本文內容來自林晴（睿智科技首席戰略官，曾供職於摩根大通銀行，任董事總經理；在更早之前，林晴在美國運通公司工作了 19 年，曾擔任授首席信貸管和信貸策略委員會主席。）的線上分享。
截止到 4 月底，A 股 36 家上市銀行全部完成一季報披露，結果大大超出市場預期的。
數據顯示，一季度，36 家上市銀行實現資產總額 198.42 萬億元，同比增長 5.51%；實現營業收入 1.42 萬億元，同比增長 7.2%；實現歸母淨利潤 4892 億元，同比增長 5.5%；整體不良率 1.43%，較年初持平；撥備覆蓋率 208%，較年初提升 6 個百分點。
儘管以上指標的同比增速都較上一年有所放緩，但一系列調控手段的釋放和銀行過去幾年在線上化、數位化方面的投入已然奏效，實際情況似乎並沒有預想中那麼糟糕，這是一個不錯的信號。
不過，如果從整個銀行產業的發展來看，疫情帶來的衝擊並不會止於一季度而已，其更隱晦但也更深遠的影響，可能在於對產業「遊戲規則」的顛覆。事實上，如果放眼看看全球的銀行產業，大家都面臨同樣的挑戰。
前幾天，我聽了一個線上分享——《美國金融危機背景下的中國啟示錄》，主講人是睿智科技首席戰略官林晴。他曾供職於摩根大通銀行，任董事總經理；而在更早之前，林晴在美國運通公司工作了 19 年，曾擔任授首席信貸管和信貸策略委員會主席。
延伸閱讀：金融業霸主的野心｜J.P. Morgan 發布80頁區塊鏈展望報告，大規模運用還離我們多遠？
林晴分享了過去近 30 年的海外銀行工作經歷，其中遭遇過三次金融危機（經濟周期）：1991 年海灣戰爭帶來的經濟周期，21 世紀初的高科技泡沫，以及 2008 年次貸危機帶來的大衰退。此次疫情，是他職業生涯第四次面對這樣的經濟「黑天鵝」。
事後看來，每一次危機的出現，都不同程度地推動了銀行產業的巨大變革，無論是從銀行的風險理念轉變、技術模型迭代，還是更廣泛意義上的監管規則、市場環境等。誰能夠穿越週期、轉危為機才能成為最終的王者。
此外，林晴分享了摩根大通銀行在風控方面的一些策略和經驗，作為目前全球市值最高的銀行（3000 億美元左右），摩根大通銀行過去幾年的業績表現在銀行業一騎絕塵。其中，2019 年零售與社區銀行業務實現營業收入超過 550 億美元，實現淨利潤 166 億美元，ROE 高達 31%，僅這個成績便足以令同業側目。
以下內容來自林晴的線上分享：
1. CRO 坐在「火山口」上
我們先來回顧一下美國 2008-2009 年金融危機和大衰退的一些情況，這是我親身經歷過的第 3 個經濟周期。除了當前的全球疫情所帶來的危機之外，這個週期也是我感觸最深的。
我們先拿一組數據來描述一下金融危機引發的經濟大衰退。
美國失業率從 5% 上升到 10%。2009 年 2 月，超過 32 萬人因為公司遣散而失業。從 2005 年到 2009 年間，有超過 300 萬間房產因為房貸違約被銀行收回，美國 GDP 從 2007 年到 2009 年下降了 4.3%，2007 年美國到均指數下降了 50%，並在歷史上首次跌破了 1 萬點。標準普爾指數也下降了 57.8%。
這些數據都表明了 10 多年前的金融危機讓美國的經濟受到了重創。我們是先有金融危機，然後是經濟衰退，經濟衰退一定伴隨著有失業，我們再來看看失業率。
嚴格定義上的經濟衰退是從 2008 年年初開始，失業率從當年下半年開始以驚人的速度增長，在 2009 年 10 月份達到歷史最高點，超過 10%，因為經濟遭受重創，失業率經歷了一個非常緩慢的恢復過程，在經濟危機發生 10 年後才逐漸回到原點。
不過這還沒有反映全部情況，就是 employment，有很多人從全職工作轉成了兼職工作，也有很多人降薪求職，整個就業市場是長期低迷的，這對銀行有什麼影響？
2008~2009 年的金融危機大衰退，給消費信貸帶來極大的損失，遠遠比先前的幾個經濟周期要大。
