银行风险管理系统建设交流 商业智能应用解决方案部 李杰 2012-06-07

主题 银行风险管理简介 风险管理与IT系统建设 风险数据集市解决方案 RWA解决方案 资产负债管理解决方案

巴塞尔协议III尘埃落定 中国银监会出资本新政 2010年9月，全球27个国家就《巴塞尔协议III》达成一致，其中对银行业的资本要求大幅提升。进入2011年，中国版巴塞尔III落地，银监会四项新监管工具也计划出台。 新政一：资本充足率底线抬高! 新政二：银监会拟提高银行拨备至2.5%! 新政三：流动性指标出炉! 提高资本充足率监管要求 　　将现行的两个最低资本充足率要求（一级资本和总资本占风险资产的比例分别不低于4%和8%）调整为三个层次的资本充足率要求： 　　一是明确三个最低资本充足率要求，即核心一级资本充足率、一级资本充足率和资本充足率分别不低于5%、6%和8%。 　　二是引入逆周期资本监管框架，包括:2.5%的留存超额资本和0-2.5%的逆周期超额资本。 　　三是增加系统重要性银行的附加资本要求，暂定为1%。 　　新标准实施后，正常条件下系统重要性银行和非系统重要性银行的资本充足率分别不低于11.5%和10.5%；若出现系统性的信贷过快增长，商业银行需计提逆周期超额资本。[ 新政四：引入杠杆率监管标准!

2010-2012年重要事件回顾 2011年12月 银行业监管新规或延至2012年下半年执行 2011年5月 《商业银行杠杆率管理办法》征求意见 2011年5月 《中国银行业实施新监管标准指导意见》 刘明康：全面实施新资本协议 2011年3月 2010年10月 中国新资本协议实施推迟至2011年初 银监会酝酿巴Ⅲ之中国版 涉及四项指标 2010年9月

巴塞尔III《建立流动性风险监管国际标准》 巴塞尔新资本协议的框架 第一支柱 第二支柱 第三支柱 信用风险 操作风险 市场风险 第一支柱未包含的风险 资产负债管理的重要风险 与内控和外部环境相关的风险 对各类风险的相关披露 集中度风险 剩余风险 流动性风险 银行账户利率风险 声誉风险 商业风险 法律风险 信用风险：指由由于债务人违约无法付息还本由此造成损失的风险。 操作风险：因内部程序、人员和系统失误或外部事件的失误导致的事件或行为所引发的直接或间接损失风险。包括法律风险与合规风险。 市场风险：指因市场价格（利率、汇率、股票价格和商品价格）的不利变动而使银行表内和表外业务发生损失的风险。 流动性风险：指商业银行虽然有清偿能力，但无法及时获得充足资金或无法以合理成本及时获得充足资金以应对资产增长或支付到期债务的风险 合规风险：指商业银行因没有遵循法律、规则和准则可能遭受法律制裁、监管处罚、重大财务损失和声誉损失的风险 声誉风险：指由商业银行经营、管理及其他行为或外部事件导致利益相关方对商业银行负面评价的风险。 全面风险管理是一种以先进的风险管理理念为指导，以全球的风险管理体系、全面的风险管理范围、全程的风险管理过程、全新的风险管理方法、全员的风险管理文化、全部的风险管理概念为核心的崭新风险管理模式，已成为国际化商业银行谋求持续发展和竞争优势的最重要方式 。 流动性覆盖率 　　流动性覆盖率（LCR，Liquidity Covered Ratio）= 优质流动性资产储备/未来30日的资金净流出量，流动性覆盖率的标准是不低于100% 　　这个公式的意义：确保单个银行在监管当局设定的流动性严重压力情景下，能够将变现无障碍且优质的资产保持在一个合理的水平，这些资产可以通过变现来满足其30天期限的流动性需求。 净稳定融资比率 　　是金融危机后巴塞尔委员会提出的另一个流动性监管指标，用于度量银行较长期限内可使用的稳定资金来源对其表内外资产业务发展的支持能力。该比率的分子是银行可用的各项稳定资金来源，分母是银行发展各类资产业务所需的稳定资金来源。分子分母中各类负债和资产项目的系数由监管当局确定，为该比率设定最低监管标准，有助于推动银行使用稳定的资金来源支持其资产业务的发展，降低资产负债的期限错配 剩余风险是指那些运用了所有的控制和风险管理技术以后而留下来，未被管理的风险，即：未被企业有效控制的经营风险(含战略风险和流程风险)的风险。 剩余风险是企业出现现实的经营问题和会计问题的根源。它可能导致不利的经营结果，严重者还会导致企业的经营失败或破产。管理层面对严格的市场监管和社会各方压力，被审计单位的管理层就很可能会产生利用财务报告舞弊以掩盖经营不利的动机。 贷款集中度风险 　　根据金融学理论，资产分散能降低风险。如果贷款过于集中于某一个行业、地区、客户或贷款类型的话，就会产生贷款集中的风险。也就是我们平常所说的“把所有的鸡蛋都放在一个篮子里”了。贷款集中的一个重要限制性指标就是银行对单一客户的贷款余额与银行净资本的比例，一般规定不应超过10%。最大10家贷款客户的贷款比例高低也是衡量贷款集中度的重要因素，一般不应超过银行净资本的50%。 巴塞尔III《建立流动性风险监管国际标准》 两个新指标：流动性覆盖率 净稳定融资比率 5

