文/俞勇

　　風(fēng)險(xiǎn)的爆發(fā)必然要經(jīng)過一個(gè)蘊(yùn)藏、生成、演化、臨近、顯現(xiàn)、作用、消散的階段。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警具有可行性，可以控制風(fēng)險(xiǎn)，但需要風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警理論研究的方法論。加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，提高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警管理水平，是國內(nèi)商業(yè)銀行目前面臨的重要問題。

　　受經(jīng)濟(jì)體制轉(zhuǎn)型的影響，今年，資產(chǎn)質(zhì)量低下開始困擾著國內(nèi)商業(yè)銀行，成為銀行所面臨的主要的金融風(fēng)險(xiǎn)，直接威脅到銀行的生存和發(fā)展。為改善資產(chǎn)質(zhì)量，適用經(jīng)濟(jì)新常態(tài)，面向利率市場化，商業(yè)銀行要解決資產(chǎn)質(zhì)量問題還應(yīng)靠自身努力，建立和完善風(fēng)險(xiǎn)管理體系，提高自身風(fēng)險(xiǎn)管理水平，這是商業(yè)銀行持續(xù)發(fā)展的重要基礎(chǔ)。其中，如何加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，提高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警管理水平，已經(jīng)是國內(nèi)商業(yè)銀行面臨的重要問題。

　　“風(fēng)險(xiǎn)”之追本溯源

　　風(fēng)險(xiǎn)的概念經(jīng)歷了從認(rèn)識到可控、再到量化的過程，在古今中外的文獻(xiàn)記載表明，風(fēng)險(xiǎn)的共性是可控、可測的不確定性。

　　認(rèn)真追溯起來，早在《周易》一書中，一種從微小的預(yù)兆中預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)的思想即被傳達(dá)出來。《荀子仲尼》中也有“平則慮險(xiǎn)”的警句，告訴我們事前防范風(fēng)險(xiǎn)的重要。《孫臏兵法》則讓我們通過分析客觀事實(shí)來計(jì)量風(fēng)險(xiǎn)。《說文解字》里解釋：風(fēng)險(xiǎn)具有不確定性。

　　在西方，人們對于風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識也經(jīng)歷了長時(shí)間的演變。最早時(shí)期，風(fēng)險(xiǎn)被認(rèn)為是不受控制的，如可能發(fā)生的海難；后來，風(fēng)險(xiǎn)被認(rèn)為是可能發(fā)生的自然和人為災(zāi)害，是可控的；再后來，風(fēng)險(xiǎn)被認(rèn)為是可以通過概率計(jì)量，也會帶來收益，風(fēng)險(xiǎn)雖然有其不確定性，但可以被控制和規(guī)避。

　　雖然風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識經(jīng)歷了長時(shí)間的演化，處于不同時(shí)間不同地域的人對風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識不盡相同，但古今中外對于風(fēng)險(xiǎn)的考量亦有其共性：

　　一是前瞻性。風(fēng)險(xiǎn)是指未來的，用來衡量未來發(fā)展的可能性與不確定性，所以已經(jīng)發(fā)生的事實(shí)是不存在風(fēng)險(xiǎn)的。

　　二是雙面性。風(fēng)險(xiǎn)與收益是共存的，單獨(dú)考慮一方面不健全。而完整的風(fēng)險(xiǎn)概念要包括可能的損失和可能的收益。

　　三是不確定性。不確定性是風(fēng)險(xiǎn)的本質(zhì)，是無法規(guī)避的。這包括事件發(fā)生結(jié)果的不確定性，也包括發(fā)生特定結(jié)果概率的不確定性。

　　四是可測性。風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知和計(jì)量是有方法的，比如通過概率或其他高等數(shù)學(xué)方法。各種事物運(yùn)動(dòng)變化，通過經(jīng)驗(yàn)找出偶然性后的必然性和規(guī)律。

