从当前经济金融形势来看，商业银行正面临“外部风险大于内部风险，宏观风险大于微观风险”的新常态。地缘政治冲突、技术颠覆、政策转向等外部不确定性，以其综合性、交叉性和非线性传导的特征，正持续冲击银行的战略安全与经营韧性。在此背景下，商业银行仅依靠传统、静态的风险防控手段已难以适应复杂环境的挑战，亟需超越传统被动防御模式，转向更具前瞻性与系统性的风险治理新范式，通过信息整合、组织协同、战略与风险融合三大关键维度，系统提升风险应对能力。商业银行需在统一的战略视野下平衡业务发展与风险管理，并促进风险管理与战略管理工具与流程的有机整合。

一、当数据成为战略资产，如何将海量信息转化成清晰的决策优势，确保在复杂环境中始终领先风险曲线？

当前，银行内部普遍存在“数据孤岛”与“信息滞后”问题。业务部门依赖市场动态与客户反馈，风险部门则聚焦于历史数据与监管指标，两者信息基础与评估节奏的不一致，导致难以在战略决策中形成统一、前瞻的判断。为实现业务与风险职能在信息层面的深度融合，并赋能各层级决策，应推动建立动态、智能的联动风险情报体系。

在框架与要素方面

参考国际组织的研究成果，综合战略、业务、风险等职能的信息诉求，从金融和非金融等影响路径出发搭建全面的信息收集与分析框架。例如从宏观政策与环境、中观行业与市场、微观主体与资产等三个层级，覆盖经济环境、响应政策、金融市场情绪、市场预期、金融资产估值、实体商品资产价格及供应链贸易扰动等多方面风险驱动因素，充分识别其中蕴含的风险与机会。其中，宏中观信息需通过明确路径搭载于微观载体，确保信息落地不脱节：

• 以客户主体为核心载体

将宏观政策（如货币政策、产业支持 / 限制政策）转化为客户准入的行业属性、经营合规性指标，把中观行业趋势（如景气度、竞争格局、技术迭代速度）嵌入客户评级模型，形成 “宏观政策导向→中观行业筛选→微观客户资质判定” 的传导链条。

• 以资产标的为直接载体

将宏观经济数据（如GDP增速、通胀水平、利率汇率波动）纳入信贷资产、投资资产的估值模型与风险定价参数，把中观市场动态（如行业供需变化、供应链稳定性）转化为资产质量分类的判断依据，让宏中观变量直接影响微观资产的风险评估与管理决策。

• 以业务流程为传导载体

在客户授信审批、贷后管理、产品设计等微观业务流程中，嵌入宏中观信息的动态校验节点。例如将宏观政策转向信号转化为授信额度的动态调整阈值，将中观行业风险预警转化为贷后检查的重点内容，使宏中观信息通过流程节点深度渗透到微观业务操作中。

在信息分析与评估方面

借鉴FCA为平衡风险与增长提出的新监管原则，建议商业银行保持业务与风险的评估基于同一信息基础，以避免信息不对称；在整体的战略视角下为业务机会与风险适配统一的权重，以避免考虑失衡；并在整体战略目标引领下协调各方行动，以增强应对方案的协调性与有机性。

在AI增强风险监测方面

引入人工智能技术，通过机器学习与自然语言处理等方法，提升对海量结构化与非结构化数据的实时分析能力，增强对潜在风险信号的早期识别与动态预警，支持更主动、精准的风险决策。例如某数字银行在其“AphaMo”智能风控项目中，引入了百度的“伐谋”超级智能体，打造了“挖掘智能体”、“模型智能体”和“策略智能体”。7*24小时不间断地在海量数据中进行风险特征挖掘，持续学习、迭代、进化，在短时间内达到了专业数据挖掘工程师的水平，特征挖掘效率提升100%，风险区分度也提升了2.41%。