全面风险管理框架 风险战略 风险偏好 公司治理 组织架构和政策 风险和资本评估 (包括内部模型) 管理信息 人员、变革和激励 1 企业在制定战略、业务计划，成功管理绩效和激励管理层时，风险是一个核心考虑因素。 2 风险偏好清晰的表达和反映了机构的风险承受能力、业务战略和财务目标。有效的流程和程序在风险偏好界定范围内（硬性规定和非硬性规定）管理全行风险。 风险战略 风险偏好 公司治理 组织架构和政策 风险和资本评估 (包括内部模型) 管理信息 人员、变革和激励 技术和 基础设施 业务管理 业务绩效与资本管理 1 2 3 4 5 6 7 8 9 3 治理架构(三道防线）、高级管理层对较重大的风险承担责任、建立清晰的风险管理政策和重大风险管理程序。 4 对业绩的考核以风险为基础，基于风险和收益的平衡原则对运营实体和交易机会分配资本，风险的影响反映在产品设计、定价和售后的组合管理中。有效管理资本以优化基于风险的资本回报（RAROC），但要认识到压力情景的存在。 5 标准化、规范化的业务流程是银行各项经营管理活动的基础，银行的组织架构、内控体系、合规体系都与流程体系息息相关，业务流程的梳理和优化是改善银行风险管理体系的重要内容。 6 内部风险和资本模型是全面风险管理框架的核心。模型需要满足最高的质量标准，经过适当调整，并进行充分的测试和记录。对模型要进行独立的审查和验证。 7 通过平衡记分卡，管理层收购，激励等机制将人们的行为与集团风险、资本、业绩战略和业务计划相挂勾。达到大多数员工所需要具备的技能、经验和知识水平。 8 使管理信息的水平达到足以支持全面风险管理框架，管理信息需要与职责职能以及权力层次相适应。 有效的董事会和高级管理层监督； 适当的政策、程序和限额； 全面、及时的识别、计量、监测、缓释和控制风险； 良好的管理信息系统； 全面的内部控制； 9 足以支持全风险管理方法的核心技术、集中于管理跨度、数据质量和自动处理。 业务战略 业务管理 业务平台

风险管理的趋势 风险管理的趋势 风险管理的原则 管理内容：单一信用风险、全面 风险管理 标准化：数据标准；流程标准； 管理方式：事后控制 、事前管理 管理技术：定性 、定性&定量 管理组织：分级管理 、垂直管理 风险管理的原则 标准化：数据标准；流程标准； 集中化：审批中心、放款中心； 资金业务集中在总行 独立性：营销与信贷审批分离； 交易与市场风险管理分开 问责制 管理对象：由单笔贷款、特定客户、某笔业务 转向资产组合

主题 银行风险管理简介 风险管理与IT系统建设 风险数据集市解决方案 RWA解决方案 资产负债管理解决方案

商业银行IT系统建设 核心类: 渠道类系统： 流程类： 管理类： 核心业务系统 网上银行系统 会计系统 电话银行系统 信用卡核心系统 手机银行系统 ATM系统 流程类： 管理类： 票据业务系统 管理会计系统 贸易融资系统 数据仓库 对公信贷流程系统 统一报表平台 零售信贷流程系统 统一数据挖掘平台 金融市场业务系统 灵活查询平台 …… CIM 问题： 业务流程系统与RM系统的关系？ 流程系统的建设趋势： 1、单一业务操作系统，不同业务系统整合； 2、统一的CRM 3、客户授信统一管理 4、问题客户管理 业务流程与数据流程之间的关系 EDW建设

