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风险管理是证券公司持重倒退的基石，传统风控在肯定水平上难以撑持证券行业的数字化翻新倒退。风险管理部门必须尽快适应数字化新模式的转变，根据本身特点制订与新模式相匹配的风控措施，打造“智慧风控”体系，反对业务的可继续倒退。
本文依据 Smartbi 施行过的多个证券客户案例，总结出一些“智慧风控”的建设教训，心愿对大家有所启发。
一、传统风控存在的问题
■外部数据散乱、不足整合管控
证券公司无论是风险管理指标还是危险管理系统都存在显著的有余，因为数据口径不对立，各部门零碎数据难以造成无效的逻辑整体，导致大量危险监测、剖析、评估指标无奈应用，最终难以无效实现危险拦挡，将风险管理前置。同时，因为团体层面危险数据的不集中，无奈做到同一客户、同一业务的危险集中管控，数据碎片化重大，“数据孤岛”景象凸显，数据权限的平安治理存在隐患。
■危险剖析成果不佳、时效性差
证券公司的危险管理系统不仅是风险管理的必要撑持，同时还应具备前瞻预测能力、精细化治理能力、更优的资源配置能力以及弱小的内涵服务能力，可能在满足监管需要无效防备危险的同时，进步价值发明能力。然而，数据分析工具的缺失，各风险管理条线无奈无效地接触数据，无奈无效及时地进行危险剖析，数据分析浮于表层，数据价值也尚未失去充分利用。
■危险模型搭建门槛高
大部分证券公司的危险管理系统建设仍处于应答信用风险、操作危险、流动性危险和并表治理等合规风险管理阶段，较少公司可能做到市场危险的实时预测和防控，间隔价值发明还有肯定间隔，其中一个重要起因是不足危险模型的搭建能力，具备建模开发能力的技术人才不足，导致整个风险管理的档次难以晋升。
二、“智慧风控”的施行门路
面对简单的内外部市场环境，证券业的“智慧风控”须要全面涉及业务且与治理流程相结合。借助 Smartbi 对立大数据分析平台，联合证券公司的业务场景，以危险数据平台 + 智慧风控为驱动，实现危险剖析、危险预警、危险评级等各个方面的无效监控与治理。
1、数据后行——建设对立危险数据平台
基于证券公司底层危险指标体系架构，建设对立的危险数据平台，实现数据的系统化采集与解决，也能积攒更全面的危险信息。危险数据平台的建设也为后续的数据分析提供了根底，能够满足证券公司对不同危险类型、不同业务风险管理方面的剖析、预警、展现等个性化需要，还晋升了危险管理工作的高效性。
证券公司还能够通过数据平台构建欠缺的数据权限体系，将数据面向各条线人员，逐渐笼罩全业务线、子公司和各分支机构，优化各类危险解决流程，高效防备、辨认与化解危险，最终实现业务经营危险的实时与穿透式治理。
2、深刻业务——晋升危险数据分析能力
为了激发业务人员对数据分析的积极性，晋升业务人员对危险数据的剖析能力，证券公司借助 Smartbi 提供的多种自助剖析工具，将业务人员从重复性的人力工作中解脱进去，转向精准的危险剖析，进步业务转化效率。
业务人员能够及时对信用交易业务进行把控，保障危险数据的正确性、及时性和安全性。联合多维筛选形式能够迅速查看当日开户状况、额度应用状况、融券规模组成构造等关联信息，让数据管理更加可控，业务变得更加灵便。
3、科学决策——构建团体级治理驾驶舱
证券行业数据化经营是一个继续的系统性工程，尤其是风控部门，更须要在决策、治理、合作和执行等方面建设稳固的机制，保障转型工作的有序可控。利用风控治理驾驶舱，管理者能够从多个维度对全网数据进行实时的剖析，让危险情况得以数字化动静监测，不便穿透式辨认隐患，也能有助于管理层疾速制订应变策略。
为满足每个部门对业务相干指标信息报告进行展现的须要，证券公司联合危险指标体系，按规模、条线、构造等不同的主题进行剖析，搭建了风险管理驾驶舱，通过数据可视化为业务赋能，为治理赋能，实现预先风险管理向实时风险管理的胜利逾越，晋升业务工作效率，进步风险管理能力和程度。
将来，以数据驱动业务的倒退必将成为“潮流”。为了晋升本身竞争力，证券公司只有使用大数据技术实现金融与数据的深度连贯，打造“智慧风控”体系，实现风险管理的数据化经营，能力发明出更大的价值。
