2008年金融危机暴露了银行管理信息系统存在的重要问题，如许多全球性银行在危机情境下难以快速加总单一交易对手的风险头寸，缺乏准确的数据信息以了解自身投资组合和风险暴露等。即使在日常经营中，这样的风险加总信息对高级管理层做出适当风险决策，并维护整个金融体系的稳定也显得至关重要。

金融危机对全球银行业和监管作出了提示，要求 银行全面审视和加强对于有效风险数据加总和风险报告 （以下简称“风险数据加总”，亦称RDA，Risk Data Aggregation）的能力。巴塞尔委员会在金融稳定委员会框架下提出了一整套提升风险数据加总能力的建议原则；作为巴塞尔委员会成员，我国监管机构亦非常重视银行风险数据加总和风险报告能力的提升，在过去数年中要求我国的全球系统重要性银行和国内系统重要性银行贯彻这些原则，开展相应建设工作，并取得了良好的成效。

本文系统性地对风险数据加总建设要求和实践经验进行梳理，以及这样的建设对于银行风险管理和决策者的重要意义和作用，希望通过此次分享能呼吁和建议银行借助风险数据加总的手段，强化风险报告数字化转型。

风险数据加总不仅是系统重要性银行应当符合的强制性要求，也是监管当局希望具有一定规模的银行普遍建立的能力，更是银行自身提高风险管理决策准确性、有效性和前瞻性的内在要求。通过这样的能力建设，银行可以预期实现以下6大方面的提升：

更加及时地加总最新、最准确和可靠的风险数据，满足正常和压力或危机情境下报告的准确性要求；

风险数据更加充分覆盖所有业务条线、法人实体、资产类型、行业、区域或与所涉及的风险相关的维度；

风险管理系统更好地支持危机情景下所有重要风险的风险数据迅速加总；

风险管理报告更加清晰、简明、准确地呈现加总的风险结果以反映风险；

风险报告涵盖集团内的所有实质性风险，与业务的规模和复杂性、风险状况以及报告使用者的要求一致，报告生成速度更快；

与此同时，上述的风险数据加总和风险报告能够得到数据架构和IT基础设施的充分支持。

当前地缘政治局势复杂，国内外宏观经济形势和金融行业压力增大，银行业监管要求逐渐精细化，银行内部业务形态日趋多样化，风险的性质与种类也随之增加。复杂的内外部环境要求银行应全面加强对自身业务和风险形势的前瞻性研判，依据最新风险报告信息及时作出风险提示和预警，居安思危，使危机情景下负面影响最小化。 因此，如何通过风险报告数字化和智能化强化风险管理的及时性和前瞻性是大多数银行亟需解决的问题。

其次，金融危机进一步充分揭示了银行数据和IT系统在风险管理和决策方面的重要性。许多全球大型银行在金融危机中遭受巨大损失：

一方面由于对自身风险评估不足、风险数据不准确；

另一方面是由于缺乏全面的风险管理策略以及有效的风险预警机制。

通过事后回溯我们发现，这些大型银行在金融危机过程中缺乏充足的风险数据和IT系统来及时监测和评估风险，缺乏准确的数据信息以了解自身投资组合和风险暴露，缺乏对各部门风险数据的整合，缺乏数据分析技术预测市场的波动和走势。这些种种不利因素导致这些大型银行低估了其潜在的风险损失，无法及时做出有效的风险决策。因此， 银行迫切需要数字化的管理方式和配套的基础设施来实现风险报告数字化的管理诉求 ，须从数据治理、数据IT基础设施、风险数据加总和风险报告四个方面开展工作。

基于德勤过往为多家大型商业银行提供风险报告数字化的实施经验来看，风险报告的 数字化转型需要高质量、一致性和可靠性的数据支持 ，而有效的风险数据加总工作正是帮助银行实现这一目标的关键手段之一：

首先，有效的风险数据加总可将大量的风险数据整合到一起，使得银行可以更加全面、准确地评估和管理风险，通过自动化风险报告的生成和分发，提高银行的风险管理效率，实现智能化风险管理；