风险管理系统的功能层面 战略层面 执行层面 操作层面 风险管理系统应对战略、执行、操作等层次的风险管理活动提供支持。 系统应具备报告、（总体）计量、压力测试等功能，提供决策基础。 执行层面 系统应提供风险分析的基础(风险数据集市及其报表)、方法研究平台（模型试验室、报表）、管理风险计量方法、风险预警预控等功能。 操作层面 在操作层面，应该建立业务流程系统的关键风险控制，具体而言，风险政策和制度操作流程控制，业务规则，风险监控，日常的风险评估，风险转移，风险缓释，风险管理工具等功能均就在业务流程系统中体现。 ERM的内容： 1、企业、个人信用风险的内部评级指标体系 2、三大风险的实际损失和预期损失 3、获得所考察资产的非预期损失分布曲线及所需的经济资本 4、结合RAROC/EVA及基本财务指标对个业务进行绩效评价 5、实现经济资本的最优配置

风险管理“大”系统整体架构 模型开发层 交易流程层 操作风险 高级法 模型训练 市场风险 流动性行为 信用风险模型 计算展现层 数据层 押品 资金业务限额监控与超限管理 （交易对手、产品、机构） 押品 流程管理 产品定价器 操作风险管理 授信业务限额管理 批发信贷分类规则引擎 批发授信业务 客户债项评级 操作风险 高级法 模型训练 交易台风险敞口（VAR） 敏感性分析 零售信贷资产分类规划 全额资金计价入帐 零售申请评分卡规则引擎 市场风险 流动性行为 第II支柱资本充足率 评估 ALM管理报表限额设定与报告 准备金计算 资金转移计价计算 批发类资产报表,迁移矩阵 信用风险模型 模型：PD， LGD，EAD， M，UL，评分 卡等规则参数 压力测试 情景模拟 押品估值 计算展现层 行为评分零售资产报表 利率、汇率、流动性 Var模型验证 押品估值 压力测试情景模拟 市值重估 组合管理（报表、压力测试、情景模拟） 信用风险： 内评系统 信贷流程系统 市场风险 操作风险 资本管理 RWA系统 经济资本管理 ICAAP 第III支柱信息披露 经济及监管资本计量 数据层 ODS 数据加工 暂存 ETL 数据仓库 5-7年历史数据存储（明细、汇总）大数据量加工 数据集市 支持展现、计算、压力测试、信用、市场、操作

风险管理相关系统 信用风险 资产负债管理 操作风险 数据管理 市场风险 资本管理 信贷管理系统 客户评级系统 债项评级系统 贷款定价系统 担保押品系统 资产负债管理 流动性风险管理系统 利率风险管理系统 FTP 操作风险 业务运营风险管理系统 高级计量法系统 反洗钱系统 数据管理 风险数据集市 数据标准 数据管控 市场风险 金融市场交易管理 系统 产品控制系统 资本管理 风险加权资产系统 ICAAP 经济资本管理系统 风险报告体系： 1、全面风险管理报告：体系、制度、BASEL、资本充足率 2、专业风险管理报告：信用、操作、市场、流动性 3、专题风险管理报告：某个事件、某个行业、某个产品 4、全行风险状况报告：系统自动生成 5、风险统计分析报告：系统自动生成 6、压力测试报告 7、重大风险事件报告

主题 银行风险管理简介 风险管理与IT系统建设 风险数据集市解决方案 RWA解决方案 资产负债管理解决方案

银监会对数据架构和管理体系提出了明确的要求 建立数据仓库，以获取、清洗、转换和存储满足内部评级要求的内部和外部数据。数据仓库是内部评级体系的主要数据来源和结果返回存储系统。 在数据仓库的基础上建立风险数据集市，内部评级体系中模型的开发、优化、校准和验证应基于风险数据集市。风险数据集市是为满足内部评级的信息需求而定义和设计的数据集合，应包括单个客户、单笔债项的详细数据，以及行业、区域、产品等资产组合以及宏观层面的数据等。 元数据管理体系 应建立记录工作流程以及与数据收集和存储相关的信息系统；…确定基本的数据流程逻辑顺序，与其它业务系统进行数据交换，可靠收集、储存及使用相关数据。 应全面记录进入数据库数据的传递、保存和更新流程，并建立详细文档，记录支持内部评级体系运行所需数据。 数据质量管理 建立数据质量问题报告机制、错误数据的修改机制，对各类数据质量问题分等级报告。经过处理的原始数据，单一时点上能够经受逻辑检验；多时点间连续性和一致性应经受统计检验、业务检验、逻辑检验。