　　五是可控性。可控性包括兩層，一是決策者對風(fēng)險(xiǎn)的事前識別或預(yù)測，二是利用一定方法防范、減小或者化解風(fēng)險(xiǎn)。

　　預(yù)警思想古而有之

　　預(yù)警起源于生物的趨利避害本性，在戰(zhàn)爭中得到了具體應(yīng)用并在其他領(lǐng)域發(fā)展壯大，并通過預(yù)警來有效控制風(fēng)險(xiǎn)。最早預(yù)警起源于自然災(zāi)害預(yù)警，動(dòng)物感知、偵測自然信號，在災(zāi)害到達(dá)前進(jìn)行躲避。古代戰(zhàn)爭時(shí)期，漢朝人利用烽火臺向各方與上級預(yù)警敵情。發(fā)展到現(xiàn)在，預(yù)警體系已經(jīng)發(fā)展為經(jīng)濟(jì)、社會、自然災(zāi)害預(yù)警三大領(lǐng)域。

　　風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警具有可行性，可以控制風(fēng)險(xiǎn)，但需要風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警理論研究的方法論。風(fēng)險(xiǎn)的爆發(fā)必然要經(jīng)過一個(gè)蘊(yùn)藏、生成、演化、臨近、顯現(xiàn)、作用、消散的階段。每個(gè)階段都存在遏制風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性。因此需要有效預(yù)警，感知和測評風(fēng)險(xiǎn)所處狀態(tài)，將風(fēng)險(xiǎn)在轉(zhuǎn)化、分解、控制和有效管理，使風(fēng)險(xiǎn)在爆發(fā)失控前得到制止或脫離其目標(biāo)。

　　跨界研究凝練出普適理念

　　有效的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警理論適用于各行業(yè)，跨界濃縮不同領(lǐng)域預(yù)警智慧，抽象出普適的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警思想。

　　環(huán)境治理預(yù)警

　　18世紀(jì)，大量污水未經(jīng)處理便流入泰晤士河，水質(zhì)嚴(yán)重惡化。19世紀(jì)初，每天污染負(fù)荷達(dá)到2745萬噸，水中溶解氧幾乎為0，曾經(jīng)美麗的泰晤士河變成了一條死河。

　　為了治理污染，泰晤士河采取了全流程預(yù)警與治理措施。事前嚴(yán)格把控污染的排放，實(shí)行過排污許可制度，對排污企業(yè)進(jìn)行準(zhǔn)入管理，排放需符合水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)；事中通過建設(shè)大型污水處理廠，組建了15個(gè)較大的處理廠，保持最大的污染處理能力，防止水質(zhì)進(jìn)一步惡化；事后持續(xù)監(jiān)測并對河水定期充氧，對處理后的水質(zhì)持續(xù)進(jìn)行監(jiān)測，對河流溶氧量最低點(diǎn)充氧，以降低污染負(fù)荷、恢復(fù)水體生態(tài)修復(fù)功能。另外，全流域200多個(gè)水管單位合并并建成了泰晤士河水務(wù)局，作為泰晤士河流域統(tǒng)一規(guī)劃與管理的權(quán)力性機(jī)構(gòu)。

　　在經(jīng)過了百年的治理，總污染負(fù)荷減少了90%以上，枯水季節(jié)溶氧量最低點(diǎn)依然保持在飽和狀態(tài)的40%左右，20世紀(jì)80年代，河流水質(zhì)已恢復(fù)到17世紀(jì)的原貌，達(dá)到飲用水水源水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)。泰晤士河經(jīng)過事前預(yù)防、事中應(yīng)急、事后跟蹤的全流程動(dòng)態(tài)預(yù)警管理恢復(fù)了往日的生機(jī)。

　　因此，從環(huán)境預(yù)警來看，事前、事中、事后的全流程預(yù)警配合統(tǒng)一的機(jī)構(gòu)管理有效的治理了污染，提高了環(huán)境質(zhì)量。

