北銀理財(cái)：“環(huán)瞰風(fēng)險(xiǎn)”全面風(fēng)險(xiǎn)分析管理平臺(tái)

來(lái)源：鑫智獎(jiǎng)·2025第六屆金融機(jī)構(gòu)數(shù)智化轉(zhuǎn)型優(yōu)秀案例評(píng)選

獲獎(jiǎng)單位：北銀理財(cái)

榮獲獎(jiǎng)項(xiàng)：數(shù)字風(fēng)控優(yōu)秀案例獎(jiǎng)

一、項(xiàng)目背景及目標(biāo)

理財(cái)子公司作為獨(dú)立運(yùn)營(yíng)的資管機(jī)構(gòu)，風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)建設(shè)是其核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵組成部分，尤其在資管新規(guī)打破剛兌、凈值化轉(zhuǎn)型以及市場(chǎng)波動(dòng)加劇的背景下，風(fēng)險(xiǎn)管理能力直接關(guān)系到業(yè)務(wù)合規(guī)性、客戶(hù)信任度和長(zhǎng)期穩(wěn)健發(fā)展。理財(cái)子公司風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)建設(shè)通常面臨以下四個(gè)難點(diǎn)問(wèn)題：一是數(shù)據(jù)治理問(wèn)題，資管行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量基于資本市場(chǎng)海量數(shù)據(jù)開(kāi)展，風(fēng)險(xiǎn)模型的構(gòu)建、使用和優(yōu)化均需以高質(zhì)量、多維度的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，理財(cái)子公司業(yè)務(wù)涉及各類(lèi)資管計(jì)劃資產(chǎn)較多，穿透后數(shù)據(jù)更是具有量大、業(yè)務(wù)屬性強(qiáng)、勾稽關(guān)系復(fù)雜等特征。二是系統(tǒng)功能覆蓋問(wèn)題，在能力構(gòu)建和應(yīng)用層面，風(fēng)險(xiǎn)管理平臺(tái)需支撐全產(chǎn)品、全品種、全流程覆蓋，能夠支持建立全風(fēng)險(xiǎn)視圖及預(yù)警中心，為全面風(fēng)險(xiǎn)管理提供有效工具。三是配套必要的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型，系統(tǒng)須圍繞業(yè)務(wù)實(shí)質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)、客戶(hù)利益保護(hù)和監(jiān)管合規(guī)三大目標(biāo)配套風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型，既要能夠覆蓋市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)（利率、匯率）、信用風(fēng)險(xiǎn)（違約概率PD/LGD）、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)等主要風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量，也要具備持續(xù)迭代能力適應(yīng)快速變化的市場(chǎng)環(huán)境。四是須適配管理要求的動(dòng)態(tài)變化，理財(cái)子公司仍處在監(jiān)管規(guī)則持續(xù)更新，創(chuàng)新業(yè)務(wù)、創(chuàng)新產(chǎn)品不斷推出（如ESG投資、養(yǎng)老理財(cái)?shù)刃骂I(lǐng)域）階段，系統(tǒng)需快速調(diào)整以適應(yīng)新指標(biāo)計(jì)量、監(jiān)測(cè)要求，也即在應(yīng)用架構(gòu)設(shè)計(jì)上，能夠滿(mǎn)足高性能和靈活度要求。

北銀理財(cái)秉承“風(fēng)控立身、科技為本”理念，深耕資管能力建設(shè)，以金融科技驅(qū)動(dòng)資管能力提升。在推動(dòng)TOS平臺(tái)（新一代資管業(yè)務(wù)平臺(tái)）規(guī)劃、建設(shè)初期，加強(qiáng)數(shù)字化能力研發(fā)，構(gòu)建角度自底向上劃分為“數(shù)據(jù)—模型—指標(biāo)—能力—應(yīng)用”五層，并在此規(guī)劃下積極探索搭建“環(huán)瞰風(fēng)險(xiǎn)”全面風(fēng)險(xiǎn)分析管理平臺(tái)。

