58 浏览5.2 政策建议
基于上述研究结论，为促进我国商业银行更好地建设智能风控体系并提升风险管理绩效，本研究提出以下政策建议。
(1) 强化科技投资，推进全流程智能化
商业银行应将智能风控体系建设提升至银行的战略核心地位，并持续加大对金融科技的投入，将之视为战略性投资而非简单的成本支出。首先，要建立健全的数据治理体系，这是智能风控的基石。银行应打破内部“数据孤岛”，实现全行数据源的整合、清洗、标准化和集中管理，构建高质量的风险数据湖或数据中台，为大数据和AI模型的训练提供可靠、实时的数据支撑。其次，应优先投资于核心风险管理系统的智能化改造。这包括引入AI驱动的风险识别与预测模型（如智能信用评分、欺诈识别、操作异常检测模型）、自动化合规审查工具、智能审计机器人和RPA流程自动化平台。例如，在信贷审批、反洗钱、资金清算等高频且易出错的环节，全面推广RPA和AI决策辅助应用，减少人工操作带来的风险并提高效率。同时，探索利用区块链技术，在供应链金融、跨境支付等特定业务场景中，提升交易和流程的透明度与可追溯性，从源头降低操作风险和信用风险。
(2) 着力培育复合型人才，重塑组织文化
智能风控体系的建设对银行人才结构提出了新的挑战。商业银行应着力构建一支既精通金融业务和风险管理理论，又掌握大数据、人工智能、云计算、网络安全等金融科技的复合型人才队伍。这需要银行在人才引进方面，加大对数据科学家、机器学习工程师、AI模型开发师、网络安全专家和系统架构师等高科技人才的招聘力度。同时，更重要的是加强内部员工的能力再造。银行应制定系统的培训计划，对现有风险管理人员、业务人员进行金融科技知识和应用技能的深度培训，提升他们的数据分析能力、模型理解与应用能力、智能工具操作能力以及对新兴风险的识别能力。此外，还需积极推动组织文化变革，鼓励跨部门协作和信息共享，打破业务与科技之间的壁垒，形成“科技赋能业务、业务驱动科技”的良性互动机制，共同构建数据驱动的风险管理文化。建立科学的激励机制，鼓励员工主动学习新技术、积极参与风险管理模式创新，并将其绩效与智能风控的实际效果挂钩。
(3) 构建健全的智能风险管理体系
在金融科技赋能下，商业银行应构建一个更具前瞻性、系统性、主动性和弹性的智能风险管理体系。首先，要完善风险识别机制，从过去的“事后报告”转向“事前预警”。通过实时监控客户行为、交易流水、员工操作、系统性能等大数据，并利用AI模型进行异常检测，及时发现各类潜在的风险信号（如信用风险恶化、操作违规、市场异常波动、流动性压力）。其次，应提升风险计量与评估的精准度。利用机器学习算法对信用风险（PD/LGD/EAD）、操作风险损失频率与严重程度、市场风险（VaR）和流动性风险（LCR/NSFR）进行更精细的建模，并结合外部风险数据进行校准，以更准确地估算各类风险资本和预期损失。定期开展基于智能风控技术的情景分析和压力测试，模拟极端灾难性事件（如金融危机、大规模网络攻击）对银行各类风险的潜在影响，从而检验银行的韧性和应对能力。再者，应强化内部控制的自动化与智能化。运用RPA、智能合约等技术，将内部控制措施内嵌到业务流程中，实现自动化执行和持续监控，减少人为疏忽和舞弊空间。最后，需加强模型风险管理，对所部署的AI风险管理模型进行严格的验证、监控和迭代优化，确保其公平性、透明度和可解释性，防范因模型设计缺陷、数据偏见或算法失效导致的错误判断和新的风险。
(4) 加强与监管沟通，营造有利政策环境
金融监管机构应与商业银行保持密切沟通，共同探索智能风控背景下的风险管理新模式，并营造有利于创新和风险防范并重的政策环境。首先，完善监管框架是当务之急。监管机构应积极研究金融科技发展带来的新型风险（如算法伦理、数据隐私、网络安全、系统弹性等），并适时出台针对性的监管指引和标准，明确银行在应用智能风控技术时的合规要求和风险管理责任。例如，可以探索建立针对AI模型的性能评估、可解释性和审计标准，以及数据安全和隐私保护的行业规范。其次，监管机构应提供政策引导和支持，鼓励商业银行加大在智能风控科技投入和人才培养方面的力度，可以考虑提供税收优惠、专项资金支持或试点项目等激励措施，引导银行将更多资源投入到智能风控基础设施建设中。此外，监管机构应促进数据共享与合作。在保障数据安全和隐私的前提下，推动行业内以及银行与公共信用信息平台之间的数据共享，构建更完善的风险信息共享机制，从而提升整个银行业识别和防范系统性风险的能力。最后，应加强国际交流与合作，借鉴国际领先国家在智能风控监管和实践方面的经验，共同应对全球金融市场日益复杂的风险挑战，推动我国银行业风险管理水平与国际先进水平接轨。