全面风险管理需要一个整合的风险数据集市 对比架构 应用人员不易存取数据，对数据的整合性一致性缺乏信心，並且常找不到所需的数据.結果常造成数据的差距或重复。 建议架构 应用人员能够透过数据查詢工具，顺利找到整合性的高品质数据。数据具一致性及高扩展性。 挑战：分割的数据架构使得决策过程更复杂化，降低了信息的质量，满足不了巴塞尔II实施的对数据质量、数据一致性的要求，同时也降低了全面风险管理的有效性 运用数据仓库和风险数据集市技术来集成企业的风险和其它数据，从而为巴塞尔II实施以及全面风险管理提供全面、一致性的数据基础 风险数据集市是建立在EDW或ODS基础上，以风险业务应用为驱动为主，数据驱动为辅的方式的多层次数据访问服务体系。 确定风险主数据标准（数据层面） 采用模型化结构对同样业务特征的数据分类存储历史（数据层面） 实现风险数据、风险建模的常用变量和应用指标的计算和共享，减少重复的ETL工作（业务、数据层面） 建立数据维护平台，统一管理缺失数据的补录、风险参数的维护（应用层面） 建立数据质量检核机制，推进风险数据质量的改善（数据管控层面） 15

风险数据集市的内容 数据种类 13个主题域 零售暴露 （Retail Exposure） RWA、资本及准备金 （RWA, Capital & Provision） 公司暴露 （Corporate Exposure） 情景模拟及结果 （Scenario & Result） 相关方（Counterparty） 市场交易数据 （Trading book Data） 信用风险缓释（CRM） 违约（Default） 操作风险数据 （Operational Risk Data） 评级（Rating） 清收与保全（Collection） 资产证券化（ABS） 其它（Others） 13个主题域 业务头寸数据 公共数据 业务假设数据 市场数据

风险数据集市规划服务——实例 操作风险计量 零售内评 资本充足率计算系统 市场风险管理系统 对公内部评级系统 信用风险分析和报告 第一阶段: 基础建设满足监管要求 第二阶段： 应用推进完善风险应用 第三阶段： 应用深化全面风险管理 操作风险计量 零售内评 资本充足率计算系统 市场风险管理系统 对公内部评级系统 信用风险分析和报告 贷款和投资的风险定价 经济资本 …… 风险应用支持 风险数据集市的建设与增强 风险数据集市建设 信用风险 市场风险 经济资本 操作风险 流动性风险 风险定价 RWA 返回测试、压力测试 全面风险管理 业务数据维护 扩充数据源 扩充数据源 扩充数据源 数据质量检查 数据质量增强 数据质量建设完善

风险数据集市实施服务 数据评估 模型建设 源数据加载 数据服务接口开发 任务项及步骤 说明 提交件 1 数据评估   任务项及步骤 说明 提交件 1 数据评估 明确数据需求，并根据明确的数据需求确定工作量 1.1 数据目录维护 根据应用所列出的数据需求，建立数据需求目录。 《数据需求目录》 1.2 数据评估分析 数据评估，对数据需求进行数据满足度、数据质量分析，提出数据评估报告。 《数据评估报告》

风险数据集市实施服务 数据评估 模型建设 源数据加载 数据服务接口开发 任务项及步骤 说明 提交件 2 模型建设 2.1 信息探索   任务项及步骤 说明 提交件 2 模型建设 2.1 信息探索 数据源系统数据信息探索 《ID说明书》 2.2 风险领域模型设计 对逻辑数据模型进行物理化，进行物理数据模型PDM扩展和风险领域模型扩展 《PDM设计说明书》 《风险领域数据模型设计说明书》 2.3 数据白皮书维护 面向风险领域模型数据白皮书维护 《数据白皮书》 2.4 风险数据集市开发 2.5 风险数据集市维护 维护模型，应对数据需求的变更

风险数据集市实施服务 数据评估 模型建设 源数据加载 数据服务接口开发 任务项及步骤 说明 提交件 3 源数据加载   任务项及步骤 说明 提交件 3 源数据加载 注：安排时间计划时，假定所需的数据源系统都已具备，所以未预留数据源系统改造的时间。 3.1 数据映射 源数据加载设计 《SDM文件》 3.2 源数据加载ETL设计 数据的抽取、转换、加载过程的设计与实施 ETL设计文档 3.3 测试 数据测试(包括UAT，需要业务人员参与) 测试报告