“環(huán)瞰風(fēng)險(xiǎn)”全面風(fēng)險(xiǎn)分析管理平臺(tái)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“平臺(tái)”）搭建風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集市，利用其進(jìn)行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、加工、質(zhì)量檢核，筑牢堅(jiān)實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量引擎插拔式設(shè)計(jì)，通過(guò)構(gòu)建自定義數(shù)據(jù)API接口功能，滿(mǎn)足風(fēng)險(xiǎn)管理過(guò)程中搭載細(xì)分領(lǐng)域計(jì)量引擎或小程序的靈活性；在模型引擎搭建過(guò)程中，一方面引入市場(chǎng)成熟專(zhuān)業(yè)計(jì)量引擎（RiskMetrics），提升風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的精準(zhǔn)度，完善復(fù)雜資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)和管理，另一方面引用金工平臺(tái)、規(guī)則引擎等技術(shù)組件，實(shí)現(xiàn)自建模型可控、可驗(yàn)、可調(diào)；在能力建設(shè)上，全面風(fēng)險(xiǎn)分析管理方案建立北銀理財(cái)全面風(fēng)險(xiǎn)統(tǒng)一指標(biāo)體系，同時(shí)在風(fēng)險(xiǎn)集市TDM層進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，滿(mǎn)足全面風(fēng)險(xiǎn)視圖、預(yù)警中心的靈活調(diào)用，實(shí)現(xiàn)在風(fēng)險(xiǎn)管理過(guò)程中統(tǒng)一數(shù)據(jù)、統(tǒng)一指標(biāo)、統(tǒng)一視圖、統(tǒng)一信號(hào)的效果。

二、創(chuàng)新點(diǎn)

（一）構(gòu)建全面風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集市，夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

北銀理財(cái)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集市建設(shè)基于實(shí)際業(yè)務(wù)需求與技術(shù)實(shí)踐，聚焦夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與處理效率的提升，形成以下核心能力：

1、分層數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)

構(gòu)建“貼源層（ODS）-主題數(shù)據(jù)域?qū)樱―W）-業(yè)務(wù)指標(biāo)層（TAG）”三層結(jié)構(gòu)，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)采集、清洗和加工流程，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的規(guī)范化管理。貼源層對(duì)接數(shù)據(jù)平臺(tái)推送的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，主題域按風(fēng)險(xiǎn)維度（如市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)）整合數(shù)據(jù)，指標(biāo)層封裝風(fēng)險(xiǎn)敞口、壓力測(cè)試等計(jì)量模型所需指標(biāo)，形成可復(fù)用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

2、混合技術(shù)架構(gòu)支撐

存儲(chǔ)層：采用“關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)+ClickHouse列式數(shù)據(jù)庫(kù)”混合模式，利用ClickHouse的OLAP高性能特性加速多維分析，同時(shí)通過(guò)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)保障事務(wù)性數(shù)據(jù)的可靠性。

計(jì)算層：核心算法基于Python開(kāi)發(fā)，結(jié)合向量化計(jì)算優(yōu)化指標(biāo)處理效率；引入分布式計(jì)算框架提升批量任務(wù)處理能力，滿(mǎn)足實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量需求。

工程實(shí)現(xiàn)：ETL流程通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)中臺(tái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化調(diào)度與監(jiān)控，應(yīng)用服務(wù)與算法服務(wù)支持集群化部署，確保系統(tǒng)的高可用性與擴(kuò)展性。

3、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與業(yè)務(wù)支撐

依托統(tǒng)一風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集市，對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化，確保風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量數(shù)據(jù)的完整性與可追溯性。通過(guò)自定義標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)接口，為風(fēng)險(xiǎn)敞口計(jì)算、組合分析、合規(guī)監(jiān)控、流動(dòng)性監(jiān)測(cè)等場(chǎng)景提供一致的數(shù)據(jù)服務(wù)，同時(shí)支持壓力測(cè)試、模型迭代等動(dòng)態(tài)需求，有效提升風(fēng)險(xiǎn)管理的精準(zhǔn)性與時(shí)效性。

該項(xiàng)目通過(guò)分層架構(gòu)規(guī)范數(shù)據(jù)加工鏈路，以混合技術(shù)架構(gòu)解決性能瓶頸，最終形成覆蓋數(shù)據(jù)接入、處理到應(yīng)用的全流程體系，切實(shí)夯實(shí)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，為業(yè)務(wù)決策與風(fēng)險(xiǎn)管理提供高質(zhì)量、高效率的數(shù)據(jù)支撐。

