shí)可應(yīng)對(duì)的洞察
最近幾次丑聞之后，業(yè)界對(duì)待洗錢(qián)和恐怖主義融資到了零容忍的地步。一經(jīng)發(fā)現(xiàn)，罰款極其嚴(yán)厲。最近一家法國(guó)銀行因?yàn)榕c被美國(guó)制裁的國(guó)家做交易，被處以89億美元的巨額罰款，創(chuàng)下歷史記錄。
洗錢(qián)案件的高成本迫使銀行尋求新的方法，來(lái)解決當(dāng)前反洗錢(qián)風(fēng)險(xiǎn)管理中存在的嚴(yán)重缺陷。傳統(tǒng)的反洗錢(qián)方法還停留在依靠規(guī)則和描述性分析來(lái)處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)有明顯的局限：缺乏自動(dòng)算法，在大量數(shù)據(jù)中檢測(cè)信息時(shí)，需要費(fèi)力的關(guān)鍵字搜索以及人工篩選報(bào)告。舉個(gè)例子，近期我們觀察到這樣一個(gè)案例，一家大型金融機(jī)構(gòu)的支付提示里出現(xiàn)“CBI”這個(gè)縮寫(xiě)時(shí)，可能是指愛(ài)爾蘭央行（Central?Bank?of?Ireland），意大利央行（Central?Bank?of?Italy）或伊朗央行（Central?Bank?of?Iran）（編者按：其中只有伊朗在國(guó)際制裁的名單里）。而所有出現(xiàn)“CBI”的交易記錄都會(huì)被發(fā)送到反洗錢(qián)部門(mén)進(jìn)行人工審查。這是一項(xiàng)耗費(fèi)資源又容易出錯(cuò)的任務(wù)。
大數(shù)據(jù)分析可以改進(jìn)現(xiàn)有的反洗錢(qián)操作流程。該方法對(duì)于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)能進(jìn)行高級(jí)統(tǒng)計(jì)分析，而對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也能做先進(jìn)可視化處理和統(tǒng)計(jì)文本挖掘。這些方法可以提供一種迅速繪制出交易和賬戶之間隱藏著的聯(lián)系、并發(fā)現(xiàn)潛在可疑交易模式的手段。高級(jí)分析能夠生成實(shí)時(shí)可應(yīng)對(duì)的洞察，阻止?jié)撛诘南村X(qián)風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)允許資金和人力援助轉(zhuǎn)移至經(jīng)濟(jì)困難需要幫助的地區(qū)。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以識(shí)別事故，幫助繪制更廣泛的圖像，讓銀行在為時(shí)已晚之前拉響警報(bào)。
六．市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)/交信用風(fēng)險(xiǎn)-速度的需求
交易對(duì)手信用風(fēng)險(xiǎn)量化變得越來(lái)越復(fù)雜。衍生工具不再是簡(jiǎn)單的每條交易法則的凈折現(xiàn)值?–?而是銀行自身的信貸質(zhì)量（債務(wù)估值調(diào)整?–?DVA?）?，它的交易對(duì)手方（信用估值調(diào)整?–?CVA）和無(wú)擔(dān)保資金（資金估值調(diào)整?–?FVA?）都需要作為考慮因素。這些計(jì)算通常必須在不同的定價(jià)數(shù)據(jù)（例如應(yīng)用“風(fēng)險(xiǎn)中性”?CVA?）下進(jìn)行，并且生成各種不同頻率的報(bào)告?–?月度報(bào)告，每周報(bào)告，每日?qǐng)?bào)告，當(dāng)日盤(pán)中報(bào)告。
計(jì)算這些組件是巨大的且數(shù)據(jù)密集的工作。為了在投資組合層面計(jì)算CVA，大銀行通常會(huì)執(zhí)行1000?至?5000組蒙特卡洛場(chǎng)景擬合。不過(guò)，要完全模擬結(jié)構(gòu)性金融產(chǎn)品的所有衍生品工具的潛在風(fēng)險(xiǎn)，銀行可能需要運(yùn)行大約100,000組蒙特卡洛場(chǎng)景擬合。傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)根本無(wú)法以足夠快的速度應(yīng)付如此大的運(yùn)算，因此常常由于處理過(guò)載而失敗。
然而，內(nèi)存圖形處理單元(GPU)?能在日益增加的高負(fù)載數(shù)據(jù)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域提供巨大的利益。源自游戲產(chǎn)業(yè)中內(nèi)存/?GPU技術(shù)，允許系統(tǒng)以難以置信的高速度處理大量數(shù)據(jù)。在內(nèi)存中執(zhí)行帶來(lái)了相對(duì)于傳統(tǒng)方法關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)：非常迅速的數(shù)據(jù)處理速度，比如處理增量假設(shè)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是可能僅需幾秒鐘。總體而言，這種解決方案可以很大的提高資產(chǎn)負(fù)債表的優(yōu)化和抵押品管理，包括對(duì)新的客戶交易和市場(chǎng)價(jià)格/波動(dòng)變化提供實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)模擬。
在市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和交易對(duì)手信用風(fēng)險(xiǎn)管理方面，數(shù)量和速度是重要的推動(dòng)因素。簡(jiǎn)單地說(shuō)，擁有更強(qiáng)蒙特卡洛分析能力的銀行將能夠把金融衍生品交易的定價(jià)提高到比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手更好的水平。
“新的高性能計(jì)算和內(nèi)存技術(shù)正在將我們的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理提高到一個(gè)新的水平。無(wú)論從計(jì)算能力以及對(duì)成本的角度來(lái)看技術(shù)已經(jīng)不是一個(gè)限制因素了。市場(chǎng)和信用風(fēng)險(xiǎn)估值可以通過(guò)使用這些新技術(shù)來(lái)模擬在更多的細(xì)節(jié)。它甚至允許使用直到近來(lái)還被認(rèn)為是不可能或過(guò)于昂貴的模型和模擬運(yùn)算。”?—馬克.范.巴倫，ING銀行全球MRMB交易主管
