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思想前沿


风险技术之发展

本文以埃森哲和Chartis 研究公司的分析为基础,根据对企业风险管理(ERM)所造成的影响,着重分析了七大具体技术领域。

概要

金融机构与技术之间有着纷繁复杂的关系。一方面,金融机构必须一直走在创新的最前沿,方可确保竞争优势;但同时,信息技术投资可能会产生某些意想不到的后果,对实现利润造成重重障碍。如果架构变得笨拙和过于复杂,势必将阻碍企业实施有效变革。当前,企业在安排技术投资时,主要由来自监管议程的外部压力所驱动,这导致它们难以自行决定针对新技术的资金投入,以创造未来的竞争优势。

对各家金融机构来说,建设基础设施必须审慎管理、权衡利弊,找到成功技术创新所带来收益与内在风险之间的平衡点。而在这一过程中,并不存在一种完美、或是零风险的技术解决方案——每项方案都面临着一系列独特的挑战。技术发展如同生物进化一样,从来都不是一个一成不变的或可预见的过程。

背景

我们研究得到的诸多有关风险技术发展的结论1 是基于对262 位风险管理、合规和技术专业人员的调查与访谈:

  • 本次调研受访者中40 % 来自北美,30%来自欧洲,16%来自亚太地区,剩余14%位于世界其他地区。

  • 49%受访者所在的企业年收入不足5 亿美元,40%所在企业年收入在5 亿美元到300 亿美元之间,另11%的企业年收入超过了300 亿美元。

  • 80% 受访者来自金融服务行业,他们平均分布于银行、资本市场和保险。

非金融行业的受访者中,多数来自政府、监管机构、制造业以及专业服务行业。

分析

本文中,我们以埃森哲和Chartis 研究公司的分析为基础,评估了技术在金融机构中的作用:它既是一种风险管理工具,同时其自身也可能带来风险。根据对企业风险管理(ERM)所造成的重要当前影响或潜在影响,我们着重分析了埃森哲和Chartis 研究公司共同确定的以下七大具体技术领域:

  1. 移动技术:如平板电脑、移动通信、手持设备等

  2. 云计算:如利用互联网现有的虚拟服务器,包括但不限于“软件即服务”(SaaS)

  3. 社交媒体:如社交媒体数据和/ 或社交媒体数据分析

  4. 4人工智能:如自然语言处理、神经网络、机器学习等

  5. 大数据:即采用先进的分析工具和技术,以极高的速度处理类别极为复杂、数量极为庞大的数据

  6. 实时和高性能计算,如利用内存数据分析、超级计算机、即时通讯、复杂事件处理程序进行超大型模拟

  7. 开源软件:包括开源内容

建议

虽然可以将本研究1 所涉及的所有技术类型,都同时视为风险来源和风险管理工具,但受访者一致认为,应用此类技术收益大于风险,而且特别指出,大数据、实时技术和移动技术这三者的收益远远大于其风险。

然而,对于企业中应当由谁负责信息技术风险管理,受访者未能达成共识。很大一部分受访企业表示,自身企业没有设置一个专门的职位(如:首席风险官或首席信息官),而是由首席高管团队和其他业务主管共同负责企业的信息技术风险管理。传统上,技术风险属于运营风险的一类,但随着这些技术变得越来越普及,它们不仅跨越了传统的定义和界限,而且对风险管理部门的传统职能范畴进行了扩展。

我们的后续访谈也显示,首席数据官(CDO)和风险技术之间的关系的重要性正在与日俱增。而在风险技术实施方面,数据可用性、数据一致性和数据集成也发挥着举足轻重的作用。

就某项特定的技术风险类型而言,如果缺乏明确的职责归属,实践中就有可能遗漏对其的管理,令企业面临危险。通常情况下,该项工作会分配给负责信息技术安全以及合规的部门。但这些团队往往会采用规避风险的方法,从而抑制进一步创新。短期看,这似乎有助降低企业内部成本,但实际上却阻碍了企业打造未来发展所需的技术优势。

因此,虽然风险技术一直在不断发展,但为了确保企业风险管理获得成功,恰当的治理和职责体系不可或缺。