12月2日，银保监会官网发布《商业银行表外业务风险管理办法》（以下简称《办法》），《办法》自2023年1月1日起实施。
《办法》按照全覆盖原则，将所有表外业务统一纳入监管。同时，以是否存在信用风险及承担信用风险的主体为依据，结合表外业务特征和法律关系，将表外业务划分为担保承诺类（如银行承兑汇票、保函、贷款承诺等）、代理投融资服务类（如委托贷款、代客理财、承销债券等）、中介服务类（如财务顾问、资产托管等）、其他类等四大类，对不同类型的表外业务提出了差异化的监管和管理要求。在业务合作机构、衍生产品风险控制、代销和资管业务管理等方面做了细化要求。
21世纪经济报道记者多方了解到，目前银行等金融机构依据相关规定，对衍生品业务已实施了全面风险管理，但在资管新规正式落地一周年之际，资产管理业务作为表外业务的风险管理依然存在数据标准不统一、压力测试不足等情况，如近期受债市冲击波影响，理财产品遭遇赎回潮，多家代销银行也遇到消保投诉等问题。在商业银行表外业务风险管理进一步细化后，银行亟待建立起统一的风险管理中台。
表外业务遇“紧箍咒”
2016年11月，银保监会对《商业银行表外业务风险管理指引》作出全面修订，形成《商业银行表外业务风险管理指引（征求意见稿）》，《办法》的出台，是6年后对征求意见稿的进一步补充完善。
银保监会有关部门负责人表示，与征求意见稿相比，《办法》优化了表外业务风险管理相关规则，在审慎经营、压力测试、合作机构等方面提出相应要求，增强风险识别和缓释能力，提升业务弹性；进一步优化表外业务治理架构，明确董事会、风险管理部门等相关主体职责，完善外部审计规定，增加会计部门职责要求；同时，还根据各类表外业务的具体规定，更新同步了相关要求，对各类业务提出更为细化和有针对性的规定。
中信证券研究撰文指出，2016版征求意见稿发布时，正值银行理财业务高速发展期，资金池、影子银行、多层嵌套等风险日趋暴露。2016版征求意见稿与后续的资管新规、理财新规等监管条例，有效地实现了去通道、去杠杆、去刚兑，防范了金融风险。而本次《办法》的出台，接续和进一步完善银行表外融资的风险管理，有利于规范表外业务增长、防范风险的蔓延。
21世纪经济报道记者从多家银行风险管理部门人士处了解到，目前针对衍生品业务的相关法律法规已逐步完善。2011年银监会发布《银行业金融机构衍生产品交易业务管理暂行办法》，对银行业金融机构衍生产品业务风险管理提出要求与规范；今年4月，《中华人民共和国期货和衍生品法》获表决通过，进一步为期货衍生品市场风险防控提供上位法基础。多家头部银行风险管理部人士表示，在巴塞尔三协议要求下，公司已将全资产类别的金融工具模型纳入风险管理系统，以增强对市场形势的研判能力。
某上市银行风险管理部门领导告诉记者，本次《办法》对于表外属性很强的资管理财类、代销中介类业务等方面作出了明确的风险管理要求，特别是针对代销产品与合作机构的准入、底层资产风险管理、压力测试等方面提出更为细化要求。
例如近期受债市冲击波影响，理财产品遭遇赎回潮，有银行财富管理部门领导指出，这主要是由于投资者恐慌情绪引发的机构“踩踏”，导致机构被迫赎回理财产品。对此，有券商风险管理部门人士告诉记者：“从数理上来说，可能是出现突破VaR阈值的情况，导致产品的赎回，这是理财产品净值化转型后必然会出现的情况。”
风险价值VaR指在一定的持有期和给定的置信水平下，利率、汇率等市场风险要素发生变化时可能对某项资金头寸、资产组合或机构造成的潜在最大损失。
对此，也有头部股份制银行风险管理部门领导指出，这在一定程度上是资管新规落地不久，导致银行风险管理在VaR阈值设定不精确，压力测试体系不完善，“单个VaR和法人VaR多久跑一次，有没有模型验证，有没有支持体系认证，都是考量银行风险管理能力的标准。”
统一风控中台亟待建立
在风险管理能力细化提升的背后，机构同样存在数据标准不统一、“烟囱式”业务系统难打通等数字化风险管控能力不足问题。
《办法》要求，商业银行应当建立表外业务相关信息管理系统，具备统计、计量、监控、报告等功能，能够全面准确反映单个和各类表外业务规模、结构、风险情况，为风险评估、计量、绩效考核、统计分析、监管报告等提供基础数据支持。
前述头部股份制银行风险管理部门领导向记者表示，在实践层面，部分风险管理系统存在计量方法和系统的管理混乱情况，例如同类产品不同名称，会被纳入到不同系统用不同的计量方法计算。
某东部银行理财子公司科技部门人士提到，近年来现金管理新规与流动性管理新规等新规频发，在过去“烟囱式”的风险管理系统中，难以对相关模块进行快速响应升级，在不同业务系统中的数据标准不统一、系统间接口复杂混乱、投前投中投后涉及到的相同风控逻辑在不同系统中重复开发。
在这一背景下，多家银行、理财子着力于布局一体化的风控中台，对风险数据计量结果进行抽取与标准化加工处理，在日间实时风控场景下完成多种场景覆盖，并进行实时风控指标计算，为业务侧推送风控结果，在数据、风控逻辑、系统架构上达到一致。
“对于尚不成熟的银行理财子公司客户而言，既要收益、又畏惧风险，因此对于理财子公司信用风险管理的挑战很大。”某理财产品管理规模上万亿的理财子公司有关部门负责人向记者表示，这需要机构一方面投前把控好准入关，另一方面在投后对违约进行实时预警。前者可以通过机器学习算法能力的提升搭建量化多因子模型，进一步提高内部评级的效率与评级分布的合理性，后者则需要增强对风险的实时监测，加强估值管理和风险计量能力。
来源：21世纪经济报道