（二）構(gòu)建智能化的開(kāi)放式模型引擎，支撐細(xì)分領(lǐng)域計(jì)量引擎靈活接入

1、全場(chǎng)景模型開(kāi)放設(shè)計(jì)適配體系

基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景的差異化需求構(gòu)建了靈活可擴(kuò)展的模型服務(wù)矩陣，實(shí)現(xiàn)"模型即服務(wù)"的智能化支撐。在信用評(píng)級(jí)場(chǎng)景中引入動(dòng)態(tài)規(guī)則引擎，支持業(yè)務(wù)人員通過(guò)可視化界面進(jìn)行評(píng)分卡權(quán)重調(diào)整、變量閾值配置等操作，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)策略的敏捷迭代；針對(duì)量化金融場(chǎng)景開(kāi)發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化API接口庫(kù)，封裝歸因分析、回測(cè)分析、因子計(jì)算等核心算法模塊，支持金工平臺(tái)的一鍵調(diào)用與結(jié)果可視化，較傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)模式效率提升40%以上；對(duì)于深度分析場(chǎng)景則創(chuàng)新性集成JupyterLab開(kāi)發(fā)環(huán)境，研究人員可在安全沙箱中完成模型重構(gòu)訓(xùn)練，并通過(guò)自動(dòng)化流水線實(shí)現(xiàn)新模型的快速部署上線，形成從探索到生產(chǎn)的閉環(huán)管理。

2、插拔式模型引擎集成架構(gòu)

采用插拔式技術(shù)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)多源模型引擎的敏捷整合，構(gòu)建起開(kāi)放型風(fēng)險(xiǎn)管理生態(tài)。平臺(tái)通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化接口協(xié)議，無(wú)縫對(duì)接RM風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量引擎的VaR計(jì)算模塊、全場(chǎng)景壓力測(cè)試模塊，信評(píng)模型引擎的全場(chǎng)景信用評(píng)級(jí)、輿情監(jiān)控預(yù)警，同時(shí)支持基于金工平臺(tái)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)模塊及Jupyterhub的自研量化模型。該設(shè)計(jì)突破傳統(tǒng)單體架構(gòu)的局限性，使得各引擎可獨(dú)立升級(jí)維護(hù)，在保證系統(tǒng)穩(wěn)定性的同時(shí)，新模型引擎的接入周期縮短50%。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，該架構(gòu)下市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)算時(shí)效大幅提升，組合壓力測(cè)試覆蓋維度擴(kuò)展至6類(lèi)極端情景，顯著增強(qiáng)平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)能力。

3、“分析建模+Chat”智能范式

本平臺(tái)在模型交互的模式上實(shí)現(xiàn)突破性創(chuàng)新，采用“分析建模+Chat”智能范式，重構(gòu)業(yè)務(wù)與模型的協(xié)作模式。通過(guò)構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)域模型知識(shí)庫(kù)，整合信用評(píng)級(jí)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)等相關(guān)模型臺(tái)賬，支持自然語(yǔ)言檢索模型功能特性、輸入輸出參數(shù)及適用場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)模型資產(chǎn)的智能匹配與推薦。另外，基于現(xiàn)有指標(biāo)庫(kù)已定義規(guī)范化接口--“時(shí)間窗口”+“聚合維度”+“統(tǒng)計(jì)指標(biāo)”，通過(guò)大語(yǔ)言模型Agent深度理解用戶(hù)數(shù)據(jù)分析需求，自動(dòng)提取數(shù)據(jù)指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定指標(biāo)提取，供多維業(yè)務(wù)分析應(yīng)用，同時(shí)探索復(fù)雜分析場(chǎng)景的自動(dòng)數(shù)據(jù)提取并生成SQL取數(shù)代碼，實(shí)現(xiàn)“分析+Chat”。基于自然語(yǔ)言模型推薦+指標(biāo)自動(dòng)提取，實(shí)現(xiàn)便捷調(diào)用預(yù)制API接口，完成模型測(cè)試驗(yàn)證。測(cè)試數(shù)據(jù)顯示，該模式使業(yè)務(wù)人員分析效率提升40%，模型匹配準(zhǔn)確率達(dá)75%，且支持對(duì)回測(cè)結(jié)果的動(dòng)態(tài)可視化分析及策略?xún)?yōu)化建議生成，形成“需求洞察-自主分析/模型調(diào)用-數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)-輔助決策”的智能閉環(huán)分析新范式。