延伸閱讀：前所未有的「超級通膨」！百億美元級基金 Tudor：美國廣義貨幣供應量 M2 已接近二戰水平
信用卡是無抵押信貸，風險高、波動性大，核銷率從 3% 飆升到近 11%，當時作為 CRO 真有坐在火山口上的感覺，整天被烈焰熏烤，還不知道熔漿何時從你腳底下爆發。
房貸一直是最安全的資產，違約率低，而且還有抵押，可以看到先前幾乎沒有損失，也不受經濟周期的影響。房貸是一個巨大的市場，引起華爾街一大批人關注房貸的資產證券化，但是沒有人注重信貸風險，他們主要關注的還是提前還款帶來的利息問題。
圖中綠色曲線所代表的房貸從次貸危機開始，還貸的核銷率，就像一馬平川的平地上，突然起了一座大山，規模體量之大，以前是無法想像。
在這種的背景下，銀行發生了什麼？
大量的銀行倒閉了，我們看到 2009 年有 148 家銀行倒閉，2010 年是 154 家，2011 一年是 92 家，這其中大量是小銀行，小銀行資本薄、資金成本高、客群集中、風險容量小，在經濟周期中出現問題當然非常自然。
反觀中國，現在有很多中小銀行和消費信貸公司，此前，監管已經清理了一大批不合規的 P2P 平台。
當經濟周期的大浪襲來的時候，小銀行面對的風險有多少？其中的多少會被背後的股東吸收？還有多少能勝者為王？這是一個非常有意思的課題。
延伸閱讀：經濟危機初現｜美國「首家因新冠肺炎」衝擊倒閉的銀行出現！但比特幣也別高興得太早
2. 「壓力測試」與「風控胃口」
美國金融危機發生後，我們面臨的最大問題是如何來防止危機的再度發生。
首先是著名的《華爾街改革和消費者保護法案》，堪稱自美國 20 世紀 30 年代羅斯福新政之後，最全面最嚴厲的金融改革法案，於 2010 年 7 月 21 日，由當時的美國總統歐巴馬簽署生效。
關於此法案有幾個有趣的數據，這個法案本身有 848 頁之多，這還不包括他要求其他幾十個政府機構、監管機構，必須制定和更新的各類金融法。
到 2014 年，根據法案實施的監管條例，就有近 3 萬條之多，遠遠超過了任何同時通過的其他法案，該法案的中心內容是加強監管，包括增加新的監管機構和職務，加強金融穩定，加強華爾街的透明度和責任，提高聯準會的監管能力等等。
其中，資本充足壓力測試就成了監管的重頭戲。但什麼是壓力測試？什麼是資本充足？這和風險有什麼關係？
先解釋一下概念，以房貸為例，如果我們想買 100 萬元的房子，要出 30 萬元作為首付，然後找銀行貸款 70 萬。房子交割以後，我們欠銀行 70 萬，30 萬就是我們的資本，我們當然希望房子漲價，當未來房價跌落，就是風險。
延伸閱讀：看衰銀行金融股！波克夏狂拋 84% 高盛持股；分析師：巴菲特的時代結束了
如果房價跌到比銀行的貸款還低，就資不抵債，理論上已經破產了。而首付越高，就越不容易破產。
這個道理大家都明白，現在我們說銀行。銀行最基本的業務是拿客戶存款，放貸給其他客戶，信貸是有壞帳損失的風險，但銀行對客戶存款是保本保息的，這就要求銀行在放貸中同時用到自有的資金，如果有壞帳，先損失的是銀行自有資金，這就是資本。
銀行能承擔多少風險，由資本決定，如果壞帳損失大於資本，客戶存款就不能保證，銀行就會破產。所以這個風險必須由資本來覆蓋。風險越大，資本的需求就越大。
壓力測試做什麼呢？就是根據歷史觀測到的資產表現和一些假設條件，來預測收入和信貸的損失。
這些壓力測試的數據一方面當然要提供給聯準會，聯準會會進一步根據自己的模擬性進行測算。但另一方面，它也為銀行內部管理提供了非常重要的指引和決策依據。
資本向哪個業務傾斜分配，才能使總體資產組合在資本的限制下達到最優回報？壓力測試就為各種產品資產提供了優化工具。
我們如何在極端情況下進一步保證銀行的經營結果是在可容忍的範圍之內，這就需要風險胃口的管理機制。
什麼是風險胃口？風險胃口是由戰略目標制定的，對最壞情況的容忍，資本所確定的風險容忍度是底線，超出了就破產，這個目標一定是不往破產上面靠的，所以風險胃口一定要比資本永遠的風險要小。
