文/俞勇
风险的爆发必然要经过一个蕴藏、生成、演化、临近、显现、作用、消散的阶段。风险预警具有可行性，可以控制风险，但需要风险预警理论研究的方法论。加强风险预警，提高风险预警管理水平，是国内商业银行目前面临的重要问题。
受经济体制转型的影响，今年，资产质量低下开始困扰着国内商业银行，成为银行所面临的主要的金融风险，直接威胁到银行的生存和发展。为改善资产质量，适用经济新常态，面向利率市场化，商业银行要解决资产质量问题还应靠自身努力，建立和完善风险管理体系，提高自身风险管理水平，这是商业银行持续发展的重要基础。其中，如何加强风险预警，提高风险预警管理水平，已经是国内商业银行面临的重要问题。
“风险”之追本溯源
风险的概念经历了从认识到可控、再到量化的过程，在古今中外的文献记载表明，风险的共性是可控、可测的不确定性。
认真追溯起来，早在《周易》一书中，一种从微小的预兆中预测风险的思想即被传达出来。《荀子仲尼》中也有“平则虑险”的警句，告诉我们事前防范风险的重要。《孙膑兵法》则让我们通过分析客观事实来计量风险。《说文解字》里解释：风险具有不确定性。
在西方，人们对于风险的认识也经历了长时间的演变。最早时期，风险被认为是不受控制的，如可能发生的海难；后来，风险被认为是可能发生的自然和人为灾害，是可控的；再后来，风险被认为是可以通过概率计量，也会带来收益，风险虽然有其不确定性，但可以被控制和规避。
虽然风险的认识经历了长时间的演化，处于不同时间不同地域的人对风险的认识不尽相同，但古今中外对于风险的考量亦有其共性：
一是前瞻性。风险是指未来的，用来衡量未来发展的可能性与不确定性，所以已经发生的事实是不存在风险的。
二是双面性。风险与收益是共存的，单独考虑一方面不健全。而完整的风险概念要包括可能的损失和可能的收益。
三是不确定性。不确定性是风险的本质，是无法规避的。这包括事件发生结果的不确定性，也包括发生特定结果概率的不确定性。
四是可测性。风险的认知和计量是有方法的，比如通过概率或其他高等数学方法。各种事物运动变化，通过经验找出偶然性后的必然性和规律。
五是可控性。可控性包括两层，一是决策者对风险的事前识别或预测，二是利用一定方法防范、减小或者化解风险。
预警思想古而有之
预警起源于生物的趋利避害本性，在战争中得到了具体应用并在其他领域发展壮大，并通过预警来有效控制风险。最早预警起源于自然灾害预警，动物感知、侦测自然信号，在灾害到达前进行躲避。古代战争时期，汉朝人利用烽火台向各方与上级预警敌情。发展到现在，预警体系已经发展为经济、社会、自然灾害预警三大领域。
风险预警具有可行性，可以控制风险，但需要风险预警理论研究的方法论。风险的爆发必然要经过一个蕴藏、生成、演化、临近、显现、作用、消散的阶段。每个阶段都存在遏制风险发生的可能性。因此需要有效预警，感知和测评风险所处状态，将风险在转化、分解、控制和有效管理，使风险在爆发失控前得到制止或脱离其目标。
跨界研究凝练出普适理念
有效的风险预警理论适用于各行业，跨界浓缩不同领域预警智慧，抽象出普适的风险预警思想。
环境治理预警
18世纪，大量污水未经处理便流入泰晤士河，水质严重恶化。19世纪初，每天污染负荷达到2745万吨，水中溶解氧几乎为0，曾经美丽的泰晤士河变成了一条死河。
为了治理污染，泰晤士河采取了全流程预警与治理措施。事前严格把控污染的排放，实行过排污许可制度，对排污企业进行准入管理，排放需符合水质标准；事中通过建设大型污水处理厂，组建了15个较大的处理厂，保持最大的污染处理能力，防止水质进一步恶化；事后持续监测并对河水定期充氧，对处理后的水质持续进行监测，对河流溶氧量最低点充氧，以降低污染负荷、恢复水体生态修复功能。另外，全流域200多个水管单位合并并建成了泰晤士河水务局，作为泰晤士河流域统一规划与管理的权力性机构。
