党的十八大以来，中央反复强调要把防控金融风险放到更加重要的位置，要牢牢守住不发生系统性风险底线。证券公司作为我国资本市场“看门人”和重要的资本中介机构，如何在变幻莫测的数字化时代下持续做好全面风险管理工作，促进业务稳健运行，不仅是保持自身核心竞争力的重要课题，对于防范化解系统性金融风险也具有至关重要的作用。
作为国内金融机构重要组成部分，证券公司数字化转型发展已久。得益于大数据、人工智能等金融科技的运用，证券行业逐渐从追求高速增长向追求高质量发展转变。2023年，中国证券业协会印发了《证券公司网络和信息安全三年提升计划（2023-2025）》，鼓励有条件的券商2023年至2025年三个年度信息科技平均投入金额不少于上述三个年度平均净利润的10%或平均营业收入的7%，各大券商积极响应，纷纷加大信息技术投入，从2023年披露的数据来看，在信息技术领域投入超过10亿元的券商已不在少数。
随着金融科技与证券公司业务场景之间的不断融合，证券公司主要业务的展业方式和运营逻辑与数字化时代建立起强烈的依存关系，以创新智能“机器人”标准化作业为代表的应用探索，开启了证券公司“数字化”向“数智化”的转变，风险形态也随之发生了巨大变化。
证券公司风险管理为什么要转型？随着证券行业信息化、数字化乃至数智化的不断演进，风险管理作为业务制衡与服务支持双重角色，进行数字化转型以适应业务发展需要已成为证券公司的必然选择。
▍利用金融科技防控其自身带来的增量风险
众所周知，操作风险是金融行业三大传统风险类型之一，借鉴巴塞尔协议对操作风险的定义，以及中国证券业协会《证券公司操作风险管理指引》的口径，操作风险是指由不完善或有问题的内部程序、人员、信息技术系统，以及外部事件造成损失的风险。由此可见，信息技术风险本身就是操作风险的重要来源之一。
仅以国内市场为例，因技术系统故障影响证券公司业务运行，影响投资者正常交易的操作风险事件时有发生，2013年轰动一时的“光大乌龙指”事件仿若眼前，近几年证券交易软件网络安全事件被频繁爆出，有的券商也因此蒙受巨大损失甚至监管处罚。“水能载舟，亦能覆舟”，证券行业在利用金融科技赋能业务发展的同时，也应当对随之而来的增量操作风险隐患保持敬畏之心，并且学会利用金融科技手段予以控制，“用魔法打败魔法”。
▍利用金融科技助力风险管理工作开展质效
风险管理追求一定程度的前瞻性和预见性，有效地风险管理工作能够结合自身业务开展情况，通过对市场趋势、经济指标、行业变化等因素进行分析，识别出可能发生或正在发生的风险情况，及时制定应对策略和预案。而在金融科技颠覆性改变证券行业运营模式的现状下，对证券公司风险管理的前瞻性提出了更高的要求，工作难度也相对加大。
大数据、人工智能等新技术在风险管理领域的运用，能够协助证券公司对海量的业务数据和风险情况进行精准研判，提高风险管理精细化水平，将潜在风险隐患消灭在萌芽状态，降低风险带来的损失和应对成本。
金融科技在证券公司风险管理领域常见的应用场景有以下几个方面：
▍基于大数据技术和机器学习的风险预警监测
风险监测本质上是对各类业务数据的集中分析和模型计量，而大数据技术和机器学习能够为提高风险监测准确性和预警效率提供可行性支撑。证券公司通过建立以风险管理实际应用需求为导向的风控指标体系，利用大数据等金融科技手段，充分发掘行业内外部数据价值，构建可复用、可信赖的风险数据集市（“黄金数据源”），通过机器学习等方法，从大量的历史数据和实时数据中提取信息，预测潜在风险问题，实现对各类风险的监测、评估和预警。
▍基于智能报表平台的自动化风险报表和风险驾驶舱
制作定期或不定期风险管理报表直观展示风险信息、提供风险决策支持是证券公司风险管理人员的主要工作内容之一，在没有金融科技工具辅助下，繁杂的报表处理往往需要占据大量的时间和精力，造成严重资源浪费，而在风险数据集市基础上，通过智能报表平台个性化设计并实现风险报表自动化计算，能够有效提高风险管理工作人员效率。
除报表形式外，我们也可以通过智能报表平台集成一套可供公司各层级人员风险分析和决策使用的风险门户（“风险驾驶舱”），整合公司各业务条线、子公司、产品中风险信息，汇总展示关键风险指标及主要风险事项，满足公司各层级对风险管理的应用需求，提供覆盖证券公司业务开展全流程的风控决策支持，以及时、有效应对各阶段、各场景的风险。
▍基于人工智能技术的风险知识普及
