深度好文：做了十年銀行風控，說說自己的體會！

很多人想從事風險管理，覺得這個工作不用低三下四做營銷，不用應酬，喝酒。更多的是技術與分析，有積累，成為專家。而且錢多，穩定。權力大，對業務有生殺大權。其實這些多多少少有些誤解。

任何企業都是要盈利，一把手都是高度重視市場與銷售，對於銀行就是公司部。所以有志向做一把手行長的年輕人不妨以此為起點。我們人文環境就是出問題前沒有人重視，一出了問題就救火。事後諸葛亮。

風險管理包括信用風險，市場風險，操作風險三大塊。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，工總行做了些。現在損失數據還是不全不完善。談不上廣泛應用。

各種行業分析，Var蒙特卡羅模擬，情景分析有，但意義不大。所以風險管理變成了打雜。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。

一、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，他們沒有結算網路，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數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 客戶的一些社交網路信息，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 體系里，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！！！

二、技術與管理。做了十年風險管理，說說自己的體會

年少時，認為要專業，什麼VBASASCFAFRM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。其實銀行裡面，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.

為啥干銀行要好酒量呢，大家都知道和公安、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。

三、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。

四、趨勢對風控的影響

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，可穿戴設備資料庫看看他幾點起床、在哪裡吃飯，在哪裡活動，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，王二狗人品如何，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。

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。

五、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、網路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。

六、對政府辦事流程要相當熟悉

公安、國土、房管、工商、稅務、保險、證券、社保、郵政、金融、電信等部門。

七、要在銀行干，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，就躲到總行去做風險模型，做科學家，做博士後，做課題。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，決勝千里？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，誰誰誰幹了什麼事，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。富人圈裡傳出來，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里，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。

來源：全國金融同業

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