*SJ溫馨提示，本文章作者背景與中國內地從事銀行風險管理，部分用字稍有不同。請自行斟酌閱讀。
做了十年銀行風險管理（Risk Control / Risk Management），說說自己的體會。
風險管理大體上包括信用風險，市場風險，操作風險三大塊。發達國家的銀行，至少要用一半的資本抵禦信用風險損失，15%-30%抵禦操作風險，5%-10%的資本抵禦市場風險。先說市場風險，而目前利率工具，信用工具，例如互換，信用衍生品，利率衍生品應用比較少。操作風險，銀行這一塊剛剛起步，比較專業的模型可以看看工總行。現在損失數據還是不全不完善。可靠的模型談不上廣泛應用，僅僅停留在諸如銀行從業幾十個嚴禁這種稽核檢查，這種都是基層基礎工作，也說不上技術。
現在做全面風險管理，包羅萬象，科技風險，聲譽風險，流動性風險，外包風險，政策合規風險，太多了。深感有些事情純粹是諮詢公司創新能力強，不斷給銀行洗腦，說你看這個風險多麼重要，我的工具多麼先進。給銀監會洗腦，搞一些莫名的新風險，新模型，評估，驗收，國外的東西拿到國內，目的嘛，賺錢。
於是有了各種行業分析，Var蒙特卡羅模擬，情景分析，壓力測試有，也一直在做，例如流動性風險壓力測試，但總感覺意義不大，但銀監會的要求，行里轉風險部門牽頭，也是應付，疲於奔命。所以風險管理變成了打雜，給各個監管部門幹活。
以前覺得這些技術很牛，現在真正做了，覺得很虛。
大家還是按實務的理解，操作風險管理變成了稽核檢查，信用風險管理變成了信貸審批。
前台部門，一切都是為了把業務做成，其他部門都要支持，風險管理搞什麼呢？
說難聽點就是有點像擦屁股。問題客戶通通移交給風險管理部去做。救死扶傷。類似老軍醫，包治各種疑難雜症。準備各種訴訟材料，參加法院審理，執行，是主要工作。所以為什麼風險管理部有很多律師出身的。
市場部是和好客戶打交道，都和諧。風險部則是和不那麼好的客戶打交道，工作的複雜決定了需要更高的交際能力和應酬能力。所謂霸氣與匪氣。
1.銀行的主要風險還是信用風險，其中貸款風險是主要內容。
銀行要給一個客戶做貸款，一般前提是該客戶在銀行有較長時間的結算關係，有賬戶流水，更重要的是日常企業財務到銀行對公櫃檯儲蓄櫃檯辦理各種業務透漏出來的一些信息，客戶經理會和企業財務聊，從而獲知企業的運作情況以及資金需求，傳統上一般不和陌生客戶打交道。
當企業符合一定條件了，銀行才開始介入授信放款，包括主動向客戶營銷信貸產品或客戶主動申請貸款。借款人通過貸款銀行進行日常結算，銀行通過檢查賬戶往來，可以發現一些信息（不是全部，更多的信息要靠銀行與企業日常的打交道聊天，走訪獲知），例如近期借款人貸款1000萬購買100台汽車，那麼1000萬支付出去以後，正常情況下後面陸陸續續會有汽車銷售收入進賬，比如一周進展幾十萬，那麼這就是汽車在銷售。如果一個月內沒有任何進賬，那麼銀行就會很緊張！！！
還有借款人繳稅、水電費支付都是通過銀行代扣代繳、工資通過銀行代發。銀行通過觀察其支付是否中斷、是否明顯減少等，來判斷企業經營是否發生重大變故。
分析賬戶交易流水本身就是一種本事，流水又和銀行系統參數息息相關。這一點和沒有結算業務的貸款公司不同，他們沒有結算網絡，雖然貸款公司可以索取客戶的流水，但是一方面流水可以PS，而且不同銀行的流水格式參數千差萬別，貸款公司又如何識別真偽？就算是真的，又如何識別有效信息？而且銀行系統時不時的更新升級，很多同樣一個科目又有各種入賬方式，隔行如隔山。