　　地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警

　　1998年以來，安徽省共發(fā)生生各類地質(zhì)災(zāi)害14598起，直接經(jīng)濟(jì)損失36127億元。突發(fā)性地質(zhì)災(zāi)害70%以上發(fā)生在皖西大別山區(qū)和皖南山區(qū)兩大山區(qū)， 損失占全省60%。

　　為了應(yīng)對地質(zhì)災(zāi)害，安徽省第一步實(shí)行了預(yù)警區(qū)域劃分，根據(jù)平原、山區(qū)等不同的地理和氣象條件，劃分5個(gè)預(yù)警區(qū)域。按照各區(qū)域主要的災(zāi)害類型和強(qiáng)度，設(shè)定不同的預(yù)警指標(biāo)和模型參數(shù)，并實(shí)行五級預(yù)警分級。第二步建立了地質(zhì)災(zāi)害與臨界降水量的統(tǒng)計(jì)關(guān)系圖，統(tǒng)計(jì)分析每個(gè)預(yù)警區(qū)歷史滑坡、崩塌和泥石流等事件和降水過程的相關(guān)性，確定地質(zhì)災(zāi)害事件在一定區(qū)域爆發(fā)量的不同降水過程和降水過程臨界值，作為預(yù)警判據(jù)。第三步確定了重點(diǎn)防控的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域。在皖南山區(qū)等地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)區(qū)和人口稠密區(qū)，增加大量氣象監(jiān)測站和雨量監(jiān)測站。同時(shí)建立動(dòng)態(tài)地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)庫，利用基于遙感技術(shù)、地理信息系統(tǒng)和全球定位系統(tǒng)的預(yù)警模型進(jìn)行概率化處理，得出區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害等級預(yù)警預(yù)報(bào)圖。

　　在實(shí)施了一系列預(yù)警措施后，2006年至2010年5年間，在皖南山區(qū)共發(fā)布Ⅲ級以上預(yù)警172次（含19次Ⅳ級預(yù)警），預(yù)報(bào)平均準(zhǔn)確率約為40％，避免了近3000人傷亡，挽回經(jīng)濟(jì)損失近一億元。安徽省實(shí)行預(yù)警區(qū)域劃分，根據(jù)各區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)狀況合理配置資源，最大限度減少了地質(zhì)災(zāi)害帶來的損害。

　　因此，從地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警看，通過劃分不同類型預(yù)警區(qū)域從而重點(diǎn)防控高危區(qū)域，可以實(shí)現(xiàn)資源的合理配置和平衡收益與風(fēng)險(xiǎn)。

　　食品安全預(yù)警

　　1968年，日本北九州市發(fā)生米糠油混入多氯聯(lián)苯事件，造成污染的米糠油流入市場，最終釀成13000多人中毒的嚴(yán)重食品安全事件。

　　事件發(fā)生后，日本建立了較為完善的食品安全預(yù)警管理體系，主要有以下幾個(gè)方面的措施：一是對食品安全實(shí)行一元化管理。設(shè)立食品安全委員會，由內(nèi)閣直接領(lǐng)導(dǎo)，作為負(fù)責(zé)食品安全的最高決策機(jī)構(gòu)，對農(nóng)林水產(chǎn)省、厚生勞動(dòng)省實(shí)施監(jiān)督、指導(dǎo)。二是完善過程化管理。從生產(chǎn)、加工、儲藏、運(yùn)輸、批發(fā)零售等各環(huán)節(jié)設(shè)立安全閥，對食品鏈各環(huán)節(jié)進(jìn)行監(jiān)控。通過識別各環(huán)節(jié)可能發(fā)生的危害，采取及時(shí)適當(dāng)?shù)目刂拼胧╊A(yù)防危害的發(fā)生。三是建立產(chǎn)品履歷可追溯制度。在各個(gè)環(huán)節(jié)記錄原材料、食品成分情況，利用條碼技術(shù)等電子標(biāo)簽，詳細(xì)記載產(chǎn)品的各種數(shù)據(jù)。確保第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)問題，根據(jù)溯源信息進(jìn)行有效控制和召回，并追查至源頭。

