1.当前A股只是没有特别明显的趋势性走势，不存在明显的风险敞口。

2.美股历史上有约50次回调超过10%，其中有15次转化为深跌超20%，平均每六年一次，即所谓熊市。最近的一次是08年次贷危机和去年初的新冠危机。

3.我们从以上数据可以看出，美股的系统性风险都是由经济危机和持续灾难性事件引起。

4.明年唯一确定性的不利因素是美元加息，有预测加两次的，也有预测加三次的，但不管几次影响不会是股灾式的，因为美元加息不应该和经济危机划等号。

5.如果没有真正的大事件发生，譬如说美国的经济发生了历史性的萎缩这样的事情，美股没有理由会崩盘。

6.或者美元信用发生了危机也会导致股灾。能对美元地位产生挑战的只有人民币，但从近两年来看，人民币还没有机会站在取代美元成为全球性货币的历史窗口，美元会在今后一段时间内依然是全球的金融霸主。

7.这两年美国股市的涨幅的确很大，主因还是美国的互联网和科技股估值得到了提前释放，但传统巨头估值依然在合理范围内，大家可以看一看，通用电气 惠普英特尔 高通 微软，制药巨头辉瑞，零售巨头沃尔玛 汽车巨头丰田 通用 福特，金融巨头摩根 高盛 花旗，这些美国股市的稳定器估值依然具备边界安全。美国股市如果回调应是对科技泡泡的水分挤出，预计下折幅度应该在20%以内，如果回调也只会在明年二季度开始。

8.美国股市的下调肯定会影响全球股市的预期，港股A股多少也会受到影响，但我们看一看，港股和A股这一年来的走势，港股是一直在回调，A股是一个宽体震荡走势，港股，A股两个市场都没有随着美国的巨大涨幅而起舞，自然受美股回调下折的影响也有限。

9.综上 生于忧患 死于安乐，做好仓位管理，迎接机会与挑战吧！

银行的风控，经历了从传统模式到智能风控，再到数字化风控的进化过程。不同的风控模式有不同的特点，本文作者对这三大风控模式的特点进行了总结分析，一起来看一下吧。

银行的风控，经历了从传统模式到智能风控，再到数字化风控的进化过程。相对于传统的风控手段，大数据风控体系的数据来源更广、维度更多，决策审批过程自动化程度更高，基于算法构建的模型更客观公正。这些特点既成为了大数据风控的优势，也为大数据风控领域构筑了很高的技术门槛。

通过人工智能、大数据、云计算等新技术，传统金融机构对借贷中各环节进行优化，包括传统风控中的金融数据，以及对借款申请人还款能力和还款意愿的风险特征进行描述。通过大数据，将多个维度的数据，例如消费、社交等进行分析整理，以此达成金融新型风险评估模式。

以此，金融机构可以不单一依赖于传统的金融信贷数据，并且可以对征信白户，即没有任何信用记录的人群进行风险审查，进行定价，进而提供金融产品和服务。

一、传统风控模式

传统风控的做法更多是基于专家经验的人工审批，依赖于审贷官对材料的理解与把握，并给出最终意见。假设有两笔贷款同时审批，那么审贷官会根据经验，基于排序做出相应决策，很快得出结论——甲贷款要优于乙贷款。

如果更进一步，请审贷官详细说明，甲贷款比乙贷款风险低多少，甲、乙两笔贷款的风险分别处于什么水平？审贷官就很难给出精确回答了。这有点类似大脑在处理一些模糊信号的时候，我们虽然能够做出评估排序、对比排序，但是很难做到足够精确。

传统的风控模式包括信贷工厂、IPC技术模式、台州模式以及巴塞尔协议模式等，下面我们简要回顾一下。

1. 信贷工厂模式

信贷工厂模式，是指银行在授信业务管理时，通过设计标准化产品和流程，统一规范不同信贷产品的信贷作业过程，类似于工厂“流水线”，主要强调全流程风险管理。从前期接触客户开始，到调查、审查、审批，贷款发放，贷后维护、管理以及贷款的回收等工作，均采取流水线作业、标准化管理。

这一模式原本起源于新加坡淡马锡模式。淡马锡公司成立于1974年，是由新加坡财政部监管、以私人名义注册的一家控股公司，淡马锡公司在对中小企业授信管理过程中，开发出了一种批量化生产中小企业融资产品的运作方式，被业界称作淡马锡模式、信贷工厂模式。