舉個例子，摩根大通銀行當時對信用卡業務的分析會考慮，在經濟惡化的情景下，週期中最壞的一個季度的盈利必須大於零。這裡的虧損與耗盡資本、破產還離得比較遠。
我們如何保證風險胃口不被突破？這就需要設定一系列的額度限制。同樣我們拿信用卡來做例子，在周期中不同的人群對經濟環境有不同的反應，他們的信貸餘額就是不同的資產。
我們有三種不同行為的客戶：第一種，是高借貸、低支付，這個人群的回報比較高，風險波動也高；第二種是高消費支付，經濟環境對他們的影響很小，是利潤的一個穩定因素；第三種在中等階段，人群的回報比較高，風險波動有一點，但是也不是很高。
這三種資產的不同佔比在整個組合就影響了整體資產的回報和波動性。其實對風險胃口的管理，很大一部分是對這三種資產設定額度限制，並加以監控和管理。
對風險胃口的分析，胃口的管理，還分主動式和被動式。
被動式就是我們剛剛說的，對額度限制的監控和管理，當額度超標或者資產接近額度時，對客群和資產進行處置，對風險策略進行調整。
而主動式風險管理，這是把風險胃口和額度限制融入到信貸策略的規則之中，對每筆貸款的批核、授信、貸中管理等等，都考慮到對風險胃口的額度指標的影響。
如果類比中醫治病，主動式的管理就是「上醫治未病」，摩根大通在信用卡和零售行中的風險胃口機制，算是當時的一個先行者。
延伸閱讀：成功登陸美國！德美利證券旗下平台 ErisX 正式推出「實物交割以太幣期貨」
3. 盈利的機會只存在於真正的不確定性
我們講了金融危機大衰退後，美國銀行業在強監管下都有什麼變化？下面我和大家分享一些作為風險管理者對危機後風險管理思維和技術發展的一些體會。
我先和大家談一談，風險和不確定性這兩個概念。美國的一位老牌經濟學家， Frank Knight 在 1921 年曾經寫過一本書專門探討這個問題。
Frank night 把不確定性分成了兩種，第一種不確定性是我們知道可能發生的結果，甚至知道某種結果發生的概率。比如貸款，還款或不還款是兩種可能的結果，我們還可以估算不還款的概念，這就是風險。
第二種是真正的風險，我們不知道會發生什麼，這種情況通常發生在非常複雜的系統裡。
他的一個很重要的觀點，盈利的機會只存在於真正的不確定性。風險管理的發展就是不斷的把不確定性轉化成可以分析，甚至量化的風險，並加以管理。
下面我們來看看近 30 年風險管理的思路和技術的發展進程。
美國消費金融用了二三十年的時間，利用數學統計和技術大幅提升信貸風險管理的數字化、精細化和製度化程度水平。
20 世紀 70 年代風險管理成為一門專業化的科學。在 80 年代之前，零售風險管理的理念，主要是把客戶按信貸違約風險排序，並以此為依據進行信貸決策。其中，信用卡的發展和信用評分的技術發展是最主要的推動力。
當信用分高於某個分數值時，這個客戶就可以通過信貸審批，這是一種簡單直觀的決策工作。當客戶人數足夠多時，統計學中的大數定理又使得違約率的估算更加穩定可靠。
90 年代以後，風險管理思維從單一的期望、損失控制，轉化為多維度的期望盈利極大化。統計技術的應用也從單一的違約風險排序，擴展到對影響信貸盈利的其他客戶行為的維度上。比如，營銷響應、消費支付、循環借貸，這些原先獨立的風險決策和營銷決策，被統一成為一個多維度的權衡優化過程。
隨著 AI 大數據和並行計算力的發展，更多的數據和模型方法，被不斷的創新應用，信貸風險決策不斷的被更加精細化。
美國金融危機中的損失，遠遠超過我們用在良好經濟環境下的數據和經驗所達成的預期，所以人們意識到僅僅靠期望損失的控制和期望盈利的極大化，無法控制危機中的損失。
亡羊補牢、痛定思痛，經濟環境所造成的不確定性，在有了大衰退中的大量表現數據以後，就可能被作為風險進一步分析。於是風險管理思維進一步演化，擴展到惡化經濟環境中下的非期望損失。