其次，银行风险管理需要大量的数据，风险数据加总工作的实施可以大幅降低银行的数据收集成本，帮助银行通过海量数据更好地监测风险

最后，人民银行和银保监会等监管机构正陆续发布相关监管要求，从法规上明确风险数据加总工作的实施意义。

当前经营环境纷繁复杂，银行日常经营面临众多风险且不确定性持续增加，同时监管机构也持续要求落实股东的主体责任，因此对于银行董事会和高级管理层而言， 一份完整、及时、精准且具备一定前瞻性的风险报告 是其掌握银行风险管理现状，并能迅速、准确地作出管理决策的重要依据。因此，风险数据加总不仅有利于提升银行风险报告的标准化和智能化，而且能使银行董事会和高级管理层尽早识别、准确掌握、精准防御各类风险，提升风险管理决策的及时性和准确性。

基于德勤风险咨询过往为多家大型商业银行构建数字化风险报告的实施经验，我们认为一份优秀的数字化风险报告应当具有 “全、快、精、前” 四大特点。

国内银行以往的经验表明，一方面，各部门职责分工的差异导致其管理需求有差异，关注领域不尽相同，对风险数据统计口径理解不统一；另一方面，由于开展不同类型业务的需要，往往会形成多套业务系统和管理信息系统，造成不同数据间缺乏有效联系与互通，从而造成银行风险数据统计不完整，不利于数据资产的价值体现，制约银行风险管理水平提升。具体来看， 首先以贷款业务为例，该业务分类维度多样，在不同监管口径和业务管理口径下都会有差异化的统计维度，这也使得贷款业务数据难以得到全面准确的统计，导致银行在计算贷款业务相关风险指标过程中会出现数据误差，无法对相关数据的不同维度进行合理分析；其次，国内大部分银行分支机构众多，包括子公司、境外分子行等，通常而言，附属机构系统难以接入总行，相关信息需各机构自行加工后上报，集团层面风险数据以及分支机构相关数据信息难以从总行层面直接提取，从而使得风险管理工作在开展时缺乏完整且全面的数据支撑。

通过推进风险报告数字化工作深入渗透至银行辖内分支机构和附属机构，并全面延伸至银行开展的各项业务，将推动风险数据加总由分散式管理向统筹集中式管理的转变。在此基础上，银行风险数据的汇总分析，能够全面覆盖董事会所关注的各类风险报告与数据。

全球经济形势纷繁复杂，宏观环境不断变化，对银行快速生成综合性风险数据提出了更高要求。风险数据加总有助于银行在较短的时间内（如，危机情景下2天内）迅速整合汇总风险信息，帮助董事会能够更快地获取、分析、评估风险信息，有利于为银行提供及时、可靠的决策依据。例如，银行在开展新兴业务时，通常由于业务规模小、特性差异大，银行采用手工台账等方式进行管理，风险管理报表需要人工计算和核对，耗时较长，影响到集团风险数据加总和风险报告生成，尤其是在危机情景下会影响到董事会的战略决策。

通过推进风险报告数字化工作，一方面，银行在日常管理过程中通过系统自动生成风险报告，风险指标数字化，风险监控线上化，有助于董事会及时识别和了解新的业务机会，进而能在第一时间进行决策，助力业务发展；另一方面，银行在危机情景下能迅速生成准确、全面的风险报告数据，及时掌握其面临的困境和潜在损失并作出准确的管理决策，提升抵御风险的能力并适时在危机中寻找机遇。同时，风险报告数字化工作还能满足监管机构对银行的相关报送要求，增强监管机构对银行抵御风险能力的信心。

“精准性”一贯是董事会对银行风险报告最核心的要求，尤其是在危急情景下银行应当能够向董事会提供准确和可靠的风险数据开展战略决策。但在实践中我们发现，银行在风险管理的日常工作中经常会遇到数据口径不一致、数据标准不规范、数据管理不集中、数据处理不及时等诸多问题，而这些不利因素会进一步导致银行所提供的风险数据不完整，统计分析不全面，影响风险报告的准确性。此外，由于银行部分业务风险数据采用手工台账方式进行管理，难以在危机情景下短时间内迅速完成数据核对，准确性更是难以保障。