在经过了百年的治理，总污染负荷减少了90%以上，枯水季节溶氧量最低点依然保持在饱和状态的40%左右，20世纪80年代，河流水质已恢复到17世纪的原貌，达到饮用水水源水质标准。泰晤士河经过事前预防、事中应急、事后跟踪的全流程动态预警管理恢复了往日的生机。
因此，从环境预警来看，事前、事中、事后的全流程预警配合统一的机构管理有效的治理了污染，提高了环境质量。
地质灾害预警
1998年以来，安徽省共发生生各类地质灾害14598起，直接经济损失36127亿元。突发性地质灾害70%以上发生在皖西大别山区和皖南山区两大山区， 损失占全省60%。
为了应对地质灾害，安徽省第一步实行了预警区域划分，根据平原、山区等不同的地理和气象条件，划分5个预警区域。按照各区域主要的灾害类型和强度，设定不同的预警指标和模型参数，并实行五级预警分级。第二步建立了地质灾害与临界降水量的统计关系图，统计分析每个预警区历史滑坡、崩塌和泥石流等事件和降水过程的相关性，确定地质灾害事件在一定区域爆发量的不同降水过程和降水过程临界值，作为预警判据。第三步确定了重点防控的高风险区域。在皖南山区等地质灾害易发区和人口稠密区，增加大量气象监测站和雨量监测站。同时建立动态地质灾害数据库，利用基于遥感技术、地理信息系统和全球定位系统的预警模型进行概率化处理，得出区域地质灾害等级预警预报图。
在实施了一系列预警措施后，2006年至2010年5年间，在皖南山区共发布Ⅲ级以上预警172次（含19次Ⅳ级预警），预报平均准确率约为40％，避免了近3000人伤亡，挽回经济损失近一亿元。安徽省实行预警区域划分，根据各区域风险状况合理配置资源，最大限度减少了地质灾害带来的损害。
因此，从地质灾害预警看，通过划分不同类型预警区域从而重点防控高危区域，可以实现资源的合理配置和平衡收益与风险。
食品安全预警
1968年，日本北九州市发生米糠油混入多氯联苯事件，造成污染的米糠油流入市场，最终酿成13000多人中毒的严重食品安全事件。
事件发生后，日本建立了较为完善的食品安全预警管理体系，主要有以下几个方面的措施：一是对食品安全实行一元化管理。设立食品安全委员会，由内阁直接领导，作为负责食品安全的最高决策机构，对农林水产省、厚生劳动省实施监督、指导。二是完善过程化管理。从生产、加工、储藏、运输、批发零售等各环节设立安全阀，对食品链各环节进行监控。通过识别各环节可能发生的危害，采取及时适当的控制措施预防危害的发生。三是建立产品履历可追溯制度。在各个环节记录原材料、食品成分情况，利用条码技术等电子标签，详细记载产品的各种数据。确保第一时间发现问题，根据溯源信息进行有效控制和召回，并追查至源头。
在随后的农产品残留农药检查中，在53万余件农产品中，只有2600多件检测出残留农药，占总数的0.5%，而残留农药超标只有29件，只占检测出残留农药部分的1.08%。近些年，日本基本上保持着这种低水平。日本对食品安全实行一元化管理，通过完善过程化管理及反向追溯制度，构建起了世界领先的食品安全预警体系。
因此，从食品安全预警看，通过从农田到餐桌的全链条监控预警和事后追溯制度，实现自上而下的监控机制和自下而上的反馈机制。
流行疾病预警
2009年，甲型H1N1流感暴发的几周前，基于谷歌[微博]搜索的大数据分析，结合宏观和微观因素，谷歌流感趋势预测图成功预测了流感在美国境内的传播。但2011到2013年，该系统一直高估与流感相关的就医量。在 20122013流感季节，它预测的就医量是美国疾控中心最终记录结果的两倍；在20112012流感季节，它高估了逾50%。