　　在隨后的農(nóng)產(chǎn)品殘留農(nóng)藥檢查中，在53萬余件農(nóng)產(chǎn)品中，只有2600多件檢測出殘留農(nóng)藥，占總數(shù)的0.5%，而殘留農(nóng)藥超標(biāo)只有29件，只占檢測出殘留農(nóng)藥部分的1.08%。近些年，日本基本上保持著這種低水平。日本對食品安全實(shí)行一元化管理，通過完善過程化管理及反向追溯制度，構(gòu)建起了世界領(lǐng)先的食品安全預(yù)警體系。

　　因此，從食品安全預(yù)警看，通過從農(nóng)田到餐桌的全鏈條監(jiān)控預(yù)警和事后追溯制度，實(shí)現(xiàn)自上而下的監(jiān)控機(jī)制和自下而上的反饋機(jī)制。

　　流行疾病預(yù)警

　　2009年，甲型H1N1流感暴發(fā)的幾周前，基于谷歌[微博]搜索的大數(shù)據(jù)分析，結(jié)合宏觀和微觀因素，谷歌流感趨勢預(yù)測圖成功預(yù)測了流感在美國境內(nèi)的傳播。但2011到2013年，該系統(tǒng)一直高估與流感相關(guān)的就醫(yī)量。在 20122013流感季節(jié)，它預(yù)測的就醫(yī)量是美國疾控中心最終記錄結(jié)果的兩倍；在20112012流感季節(jié)，它高估了逾50%。

　　導(dǎo)致谷歌流感趨勢預(yù)測高估的主要原因是數(shù)據(jù)質(zhì)量和宏觀因素的影響難以把握，大數(shù)據(jù)優(yōu)劣摻雜，統(tǒng)計(jì)結(jié)果的真實(shí)性、準(zhǔn)確性大打折扣。有些人僅僅因?yàn)樯眢w某些不適，根據(jù)自我估計(jì)便搜索了相關(guān)信息，這些搜索就構(gòu)成了噪聲。此外，宏觀因素演化規(guī)律難以把握，例如媒體對流感的廣泛報(bào)道，也可能會使很多未患病的人加入到數(shù)據(jù)庫中來。所以需要定期對模型進(jìn)行維護(hù)和修正，以使模型更好地與宏觀因素走勢相擬合。同時(shí)，人類對未來的把控仍是有局限性的，因此任何預(yù)測都無法做到百分之百準(zhǔn)確可靠。

　　因此，從流行病預(yù)測來看，谷歌流感趨勢預(yù)測圖基于宏微結(jié)合的大數(shù)據(jù)分析曾成功預(yù)測流感，但由于未定期進(jìn)行模型維護(hù)，導(dǎo)致長期預(yù)測走向失敗。

　　風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警之要義

　　通過對以上各領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的應(yīng)用研究，我們認(rèn)為，先進(jìn)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警理念應(yīng)涵蓋以下幾點(diǎn)：

　　環(huán)境預(yù)警中，從危機(jī)管理的事后結(jié)果性管理與注重?fù)p失過程管理轉(zhuǎn)向全過程、全方位的預(yù)警管理，防止風(fēng)險(xiǎn)后移問題，從而起到預(yù)警的超前性作用。應(yīng)用到金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系中，預(yù)警應(yīng)覆蓋貸前、貸中、貸后信貸全流程。

　　地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警應(yīng)從損失管理轉(zhuǎn)向損失與機(jī)會并存的雙向管理，灌輸有效風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警能夠創(chuàng)造價(jià)值的理念，合理配置資源，平衡風(fēng)險(xiǎn)與收益。應(yīng)用到金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理方面則是實(shí)施有效的資本配置，并監(jiān)控風(fēng)險(xiǎn)與回報(bào)的匹配。

