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大风险需要大数据：新时代的运营风险管理
2017-08-06
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大风险需要大数据：新时代的运营风险管理

现在，金融服务行业的钟摆位从风险最高点逐渐下降，监管合规要求加强、收入利润率收缩。因此，大多数银行从前台到后台，对整个业务流程进行了严密的审查，目的是降低运营风险，实现业务运营方式的最优化。

评估范围从前台交易者活动到后台交易处理，调查结果催生了大量改进技术和运营计划。抑制运营风险是重中之重，相关项目预算得到批准。很多计划审计到大数据构建以及为数据驱动型管理决策提供支持的分析。
运营风险定义
运营风险是指非财务、系统、市场内在的所有风险，通常是人员相关内在风险和失误。运营风险范围从人工处理干预意外事件引发的风险到交易者有意识地进行破坏性活动引发的风险。如何对这些风险进行对比，如何将相关数据转换成可测量、可执行的指标呢？
如何衡量运营风险？
主要咨询公司的思想领袖正在吸收巴塞尔银行监管委员会的新规，帮助银行破解衡量和监测运营风险的密码。
不同的业务和流程适用什么样的关键风险指标？如何使相关数据的获取实现标准化，如何针对关键风险指标的反复测量、分析和可视化设定流程。现在正是大规模业务重组的时期，是确定数据流程和架构的最佳时机，这些流程和架构将为衡量和监测运营风险提供支持。
关于运营风险建模，普华永道称：“此类技术日益吸纳旨在为管理层决策提供支持的分析工具和模型，而不是监管资本计算。因此，随着高级计量法消亡可能会终结以资本为目标的内部模型，这可能会使分析功能有大展拳脚的空间，开发不同的内部模式，而这种模式可以说比高级计量法对运营风险的管理更为有效。”
从历史观点上说，运营风险管理是以历史亏损事件为基础，保持合适金额的资本，确保亏损事件发生时银行安全能够有保障。在完成前端到后台的评估后，金融服务机构现在需要将正确的分析嵌入目标状态运营模式，从而推动管理决策。
这需要利用分析工具完成，这些分析工具具备业务分析师友好性，支持大量不同结构化和非结构化运营数据。
哪些分析工具？
行业对大数据架构的投资以及支持分析工具持续增加。随着业务架构和流程的的不断变革，在试图衡量和降低运营风险时，利用分析平台非常重要。
使最了解业务的业务分析人员的快速迭代分析生效
处理大量结构化和非结构化运营数据
与现有的应用程序和数据平台严密整合
实现完全自动化，将减少手动敢于纳入计划
在出现运营或市场压力时能够继续运行
提供企业级的管理和安全
这一系统将包括监测业务流程和能力的产品，并将与高性能的Hadoop基础设施和分析工具。
强大的IT合作关系时至关重要的，随着业务的发展，业务分析人员有这些分析工具在手对成功改进分析至关重要。要小心流氓交易员和Excel程序中误按键，这种新的业务流程倾向与运营风险衡量相结合，银行将主动实施分析，做出决策，防止未来发生损失惨重的运营亏损事件。



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