合规、控风险已是悬在银行人头顶的一把利剑。在近两年的媒体宣传中，不难发觉，各家银行都在积极搭建着零风险全面合规的良好形象。

近日，麦肯锡发布了中国银行业CEO季刊，全篇报告长达182页，从风险管理的角度为银行业转型建言献策，麦肯锡认为银行风险管理可能会在2025年之前出现翻天覆地的变化，风险管理将会承担更广泛的职责。

趋势性变化关乎着每一个风控人的职业前景，这份“求生”指南请收好。

趋势一：监管拓宽加深

监管范围正在持续扩大。麦肯锡预计未来十年内，加大消费者保护和“行为”监管的趋势仍将延续，甚至加快。那些信息不对称、高转换成本、不当和晦涩的建议、不透明或过于复杂的产品功能或定价结构都可能受到更为严密的审查。产品捆绑和交叉补贴也将更为困难，可以促使一些市场更公平地进行产品定价。

在某些情况下，如果客户可以改用更符合自身利益的其他产品，银行甚至有义务告知这一情况。或必须定期告知消费者更廉价的选择。这些趋势将会显著影响银行风险管理的方方面面。

一是，在监管框架内进行优化。

资本、流动性、融资、杠杆率以及恢复处置机制的建立可能会敦促银行构建符合所有监管限制的资产负债表和业务，在满足相关要求比率的前提下充分利用资金。这可能会限制银行的战略自由度，要求银行建立全新且具备高度分析能力的业务优化和战略制定流程。风险职能在这些领域作用重大，可扮演关键角色。

二是，银行能否光明磊落地披露自己的业务做法？

仅仅符合现有规则是不够的，如果银行要免受未来法规的回溯判决影响，就必需遵循一系列广泛原则。例如，银行要站在客户的角度检视自己的做法是否“公平”，是否能光明磊落地向客户、监管部门和公众完整披露自己的业务做法？如果不能，那么这就是一个明确的警告信号。银行可能需要评估整个销售和服务方法，审核端对端流程、定价结构及水平。

三是，消除人工干预，自动合规。

如今法律法规逐渐复杂，不合规问题愈加突出，银行只能在处理客户业务风险过程中尽量消除人工干预，把正确的行为固化到产品、服务和流程中。在无法实现自动化干预的领域，强有力的监督监控将会愈发重要，因为这是确保第一道防线错误率极低和第二道防线有效监督的唯一方法。

四是，与业务部门协作。

风险职能只有和业务部门加紧合作，才能沉着应对监管要求。银行要做到零风险全面合规，就要从一开始思考流程构成，而不是业务部门设计完战略或新产品后再追加马后炮。

趋势二：客户期望改变

未来十年内，客户期望改变和技术发展料将引发银行业巨变，使行业改头换面。届时，技术普及对客户而言可能就如家常便饭。

创新影响着价值链的每个环节，但最重要的颠覆可能发生在银行的业务承接和销售流程上。

回顾一下银行的基本业务模式就可以了解其中的盈利情况，将近六成的银行利润来自于业务承接、销售、分销和其他面向客户的活动。这些活动的净资本收益率达到了22%的诱人水平。

银行若要赢得这场客户关系战就要付出大量努力，要实现这一目标，风险职能就必须成为核心贡献者，在整个过程中与业务部门紧密协作，并强调两个重点：

一是自动化即时决策。

银行必须建立高度定制化的流程，快速实时响应客户要求（如开户、贷款申请等）。风险职能要帮助银行在无人工干预的环境下进行风险评估和决策制定。这通常要求银行出台大规模的零基础流程再设计，采纳更多非传统数据。专门为美英小企业提供贷款解决方案的公司Kabbage就是一个很好的例子。

申请者无需提交复杂冗长的文件便可通过在线途径快速便捷地申请贷款。Kabbage会评估各种数据来源（如PayPal交易、亚马逊交易、eBay交易信息和UPS发货量信息）。目前，部分银行正着手设计更便捷的开户流程，大部分所需数据可通过公共来源预先填好，使客户受理体验尽量简单、做到衔接无缝和简短。在这种情况下，风险职能的挑战在于建立起一种安全友好的识别验证方法。

二是“一人细分客群”。

随着银行在客户细分和产品服务上更加成熟复杂，最终可能会建立“一人细分客群”，提供单人量身定制的价格和产品。不过此举也复杂化了相应流程，对银行来说代价不菲。为了保护消费者免受不当定价和审批决策的影响，监管部门也可能对银行设置诸多限制。风险职能需要与运营和其他职能共同寻找对策，在提供高度定制化解决方案的同时妥善处理新问题。

