动荡时期下的信用风险管理现代化-FRR首席战略合作机构

动荡时期下的信用风险管理现代化

2026-04-09

动荡时期下的信用风险管理现代化

本文作者：Terisa Roberts 是数据和AI领军企业SAS的风险建模与决策全球解决方案主管。

三年前的三月，硅谷银行轰然倒闭，成为美国历史上第三大银行破产案。

不幸的是，在如今动荡的市场中依然存在着诸多导致硅谷银行历史性破产的风险隐患。利率波动、资产负债错配、风险管理与情景规划不足等问题持续威胁着银行业。

面对这种市场波动性，硅谷银行的教训依然发人深省：银行必须对其风险架构进行现代化升级，其中包括强化信用风险管理，并更妥善地管控相互关联的流动性风险与利率风险。

AI解决方案能够助力银行基于无历史先例的情景开展风险敞口压力测试、构建金融风险模型，同时在强化数据治理的前提下实现流动性实时优化管理 —— 而这些都是硅谷银行未能优先考虑的能力。

重大转型

所幸，银行业已对此予以重视。英国《金融时报》FT Longitude与SAS联合开展的基于25个国家300名资深风险管理人员对金融科技风险研究的见解，揭示了行业正朝着集成化、AI赋能的平台以及高级风险建模方向大幅转型。这些举措将提升银行业的抗风险能力与运营灵活性。

但风险阴霾仍未消散。在当前经济不确定性的背景下，类似硅谷银行的破产事件或许随时可能重演。美国联邦存款保险公司（FDIC）发布的《2025 年第三季度银行业季度概况》显示，银行证券投资组合的未实现亏损仍处于高位，达 3370 亿美元，而长期利率上行的潜在风险，未来可能进一步推高这一数值。

此外，标普全球预测，2026 年全球银行信贷损失将增长 7.5%，达到 6550 亿美元。

应用所学经验，借力AI

这些令人担忧的数据不禁引人深思：银行该如何吸取教训，避免成为下一个牺牲品？

传统信用风险管理模式依托静态历史数据与人工评估，已不足以应对当下复杂的全球市场，更无法有效管控资产质量。

以下八大策略，可帮助银行充分发挥AIAI的价值，高效且合规地开展信用风险管理：

1. 运用预测分析技术

AI模型通过对海量数据进行实时分析，能够识别出预示潜在新兴风险的规律。机器学习模型并非一成不变，而是会持续适配新信息，不断提升分析精准度。

借助这些分析，银行能更精准地预判借款人行为、市场变动与经济冲击，进而打造抗风险能力更强的资产组合，推动全行做出更优质的经营决策。

2. 加强数据基础建设

“输入垃圾，输出垃圾” 这一准则在AI及其数据分析领域依然适用。诸多银行面临系统碎片化、数据质量参差不齐、信息孤岛化等问题，这些难题会削弱AI模型的有效性，导致风险评估出现偏差。

为应对这些数据管理困境，银行必须投入建设完善的数据治理体系，确保各部门与业务条线的数据准确、完整且统一。打破信息壁垒、搭建集中化数据平台，能助力银行更高效地管控风险。

3. 将AI融入现有工作流程

要真正实现AI与信用风险管理的深度融合，AI工具必须成为银行日常运营的一部分。AI相关项目需贴合组织发展目标，同时升级基础设施，保障各系统间的互通性。

此外，为团队培养解读AI分析结果并据此行动的专业能力同样至关重要。通过员工培训与技能提升，推动创新管理模式落地，实现人工专业判断与前沿技术的优势互补。AI的高效落地应用，将成为银行风险管控战略的强力延伸。

4. 坚守AI伦理底线

随着AI在银行决策中扮演愈发重要的角色，透明度与伦理合规成为必然要求。唯有可靠、无偏见、可追责的AI系统，才能赢得客户、监管机构及内部团队等核心利益相关方的信任。

为建立这种信任，坚守AI伦理刻不容缓。银行需清晰披露AI模型的运行逻辑，定期开展模型偏见审计，并在模型开发全流程恪守伦理准则，同时严格遵循数据隐私规范，履行数据合理使用责任。

5. 预判并满足监管要求

AI在金融服务领域的广泛应用，推动监管政策快速迭代更新。合规经营不再只是满足现行标准，银行还需提前预判未来监管要求。

通过与监管机构及行业组织保持常态化沟通，银行可参与制定契合AI伦理规范的政策，包括完善决策流程备案、验证模型公平性、留存审计追踪记录等。

6. 运用实时分析技术

市场行情瞬息万变，凸显了实时分析的重要性。AI可持续监测借款人行为、经济指标与资产组合表现，依托这些洞察，银行能在风险演变为重大问题前，快速且精准地做出应对。

实时AI技术还能强化跨部门协作，助力决策提速，提升银行核心竞争力与抗风险能力。

7. 重视可解释性、增强智能与治理管控

在信用风险管理的新兴趋势中，可解释性AI能够简化复杂模型，提升决策透明度。

增强智能技术是对人工判断的优化而非替代，重新定义了团队与AI的协作模式。

随着越来越多的客户与监管机构要求更高的责任担当，AI模型可辅助银行开展治理风险评估，而AI驱动的压力测试与情景规划，则能帮助银行应对持续的经济不确定性。

8. 推动创新与协作

AI的成功落地不仅需要技术升级，更需要理念转变。银行需鼓励创新尝试、主动拥抱变革，推动跨部门、跨职能协作，共享最佳实践经验。

AI并非万能解药，但上述八大策略能帮助银行审慎应用AI，实现信用风险管理的现代化升级。同时，还可同步提升数据质量、推进业务融合、规范伦理实践，并强化监管合规适配性。

值得关注的是，金融风险与监管证书（ICBRR/FRR）专业培训对信用风险管理至关重要。作为GARP推出的权威认证，其知识体系紧扣巴塞尔协议，聚焦信用风险核心实务，能帮助从业者构建系统的风控框架，提升风险识别与管控能力。该证书助力银行从业者将理论与AI风控实践结合，契合监管要求，补齐人才专业短板，为信用风险管理现代化升级提供坚实的人才支撑，降低类似硅谷银行的风险隐患。

ICBRR/FRR的持证者在工作中发挥所学，专业能力、职务等均获得大幅提升。为银行金融业的安全、健康发展做出贡献，为建设金融强国添砖加瓦！

为保护广大考生的利益，请计划报考金融风险与监管证书(FRR)的考生或银行机构联系FRR证书项目官方授权推广机构咨询报名（在非官方授权机构报名，将无法获得专业培训和人社部注册的证书），授权机构名录详见FRR首席战略合作机构官网：www.frr.net.cn 和本公众号“授权合作-授权机构名录”或致电4006186078 查询。