风险意识宣导、风险知识普及是推进风险文化建设，提升风险管理效果的重要手段。借助人工智能技术，风险知识的传播和普及变得更加快捷、智能和有效。我们可以利用AI的高级分析和处理能力来提高证券公司内外部人员对风险的认识和理解，从大量资讯中筛选出用户最关心的风险信息并进行定向推送。我们也可以使用自动化机器人和智能助手向人们提供实时的风险咨询，及时向风险管理“三道防线”中的各级人员提供风险预防策略和应对建议，从而在更广泛的范围内提升公司风险管理水平，事半而功倍。
实践中，证券公司在风险管理数字化转型过程中面临着诸多挑战和困难，以下以数据治理水平、风险管理场景与技术的融合度、人才匹配和资金投入程度为例进行说明。
▍数据治理水平
作为新型生产要素，人们越来越认识到数据作为一项重要资产的巨大价值，数据治理逐渐成为各行各业转型发展的重要组成部分。而证券公司风险管理很大程度上是以数据驱动的风险分析和计量的过程，高度依赖于数据治理水平。
证券公司业务种类广泛，涉及自营、投行、经纪、资管、研究等多个领域，多个部门，存在数据来源众多、数据孤岛现象严重，数据质量参差不齐、数据质量控制机制不完善等问题，严重制约了风险管理应用场景的数字功能转化，部分中小型证券公司未能对产品数据、交易数据、客户数据、运营数据等进行规范整合和科学管理，也未能对外部市场环境信息和行业发展数据进行充分收集和分析，影响了数据信息的高效利用，无法为风险评估和风险决策提供基础支撑。
▍金融科技与风险管理应用场景的融合程度
不管是外部监管制约还是内部管理需要，国内各证券公司基本都完成了专项风险管理信息系统的建设，分别对市场风险、信用风险、操作风险、流动性风险等进行计量和管理，但证券行业内（尤其是中小型证券公司）风险管理信息系统多以外部厂商采购为主，系统之间以针对单一风险进行计量为主，进行碎片式管理。同时，外购系统多为金融科技厂商提供的标准化产品，无法根据实际风险管理需要进行个性化调整，不具备或鲜少具备可扩展性，在此情况下，证券公司自身的金融科技手段难以施展拳脚。即使对以自研开发为主或正在探索自研开发、尝试摆脱外部厂商束缚的证券公司而言，受制于滞后的数字化转型战略、复杂的内部管理流程等因素，其内部风险管理应用场景也难以与市场上快速更新迭代的新型技术做到及时、充分融合，同时，将新型技术融入现有的风险管理系统和工具体系也可能需要大量的定制调整而面临巨大的改造实施压力。
▍人才匹配和资金投入程度
兼顾金融科技与风险管理技能的复合型人才缺位也是制约风险管理数字化转型的重要因素。教育课程改革的滞后性，导致大多数院校未及时更新学生培养计划来响应最新的行业发展需求，特别是在金融行业风险管理数字化转型方面，无论是金融、科技还是风险管理，都是专业性较强的领域，各大高等院校如果不能对相关领域的课程进行有效地整合，势必会从源头上导致复合型人才的缺乏。与此同时，从用人单位的视角来看，证券公司往往缺乏应用前沿科技的创新环境，也往往忽略对复合型人才的储备和培养，没有建立起相适应的人才选拔激励机制。
另外，前沿的技术手段需要大量且持续的硬件及软件投入，证券公司信息技术预算和资源在不同的部门和项目之间的分配，需要经过严格的成本收益测算分析和审批机制，而风险管理部门带来的收益通常是长期和间接的，难以带来直观的利润收入表现，因此通常会被认定为成本部门而不总是被视为优先投入项目。
因此，为了摆脱上述发展桎梏，证券公司应当积极探索将“数据资产”、“创新技术”、“复合型人才”充分纳入生产要素，充分保持自身比较优势的同时，沿着战略先行、科学规划、分解任务、协同落实的路线自上而下推进风险管理数字化转型工作。只有高级别的战略定位，高层领导的深度参与，各部门之间的高效合作，才能确保转型计划得以实施，从容应对复杂挑战。
最后，风险管理实现数字化转型不只是简单的量变，而是质的跨越。证券公司风险管理人员应开阔思路，积极面对证券市场不断涌现的新领域、新赛道，构建一个高效且动态的风险管理体系，帮助证券公司在复杂多变的环境中稳步前行，为业务发展赋能，为经济高质量发展和中国式现代化赋能。
内容来源：《上财风险管理论坛》杂志2024年第2期（总第28期）
作者：民生证券股份有限公司风险管理总部资深风控经理 姬方晶
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