风险数据集市实施服务 数据评估 模型建设 源数据加载 数据服务接口开发 4 5 数据管控体系 数据管控的策略、组织、流程   任务项及步骤 说明 提交件 4 数据服务接口 注：安排时间计划时，假定所需的数据源系统都已具备，所以未预留数据源系统改造的时间。 4.1 接口模块设计 《接口模块详细设计说明书》 4.2 ETL设计 ETL设计实施 ETL设计文档 4.3 测试 数据测试(包括UAT，需要业务人员参与) 测试报告 5 数据管控体系 数据管控的策略、组织、流程 《数据管控体系建议》

风险数据集市解决方案特点 战略规划层 业务服务层 数据服务层 项目实施层 投资收益层 符合全行整体信息管理战略规划发展方向—“依托数据平台、提升信息服务水平” 满足银监会关于风险数据集市的要求 业务服务层 数据模型和系统平台扩张性，支持风险数据集市当前和未来业务发展需求 强大的系统处理平台保障业务用户的实效性要求，提高服务水平 数据服务层 最小数据冗余存储 最小限度数据搬迁和数据初始化 良好的数据质量、统一的业务口径确保风险历史实施效果 项目实施层 对风险数据集市需求的理解程度、对模型和数据的熟悉程度，可明显缩短项目实施周期 投资收益层 风险与收益层 建设风险最低 成本投入最少（冗余数据、模型与数据熟悉度、需求理解、风险应用建设成果）

主题 银行风险管理简介 风险管理与IT系统建设 风险数据集市解决方案 RWA解决方案 资产负债管理解决方案

= = 信用风险资产的RWA标准法计算流程 x x 表内资产 表外资产 准备金 抵押品 准备金 抵押品 风险权重 信用转换 系数 风险权重 1. 识别银行账户的表内/外资产 表内资产 表外资产 2. 每笔资产减去相应准备金和CRM(抵押品） 准备金 抵押品 准备金 抵押品 3. 根据每笔资产的对手和产品情况（保证人），确定风险权重 x x 风险权重 信用转换 系数 风险权重 = = 4. 汇总即得RWA 表内资产RWA 表外资产RWA

信用风险RWA业务规则分布 信用风险RWA 外部评级 He Hc 其他缓释 K规则库 R规则库 b规则库 违约率PD 信用风险资本要求 K 主权 信用风险RWA 多边开发银行 RWA规则库 权重系数 单笔债权分类处理 银行 公共部门 证券公司 公司 标准法 零售 居民房产 CRM规则库 商业房产 逾期贷款 Hfx 高风险债权 表外项目 外部评级 信用风险缓释 其他资产 信用风险资本要求 K 期限错配 Hfx规则库 He 期限错配 Hc 其他缓释 K规则库 初级法 R规则库 相关系数R 高级法 b规则库 内部评级法 LGD规则库 零售 违约损失率LGD 资产期限b 违约风险暴露EAD CCF规则库 股权 已购应收帐款 期限M 违约率PD M规则库 公司/主权/银行

数据层面：风险数据集市；源系统加载；数据质量；数据加工/审计 RWA解决方案的目标 资本的计算规则； 风险加权资产的计算规则、计量方法与关键假设； 业务层面 RWA的设置； RWA计算； 生成内部管理报告 功能层面 风险数据集市； 源系统加载； 数据质量报表； 数据加工/审计； 业务层面： 数据层面：风险数据集市；源系统加载；数据质量；数据加工/审计 功能层面：RWA的设置、计算、报告 数据层面

风险数据集市 RWA系统解决方案和服务结构 RWA计算引擎 新资本协议业务咨询服务 ODS/EDW 源系统 监管报表 支持 压力测试 提供全面关键应用 保证业务的完整性 监管报表 支持 压力测试 新资本协议业务咨询服务 披露报表 支持 回溯审计 RWA计算引擎 提供RWA计算引擎的解决方案和开发服务 资产 分类 风险 缓释 算法 选择 基于风险数据集市 的数据架构 风险数据集市 根据巴塞尔新资本协议（BASEL II）和我国银监会相关监管的要求， 分析银行数据现状与RWA计算数据需求和数据质量要求的差距， 提出满足新资本协议的目标数据模型和数据质量要求，以及数据质量改进和控制方案， 加工生成符合新资本协议要求的监管报表、信息披露报表以及内部管理报表。 ODS/EDW 提供数据加工服务 提供数据标准定义 提供数据质量改进 源系统 核心系统 对公信贷 零售信贷 资金系统 信用卡

