大数据时代银行业监管手段的探索

  本文关键词：大数据时代银行业监管手段的探索——以四川银监局MAST项目为例，由笔耕文化传播整理发布。

1 绪论

成本进行监管时，监管者的整体风格才是以科学地调查真相为主2。

美国监管数据是由专业的信息技术公司EDS——电子数据系统(Electronic Data System)公司负责采集。美国联邦监管部门为了方便监管，形成内部统一银行评级体系，在1979年实行了“骆驼评级体系”(CAMELS)。这套体系被全球的监管机构广泛参考3。

由于美国的金融监管是典型的多头监管，各监管机构各自建立了自己的预警系统：

（1）美国联邦存款保险公司负责监管投保银行的运行，其预警系统包含四个子系统： OSS系统。该系统通过历史财务比率进行趋势分析和行业平均水平比较分析，将变动浮动大于同属群银行平均变动幅度的银行列入应特别注意的银行名单内。作为一种基于历史数据的分析系统，它主要为其他分析提供辅助判断资料；UBPS系统。该系统针对个别银行逐日监测，同属群的银行资料逐周计算，其产生的资料较具弹性，使用者可以有选择的使用所需要的资料评估银行的经营状况；USS系统。该系统对银行的财务状况进行季度分析，通过财务数据衡量银行的资本充足性、资产品质、获利能力，并根据个别银行的某项财务比率算出该比率在同属群银行中的百分位位置，将个别比率的权数乘以其百分位位置，得出综合分数，并进一步得出该银行的综合各方在同属群银行综合得分中所处的百分位位置；CAEL系统。该系统是美国联邦存款保险公司对商业银行财务报表分析预警的员主要工具，采用资本充足性、资产品质、获利能力和流动能力四项作为评级项目。CAEL系统通过比较对个别银行的前后两期检查中得的评定等级进行环比比较，对前后两期评定等级变化较大的银行，进行重点关注。

（2）美国货币监理署的预警系统主要通过每月监视系统和金融信息系统两种方式监视会员机构的营运状况：每月监视系统以会员机构每月报送的资料为预警资料来源，将会员机构的财务比率与预先设定的临界值进行比较，发现潜在问题。还可以通过计算机终端机进一步收集更加详细的资料加以检查，以及早识别出异常情况或趋势，及早采取行动纠正；金融信息系统主要针对金融机构的半年财务资料进行评分，形成包括13项财务比率、历史性比2

3侯书生编：《中外政府金融监管比较》，北京?国家行政学院出版社，2012Shleifer and RWVishny, A Survey of Coprorate Governance, Journal of Finance,2001,pp.727-775. 年版，第188页。

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大数据时代银行业监管手段的探索——以四川银监局MAST项目为例

较报表及45项额外分析比率的报告。并进一步按照统一属群法，依金融机构的资产规模进行分类，在各属群中测试个别金融机构的财务状况，对监管对象三个半年期的前三类财务比率进行从A到E的五级评级。

（3）财政部金融局1985年开始实施CBSS系统，对联邦立案银行进行监管，主要通过银行评分系统来监测银行经营状况。

（4）美联储：UBSS系统，主要通过监测CAMELS评级指标、银行新业务及其发展情况的指标、资本市场的指标三类指标进行监管。主要是财务类信息；FIMS系统，主要侧重于数理分析模型以及预测银行倒闭可能性。通过设定一些金融参数以及地区经济情况的附加参数，进行监测和预警4。

国内研究现状：

《中国银行业监督管理委员会非现场监管指引（试行）》指出：非现场监管人员通过定期或不定期收集非现场监管信息，运用多种分析方法进行日常监管分析，可以识别、度量、分析、判断被监管机构经营情况和风险状况，及时进行风险提示，提出防范、化解风险的措施与建议，为风险评估和监管评级奠定基础；日常监管分析方法：异常变动分析、合规分析、比例分析、结构分析、趋势分析、同质同类分析和压力测试分析；日常监管分析主要内容：基本财务状况分析和评估、信用风险分析和评估、流动性风险分析和评估、市场风险分析和评估、资本充足率以及合规性分析和评估。

《银行监管实务》（银监会）模块十一非现场监管指出：非现场监管人员应定期对被监管机构的资本充足状况、资产安全状况、流动性状况、盈利状况、公司治理和内部控制状况进行综合分析判断。

《中华人民共和国银行业监督管理法》第23条中，要求：“监管部门应当对被监管机构的业务活动及其风险状况开展非现场监管，建立被监管机构监督管理信息系统，分析和评价被监管机构的风险状况。”。