在评估工具调优方面

尝试在整体战略目标下，基于风险评估框架与工具，构建包含风险（负向计分）和机会（正向计分）的评估体系框架。

在信息与评估结果应用方面

充分考虑各层级、职能、岗位类别的员工所需的信息与数据，对信息进行系统整合和分类分层，以确保未来不同层级的宏观及微观决策者均了解风险机会全景及其与整体战略目标的关系，并获得其履职所需的信息与数据支撑。例如某农商行进行“精准画像”与“分层管理”。通过整合内外部数据，构建了客户评价体系。基于评估结果，银行不再是“一刀切”地对待所有客户，而是将客户划分为不同类别。对于优质客户，开通“绿色通道”，极大提升了审批效率；对于风险较高的客户，则加强尽职调查，确保了信贷资金的安全。这直接将风险评估结果转化为了具体、可执行的审批行动。

二、面对风险事件，如何打破部门壁垒，确保银行能够启动“战时”高效反应机制，实现资源快速调配与协同作战？

在传统“总-分-总”的纵向工作模式下，银行应对突发风险往往面临部门协同效率低、决策链条长、资源调配慢等结构性问题。具体表现为部门间信息割裂、应对策略碎片化，难以形成统一视角下的整体方案，导致资源分散、行动迟滞，甚至在关键响应窗口错失应对良机。为提升整体应变效能，需打破职能壁垒，推动构建跨部门、高授权、快反馈的敏捷迭代工作机制。

构建迭代式风险应对流程

借鉴敏捷项目管理的智慧，构建迭代的工作方法（图1利用迭代的工作方法增加应对方案的有机性），强化工作流程中的信息协同、意见交互与及时反馈；充分发挥管理角色的作用，重点识别信息缺失、部门职责真空、以及影响战略目标实现的问题，聚焦解决实务痛点；同时在解决具体问题之外，将工作目标设定为构建系统化、制度化的长效工作机制，以优化原有管理体系中的结构性问题。

图1：利用迭代的工作方法增加应对方案的有机性

建立系统化长效治理机制

正如监管机构实施政策对冲、资金对冲与预期对冲一样，商业银行亦可在管理范围内实施对冲策略，以自身战略、规则、流程、文化导向等为风险应对注入确定性。例如运用长周期视角，对受到冲击的资产进行综合性评估，及时提供资金支持与长周期考核标准，优化中长期框架中的资产配置。面对市场波动，商业银行普遍积极运用各类对冲策略。其在应用上呈现出两个清晰的脉络：一是管理自身面临的利率、信用等风险，以保障经营的稳健性和收益的平稳性；二是通过创新金融产品将这种风险管理能力赋能给企业客户，帮助它们应对利率、汇率和大宗商品价格波动，这本身也构成了银行的一项核心业务。

设立“战略风险敏捷小组”并授予临时资源调配权

针对重大突发风险事件，董事会可授权成立跨部门的战略风险敏捷小组，由风险管理、战略规划、业务运营、科技支持等关键部门的核心人员组成。该小组应被赋予临时资源调配权与跨部门协调权，能够根据风险态势快速调动人力、资金和技术资源，确保在“黄金应对期”内采取有效行动。

三、当战略执行与风险偏好出现分歧，如何实现二者有机整合，确保银行在动态环境中持续拥有正确的航向？

当前，许多银行的风险偏好陈述仍停留在概念层面，未能有效转化为业务一线的具体行动指引。一方面，一些业务人员将风险管理摆在业务发展的对立面，不能正确评价风险。另一方面，部分风险管理人员不能研究业务、研究市场、研究效率，通过否定业务逃避承担风险，使很多该发展的业务发展不了，反而降低了银行整体的抗风险能力。这导致前台业务拓展与中台风控要求时常出现方向性分歧，不仅制约了业务发展，也使银行在复杂环境中错失结构性机遇。

重塑决策机制

在平衡风险与发展方面，一方面在业务决策主体中配置来自业务及风险职能和从业背景的人员，充分引入利益相关方及专家进行多视角审视；另一方面充分发挥治理层与管理层的领导作用，保持业务部门与风险部门权力平衡并拥有正确的考核导向，以确保整体做出符合战略方向及风险偏好的业务决策。多家大型国有银行都实行了业务与科技人员的融合模式，互相交流，促进业务的融合与发展。