RWA系统建设的关键环节 报告/查询 场景与审计 任务管理 数据补录 数据模型 设计 数据分析 业务分析

业务分析 业务分析工作内容 提交物： 《RWA业务分析说明书》 《目前RWA填报说明书》 明确RWA范围： —业务产品、科目 —填报机构，并表机构处理 —折币处理 —集团内部抵消处理 —违约的定义 分析当前RWA填报： —资本项分拆 —风险暴露的计算方法 —风险缓释的分配 —资产证券化的处理 —准备金的处理 —押品的处理 确定RWA规则及需求： —资本的定义、计算 —细化风险暴露类别；风险暴露类别与行内产品的定义关系；每个风险暴露类别的计算方法 —风险参数的定义、规则 —风险缓释的处理规则 —明确RWA报表/查询/管理的业务需求 重要事项确认： —业务规则的确认 —总分稽核规则 —需要相关RWA业务人员协助 .主权金融机构，公司类风险暴露RWA模型 2.中小企业RWA模型 3.专业贷款RWA模型 4.零售风险暴露RWA模型 5.内评未覆盖风险暴露RWA模型 6证券化资产RWA模型 7.缓释分配计算模型 提交物： 《RWA业务分析说明书》 《目前RWA填报说明书》

数据分析 数据分析工作内容 提交物： 整理数据结构： —确定源系统 —了解表用途 —分析字段含义 —归纳整理代码表 分析样本数据： —数据的逻辑关系 —验证业务规则以及数据表关联 —数据质量检查 数据项分析： —基于对源系统数据结构和样本数据的分析，对筛选后的源系统表的字段进行进一步取舍，确定处理策略 —代码整理 数据支持程度分析： —在业务需求调研的基础上，确定加工规则，通过映射分析的方法，确定目标数据和源数据的对应关系，判断数据对应用的支持程度：完全满足/部分满足/没有数据 重要事项确认： —数据规则的确认 —数据缺口 —数据质量检查规则 —需要业务人员等熟悉相关银行业务和系统的人员协助 提交物： 《源系统分析说明书》 《RWA业务数据映射说明书》 《数据质量报告》 《数据缺口说明书》

总体功能架构

数据整合 对公信贷资产部分 包含：专业贷款、中小企业、一般公司贷款。 零售资产部分 包含：微小企业贷款、住房抵押贷款、合格循环零售类贷款和其他零售类贷款。 资金业务部分 包含：债券投资、同业往来、回购、衍生业务。 其它资产部分 包含：股权投资、资产证券化。 市场风险RWA 市场风险RWA基于外部市场风险计量系统提供的银行内部市场风险模型的VaR，并且根据监管规则和返回测试的结果，计算市场风险RWA 操作风险RWA 操作风险直接从操作风险系统导入操作风险RWA结果。

RWA计算模型 标准法下的RWA计算 按照巴塞尔新资本协议中标准法的算法，计算得到RWA FIRB法下的RWA计算 AIRB法下的RWA计算 按照巴塞尔新资本协议中内部评级法高级法的算法，计算得到RWA 按各种维度对RWA进行分析 按各种维度对RWA进行分析，生成内部管理报表 保存供审计用的中间结果 保存RWA计算的中间结果，供审计使用，可以追溯报表的中间计算结果 生成报表结果 计算加工得到监管报表，信息披露报表，内管管理报表的结果

前端展现平台 生成监管报表及信息披露报表 实现新资本协议范围下银监会监管报表。 生成内部管理报表 新资本协议第三支柱信息披露报表。 生成内部管理报表 按照行内管理需求，实现新资本协议下的内部管理报表。 生成数据质量报告、数据审计结果查询 按照业务人员便于理解的方式，生成数据质量报告。 前端管理维护功能 权限管理，提供统一的用户登录认证服务。 参数导入及维护功能 风险参数敏感性分析，支持关键参数据调整模拟场景，支持PD批量调整的RWA及监管资本重新计算功能。 灵活报表查询、数据挖掘分析 按照业务需求实现监管报表和披露报表的灵活展现。 按不同维度，比如：区域，行业，产品对RWA进行分析。

解决方案特点 数据管理 计算分析 数据展现 灵活稳定的数据接入功能 全面的数据质量管控功能 强大的RWA计算引擎功能 独具特色的敏感性分析功能 丰富的日志审计功能 计算分析 具有强大灵活的报表功能 简单易用友好的用户界面交互功能 数据展现