趋势三：让技术和分析助力风险职能

科技不仅改变了客户行为，高级分析能力的发展也孕育了全新风险管理技术。层出不穷的新技术带来了成本更低、速度更快的计算能力和数据存储，推动了更有效的风险决策支持和流程整合。虽然未来十年还将出现大量未知的创新，并显著影响风险管理进程。这些创新因素包括大数据、机器学习、众包。

许多行业都已采用机器学习技术，比如天气预报、亚马逊产品推荐、谷歌垃圾邮件识别和奈飞（Netflix）建议都是很好的例子。某些银行已经开始在催收或信用卡欺诈侦测等领域开展试验，成效显著。衡量模型预测能力的基尼系数也大幅改善。麦肯锡预计，银行的风险职能将在多个领域采用机器学习，如金融犯罪侦查、信贷审核、早期预警系统、零售和中小企业（SME）客群催收。

互联网的普及推动了商业设想众包，许多企业正通过这种方式提高部分领域的工作效率。美国Allstate的保险公司举办了一场汽车意外保险理赔算法众包挑战赛，参赛者均为数据科学家。该公司仅用了三个月的时间便成功将模型预测能力提高了2.7倍。

许多此类技术创新都能降低风险成本和罚款。银行越早采用这些技术便能越早建立竞争优势。不过，保护客户数据隐私必须是一个重要前提。

趋势四：非金融风险类型正在出现

金融风险管理在过去20年取得了长足进步，但其他风险管理却更似原地踏步。

过去五年来，运营合规风险相关的罚款、损失、法律成本飙升，迫使银行不得不开始关注这些风险。比如传染风险、模型风险、网络攻击等，银行还需要建立风险职能新能力和新流程，管理跟踪上述新兴风险。

趋势五：通过消除偏见更科学制定风险决策

另一种风险来源于偏见导致的错误决策。银行风险职能需要加强偏见识别和除偏技巧。

偏见识别。第一步要评估银行的哪些风险决策可能受到偏见影响。一旦有了这方面的理解，就能更容易识别偏见、降低影响。这个步骤其实相当重要，因为制定风险决策的过程中始终会存在偏见。那大型企业用于贷款审核的模型也会存在同样的问题吗？相比于人脑制定信贷决策，使用模型的问题相对较少。然而，在建模过程中仍然会多少存在偏见。传统的回归模型一般始于建模人员的假设，如哪些因素具备预测能力，并应该被纳入模型。机器学习借助算法自行找出风险动因，成为能有效解决偏见问题的新方案。

除偏技巧。银行可采用三种技巧减少或避免决策偏见：通过分析为决策制定者提供更多事实；善用辩论技巧消除对话和决策中的偏见；通过组织在企业中建立新的决策方式。

一个比较典型的案例是定性信贷评估（QCA）。全球多家银行已在新兴市场中小企业贷款审核环节用上了QCA，这些市场的财务数据往往缺失、不全或不可靠。在这种情况下，银行往往需要依靠来自专家的人工判断。

虽然此举会导致一些主观偏见的出现，但银行可以采取众多措施提高决策质量。通常银行会用研讨会的形式进行QCA，汇集一批最优秀的信贷主管共同识别一系列潜在的预测因素，然后根据历史亏损情况逆向测试进行筛选。

趋势六：大规模降本需求

银行系统在大部分地区和产品类别上都出现了缓慢但持续的盈利水平下滑。银行努力通过改善运营成本弥补利润率下滑，导致净资产收益率持续保持在长期平均值的低位。

资本要求提高及合规成本增加等一系列监管的进一步收紧、以及低成本数字化竞争者的出现都为银行带来了不少压力，麦肯锡同时预计，这种压力还会进一步加剧。某些产品更易受到影响，银行如果仍旧无所作为，到2025年，某些产品类别高达40%的收入将会面临风险。

既然颠覆性如此强大，银行必须重新思考运营成本构成，以更低成本创造更高价值。银行如果已经采用了零基础预算、增值分析（即需求管理）、外包等传统的渐进降本方法，简化、标准化、数字化将是剩下为数不多的大幅降本途径。

银行风险需要对加大投入节省风险成本，应对前文提到的多种结构性趋势。在现有行业和监管环境，克服挑战无捷径可走，银行需要在未来十年内重新思考部署这些决策。

值得关注的是，到2025年，银行的风险职能将对银行的成功发挥更加关键的作用。2025年，银行的风险职能可能会担任无缝、无偏见风险决策和全面组织监控的设计工作，通过降低风险和运营成本、提供直观的客户体验和引导银行合规等方式创造更大价值。业务承接、销售、分销和其他面向客户的活动。这些活动的净资本收益率达到了22%的诱人水平。