流水要分析，但是不是全部。所謂銀行信貸風控，就是對每一個細節深入細緻的熟悉，而不是空洞的FRM之類的理論。所以要到銀行作風控，首先你要熟悉銀行的結算系統，對公要熟悉，對私也要熟悉。不少互聯網公司也有辦法，通過一些互聯網信息，類似人肉搜索方式做風險控制，運用大數據，數據挖掘，機器學習，反欺詐等計算，批量化操作。這是一個有意義的嘗試，互聯網公司目前都是燒錢期，成熟的商業模式會如何，還未得而知。大數據固然重要，而作為銀行人，往往我們要關心的是小數據，與手裡的客戶相關的小數據。
結算數據類似於抽樣，從客戶成千上萬的變量中抽取最能代表客戶風險狀況的東西——現金流信息。有時候做好了現金流分析，已經能夠判斷風險80%,當然客戶的一些社交網絡信息，如微博、qq信息，微信信息重要不重要，有時候的確很重要，權當一種預警信息吧。對於那些小微貸款，客戶處於社會底層，不在金融體系裡，賬戶 都沒有，更別說結算，那麼只能用互聯網抓瞎，權作一種聊勝於無。對於銀行來說，直接放棄這些客戶是比較保險的做法。
擔保方面的熟悉。第一還款來源前面已經談過了。下面說說第二還款來源。抵押物：要熟悉各種抵押物，房產，房產有幾種類型，各有什麼政策風險？抵押登記如何辦理？他項權證也有假的哦，我親歷過，房管局和借款人串通起來騙貸幾個億！！！股權質押如何辦理，政府哪個部分受理？出了風險如何處置？有哪些障礙？汽車抵押如何控制？如何拖車？所以銀行風險控制，就是這些細枝末節的東西，一個小細節失控，就是幾個億的漏洞！！！
2.技術與管理。
年少時，認為要專業，什麼VBA\SAS\CFA\FRM\風險案例模型研究一大堆，其實到了後來發現，做好還是要團隊，要管理，要整合資源。也即是另一種能力。專業的知識，可以補救，能力提升則不易。明明知道哪些事情該如何做，但是具體的事情要人去做，手下的人品質出了問題，再強大的風險控制體系，都無濟於事。
人防物防技防。現在過於偏重技術，例如用大數據建模篩選信貸客戶，用行為模型做貸後管理。其實銀行里面，更多的強調人品的作用。太過聰明的人不適合做銀行。例如前段時間炒得沸沸揚揚的，某P2P公司，業務員造假資料，騙貸款。這種事情就是金融機構最擔心的事情，一般傳統金融機構這一塊做的比較好，員工流動性小，歸屬感強，比較在意自己的長遠職業規劃。
目前很多新型金融機構，如互聯網金融等，對技術的重視程度太高，技術其實是雙刃劍，一個金融機構過於重視技術，人品風險就比較大，人沒了人情味，沒了感情，對單位沒了感情，僅僅為了比較高的薪酬，短期化行為就比較嚴重。固然，新型互聯網金融，短期內可以發展很大，但是一旦大了，必然面臨銀行一樣的成長煩惱，如何管理人員，如何樹立價值觀。
人員、業務管理不好，本身就是巨大風險。
這時候，一個機構的風險往往不來自於外部，而是內外勾結。員工流動性極大的機構，比如風險極高。到了一定位置，什麼樣背景的風控總監都有，有的來自政府，人民銀行，銀監局，有的來自律師，有的就是行內的，如公司部老總調任風險部老總，風險部老總調任支行行長，這種調任很普通，沒有什麼特別的理由，因為必須定期輪崗。所以年輕的時候，更多的要去歷練，多崗位歷練，不要一開始就定位，就是風險控制，這樣很局限，風險控制要跳出理論框框，不懂業務能做風險控制嗎？不懂業務細節，連風險在哪裡都不知道，何談風險控制？不懂管理能做風控嗎？風控措施要執行，如何激勵下屬去執行？到了更高層面，一個副行長既要分管個金部，公司部、風險部等等。誰說你就不能到這個層面呢？
職業可以從行業分，專業分：風險控制、銷售、財務、法務、辦公室也可以分為：研究類、決策類、執行類、協調、領導風控知識，我相信，一年半載就都知道了，但是做好卻不容易，很多事情到了風控這裡，就是硬骨頭，有的人領導能力強，善於協調地方政府、協調上下級，輕鬆搞定很多硬骨頭，而有的人雖然知道事情如何做，就是做不了，協調不下來為啥做銀行要好酒量呢，大家都知道和警察、法院搞好關係，對於風險控制有多麼重要！！！做了那麼多調查研究，模型數據分析，最後應該是一頁A4紙，上面列出要找誰，解決什麼問題，到此為止，切入正題，約出來吃飯，喝酒，酒場搞定問題即可。