该模式的出现，主要是为了解决中小企业的融资问题，信贷工厂模式适用于批量化作业的各类信用贷款领域，从个人消费到小微企业经营均可使用，应用空间比较广阔。

信贷工厂模式的优点如下：

1）责任落实到位

在信贷工厂模式下，作业被切割成最小单元，每个参与人员都能熟练从事岗位职责内工作，责任可以落实到个人。

2）规模效应凸显

由于个人负责的工作领域极度细分，使得工作效率大幅度提高，规模化效应得以显现，从而提高利润率。

3）“四眼”交叉验证

在贷款办理过程中，客户经理、审批人员和贷后管理人员分工明确、各司其职，对于同一笔业务，可以从不同角度进行交叉验证，有效遵循四眼原则。

4）提升工作效率

客户信息被录入信贷系统后，自动评分、自动审批；客户经理也可以根据评分卡结果，筛选符合本行风险偏好的优质客户，既节省时间，也可以避免做无用功。

5）迅速抢占市场

对于异地客户，也可以做到依靠系统自动审批处理，审批时间快，客户体验好，有利于迅速拓展客户并抢占市场。

信贷工厂模式的缺点如下：

1）资金投入多

银行开展信贷工厂模式，前期需要投入大量成本，包括平台搭建、客户评分模型开发或者其他针对性的研发。

2）人员成本高

该模式需要的岗位较多，在实际管理上难度很高，相应的人力成本也很高。

3）风控要求严

该模式不能做到对每位客户精细审查，对整体风险监控能力以及坏账的处理要求都比较高。

2. IPC技术模式

理调查走访、信息交叉验证等方面进行培训，提升客户经理辨别虚假信息能力和编制财务报表的技能，防范信用风险。

核心主要为三方面，一是考察借款人的偿债能力；二是衡量借款人的偿贷意愿；三是公司内部操作风险的控制。IPC模式的创新之处在于，银行风险把控的侧重点，是关注借款人的还款意愿、企业的经营情况以及现金流，而不是根据客户资产价值评估等因素决定。

IPC技术模式的优点如下：

• 专注业务：银行能够专注于贷款业务本身，微贷额度较少，资金挪用可能性较小。
• 管理精细：客户经理对每户贷款都可以做到逐笔调查，精细化管理。
• 信息对称：客户经理从贷前决策到贷后管理全程参与，信息对称程度高。
• 风险定价：该模式能够做到根据客户不同资质进行风险定价，利润回报率较高。
• 方便快捷：该模式的贷款方式较为灵活，适合不同的企业选择。

IPC技术模式的缺点如下：

1）人员数量多

采用单户调查和分析的方式，依赖大量人才支持，银行必须不断做好信贷人员招聘与培训工作，充实一线队伍。

2）服务单一化

该模式无法为客户提供全面金融服务，市场竞争能力较弱，不利于锁定客户。

3）工作效率低

该模式逐笔操作业务，在走访客户时有需要大量时间，放款周期长，跟踪效率低下，规模增速较慢。

5）道德风险大

决策过于依赖客户经理自身判断，很容易产生道德风险。

3. 台州模式

小微贷款、普惠金融等市场领域，台州作为我国小微金融发展的标杆地区，在长期发展过程中取得了重要成就，逐步形成了颇具特色的台州模式，在国内外金融市场的冲击下其发展也面临着巨大的压力和挑战。

台州模式的特点如下：

• 泰隆银行：形成了以“三品、三表、三三制”为特色的小企业金融服务模式。
• 台州银行：探索出“三看三不看”的风控技术和“下户调查、眼见为实、自编报表、交叉检验”的信贷经验。
• 民泰银行：形成了“看品行、算实账、同商量”的风控“九字诀”特色做法。

台州模式面临的挑战如下：

1）个性服务供给偏少

面向小微企业信贷产品虽然众多，但产品功能单一，地方性、区域性特色小微金融服务产品创新较少。

2）技术赋能有待提升

小微金融机构亟需科技赋能，打造线上融资产品体系，提高服务效率和降低运营成本。

3）复合人才集聚不足

台州金融人才结构不合理，单一专业人才偏多，跨专业复合型人才少，尤其是对国内小微金融市场和业务熟悉的人更是偏少。

4. 巴塞尔协议模式

传统银行以巴塞尔协议为基础开展相关风控工作，可称之为“巴塞尔模式”。从1988年的巴塞尔协议Ⅰ到2001年的巴塞尔协议Ⅱ，直到2010年推出的巴塞尔协议Ⅲ，最终要求银行进一步明确资本定义，扩大风险覆盖范围并加强交易对手信用风险管理。

