近日，《清华金融评论》正式对外发布。研究报告包括“2024中国银行业排行榜200强榜单”、“2024中国银行业排行榜200强分析报告”、“中国银行业创新发展典型案例集”和“零售银行专题访谈实录”四个部分。本报告从初稿到定稿，多次广泛征求各方面领导专家的意见和建议，反复修订和验证，耗时多月，力求客观地全景反映我国商业银行的发展形态趋势，为银行业发展照亮改革前进的道路。
其中，报告第三部分，“中国银行业创新发展典型案例集”通过广泛征集案例，从提交的案例中遴选出优秀样本，展示商业银行在落实五篇大文章、服务乡村振兴、跨境金融、公司治理等方面的实践风采，从微观角度更生动地反映银行业服务实体经济的具体做法和成效，为助力行业高水平质量的发展提供参考。
压力测试是银行风险管理领域中一种重要的风险管理工具，用于分析假定的、极端但有几率发生的不利情景对金融机构整体或资产组合的冲击程度，进而评估其对金融机构资产质量、盈利能力、资本水平和流动性的负面影响。压力测试有助于金融机构对单家机构、整个集团的脆弱性做出评估判断，并采取必要措施。长期以来，银行压力测试的实施以“自行开展、分别管理”为主，出现了职责分工不清晰、方法模型不统一、水平参测不齐、信息不共享等诸多问题，且由于测试所需数据获取加工流程繁复、情景设置以及模型传导缺乏系统支持，极大程度地限制了压力测试的针对性和时效性。
企业级压测平台项目的建立初衷旨在满足监督管理要求的基础上，全方面提升银行压力测试的管理和实施水平，更好地服务银行全面风险管理。平台不仅站在集团层面的管理视角上，优化方法，加强统筹，更注重立足基层，服务全行，通过实现线上化、智能化的实施过程，使得压力测试更易于开展，压测结果能更好地服务于银行各项经营决策。
企业级压力测试平台的实施围绕压力测试全生命周期流程的五个阶段（任务发起、数据准备、情景设定、压力传导、结果报送）分别展开：
一、建立规范高效的线上压测流水线。传统压力测试任务开展流程存在大量竖井式模式，缺少有效管理抓手。本平台支持通过统筹管理部门设立发布整合任务，各类风险主管部门承接执行各类风险子任务的方式开展压力测试，提升跨部门协作效率；并建立任务全流程追踪机制，持续追踪监控各风险部门任务执行进度，确保任务及时完成，实现高效统筹管理；同时依托任务的线上化流程，实现测试全过程数据的记录和存储，以便事后开展回溯、分析及审计，解决了传统压测过程数据不易留存的问题。
二、建立优质全面的压力测试数据库。支持压力测试任务对数据“拿来即用”的切实需求，为获取全面、及时、准确的数据提供了切实保障。其中外部数据从WIND等外部数据源提取，包括全球宏观经济指标、国内宏观经济指标、行业指标三大类，作为压力测试情景的核心部分，是建立经济发展形势与承压指标之间传导关系的基础；内部数据则从各业务系统提取，包括客户信息、公司财报、债项数据、银行财务、持仓数据、时间数据等，用于建立宏观因子与承压指标间的传导关系，并支持压力情景下的压力传导过程。通过统一的数据获取和自动加工，实现了智能化数据提取方式。数据获取方面，以自动接入为主、人工导入为辅的，在大幅度提高数据接入效率的同时支持个性化数据的导入；数据加工方面，基于指标预测、压力传导模型构建的需求，分别为各类数据设置加工规则，包括缺失值处理、频度处理、统一打标、属性计算等等，实现统一的数据预处理；数据存储维护方面，实现数据的统一存储，提供管理维护功能，并实现基于权限的安全保护。
三、建立科学智能的压测情景生成器。情景设置即为压力测试设置不一样的压力情景，关键是基于对宏观经济指标的预测，科学生成用于压测情景的指标压力值。项目分别建立了权威因子库和重要事件模板库，其中权威因子库包含各类压力测试80%以上所需的核心宏观经济指标，平台内置多种智能化的AI算法，基于权威因子历史数据推演未来走势，并结合专家判断，实现权威因子的科学预测，以此作为压力值设定的基准。重要事件模板库收录历史上重大事件发生时的宏观经济指标，为未来发生相似事件的情景设置提供参考。
四、建立专业敏捷的压力传导方法库。压力传导即风险由压力情景向承压指标的传导过程，传导的方式能是模型或规则集。模型部分包括：Wilson模型、财务传导模型、Merton模型、Hazard模型、转移矩阵Z-Score模型。规则集部分包括：市场风险压力测试规则、流动性风险压力测试规则、气候风险压力测试规则、国别风险压力测试规则、操作风险压力测试规则。针对非专业人员，企业级压测平台提供预设的模型和规则集，业务人员可基于此一键调用、一键优化，明显降低压测专业门槛。针对专业技术人员，企业级压测平台建立了各主流风险模型算法的标准化训练机制，业务人员可按部就班依次完成模型训练的各步骤，实现高效便捷的模型训练。