（三）構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化全面風(fēng)險(xiǎn)統(tǒng)一指標(biāo)庫(kù)

1、構(gòu)建全面風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系，貫通數(shù)據(jù)鏈路

基于北銀理財(cái)全面風(fēng)險(xiǎn)管理視角，通過(guò)構(gòu)建統(tǒng)一全面風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)庫(kù)，系統(tǒng)性整合基礎(chǔ)指標(biāo)、復(fù)雜衍生指標(biāo)及用戶(hù)自定義指標(biāo)，形成總量超1300項(xiàng)的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)庫(kù)，覆蓋市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)等核心領(lǐng)域，并依托一體化管控機(jī)制對(duì)指標(biāo)生成規(guī)則、計(jì)算邏輯及計(jì)量結(jié)果實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)化治理，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的全生命周期精細(xì)化管理。該體系橫向貫通資產(chǎn)、投資組合、收益、歸因、合規(guī)等12大主題域，打通風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、監(jiān)測(cè)、評(píng)估全鏈條，提供多維度業(yè)務(wù)視角；縱向以業(yè)務(wù)指標(biāo)層（TDM）為中樞，向下深度對(duì)接模型開(kāi)發(fā)層實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)溯源與價(jià)值傳遞，向上高效支撐風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量、預(yù)警監(jiān)控及自定義報(bào)告生成，為風(fēng)險(xiǎn)分析與管理提供可靠、透明的指標(biāo)服務(wù)。

2、基于OpenRML語(yǔ)言的指標(biāo)提取工具，實(shí)現(xiàn)指標(biāo)智能測(cè)算

基于OpenRML語(yǔ)言的金融知識(shí)圖譜與血緣驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)，構(gòu)建了"語(yǔ)義解析-知識(shí)映射-規(guī)則生成"的三階模型體系，實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言需求到SQL代碼生成及計(jì)量的端到端映射。

建立了三層知識(shí)表結(jié)構(gòu)：元數(shù)據(jù)層整合產(chǎn)品標(biāo)簽庫(kù)（如"固定收益類(lèi)理財(cái)產(chǎn)品"→category='固定收益類(lèi)'）、資產(chǎn)標(biāo)簽庫(kù)（如"債權(quán)類(lèi)資產(chǎn)"→category='債權(quán)類(lèi)'）及指標(biāo)計(jì)算邏輯形成結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)；血緣層通過(guò)數(shù)據(jù)血緣引擎追蹤字段（如持倉(cāng)全價(jià)市值full_value字段）依賴(lài)路徑；規(guī)則層定義動(dòng)態(tài)閾值校驗(yàn)機(jī)制，將業(yè)務(wù)規(guī)則轉(zhuǎn)換為形式化邏輯表達(dá)式（如產(chǎn)品凈資產(chǎn)SUM(net_asset)）。依賴(lài)知識(shí)圖譜嵌入技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了自然語(yǔ)言→SQL映射：需求解析階段，OpenRML語(yǔ)義引擎將自然語(yǔ)言（如"單只固定收益類(lèi)理財(cái)產(chǎn)品投資于存款、債券等債權(quán)類(lèi)資產(chǎn)的比例"）解構(gòu)為AST節(jié)點(diǎn)，觸發(fā)標(biāo)簽匹配與字段血緣追溯流程；規(guī)則綁定階段，監(jiān)控規(guī)則與血緣約束聯(lián)合校驗(yàn)，生成帶邏輯校驗(yàn)的參數(shù)化SQL模板；代碼執(zhí)行階段，動(dòng)態(tài)代碼經(jīng)沙箱校驗(yàn)后調(diào)用統(tǒng)一指標(biāo)庫(kù)函數(shù)完成聚合計(jì)算。通過(guò)形式化語(yǔ)義引擎與血緣約束的雙重保障，系統(tǒng)將SQL實(shí)現(xiàn)的準(zhǔn)確率提升至95%，快速實(shí)現(xiàn)從業(yè)務(wù)需求到指標(biāo)模型計(jì)量的全流程，為金融合規(guī)分析提供方法論支撐。

