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大風險需要大數據：新時代的運營風險管理
2017-08-06
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大風險需要大數據：新時代的運營風險管理

現在，金融服務行業的鐘擺位從風險最高點逐漸下降，監管合規要求加強、收入利潤率收縮。因此，大多數銀行從前臺到后臺，對整個業務流程進行了嚴密的審查，目的是降低運營風險，實現業務運營方式的最優化。

評估范圍從前臺交易者活動到后臺交易處理，調查結果催生了大量改進技術和運營計劃。抑制運營風險是重中之重，相關項目預算得到批準。很多計劃審計到大數據構建以及為數據驅動型管理決策提供支持的分析。
運營風險定義
運營風險是指非財務、系統、市場內在的所有風險，通常是人員相關內在風險和失誤。運營風險范圍從人工處理干預意外事件引發的風險到交易者有意識地進行破壞性活動引發的風險。如何對這些風險進行對比，如何將相關數據轉換成可測量、可執行的指標呢？
如何衡量運營風險？
主要咨詢公司的思想領袖正在吸收巴塞爾銀行監管委員會的新規，幫助銀行破解衡量和監測運營風險的密碼。
不同的業務和流程適用什么樣的關鍵風險指標？如何使相關數據的獲取實現標準化，如何針對關鍵風險指標的反復測量、分析和可視化設定流程?，F在正是大規模業務重組的時期，是確定數據流程和架構的最佳時機，這些流程和架構將為衡量和監測運營風險提供支持。
關于運營風險建模，普華永道稱：“此類技術日益吸納旨在為管理層決策提供支持的分析工具和模型，而不是監管資本計算。因此，隨著高級計量法消亡可能會終結以資本為目標的內部模型，這可能會使分析功能有大展拳腳的空間，開發不同的內部模式，而這種模式可以說比高級計量法對運營風險的管理更為有效?！?
從歷史觀點上說，運營風險管理是以歷史虧損事件為基礎，保持合適金額的資本，確保虧損事件發生時銀行安全能夠有保障。在完成前端到后臺的評估后，金融服務機構現在需要將正確的分析嵌入目標狀態運營模式，從而推動管理決策。
這需要利用分析工具完成，這些分析工具具備業務分析師友好性，支持大量不同結構化和非結構化運營數據。
哪些分析工具？
行業對大數據架構的投資以及支持分析工具持續增加。隨著業務架構和流程的的不斷變革，在試圖衡量和降低運營風險時，利用分析平臺非常重要。
使最了解業務的業務分析人員的快速迭代分析生效
處理大量結構化和非結構化運營數據
與現有的應用程序和數據平臺嚴密整合
實現完全自動化，將減少手動敢于納入計劃
在出現運營或市場壓力時能夠繼續運行
提供企業級的管理和安全
這一系統將包括監測業務流程和能力的產品，并將與高性能的Hadoop基礎設施和分析工具。
強大的IT合作關系時至關重要的，隨著業務的發展，業務分析人員有這些分析工具在手對成功改進分析至關重要。要小心流氓交易員和Excel程序中誤按鍵，這種新的業務流程傾向與運營風險衡量相結合，銀行將主動實施分析，做出決策，防止未來發生損失慘重的運營虧損事件。



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