升级战略工具

促进战略管理与风险管理在工具与流程层面的深度整合。例如将风险与机会评估的信息流引入战略管理流程，充分考虑整体环境变化、新兴风险等，充分挑战战略假设的适当性，引入符合当前实务特征的变量与参数，并持续提炼对于不确定性的规律认知；在战略制定过程中尝试融入风险管理领域成熟、领先的工具及技术，具体如下：

• 预判未来（情景分析）

每年基于“宏观-行业-技术”关键不确定性，构建3-4个具象化的未来情景，并针对每个情景量化其对银行核心指标（如资本充足率、不良率）的影响，制定出差异化的战略行动预案。

• 测试极限（压力测试）

在满足监管要求基础上，设计针对自身战略弱点的“极端但合理”场景（如重点行业崩盘、利率急剧倒挂），测试银行战略目标（如ROE）的承受力，并明确触发应急计划的临界值及具体行动。

• 监控当下（实时评估）

建立“战略-风险联动驾驶舱”，将外部数据（如行业景气指数）与内部风险指标（如贷款集中度）整合成领先指标看板，设定预警阈值并固化预警触发后的复盘与响应流程。

• 主动防御（风险免疫）

在战略制定中主动布局收益波动负相关的业务组合（如发展收费业务以对冲息差收窄），并授权资产负债委员会运用衍生品等工具，对战略落地中必然承担的利率、汇率风险进行动态对冲。

• 模拟决策（数字沙盘）

基于银行真实数据构建核心业务的计算模型，在重大决策（如并购、推出新产品）前，通过模拟推演不同市场策略和外部冲击下的财务结果，优化决策并识别潜在陷阱。

精准业务指引

推动管理层将抽象的风险偏好陈述转化为具体的业务准入标准和增长指引。例如，在明确“适度承担新兴领域风险”的偏好下，应同步制定对新能源、科技创新等特定行业的差异化授信政策、定价机制和风险容忍度，使前台业务部门在开拓市场时既能把握战略机遇，又能确保风险可控。例如，某股份制银行上海分行推出“善科陪伴计划”科创金融专项服务，针对科创企业不同成长阶段特征与需求，聚焦初创、研发转化、IPO上市等15大场景，推出“人才支持贷”“专精特新贷”等16大系列产品，为企业提供从初创到成熟的全生命周期金融赋能。同时，建立机会识别机制，主动在风险监测过程中发掘被市场低估的资产类别或被错杀的优质客户，实现风险管控与业务拓展的良性互动。例如，某大型国有银行构建的数字化精准营销体系，统一客户信息，并且通过添加客户标签的形式来将客户进行分类，进行营销策略的精准推送。

主动风险管理

开展独立的风险评价，并将结果与综合考核挂钩，实现 “风险 - 考核 - 战略” 的闭环管理：

• 风险评价体系

从全面主动风险管理角度设计评价指标体系，根据信用、市场、战略等风险类别不同分别设计评价模块。例如信用风险关注不良率、客户评级准确性，市场风险关注 VaR 达标率、风险敏感度，战略风险关注业务布局合理性等，采用定量与定性结合、结果与过程结合的评价原则。

• 风险考核应用

将评价结果与商业银行综合性考评体系直接挂钩；作为任用、约谈、授权、资源配置、先进评选等工作的重要参考。例如对风险评价优异的业务条线给予更多创新权限，对风险管控不足的部门实施约谈与整改，确保战略执行始终贴合风险偏好的 “航向”。

在新格局下，商业银行需系统构建以“智能感知—敏捷响应—战略整合”为核心的风险管理新范式，以应对日益复杂的外部不确定性。一是打造穿透式、前瞻性的风险情报体系，通过数据融合与AI分析实现对宏观至微观风险因子的动态捕捉与转化，夯实决策的数据根基；二是构建跨职能、高授权的敏捷反应机制，依托迭代工作方法和战时决策小组，突破组织壁垒，确保风险应对的及时性与协同性；三是推动风险偏好与战略执行的一体化融合，通过治理结构优化、工具方法升级及业务准入标准的精细化，使风险管理真正成为业务布局的导航仪。三者协同形成闭环，驱动风险管理由传统防御性管控向体系化、前瞻性、价值创造型职能跃迁，从而在不确定性环境中稳固经营韧性、把握结构性机遇。

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