（四）能力與應(yīng)用建設(shè)上

1、標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)與智能分析能力

平臺(tái)通過(guò)構(gòu)建“貼源層-主題域?qū)?業(yè)務(wù)指標(biāo)層”三層數(shù)據(jù)架構(gòu)，結(jié)合關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與ClickHouse混合存儲(chǔ)、分布式計(jì)算框架及自動(dòng)化ETL流程，形成統(tǒng)一風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集市，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化治理與高效處理，夯實(shí)數(shù)據(jù)底座。依托OpenRML語(yǔ)言驅(qū)動(dòng)的金融知識(shí)圖譜與“語(yǔ)義解析-知識(shí)映射-規(guī)則生成”三階模型體系，平臺(tái)可自動(dòng)將自然語(yǔ)言需求轉(zhuǎn)化為物理SQL，貫通數(shù)據(jù)血緣鏈路，支撐端到端指標(biāo)映射與動(dòng)態(tài)溯源。該能力賦能風(fēng)險(xiǎn)敞口計(jì)算、壓力測(cè)試、合規(guī)監(jiān)控等場(chǎng)景，提供高時(shí)效、高精度的數(shù)據(jù)服務(wù)，同時(shí)支持用戶(hù)自定義指標(biāo)與復(fù)雜衍生指標(biāo)的全生命周期管理，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、監(jiān)測(cè)、評(píng)估的全鏈條貫通，為多維度業(yè)務(wù)分析與決策提供透明、可靠的指標(biāo)支撐。

2、模型引擎靈活集成與智能交互能力

平臺(tái)采用插拔式架構(gòu)與“模型即服務(wù)”設(shè)計(jì)，無(wú)縫集成RM風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量引擎、信評(píng)模型引擎及自研量化模型，支持多引擎獨(dú)立升級(jí)與敏捷接入，縮短新模型部署周期50%以上。通過(guò)構(gòu)建“分析建模+Chat”智能范式，整合風(fēng)險(xiǎn)域知識(shí)庫(kù)與大語(yǔ)言模型Agent，實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言驅(qū)動(dòng)的模型檢索、指標(biāo)自動(dòng)提取及SQL代碼生成，業(yè)務(wù)人員可快速調(diào)用API接口完成策略調(diào)優(yōu)與回測(cè)分析，效率提升40%。該能力直接支撐信用評(píng)級(jí)調(diào)整、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)算、極端情景壓力測(cè)試等上層應(yīng)用，并賦能風(fēng)險(xiǎn)量化、輿情預(yù)警等場(chǎng)景，形成“需求洞察-模型調(diào)用-數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)-決策優(yōu)化”閉環(huán)。

3、全面風(fēng)險(xiǎn)工作臺(tái)

以風(fēng)險(xiǎn)集市為核心底座，搭載市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量引擎、信用模型引擎、壓力測(cè)試引擎、績(jī)效歸因引擎和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量等，實(shí)現(xiàn)了“一份數(shù)據(jù)、一套報(bào)告”的全面風(fēng)險(xiǎn)視圖，構(gòu)建了全面風(fēng)險(xiǎn)工作臺(tái)。

平臺(tái)建立預(yù)警中心，在市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)行風(fēng)險(xiǎn)、合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)識(shí)別上，通過(guò)動(dòng)態(tài)規(guī)則引擎，將統(tǒng)一風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)庫(kù)中結(jié)果作為風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)源，通過(guò)閾值設(shè)置及自動(dòng)觸發(fā)條件實(shí)現(xiàn)信號(hào)訂閱；通過(guò)多源風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)整合，構(gòu)建了從風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量、風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)識(shí)別到跟蹤落實(shí)的閉環(huán)管理體系，確保風(fēng)險(xiǎn)管理的主動(dòng)性與前瞻性。這一設(shè)計(jì)不僅提升了風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的精準(zhǔn)度，還為決策層提供了清晰、全面的風(fēng)險(xiǎn)洞察，助力北銀理財(cái)在復(fù)雜市場(chǎng)環(huán)境中穩(wěn)健前行。

三、項(xiàng)目技術(shù)方案

1、技術(shù)架構(gòu)