　　食品安全預(yù)警是從政策制定到下達(dá)執(zhí)行的線性過程轉(zhuǎn)向從政策指導(dǎo)到監(jiān)控分析、再到政策調(diào)整的動(dòng)態(tài)循環(huán)過程，實(shí)現(xiàn)自上而下的預(yù)警傳導(dǎo)和自下而上的反饋傳導(dǎo)相融合。應(yīng)用到金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理中則預(yù)警應(yīng)自上而下執(zhí)行傳導(dǎo)，與自下而上的反饋傳導(dǎo)相結(jié)合。

　　流行病預(yù)測是從單一尺度、因素分析轉(zhuǎn)向宏觀與微觀相結(jié)合的多尺度、多因素分析，實(shí)現(xiàn)更全面、更深刻的認(rèn)識，從而更好地滿足預(yù)警的需要。金融機(jī)構(gòu)則可通過從宏微觀多角度進(jìn)行組合分析和模型預(yù)測，加強(qiáng)預(yù)警能力。

　　基于專家經(jīng)驗(yàn)與人工智能管理決策的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

　　跨界風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的技術(shù)方法差異揭示了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系發(fā)展必經(jīng)的三個(gè)階段，共同構(gòu)成先進(jìn)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警理念和框架體系的基礎(chǔ)。

　　風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警理念主要有四個(gè)方面：預(yù)警應(yīng)覆蓋全流程，實(shí)現(xiàn)預(yù)警功能前置；預(yù)警應(yīng)合理配置資源，平衡風(fēng)險(xiǎn)與收益；預(yù)警應(yīng)包含自上而下執(zhí)行和自下而上反饋的動(dòng)態(tài)循環(huán)；預(yù)警應(yīng)采用宏微觀結(jié)合的全面視角。

　　風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警手段可以有以下幾個(gè)方面：

　　a. 制度完善治理：以清晰定位、權(quán)力完整的管理部門來制定統(tǒng)一、具有約束力的政策，以指導(dǎo)和監(jiān)督預(yù)警信息的產(chǎn)生、傳導(dǎo)處置，在事后防止損失擴(kuò)大并加以彌補(bǔ)。

　　b. 數(shù)據(jù)科學(xué)分析：通過數(shù)據(jù)分析可以及時(shí)識別當(dāng)下的存量風(fēng)險(xiǎn)，采取應(yīng)對措施控制或降低風(fēng)險(xiǎn)，減少可能帶來的損失。

　　c. 模型有效預(yù)測：基于宏觀到微觀的傳導(dǎo)模式，構(gòu)建宏觀預(yù)測模型，能夠識別未來的增量風(fēng)險(xiǎn)，提前調(diào)整策略以規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，增加預(yù)警的前瞻性。

　　d. 預(yù)測導(dǎo)向管理：將預(yù)測結(jié)果結(jié)合專家和管理經(jīng)驗(yàn)拓展應(yīng)用至日常管理決策環(huán)節(jié)和相關(guān)全流程。

　　（俞勇，恒豐銀行首席風(fēng)險(xiǎn)官、中國人民大學(xué)兼職教授，清華大學(xué)深圳研究生院校外導(dǎo)師，先后在美國摩根大通銀行、美國運(yùn)通公司等從事新資本協(xié)議、戰(zhàn)略規(guī)劃、風(fēng)險(xiǎn)管理、金融衍生品交易與定價(jià)模型、金融信息安全等工作，曾任職于平安銀行風(fēng)險(xiǎn)管理部兼新資本協(xié)議辦公室總經(jīng)理、中國銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會監(jiān)管二部，參與起草《商業(yè)銀行資本充足率管理辦法》等中國銀行業(yè)監(jiān)管法規(guī)文件，具有全面的國際銀行先進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)管理工作經(jīng)驗(yàn)和國內(nèi)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理工作經(jīng)驗(yàn)。著有《貨幣、銀行與經(jīng)濟(jì)》、《銀行全面風(fēng)險(xiǎn)管理與資本管理》、Asset Returns and Demographic Effects、Quality Choice Simulation and Implication Based on Individual Conjoint Analysis 等。本文刊載于《當(dāng)代金融家》雜志2015年第5期）