模型也好，分析也罷，都是know why，要解決問題，要know who 為啥銷售也能作風控，就是他不需要知道前面的細節，只要解決掉A4紙上面的問題即可。找到目標關鍵人物，投其所好，吃喝玩樂，吹拉彈唱，搞定這個人，又是另外一種本事跳出風控看風控，你會看到另外一個世界。
舉個例子，一筆抵押貸款,抵押資產是商業房產，但是歷經幾任行長都沒能徹底妥善化解掉。官司打到最高人民法院而且勝訴。但是至今無法執行。其中故事可以寫幾本書。大家都以為房地產抵押最保險而且銀行最多的貸款也是房產抵押貸款，風控處置流程知識大家都知道。但是具體如何操作，真的要靠交際能力，和人民銀行銀監局地方政府（甚至消防隊這種部門）法院媒體地痞流氓方方面面搞好。你處置了這個房產，舉報紀委來查你處置流程，雖然是真金不怕火煉，但是搞得行內行外沸沸揚揚，搞得你聲名狼藉一身騷，就這樣一個最簡單的最安全的房產抵押例子，都有這麼複雜，更不要說什麼擔保公司擔保汽車抵押股權質押人保貨押乃至信用類。這個FRM教材不會寫。在銀行有很多這樣的陳年老帳，風控都不願意碰。而真正有魄力啃下這些硬骨頭的往往是非科班出身的，退伍兵，銷售出身之類的，腦子靈活下手夠狠。
賴賬的很多都是狡詐之徒，學歷往往不高，大學出來的風控人員按常理出牌反而畏首畏尾，所謂知己知彼，百戰不殆。在中國做風險管理，大部分時間消磨在這種人際關係上。做得好的，爭取到政府領導的支持，在政府公檢法司、宣傳、紀檢監察的強大攻勢下，很多壞賬及時化解。所謂妥善處理，就是擺平方方面面的關係。一個方面沒有照顧到，留下尾巴，就為更大的風險埋下伏筆。關係處理不好，就是矛盾，遲早要產生風險。風險也是人與人之間的博弈，鬥智斗勇。
3、風險管理本質上還是管人。
現在技術發達了，企業上了ERP，銀行上了信貸管理系統，加上互聯網，大數據橫行。人與人之間的隔閡變大了，貸款從網上手機上申請，銀行也用大數據建模型管理貸款。從原始社會的打架，到現代黑客戰，類似於軍備競賽，反欺詐手段高明了，欺詐手段也升級了。信用還是要靠人與人之間的感情建立的，銀行與企業之間沒有合作與感情，那麼很難說風險管理就很強大。
要讓企業認為這個銀行是值得尊敬的，是有血有肉的，是值得長期打交道的，而不是冷冰冰的數據與模型。一旦大數據系統檢測到企業數據指標不合格，立馬停止授信額度，抽貸，斷貸，逼死企業。這種大數據徵信，防範了一時的風險，但是傷害了企業。
4、趨勢。
未來是不是銀行都要變成互聯網技術公司？我感覺傳統的銀行，人海戰術，社區金融，身邊的銀行，小區銀行，這種方式還是有生存空間的。隔壁王二狗要貸點款，填一堆報表，該網點客戶經理到網上去錄入一大堆數據，電腦自動到滿世界去搜索一下王二狗的活動（微博發言、qq記錄、大眾點評，可穿戴設備數據庫看看他幾點起床、在哪裡吃飯，在哪里活動，有沒有出入不良場所，心跳多少，脈搏多少，健康幾何），再用數據挖掘，機器學習技術，給王二狗畫一個像？一分鐘後，機器說，能批多少多少？這種模式很快，速度快，效率高，機器學習，就是人給機器打工。甚至以後連信息錄入的工作都不需要人工了，自助貸款機，的確，我們連身邊的活生生的人都不相信了，反而要依靠機器才能認識一個人的人品如何，鄰居說了不算，機器說了算，而且機器可以積累經驗，增長智慧。一個審批人的經驗增長速度遠遠趕不上機器學習智慧的積累程度。
人與人之間的隔閡越來越深了。
借用一段時髦的話，“無信任不金融，互聯網降低了金融准入門檻，但信任門檻永遠在那裡。金融的發展基礎，是建立在“信任”之上，信任的門檻永遠擺在那裡，金融機構只有通過服務的方式取得客戶信任，才有機會開展金融”。至於該如何獲取信任，絕不僅僅是技術。