全面風(fēng)險(xiǎn)分析平臺(tái)在技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)上區(qū)別于傳統(tǒng)應(yīng)用系統(tǒng)，在數(shù)據(jù)庫(kù)上選用列式數(shù)據(jù)庫(kù)、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)合的存儲(chǔ)方式搭建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，進(jìn)而采用在風(fēng)險(xiǎn)集市向上搭建應(yīng)用的方式，保證風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的處理速度及性能。

風(fēng)險(xiǎn)集市搭建在企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)平臺(tái)基礎(chǔ)之上，采用ETL流程進(jìn)行數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)化和加載，可以確保數(shù)據(jù)的正確性和一致性，同時(shí)提供了靈活的數(shù)據(jù)處理和轉(zhuǎn)換方式。同時(shí)，數(shù)據(jù)底座構(gòu)建了風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)貼源層(ODS)、主題數(shù)據(jù)域?qū)?DW)、業(yè)務(wù)指標(biāo)層(TAG)完整的數(shù)據(jù)架構(gòu)體系，具備統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)收集、加工以及共享的拓展性。另外，集市可深度集成第三方計(jì)量引擎，并支持基于數(shù)據(jù)管理工作臺(tái)進(jìn)行構(gòu)建數(shù)據(jù)聚合庫(kù)，并與其他系統(tǒng)進(jìn)行交互，在系統(tǒng)內(nèi)完成計(jì)算，或?qū)⒔尤氲闹笜?biāo)結(jié)果在平臺(tái)之上進(jìn)行業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用。

在性能提升方面，核心算法指標(biāo)采用Python，結(jié)合向量計(jì)算，提升指標(biāo)計(jì)算性能。同時(shí)采用傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)+列式數(shù)據(jù)庫(kù)(ClickHouse）相結(jié)合的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式，使OLAP的性能得到指數(shù)級(jí)提升。在應(yīng)用服務(wù)、算法服務(wù)層面支持集群部署，數(shù)據(jù)庫(kù)支持分布式部署，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)高性能。另外，平臺(tái)采用Python分布式計(jì)算，實(shí)現(xiàn)算法計(jì)算高性能。

搭建本地風(fēng)險(xiǎn)模型知識(shí)庫(kù)，維護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)元數(shù)據(jù)及API接口，通過(guò)AI平臺(tái)開(kāi)發(fā)Agent助手，拆解風(fēng)險(xiǎn)策略生成邏輯，設(shè)計(jì)多輪對(duì)話(huà)機(jī)制，同時(shí)集成模型歷史回測(cè)結(jié)果，實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言指令到數(shù)據(jù)提取、模型選擇及策略生成的端到端轉(zhuǎn)換。

2、業(yè)務(wù)模式

（1）構(gòu)建全面風(fēng)險(xiǎn)管理工作平臺(tái)及預(yù)警中心

構(gòu)建企業(yè)級(jí)全面風(fēng)險(xiǎn)分析管理平臺(tái)，搭建風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)理工作視圖、管理駕駛艙、預(yù)警中心，滿(mǎn)足風(fēng)險(xiǎn)人員各類(lèi)持倉(cāng)分類(lèi)匯總分析、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)分析、信用風(fēng)險(xiǎn)分析、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)分析、合規(guī)限額管理、績(jī)效歸因分析、壓力測(cè)試、風(fēng)險(xiǎn)探查及跟進(jìn)等需求場(chǎng)景。

（2）融合更加前沿的風(fēng)控模塊和風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型

平臺(tái)具備開(kāi)放性和擴(kuò)展性，滿(mǎn)足理財(cái)子業(yè)務(wù)快速發(fā)展，融入國(guó)內(nèi)外領(lǐng)先的風(fēng)險(xiǎn)管理體系和風(fēng)控模型。平臺(tái)涵蓋市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)等多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)模塊，以及針對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)型的多項(xiàng)功能和指標(biāo)計(jì)量，還包含壓力測(cè)試、績(jī)效歸因等計(jì)量模型。此外，還通過(guò)外置的RM計(jì)量引擎，實(shí)現(xiàn)更加豐富的資產(chǎn)計(jì)量，也借此通過(guò)國(guó)外先進(jìn)的模型和計(jì)量方法為公司風(fēng)險(xiǎn)管理工作提供支撐。通過(guò)在功能層面更好地融合各類(lèi)先進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)模型，系統(tǒng)能夠更快速、更準(zhǔn)確地識(shí)別、評(píng)估、監(jiān)測(cè)和控制風(fēng)險(xiǎn)，顯著提升企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)對(duì)能力；便于發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的變化趨勢(shì)，從而調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)策略，優(yōu)化資源配置。