主题 银行风险管理简介 风险管理与IT系统建设 风险数据集市解决方案 RWA解决方案 资产负债管理解决方案

资产负债结构目标 资产负债管理的业务范围 Balance Sheet Growth Targets 资产负债表增长目标 资产负债结构管理 对资产负债表结构作出持续性的改进以期符合银行的战略 ； 贷款和存款的定价； 投资组合管理； 资本管理 ； 利率风险 确认不利的利率波动趋势； 通过管理使NII和NPV损失最小 ； 流动性风险 保持银行具备恰当的流动性； 为短期流动性不足或挤兑状况作出筹资策略； 汇率风险管理 避免因汇率的变化导致收入和/或资本的不利波动； 在可接受的风险限度内使得收益/价值达到最大； 资产负债结构目标 Balance Sheet Growth Targets 资产负债表增长目标 Capital Growth and Dividends 资本增长和股息 Markets Served - Market Ignored 应服务的市场——应忽略的市场 Product Offerings and Pricing 产品品种推广和定价 Desired Image of the Bank 期望的银行形象

ALM信息系统逻辑架构 ALCO报告 ALM格式 及个性报表 标准数据CUBE 成熟的计算引擎确保精确度 ALM关键模块的全覆盖 基于风险数据集市的数据架构 数据标准化和 质量检查服务

ALM解决方案方法论 咨询 规划 分析 建模 系统 建设 全面 实施 风险计量工具研究； 报告体系建设 建立业务假设情景； 数据源分析 目标设定和差距分析 风险管理的制度建设 风险管理的流程规划 风险管理的职责分配 数据整合 计量引擎功能实现 报表展现 系统管理 合规建设； 日常运营；

流动性风险管理——咨询规划 了解《指引》对全行各个方面，特别是各项业务的影响: 明确流动性风险管理的目标； 建立流动性风险管理治理结构； 建立整体的流动性管理政策； 流动性风险的识别、计量、监测和报告体系； 流动性风险限额及超限额处理程序； 导致流动性风险增加的潜在因素及相应的监测程序；

流动性风险管理——咨询规划：日常流程（实际案例） 每天 每周 每月 每季 每天有一个流动性预测，每天预测量是总回款、总用款情况。统一到LM管理部门，分析后，提出一个流动性建议，与资金运营部有一个沟通。 每周召开一个流动性例会，对上一周的宏观经济形势进行一个分析；我们要判断这一周内怎么处理，可能发生什么事件，如：有没有重大的大盘股申购，有没有重大的款项要支出，投资。 每个月我们有一个流动性分析，对一个月情况进行一个回顾，看流动性政策是否需要调整 每季度要进行一个流动性压力测试，即常规压力测试：对商业银行流动性管理体系的脆弱性做出评价和判断，进而采取必要措施。 日常监控的预警处理。 专项压力测试，针对特定的情景所做的压力测试。例如：存款准备金率已经出现上调的情况了，当天晚上工作人员会做出一个压力测试的评估，估算对我行利润的影响；如果说现在调0.5个点，如果要调一个点，两个点会是什么样，对我行利润的影响，对我流动性出口率的影响会是什么样。 不定期

流动性风险管理——分析建模：计量工具 流动性风险计量 传统的 计量方法 与其他管理方法结合使用 现代的 计量方法 贷存比以及调整的贷存比 备付率 中长期贷款比 流动性应急计划 资金来源集中度分析 资金来源分散度分析 流动性风险计量 流动性缺口 流动性比例 流动性情景模拟和压力测试 到期日缺口分析 流动性指标：建立流动性覆盖率、净稳定融资比例、流动性比例、存贷比以及核心负债依存度、流动性缺口率、客户存款集中度以及同业负债集中度等多个流动性风险监管和监测指标，其中流动性覆盖率、净稳定融资比例均不得低于100% 大额资金监控 资产结构、市值分析： 适时报告银行所持有流动性资产的构成和市场价值。 限额管理： 定期核查是否符合流动性风险管理政策和限额。 风险趋势：能及时地、有前瞻性地反映银行的流动性风险发展趋势，以便董事会和高级管理层准确评估银行的流动性风险水平。 压力测试：能根据快速变化的外部环境，针对不同的假设情景、限制条件收集、整理相关数据，及时实施情景分析和压力测试。 应急计划 贷存比 　　贷存比，即银行资产负债表中的贷款资产占存款负债的比例，又称存贷比。 　　比如：银行业去年底的贷存比已经超过130%而接近140%，这意味着，银行业每有100元钱存款，就会贷出接近140元。 　　通常情况下，贷存比为50％，既至少有50％的存款转化为贷款，这是商业银行的盈亏平衡点，低于50％，就有可能发生亏损。在其他因素不变的情况下，贷存比越高表明银行资产使用效率和盈利能力越强，更高的利润率来自于增加贷款利息收入或减少存款利息支出。 　　影响贷存比变化的主要因素包括国家对银行贷存比的上限管理（会逐步放开）、国家针对贷款增速实施的宏观调控政策、存款由于利率变动或居民拓宽投资理财渠道（如居民将存款更多地投向股市就会提升银行贷存比）、以及各家银行不同的资产质量状况和经营策略等因素。