一些貸款公司找來一些大數據科學家和互聯網科學家，就說能夠取代銀行？但是我覺得，做自己能做的事，掙自己應掙的錢！！！
短期內，大家還不懂，跨界有紅利，但是長期一定會均衡。
未來一定會有專業的徵信公司，他們是大數據科學家和互聯網專家，專門從事資信調查，不僅服務與信貸公司，還服務其他私人調查。當然是要收費的，而且會有很多家不同的徵信公司，這些科學家之間會互相競爭，導致價格維持一個均衡。由於模型一旦成熟，這些工作基本上邊際成本很低很低，多查詢一份，幾乎是零成本。所以，這個行業未來，一旦技術公司互相競爭，價格歸零，最後得利的還是銀行。
銀行不會自己去生產ATM，ATM廠商會競爭。ATM取代不了銀行，而是銀行應用了ATM。所以銀行大可不必自亂陣腳，專業的事情，讓專業機構去做。作為一個金融從業人員，我們不是要變成數據科學家，要做我們能夠做的，就是服務活生生的人。
5、對政策法規要相當熟悉。
做風險的很多時候要和法律打交道，而法律法規經常變化，有時候一個不經意的變化，就會導致很多業務翻新。例如，2015年8月6日，最高人民法院發布了《最高人民法院關於審理民間借貸案件適用法律若干問題的規定》，核心是企業間直接融資渠道的逐步合法化、廢除四倍利率上限標準、網絡借貸平台擔保的合法。大家可能不會太在意這個東西，但是，這個卻極大的影響徵信模式。這個司法解釋，明確了企業借貸的合法性，而目前悲催的是企業之間的借貸未入人行徵信而且技術上也不可能納入！！！依靠徵信系統的銀行將無法掌握企業的實際負債情況。而且企業法人或負責人的個人借貸行為有可能需要企業承擔責任，這一部分在企業的財務報表裡無法反映，會增加銀行授信調查工作的難度。
6、對政府辦事流程要相當熟悉。
警察、國土、房管、工商、稅務、保險、證券、社保、郵政、金融、電信等部門。
7、要在銀行做，必須懂得社交。
很多人會說不善社交，於是躲在銀行後勤做風險，而支行的風控要和客戶打交道，就躲到分行去做風控，分行要和客戶打交道，就躲到總行去，而總行呢，需要更多的管理與協調能力，無窮無盡的會議，與銀監會政府溝通請示匯報，下去指導考察調研，講話，出席活動，比基層更加務虛，很多課題只是牽頭，具體都找研究所的科學家，那咋辦，去做博士後吧，做課題，做風險模型，達成所願，但是似乎又太冷門了。就好像本科找不到工作就讀研，研究生找不到工作就讀博。其實呢，要學習，提升自己的能力，領導能力，營銷能力，交際能力。銀行工作就這些，無論哪個層次的風險管理，都是，社交第一。
風險管理，有的時候是很強調及時性。過時的信息沒意義。體現著資料上的，都是歷史信息，什麼企業審貸資料。要像情報人員一樣去了解信息，而很多諜報人員，都是社交高手。千萬不要迷信技術。你說審查技術高，是神仙，掐指一算，運籌帷幄，決胜千裡？NO，不會的。你再牛逼，能比銀行副總牛嗎，老總的社交圈子廣，國內國外到處飛，其實國內的商業圈子還是比較小，誰誰誰做了什麼事，只有圈內人知道，再牛逼的信貸調查審查畢竟還在一個公司基層，你的社交圈子決定了你看到的都是文本資料，靜態資料。
而重要的風險點，往往是從社交場合上觀察打探到的。富人圈里傳出來，某某某又在哪裡投了個啥項目，失敗了。層次不一樣，看到的東西絕對不一樣。所以千萬不要局限自己，自作牢籠，坐坐井觀天。銀行的一切工作，無非就是風險和營銷。很不對等的是，客戶經理以及審批人員，都在基層，而決定企業風險的是企業高管。由於這種生活社交的不對等，決定了我們的審批審查了解的信息都十分滯後。而審貸委員會的成員，稍稍能和企業老闆一起出現在一些社交場合，所以你會發現，有時候委員會會說一些新的信息，而這些信息審查人員是不了解的。有時候，行長說能放的貸款，審查人員是不會理解的。不要窩在辦公室，埋頭在一堆堆企業申報的材料裡，做各種複雜的財務模型，搞來搞去，沾沾自喜，以為自己好高明，發現了什麼風險點。套用我以前老闆說的，像個兔子在草叢裡面打滾。PAPER WORK。沒用的。站的高，才能看得遠。所以有的時候，市場部老總調任風險總監，而不是風險經理提拔為風險老總。因為層次在那裡決定了他的視野和高度已經遠遠超越了一個風險經理對風險的理解。