（3）風(fēng)控參數(shù)的靈活配置

平臺(tái)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)模型中各類(lèi)參數(shù)的靈活配置，如：合規(guī)指標(biāo)參數(shù)靈活配置、情景因子參數(shù)靈活配置、金融風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)參數(shù)靈活配置、模型規(guī)則靈活配置等。以適應(yīng)可能靈活調(diào)整的風(fēng)險(xiǎn)管理策略。

從平臺(tái)建設(shè)之初，無(wú)論是業(yè)務(wù)需求還是科技需求的溝通中，均強(qiáng)調(diào)平臺(tái)維度標(biāo)簽、指標(biāo)等需具備靈活性和可擴(kuò)展性。對(duì)于平臺(tái)中暫時(shí)缺少的維度標(biāo)簽（包含產(chǎn)品和資產(chǎn)維度），為支持臨時(shí)分析使用，可手工添加標(biāo)簽到系統(tǒng)中，并支持在維度樹(shù)中選擇和使用；對(duì)平臺(tái)中暫時(shí)缺失的指標(biāo)，可以通過(guò)上游配置指標(biāo)因子，前端頁(yè)面設(shè)置相應(yīng)指標(biāo)快速實(shí)現(xiàn)。

（4）敏捷響應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)管理的新方法新思路

平臺(tái)覆蓋公司全部理財(cái)產(chǎn)品和不同類(lèi)型的資產(chǎn)，包括母子產(chǎn)品、美元產(chǎn)品以及各類(lèi)產(chǎn)品標(biāo)簽；股票、債券、基金、期貨、期權(quán)、互換等各類(lèi)資產(chǎn)的統(tǒng)計(jì)和風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)計(jì)量，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品和資產(chǎn)的全覆蓋。

在此基礎(chǔ)上，平臺(tái)具備前瞻性和開(kāi)放性，能快速響應(yīng)和支持國(guó)外領(lǐng)先的風(fēng)險(xiǎn)管理方法和思路。通過(guò)精確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，為業(yè)務(wù)創(chuàng)新提供了有力的支持，推動(dòng)業(yè)務(wù)的持續(xù)發(fā)展和增長(zhǎng)。

（5）統(tǒng)計(jì)分析工具和高效的風(fēng)控模型研發(fā)平臺(tái)

平臺(tái)提供便捷的統(tǒng)計(jì)分析工具，支持業(yè)務(wù)人員對(duì)管理組合、資產(chǎn)進(jìn)行多維度統(tǒng)計(jì)分析；提供開(kāi)放、透明、高效的金融算法開(kāi)放平臺(tái)，支持業(yè)務(wù)人員自建開(kāi)發(fā)各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)模型，賦予業(yè)務(wù)人員更大的靈活性和能動(dòng)性，以應(yīng)對(duì)不斷變化的市場(chǎng)環(huán)境和業(yè)務(wù)需求。

（6）數(shù)據(jù)整合管理

平臺(tái)具備關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)源對(duì)接管理、數(shù)據(jù)處理任務(wù)監(jiān)控、數(shù)據(jù)校驗(yàn)等管理能力。通過(guò)統(tǒng)一的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)底座，對(duì)接入數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和規(guī)范化處理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，為風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)提供數(shù)據(jù)質(zhì)量保障。數(shù)據(jù)底座的搭建，不僅提高了數(shù)據(jù)處理效率、提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、優(yōu)化資源利用，還能促進(jìn)業(yè)務(wù)決策、推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

四、項(xiàng)目過(guò)程管理

2024/3，項(xiàng)目啟動(dòng)

2024/3-2025/6，需求確認(rèn)

2024/7-2024/7，一階段需求設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)

2024/8-2024/12，一階段功能部署實(shí)施

2024/12-2024/12，二階段需求設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)