5.3 研究局限性和未来研究展望
本研究在探讨商业银行智能风控体系建设对其风险管理绩效的影响方面取得了一定进展，并通过系统性分析揭示了其作用机制和潜在价值。然而，任何研究都存在其固有的局限性，这些局限性同时为未来的研究提供了宝贵的展望方向。
首先，在量化分析的深度方面存在局限。本研究在衡量智能风控体系建设水平时，主要依赖于银行公开披露的财务数据和经营报告中的相关指标。尽管这些指标具有一定的代表性，但可能无法完全捕捉智能风控体系的全部投入（如内部培训、文化建设）和更深层次的技术应用细节（如具体模型的复杂性、算法的优劣）。同时，在风险管理绩效的衡量上，虽然不良贷款率是核心且可得的指标，但操作风险损失和市场风险波动等数据在公开层面往往难以获取完整的、可用于计量分析的数据。未来的研究可以尝试通过与银行合作，获取更细致、更全面的内部管理数据和金融科技投入数据，或者通过问卷调查、案例研究的量化评分等方式，构建更精细、更全面的智能风控建设指标和风险管理绩效指标，从而提升研究的精度和深度，并进行更全面的量化分析。
其次，在模型设定与内生性处理方面仍有提升空间。本研究采用了固定效应模型来控制银行个体异质性，这在一定程度上缓解了遗漏变量偏误。然而，智能风控体系建设与风险管理绩效之间可能存在复杂的双向因果关系（内生性问题）。例如，智能风控体系提升了风险管理能力，但同时，银行在面临较高风险压力时，也可能更迫切地进行智能风控投入以应对风险。尽管固定效应模型能够处理部分内生性，但对于这种复杂的互为因果关系，其处理能力有限。未来的研究可以考虑采用更高级的计量方法，如工具变量法（Instrumental Variable, IV）、广义矩估计（Generalized Method of Moments, GMM）等动态面板数据模型，来更有效地处理潜在的内生性问题，从而获得更具因果推断力的结果。此外，智能风控对风险管理绩效的影响可能存在非线性关系或门槛效应，即智能风控投入在达到一定阈值后才可能产生显著效果，或者存在边际收益递减甚至负效应。未来的研究可以尝试引入非线性项或进行门槛回归分析，以揭示这种复杂的非线性关系。
再者，本研究对智能风控体系影响机制的深入剖析还有待拓展。虽然理论上分析了智能风控通过数据赋能、模型优化、流程自动化、实时监控和决策辅助等路径提升风险管理绩效，但在实证层面，并未能完全量化和区分这些具体路径的作用。未来的研究可以尝试构建中介效应模型或机制分析模型，引入例如“数据质量指数”、“风险模型精准度指标”、“流程自动化率”等作为中介变量，更量化地分析智能风控是如何通过这些具体的微观机制来提升风险管理绩效的。例如，可以通过比较使用AI信用模型的银行与未使用银行在客户画像完整性、审批效率等方面的差异，从而间接验证机制的有效性。
此外，本研究的样本范围主要集中在我国境内上市商业银行。虽然这些银行具有较好的代表性，但未能涵盖全部商业银行，特别是数量庞大的非上市城市商业银行、农村商业银行以及政策性银行等。这些银行在智能风控体系建设程度、风险管理水平以及面临的挑战上可能与上市银行存在显著差异。未来的研究可以尝试扩大样本范围，纳入更多类型的银行，或针对不同类型银行进行分组比较研究，以增强研究的普适性和发现不同类型银行的异质性影响。
最后，未来的研究还可以关注智能风控体系可能带来的新型风险及其管理。例如，技术故障引发的系统性操作风险、算法偏见与歧视导致的合规风险和声誉风险、模型“黑箱”导致的可解释性差、以及过度依赖技术可能削弱人工判断能力等。如何有效识别、计量和管理这些新兴风险，是智能风控时代风险管理的重要课题。此外，深入探讨智能风控体系建设对银行风险文化的影响，以及在不同经济周期和市场情景下智能风控效能的动态变化，也将是未来研究的重要方向。