8.看企業，管理很重要。
風控這些年，見證大大小小數十個企業集團從興旺到破產。多少富一代創業艱辛。多少富二代，接班短短幾年，敗光幾十億家產，負債累累，還鋃鐺入獄。屌絲不必不妄自菲薄。作為一個董事長，法人代表，要簽署太多的合同，這些合同標的不小，創始人一路走來，從幾千蚊的生意做起，商場上的花招，駕輕就熟。接班人則一不留神就陷入進退維谷。聽誰的，誰可以信任，外面的法律顧問？託孤大臣？其中故事堪比宮廷戲。
做風險控制有必要多看看歷史書，例如《資治通鑑》。民營企業，要看實際控制人（真正的老闆）家庭結構。創業團隊成員的契合度。這些信息，要通過一次一次的接觸，例如宴會細節，去感悟。第一步是很重要，所謂人生的機遇，第一桶金。企業家，第一個成功案例做出來了，以後就是商業模式（所謂的故事）+資金（貸款、各種基金），在不同城市批量複製，擴張。短短幾年，滾雪球一樣，迅速 做大。這個成功很簡單，也很難。
第一步很難，實現了“屌絲的飛躍”，很多企業家，搞了幾十年，換了無數行業，一直在模仿，從來未超越。創始人，就是經歷了無數個0，做成了1，有了這個起點，再招聘職業經理人，員工，就能從1，變成10，變成100。從0到1，其實需要的資金倒不是很多，從1到100，需要大量的資金。當然故事好了，自然有資金找上門。
反過來，從我們風險控制的角度看企業。看企業集團，就要從紛繁複雜的集團結構中跳出來，看到他的1在哪裡？集團再大，一定有個主業，這個主業有什麼風險？哪些因素會影響這個主業？主業一旦衰敗，集團也不長久了。企業家，往往從1到100，就上癮了，總覺得老天特別青睞自己。比如做超市的，從第一個小超市，做成功了，複製，開了幾百家店。這時候，感到飄飄然。既然做超市能從1到100，其他也可以吧（正是因為主業往往有周期，競爭，利潤越來越薄，不轉型等死，轉型找死。從風險分散的角度，有必要多領域投資。但是如何實現成功轉型，是個難題，運營通過高薪找來職業經理人就可以了嗎？行業相關政府部門的關係招來公關經理就可以了嗎?經理人做事和老闆做事不一樣，特別是轉型，意味著創業，需要有一點理想，特別是適合那種一窮二白非成功不可的心態，而不是拿著高薪且待價而沽）！通過這幾百家店去融資，資金歸集以後，投資房地產、4S店、進軍不同的領域。其實轉行，光有資金是不行的，無數個0投下去，未見得會做出個1來，而且現在做事的心態與當年做小超市的心態是不一樣的（高富帥心態與屌絲心態）。而我們看到那些做出了1的，無不是，摸爬滾打，為伊消得人憔悴，歷經無數失敗才僥倖成功，創業往往輸得起，從小做大，虧也虧不了多少錢。轉行拿資金砸的，往往輸不起，失敗了，直接導致 主業資金緊張，最後，資金鍊斷裂，門店被其他收購，多年心血一場空。
先寫到這裡，有空再說。
SJ溫馨提示，本文章作者背景與中國內地從事銀行風險管理，部分用字稍有不同。請自行斟酌閱讀。
Also on SJ: 匯豐銀行 HSBC Compliance 收入 (Asia Pacific Regional)
SJ 結語
希望大家對銀行風險控制有基礎認識。也歡迎從事香港銀行風險控制的讀者投稿StealJobs。
原文節錄轉載至知乎 《在银行从事风险管理是什么样的体验？》，作者H Howard 。
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