五、建立自动灵活的结果报告生成器。结果生成即计算汇总压力测试结果，通过承压后不良率和债项数据计算出预期损失，进而得出压力下的资本充足率情况。结果计算引擎支持按标签筛选数据来进行加总计算，满足多种测试场景下的结果输出需求。在结果生成后，支持自动生成压力测试报告及恢复处置计划，提升报告撰写效率和规范，更好、更快的满足监管和管理要求。同时，结果报告生成器可为各管理、实施部门提供全方位的视图管理，使得各参与方能够对压力测试的整体情况一览无余。
企业级压力测试平台普遍的应用AI算法、大数据分析技术、数理统计模型等工具，集高效的线上压测流水线、优质全面的压力测试数据库、统一共享的压力测试情景库、专业敏捷的压力传导模型库及自动灵活的结果报告生成器为一体，既严格对标了监管，积极前瞻探索，又提升了管理上的水准，统揽集团全貌，还服务了全行用户，丰富结果运用。
平台引入了模型化、线上化、标准化、结构化、智能化、敏捷化的设计理念，其开发过程基于两大中行自主研发的企业级技术平台—鸿鹄和星汉。鸿鹄平台是基于PaaS云平台的应用基础技术平台，依托于鸿鹄提供的分布式架构，压力测试平台实现了一站式的分布解决方案。星汉平台是基于TBDS/MPP的离线/流式计算能力，提供大数据的整合、分析和智能挖掘能力。依托于星汉提供的大数据开发框架，压力测试平台按照企业级数据模型对数据项进行规范化，对各系统业务数据来进行建模整合。结合两大创新技术的应用，压力测试管理平台使压力测试更易于开展、结果更好的服务于各项经营决策，推动中行集团统一的压力测试管理体系早日达到“国内领先、国际一流”的先进水平。
平台坚持全局级思维、系统性方法、灵活化实施，基于自主可控的“大数据+云计算+微服务”基础平台，在“高可用、高安全、高弹性、高敏捷”分布式架构体系上，实现压力测试数字化转型，旨在满足监督管理要求的基础上，全方面提升集团的压力测试管理与实施水平：一是站在集团层面视角上，提供管理抓手，实现任务的全生命周期管理，提高集团层面压测整体实施监控能力。通过严谨合理的口径分类方法覆盖全产品风控，方便各业务条线分工协作、精准高效地开展压测；展现清晰直观的压测结果仪表盘，为管理和经营决策提供参考；二是立足基层，为实施人员提供智能便捷的工具。运用大数据技术、人工智能、机器学习算法等技术提升情景设定和压力传导的科学性；通过智能推荐、模型引擎、结果计算引擎等灵活的工具提高压测的效率、质量，丰富结果的应用维度，补全服务最后里程。
平台分为数据层、功能服务层、展示输出层，其中数据层包括压测数据库和计算引擎，为功能的实现提供数据支持；功能服务层包括任务服务、情景服务、模型服务、结果服务，对应压力测试全生命周期的任务发布、情景设置、压力传导和结果计算四个步骤；展示层即为平台的用户层，包括平台前端和外部系统输出，基于各类压测结果灵活生成各式图表，并支持用户依据业务需要自由搭建自定义视图版面，丰富了压测结果展现形式。为管理部门提供集团整体情况概览，为实施部门提供支持压力测试开展的全面信息。
中国银行企业级压力测试平台的建设秉承着满足监督管理要求、优化实施方法、降低使用门槛、丰富运用形式的理念，坚持科技引领、创新驱动，从以下几个方面实现了行业突破及社会价值：
一、响应监管政策，融入数字化的经济。中国银行积极落实夯实基础设施的“新基建”方向，通过打造企业级技术中台，推进IT工程体系转型，通过建立统一的压力测试政策制度库和行业资讯库，涵盖各地区、机构、行业和风险类别，实现结构化存储和一站式查看，并可基于监管制度、行内办法或行业资讯发起压力测试任务，严格落实监管政策，落地数字化的经济方针，用信息技术上的支持集团打牢数字化转型，防范集团系统性金融风险。
二、提高压测效率、规范压测标准。前期，中国银行实际开展的压力测试种类非常之多、标准不一、缺乏参照。亟需建立一套标准化的分级分类体系，对压力测试进行规范的任务定义及划分，并为执行机构落实监管和管理要求提供有效、快速的任务创建引导。通过建立集团统一的压力测试管理体系以及线上化的压力测试平台，在提高测试质量、提升测试效率的同时规范了测试标准，使得压力测试结果更加准确，并更具有应用价值。
三、助力风险研判，发挥信息价值。近年来，全球金融市场持续动荡，一些“黑天鹅”现象频繁出现，国内外形势复杂多变，给我行集团的经营管理带来了一定风险隐患。压力测试作为风险管理工具箱中一个重要组成部分，能够有效针对尾部风险并及时开展压力测试，扎实应对预案和托底方案，切实预防各类风险；随着企业级压力测试平台的建立，压力测试已经慢慢的变成为中国银行预防极端风险事件的重要工具。
未来，中国银行将继续坚持审慎的全面风险管理原则，将压力测试完整覆盖各业务条线和风险类别，立足商业银行、全球机构、综合经营公司并行，坚持企业级视角，最大限度地考虑各风险的交叉传染关系，敏捷开展技术转型，积极将大数据、人工智能等先进金融科技与压力测试的风险管理实践相结合，为压力测试应用于资本规划、风险研判、业务决策等多方面业务场景提供坚实的底座支撑。
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