存活水平(Survival Horizon) 流动性风险管理——分析建模：动态方法 日常业务情景分析 ——没有意外的大量资金需求 在静态分析基础上，还考虑未来新业务的影响 增加对新业务、未来业务/计划基于合约到期日，产生现金流缺口 需要从预算部分或市场部分获得关于未来业务的信息 压力测试 —— 根据假设对未来5－7个工作日的现金流进行预测 银行自身危机情景 市场危机情景 存款支取 再融资潜力 新业务 出售资产 CF’s t 正常业务 模拟场景 压力场景 存活水平(Survival Horizon)

流动性风险管理——分析建模：业务情景假设 为实现流动性、利率风险的动态分析，完成“客户行为、业务增量模型” 资产方的按揭贷款提前还款； 负债方的活期存款； 利率上升100BP; 统计分析的政策制度办法、管理体系； 模型开发方法论； 标准的模型开发流程和规范

流动性风险管理——分析建模：数据源分析 确定流动性风险管理涉及的数据来源及涉及部门； 分析现有数据情况，确定数据缺口； 设计数据辅助工具，完成数据的归集和补录； 分析数据质量缺口，制定数据处理规则；

项目实施方案-实施阶段划分 1、体系咨询 1 现状分析 Y 2 改进建议 组织机构 政策制度 管理流程 报表体系 限额体系 应急计划 工作模块 0： 项目启动 1： 分析阶段 2： 设计阶段 3： 开发阶段 4： 测试阶段 5： 试运行阶段 6：上线 1、体系咨询 1 现状分析 Y 2 改进建议 组织机构 政策制度 管理流程 报表体系 限额体系 应急计划 3 落地实施 A 业务需求分析 系统功能需求 产品业务需求 报表需求 辅助功能 2、业务模型建立 1 数据收集分析 2 模型建立 3 模型定型 4 知识转移、体系建议 A 情景参数设计 活期沉淀率 定期提前提取 贷款提前还款 利率曲线 业务产品分析要素 业务增量估计

项目实施方案-实施阶段划分 工作模块 0： 项目启动 1： 分析阶段 2： 设计阶段 3： 开发阶段 4： 测试阶段 5： 试运行阶段 6：上线 3、 数据集市平台 1 数据调研分析 Y 2 数据集市模型设计 3 数据加载设计 4 数据加载开发 5 数据质量分析 6 数据质量平台设计开发 7 数据补录平台设计开发 8 数据提供接口开发 4、 系统平台搭建 1 系统体系架构设计 2 开发环境产品安装搭建 3 开发环境产品配置定制 4 生产环境产品配置定制 5 性能调优 5、 业务功能实现 1 产品配置 数据接口配置 产品形态配置 现金流配置 利率曲线配置 情景配置 压力测试配置 2 定制化报表的设计开发 3 定制化子模块的设计开发 权限管理 流程管理 预警监控 限额模块 6、PM 项目管理 项目质量保证

关键里程碑——示例 体系架构设计完成 业务咨询-现状调研完成， 或业务需求说明书完成 源数据分析完成 系统完成开发、产品完成配置； 报表、数据质量、功能需求完 成开发； 数据处理模块完成开发。 咨询规划完成， 通过评审； 系统成功上线。 测试阶段 预上线 第1周 设计阶段 分析阶段 开发阶段 上线 提交项目计划， 评审通过。 环境搭建 咨询报告完成，评审通过； 业务模型分析完成； 数据集市设计完成； 功能需求设计完成； 数据质量设计完成 全部设计、开发完成。 完成性能测试

我们在风险管理服务领域的定位 咨询规划 产品开发 VIT BI目前胜任的角色 系统实施 风险数据集市建设：咨询、开发、实施 Risk Management 咨询规划 RWA Engine ALM Internal Rating 产品开发 Moody’s (Fitch) VIT BI目前胜任的角色 风险数据集市建设：咨询、开发、实施 流动性风险管理：咨询、开发、实施 RWA计算系统：咨询、开发、实施 利率风险管理、RWA、ALM、IRB、VAR等原厂商产品的定制实施 系统实施 SAS+TD; Sungard+TD 数据集市

谢谢各位