导致谷歌流感趋势预测高估的主要原因是数据质量和宏观因素的影响难以把握，大数据优劣掺杂，统计结果的真实性、准确性大打折扣。有些人仅仅因为身体某些不适，根据自我估计便搜索了相关信息，这些搜索就构成了噪声。此外，宏观因素演化规律难以把握，例如媒体对流感的广泛报道，也可能会使很多未患病的人加入到数据库中来。所以需要定期对模型进行维护和修正，以使模型更好地与宏观因素走势相拟合。同时，人类对未来的把控仍是有局限性的，因此任何预测都无法做到百分之百准确可靠。
因此，从流行病预测来看，谷歌流感趋势预测图基于宏微结合的大数据分析曾成功预测流感，但由于未定期进行模型维护，导致长期预测走向失败。
风险预警之要义
通过对以上各领域风险预警的应用研究，我们认为，先进的风险预警理念应涵盖以下几点：
环境预警中，从危机管理的事后结果性管理与注重损失过程管理转向全过程、全方位的预警管理，防止风险后移问题，从而起到预警的超前性作用。应用到金融机构的风险预警体系中，预警应覆盖贷前、贷中、贷后信贷全流程。
地质灾害预警应从损失管理转向损失与机会并存的双向管理，灌输有效风险预警能够创造价值的理念，合理配置资源，平衡风险与收益。应用到金融机构的风险管理方面则是实施有效的资本配置，并监控风险与回报的匹配。
食品安全预警是从政策制定到下达执行的线性过程转向从政策指导到监控分析、再到政策调整的动态循环过程，实现自上而下的预警传导和自下而上的反馈传导相融合。应用到金融机构的风险管理中则预警应自上而下执行传导，与自下而上的反馈传导相结合。
流行病预测是从单一尺度、因素分析转向宏观与微观相结合的多尺度、多因素分析，实现更全面、更深刻的认识，从而更好地满足预警的需要。金融机构则可通过从宏微观多角度进行组合分析和模型预测，加强预警能力。
基于专家经验与人工智能管理决策的风险预警
跨界风险预警的技术方法差异揭示了风险预警体系发展必经的三个阶段，共同构成先进的风险预警理念和框架体系的基础。
风险预警理念主要有四个方面：预警应覆盖全流程，实现预警功能前置；预警应合理配置资源，平衡风险与收益；预警应包含自上而下执行和自下而上反馈的动态循环；预警应采用宏微观结合的全面视角。
风险预警手段可以有以下几个方面：
a. 制度完善治理：以清晰定位、权力完整的管理部门来制定统一、具有约束力的政策，以指导和监督预警信息的产生、传导处置，在事后防止损失扩大并加以弥补。
b. 数据科学分析：通过数据分析可以及时识别当下的存量风险，采取应对措施控制或降低风险，减少可能带来的损失。
c. 模型有效预测：基于宏观到微观的传导模式，构建宏观预测模型，能够识别未来的增量风险，提前调整策略以规避风险，增加预警的前瞻性。
d. 预测导向管理：将预测结果结合专家和管理经验拓展应用至日常管理决策环节和相关全流程。
（俞勇，恒丰银行首席风险官、中国人民大学兼职教授，清华大学深圳研究生院校外导师，先后在美国摩根大通银行、美国运通公司等从事新资本协议、战略规划、风险管理、金融衍生品交易与定价模型、金融信息安全等工作，曾任职于平安银行风险管理部兼新资本协议办公室总经理、中国银行业监督管理委员会监管二部，参与起草《商业银行资本充足率管理办法》等中国银行业监管法规文件，具有全面的国际银行先进风险管理工作经验和国内银行风险管理工作经验。著有《货币、银行与经济》、《银行全面风险管理与资本管理》、Asset Returns and Demographic Effects、Quality Choice Simulation and Implication Based on Individual Conjoint Analysis 等。本文刊载于《当代金融家》杂志2015年第5期）
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