七．交易監(jiān)控和欺詐管理
欺詐讓銀行損失巨大。備受矚目的流氓交易丑聞,比如說(shuō):?近年來(lái)Kweku?Adaboli和Jerome?Kerviel的案子在新聞報(bào)道中搶足了風(fēng)頭,?罰金天價(jià)。這些案件給整個(gè)金融體系造成嚴(yán)重破壞。Nick?Leeson的欺詐投機(jī)交易造成整個(gè)銀行業(yè)災(zāi)難性崩潰。被?全球外匯調(diào)查后,最近有6家銀行被罰43億美元，這反映出加強(qiáng)對(duì)同業(yè)拆借利率的管控是多麼的失敗！
傳統(tǒng)方法在識(shí)別欺詐方面緩慢、冗長(zhǎng)、麻煩。傳統(tǒng)運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)團(tuán)隊(duì)逮住流氓交易者的方法是人為地追蹤那些操縱崗位、盈虧的交易商和運(yùn)營(yíng)人員的舉動(dòng)。然而，現(xiàn)在欺詐者往往使用一系列的技術(shù)和策略來(lái)規(guī)避?，比如最近FX?丑聞中的私人聊天室。新數(shù)據(jù)湖技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于可以從任何可以想得到的渠道收集數(shù)據(jù)，不僅包括各種交易系統(tǒng)、電子郵件、社交媒體和移動(dòng)數(shù)據(jù)，還包括各種人力資源系統(tǒng)、出入門(mén)刷卡裝置和計(jì)算機(jī)登錄日志文件等。因此，進(jìn)行全面綜合的數(shù)據(jù)分析，就能夠在損失達(dá)到災(zāi)難級(jí)前就監(jiān)測(cè)到欺詐行為。
“在運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)方面，大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)在于能夠整合來(lái)源于舊平臺(tái)的海量信息，從而得出一個(gè)高度可行的解決方案。例如：在客戶和我們的互動(dòng)中，我們能夠權(quán)衡?各種大數(shù)據(jù)解決方案，獲得對(duì)各個(gè)平臺(tái)的登錄控制管理的更好見(jiàn)解，從而有助于我們確保全過(guò)程客戶交易的安全和保密。”
八．過(guò)去、未來(lái)與現(xiàn)在
目前，大數(shù)據(jù)不僅能幫助我們改善反應(yīng)與預(yù)測(cè)能力，還為解決風(fēng)險(xiǎn)提供了令人興奮的新可能性。認(rèn)知技術(shù)的最新發(fā)展將能讓大數(shù)據(jù)技術(shù)能實(shí)時(shí)地作出合理明智的決定，保護(hù)易受沖擊的市場(chǎng)。
例如，Twitter與華爾街的交織導(dǎo)致了一些災(zāi)難性的事件的發(fā)生。去年，一則來(lái)自美聯(lián)社的錯(cuò)誤推文稱(chēng)——白宮已經(jīng)被爆炸襲擊，這讓市場(chǎng)直線下跌。IBM的超級(jí)電腦Watson(華生)的識(shí)別程序可以用來(lái)解決這類(lèi)的風(fēng)險(xiǎn)。“華生”具有分析像社交媒體源這樣的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的認(rèn)知能力，能迅速并且合理地對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。在這個(gè)案例中，來(lái)自twitter?的報(bào)道應(yīng)該由提示觸發(fā)器來(lái)告訴用戶要警惕閱讀此條消息，而不是立刻在市場(chǎng)上帶來(lái)一系列災(zāi)難性的影響。
新技術(shù)的發(fā)展令人生畏。然而大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)被證明具有安全性、有效性、增值性，?并且在以指數(shù)級(jí)的速度快速發(fā)展成為很多行業(yè)（從在線購(gòu)物到醫(yī)藥研究）的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)程。在不久的將來(lái)，我們期待銀行在繼續(xù)使用它們已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的同時(shí)，使用大數(shù)據(jù)開(kāi)源軟件，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)等，通過(guò)映射元數(shù)據(jù)、聚合結(jié)果，顯著的增加現(xiàn)有系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市的價(jià)值。
Hadoop可以作為一個(gè)一站式的企業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)（跨公司的共享數(shù)據(jù)），用以創(chuàng)建數(shù)據(jù)湖，通過(guò)“中間件”連接器與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相連，使數(shù)據(jù)以其原始形式保留。
這種靈活性使得我們令人驚訝地發(fā)現(xiàn)：替代預(yù)定義的提問(wèn)，數(shù)據(jù)湖允許數(shù)據(jù)指導(dǎo)使用者，觀測(cè)各種數(shù)據(jù)形式的模式和關(guān)系。數(shù)據(jù)湖通過(guò)觀察不同類(lèi)別數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)出的模式和關(guān)聯(lián)關(guān)系來(lái)指導(dǎo)用戶，而非預(yù)定義的提問(wèn)。當(dāng)充分發(fā)揮它的潛力，大數(shù)據(jù)可以提供在開(kāi)始時(shí)并不存在的問(wèn)題的答案。
譯文來(lái)源：大數(shù)據(jù)文摘
素材來(lái)源：《Applying?big?data?to?risk?management:transforming?risk?management?practices?within?the?financial?service?industry》
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