程蝉娟(2007)5指出在信息不对称在监管实践对监管效果造成了可观影响，导致非现场监管没有达到应有的效果。作为信息提供方的金融机构，可能限于能力，或者出于各种考虑和原因，，所提供的信息有质量不高，虚假信4侯书生编：《中外政府金融监管比较》，北京?国家行政学院出版社，2012年版，第206页。 5程蝉娟:《非对称信息下的中央银行非现场监管效率问题研究》，载《当代经济科学》2003年第3期，第19-22页。

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1 绪论

息参杂等问题。致使非现场手段在监管实践中的效能被削弱，从这些信息分析出的结论可能偏差或失效。所以要不断加强非现场监管信息系统建设，用科技手段来解决监管部门与被监管机构信息不对称问题。程康宁(2005)6认为要提高监管的及时性、有效性，需要监管部门通过信息科技的建设要生产力。信息系统建设是降低监管成本，使监管部门能够有效持续地进行审慎监管的方法之一。

尚福林在省部级进修班提到，拨备率比较高，是对不良率有点不大放心，觉得不良贷款是不是有点不准。在一个省，对城市商业银行的不良贷款率真实性做了个调查，不良贷款率自己报的差不多不到1％，查下来之后，差不多要加两个点，也就是差不多快到3％，就是他自己报的实际上只是占监管部门查出来的差不多l／3。农村信用社不良率报出来之后，就是他自己报的和监管部门查的，差10个点，就是说，自己报的有可能不良率是5％。查出来实际上是15％。这个数不是做的普遍调查，做是的抽样调查，准确性到底怎么样现在不敢说，但是整体看下来，不良贷款率实际上不是那么特别真实7。 银监会派出机构版EAST系统（局版EAST）的建成，是银监会在长期吸收国际银行业先进理念的基础上，针对中国银行业实际情况的又一次创造性成果。香港金融管理局资讯科技处2012金融信息化十件大事评选中是这样点评局版EAST系统的8。

发展趋势：

尚福林（2013）9指出要提升单体机构和系统性风险的识别、应对能力。加快监管机制流程创新，改进监管工具方法，提高数据质量，加强行为纠偏和违规处罚，提高监管的前瞻性、针对性和权威性。

1.3 主要研究内容和方法

本文结合笔者工作实际，解析现有监管手段，并以案例的推广、运行情况，分析对监管的影响，进而探讨大数据监管的手段和模式，并对未来做出6程康宁：《对加强非现场监管工作的几点认识》，载《金融理论与实践》2005年第2期，第67-69页。

年版，第21页。

8香港金融管理局资讯科技处：《2012年金融信息化10件大事》，载《金融电子化》2013年第3期，第17页。

9 尚福林：《积极推进中国银行业转型发展——在2013年陆家嘴论坛上的讲话》，2013年6月29日。 7国家行政学院进修部编：《金融监管和风险防范》，北京市?国家行政学院出版社，2012

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大数据时代银行业监管手段的探索——以四川银监局MAST项目为例

展望。

希望能借本课题所展开的分析研究，把大数据监管的脉络梳理清晰，使其能为监管工作起到一定参考作用，并为大数据监管服务平台系统理念的推广起到一定理论依据的作用

文献分析法：在文章的准备过程中，将对相关监管理论和手段研究文献进行检索和搜集，以便较为准确地把握前沿理论和实践。

案例研究法：以大数据监管服务平台项目为例，进行展开分析。

实证分析与理论分析相结合的方法：结合监管理论基础，并通过座谈、讨论、经验引导等形式对现有监管手段运用情况进行了解，并根据自身工作实践进行知识推理和演绎。

系统性和重点性结合法：监管手段课题涉及颇多，全部归结到论文中来进行研究显然是不现实的。因此在对问题进行分析时，要限定研究的体系，并且要避免面面俱到，要突出重点问题研究。

1.4 创新点及不足之处

（1）本课题是因大数据监管服务平台这个首创项目而引发的，可供参考的文献严重不足。大数据应用仍属于概念和摸索阶段，特别是传统银行业的的大数据应用较少，监管方面的研究和探索更少。

（2）在论文撰写期内，系统还在迭代升级，项目仍在推广和运行当中，存在一些不确定性。

（3）在论文撰写期内，大数据监管服务平台还处于四川法人机构推广的时期，距离15家法人银行的数据量目标还远。很多数据还在校验和验证的阶段。同时信托公司的数据标准正在研发，暂时无法做不同类型机构的跨机构分析。

（4）由于时间原因，一些业务专家还没有深度参与，主要由笔者所在的科技背景的项目组进行前期探索。这样的项目组能够迸发一些创新的想法，但在业务上也存在一些不足。

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