通过推进有效风险数据加总工作，银行不仅能够全面厘清风险报告的不同统计口径，消除风险报告中的数据歧义，更能提升风险数据的准确度与数据精细度，提高风险报告的质量与精确度，为董事会战略决策提供依据。

风险报告的数字化是一个长期不断优化迭代的过程，不能“一蹴而就”。银行应当持续在风险管理中加强数据应用，推进数字化全面风险管理，实现数据驱动，发挥数据价值。目前，国内众多股份制商业银行正处于风险数据加总和风险报告数字化转型的启动阶段，后续计划通过仔细研读监管机构针对“风险数据加总和风险报告”的要求并借鉴大型商业银行风险数据加总的实施经验，分阶段实现风险报告数字化的实施落地。

通过推进风险数据加总工作，银行能够及时发现当前风险管理工作中存在的问题及风险数据管理薄弱环节，及时采取有效措施，提高风险前瞻性的预警能力。目前，国内部分大型商业银行正基于前期风险报告数字化成果，进一步构建风险预警模型，通过采用大数据、人工智能等金融科技手段，提高历史数据使用率，对未来的风险趋势进行预测及判断，提高数据的前瞻性。

国内领先银行开展风险数据加总和风险报告数字化转型，首先通过深入细致的自我剖析、行业和监管对标，梳理风险数据整合和风险数据管理应用中的薄弱环节，并针对性地提出整改或优化方案，明确转型的目标、差距、实施路径。

其次，按照高级管理层决策的实施路径和整改优化方案，有策略、有计划、分工明确地执行优化工作：

用例出发 – 从具体的风险报告所载的决策关键内容、风险指标出发开展数字化转型，总结决策层决策所需的指标，清晰明确其定义、口径、加工规则和数据标准；

循序渐进 – 从一部分关键的决策指标开始转型，逐个指标、主题、维度、系统实现指标、数据和加工过程达成所有的全面、及时、准确、完整的要求，逐步推广；

贯穿到底 – 从终端报告使用者的需求向前追溯到最源头和所有源头；

平台支撑 – 建立整合高效的管理信息系统平台承载转型后的成果。

具体来说，针对某个风险指标，明确指标口径和应用场景，拆解计算流程，明确每一步的计算规则、处理时长、责任部门、自动化情况等，直至源数据采集，明晰整条风险溯源链路，优化源数据管理，加强基础数据标准，提升全链路数据质量。通过风险指标的逐步梳理和迭代，实现部分手工环节和半自动环节自动化，提升风险指标计算的准确性和及时性。同时，数字化奠定了灵活看板的基础，除去传统的风险偏好类指标外，还可以针对不同风险类别的实际需要，按照行业、产品、区域、交易对手、机构等多维度进行切片分析，灵活展现，为经营层、管理层、决策层的经营管理和战略决策提供有力的分析基础和数据支撑。

实施方案的核心是对风险报告中的关键风险指标进行血缘分析和风险溯源，同时提升风险指标的自动化水平，包括自动化加工、整合和校验。在“自评估-整改优化”的循环中，实现风险报告数字化逐步转型。

德勤风险咨询为多家大型商业银行完成风险报告数字化转型

德勤风险咨询在全球范围内支持多家大型商业银行开展有效风险数据加总和风险报告实施工作，助其实现风险报告数字化转型落地。

国际上，德勤风险咨询曾为3家美国全球系统重要性银行、2家香港发钞行、1家香港本地系统重要性银行提供有效风险数据加总和风险报告整体规划和实施服务。

在国内，德勤风险咨询曾为我国3家全球系统重要性银行、1家全球系统重要性银行香港分行、4家国内系统重要性银行提供有效风险数据加总和风险报告评估、整体规划和实施服务，已帮助3家全球系统重要性银行实现风险报告数字化实施落地。

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