2025/1-2025/3，二階段功能部署實(shí)施，進(jìn)入試運(yùn)行

五、運(yùn)營(yíng)情況

平臺(tái)自上線以來(lái)運(yùn)行穩(wěn)定，日均處理風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)量達(dá)百萬(wàn)級(jí)，風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量任務(wù)響應(yīng)時(shí)效提升超30%。通過(guò)混合存儲(chǔ)架構(gòu)（關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)+ClickHouse）與分布式計(jì)算框架，系統(tǒng)在多模型同時(shí)觸發(fā)下仍保持高效運(yùn)行，壓力測(cè)試覆蓋6類(lèi)極端市場(chǎng)情景。在實(shí)際應(yīng)用中，信用風(fēng)險(xiǎn)輿情預(yù)警模塊日均處理新聞?shì)浨榍в鄺l，通過(guò)BERT模型實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽自動(dòng)分類(lèi)，預(yù)警信號(hào)觸發(fā)后跟蹤閉環(huán)率達(dá)100%；市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量引擎每日生成全產(chǎn)品組合VaR值及壓力測(cè)試報(bào)告，為投資決策提供精準(zhǔn)依據(jù)。系統(tǒng)已接入公司核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)群，日均服務(wù)用戶(hù)超百人次，功能迭代更新頻率達(dá)每月2次，有效支撐了資管新規(guī)下的業(yè)務(wù)合規(guī)與創(chuàng)新需求。

六、項(xiàng)目成效

北銀理財(cái)“環(huán)瞰風(fēng)險(xiǎn)”平臺(tái)通過(guò)構(gòu)建覆蓋市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)及合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)的全景化管理體系，實(shí)現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的統(tǒng)一計(jì)量與動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。平臺(tái)深度融合數(shù)據(jù)中臺(tái)能力，為投資、交易、產(chǎn)品管理等核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)與策略支持，有效提升風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)的前瞻性。其創(chuàng)新的插拔式模型引擎設(shè)計(jì)，支持多源計(jì)量引擎靈活接入與敏捷迭代，顯著縮短了新業(yè)務(wù)場(chǎng)景的響應(yīng)周期。此外，平臺(tái)通過(guò)自然語(yǔ)言交互與自動(dòng)化工具，賦能業(yè)務(wù)人員快速完成風(fēng)險(xiǎn)分析、指標(biāo)提取及策略驗(yàn)證，推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)管理從被動(dòng)合規(guī)向主動(dòng)賦能轉(zhuǎn)型，為理財(cái)子公司在復(fù)雜市場(chǎng)環(huán)境中的穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)保障。

七、經(jīng)驗(yàn)總結(jié)

項(xiàng)目成功的關(guān)鍵在于構(gòu)建了“技術(shù)+業(yè)務(wù)”雙輪驅(qū)動(dòng)的實(shí)施框架：

采用分層數(shù)據(jù)架構(gòu)與混合存儲(chǔ)技術(shù)，既保障數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化又兼顧性能需求，為復(fù)雜風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量奠定基礎(chǔ)；

開(kāi)放創(chuàng)新 ：通過(guò)插拔式模型引擎與標(biāo)準(zhǔn)化API接口，實(shí)現(xiàn)多源計(jì)量引擎的敏捷集成，使系統(tǒng)具備快速適配監(jiān)管變化與業(yè)務(wù)創(chuàng)新的能力；

數(shù)據(jù)筑基：以統(tǒng)一風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)集市為核心，結(jié)合OpenRML語(yǔ)言驅(qū)動(dòng)的指標(biāo)生成體系，打通從數(shù)據(jù)到指標(biāo)的語(yǔ)義映射鏈路，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)需求的自動(dòng)化響應(yīng)；

人機(jī)協(xié)同：創(chuàng)新“分析建模+Chat”交互模式，將大語(yǔ)言模型與金融知識(shí)圖譜結(jié)合，降低業(yè)務(wù)人員使用門(mén)檻，提升風(fēng)險(xiǎn)分析效率；

合規(guī)導(dǎo)向：貫穿全流程的動(dòng)態(tài)規(guī)則引擎與智能預(yù)警機(jī)制，將監(jiān)管要求內(nèi)化為系統(tǒng)功能，確保風(fēng)險(xiǎn)管理始終貼合最新政策要求，

這些經(jīng)驗(yàn)為北銀理財(cái)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中平衡風(fēng)險(xiǎn)管控與業(yè)務(wù)發(fā)展提供了可復(fù)用的實(shí)踐路徑。

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