所謂「非期望損失」就是哪些概率極小的但是可能造成極大損失的事件。違約概率受什麼因素影響？波動幅度有多大？這就是非期望損失風險，需要管理的貫徹，那麼我們如何來管理期望損失和非期望損失的風險？
信貸風險管理有兩個層面，第一個層面是個案層，信貸決策是一筆一筆做的，每一筆貸款都要經過精細的風險評估，來預算違約的概率；第二個層面是銀行總體層面，或者是某種資產的總體組合。
我們可以分析風險預測、資產監控、風險胃口，都是這個層面上的關鍵部分。有人把這個叫組合管理或者 value management，最重要的是這兩個層面上的風險管理是相輔相成的，必須得到有機的組合。
在這一點上做的好的金融機構並不多，而我們前面談過的主動式風險胃口管理，就是一個很好的例子。
最後我們來總結一下，綜合這兩個層面的風險管理，其總體框架思路是風險管理是自上而下也是自下而上的。
我們正處在一個有史以來最充滿不確定性的環境，一個以前從未見過的病毒，造成全球疫情大爆發。美國十年牛市吹起來的泡沫，現在是不是擴大了？大國競爭、貿易戰、逆全球化開始冒頭，這些趨勢的發展結果是什麼？有多大概率發生？我們是不知道的。
延伸閱讀：IMF《世界經濟展望》報告：新冠肺炎衝擊形成「經濟大封鎖」，大蕭條後最嚴重的經濟危機
而真正的不確定性來自 We don’t know what we do not know。風險管理不是算命先生。給不出從上帝視角帶來的未來預測。我們的工作是居安思危，防範最壞情況的損失。
但是我們應該如何去面對呢？環境千變萬化，金融的本質原理不變，金融的本質是風險，信貸風險有它的基本原理，就我們常說的「5C」原理。
總之我們要做的是尋找客戶和資產風險的暴露點，並在危機來臨之前加以控制。
最後一點，要有逆週期思維，堅持服務客戶，安全發展，危機中銀行困難，客戶更困難。銀行要堅持服務好客戶，才能保證自己的品牌、市場份額和客戶忠誠度。
選擇風險低、抗壓能力強的客戶，幫他們在危機中安全發展，這才是把風險管理能力變成穩定安全發展的動力。
延伸閱讀：看衰銀行金融股！波克夏狂拋 84% 高盛持股；分析師：巴菲特的時代結束了
4. 大數據的機會
2008 年的美國金融危機，好像是昨天剛剛發生一樣，但對全球範圍內各行各業都造成了深遠的影響。那麼此次疫情對未來中國乃至世界的金融風控和金融科技會有哪些影響和促進？
這個問題很大，我就講講一個體會，中國的金融科技產業，特別是大數據在消費金融風險上的應用，已經走在美國乃至世界的前面了。
前面我們說到美國錯綜複雜的監管體系，對公平信貸、對隱私保護、對數據安全的有很強的限制，這一定程度上影響了大數據風控在美國的發展。
經濟環境的不確定性，加上疫情中對客戶關一些的關懷手段，比如說延期還款，這些對客戶的關懷手段，都大大影響了對客戶違約風險的識別能力。
這在美國、在中國都一樣，美國有更加健全的徵信體系，覆蓋度比較大，對消費者的信貸負債和方法表現有更完整的數據。
但徵信數據所採集的信息有限，比如它不能體現消費者的收入和資產，只是對信貸的一個報告，在環境惡化和產業波動中，徵信數據的缺點會暴露。
另一方面，從供應端來看，國內市場上已經有很多的數據源和金融科技服務商。大數據風控充分利用了大量的與金融相關的數據，這些相關性可能會受環境變化的影響。所以在未來不確定的環境中，產業必須關注這些碎片式的數據和風險的相關性。
疫情當前，社會各產業都受到嚴重影響，金融科技產業也因此危與機並存。希望大家能夠更加冷靜的面對危機，有效地把握機會、跨越難關以取得新的發展。
?相關報導?
傳統銀行風向轉變？為JPM Coin佈局？摩根大通開始 Coinbase 和 Gemini 提供電匯服務
明年開業的加密銀行 Avanti 執行長：崩潰中的美元將促進加密貨幣的採用
前中國銀行行長： DCEP 要取代傳統貨幣體系，需滿足 4 大關鍵條件
讓動區 Telegram 新聞頻道再次強大！！立即加入獲得第一手區塊鏈、加密貨幣新聞報導。
LINE 與 Messenger 不定期為大家服務