在巴塞尔协议模式中，信用风险主要以PD（Probability of Default，违约率）、LGD（Loss Given Default，违约损失率）、EAD（Exposure At Default，违约风险敞口）、期限、相关性等计量方法为核心来计量。

巴塞尔协议模式的优点如下：

• 全面风险管理
• 涵盖信贷业务等各类风险
• 具有可实施的风控计量体系和方法

巴塞尔协议模式的不足如下：

• 实施巴塞尔协议需要监管机构审批
• 虽然内部计量模型依靠银行自身数据，但是其局限性极易导致估计偏差
• 对于金融创新监管没有实时更新和统一的方法

二、智能风控模式

从线下到线上，从因特网到移动互联网，随着时代的不断发展，银行风控体系也在不断演变。起初，银行人工审核办理信贷业务，后来逐渐引入系统辅助，完成了从人工审批到自动审批的进化。

随着大数据的发展，更多弱变量加入风控体系，替代了原先的单一强变量风险评估，完成了自动化到大数据的进化。在互联网与移动互联网时代，新型欺诈手段层出不穷，人工智能技术催生大数据向智能化的演变。

智能风控技术是银行在自动化、大数据、云计算、人工智能、区块链等金融科技应用的基础上，逐渐发展而来的。与传统风控相比，在以下方面具有鲜明特点。

智能风控的优势如下：

• 大数据平台是基础：为数据模型与风控策略提供高质量数据保障。
• 决策引擎是媒介：为数据模型与风控策略提供高效部署能力。
• 智能模型是大脑：将原始数据提炼为规则集，实时预测风险水平。

智能风控的不足如下：

• 与传统业务匹配度低，业务人员难以理解和应用。
• 传统风控制度，与智能风控方式仍存在一定矛盾。
• 经验驱动的传统风控，与数据驱动的智能风控难以相互融合。

三、智能风控与传统风控

与传统风控模式侧重专拣经验不同，智能风控更多的是以量化模型和基于数据分析的策略为主，不仅能够对每个申请的好坏进行对比和排序，还能进一步说明每一笔申请的风险在什么水平、PD是什么水平、LGD是什么水平。在这个基础上我们就不仅能做审批，还能够做精确的风险定价等更多的工作。

具体而言，两种风控模式在以下3个方面有所区别，如表所示：

四、数字化风控

我们永远不要忘记，银行的本质是风控，无论传统模式还是智能模式，最终目的都是要做好风险管理。数字化风控堪称传统风控与智能风控的集大成者，既吸取了两种模式的优点，也在最大程度上避免了两种模式的缺点。

数字化时代，传统风控的短板显而易见，而智能风控从银行实际情况来看，应用领域有限且处于探索阶段。大部分银行最需要实现的是风控的标准化与数字化，其中最关键的是信用风险决策的底层逻辑及量化过程。

数字化风控的表现形式主要有以下3个方面。

1. 数字化风控流程

数字化流程是数字化风控的基础，贯穿信贷业务贷前、贷中、贷后等将部分或全部环节。例如在贷后环节，信贷资金真实流向、客户还款记录、客户回访信息及客户其他风险信息，需要通过流程来获取并保存。

数字化流程以优化客户体验、提高决策效率、降低操作成本为目标，其最重要的意义，在于风控的标准化与稳定性。流程标准化才能产生有价值数据。

2. 数字化风险信息

在传统模式中，银行信贷决策依据的信息有文字的、数字的；有行内采集的、外部数据源提供的；有原始材料和加工后的信息。这些信息首先都需要电子化，形成数字和标签，然后通过特定数据逻辑，将信息归纳后呈现出来，用于风险决策的信息依据。

此外，为了支持应用层面的数据需求，往往需要对系统内部的数据资源进行“治理”。从数据治理到数据呈现，是信息由里到外进行数字化的完整过程。

3. 数字化风险决策

风险决策自动化是数字化风控的高级表现形式，目前在信用卡审批和小金额的消费金融领域，已经完全实现决策的自动化。

风险决策的自动化往往涉及数据和风险决策模型。数据涉及内部数据和外部数据的连接和管理。涉及模型就需要根据信贷产品的结构、流程、数据资源和客户情况，形成风险逻辑并量化。量化的风险决策模型，能避免人员的主观性和道德风险。

数字化时代，土地等不动产要素价值会不断降低，企业创造价值的方式也在发生改变，越来越多的企业不再依赖土地、厂房、设备来创造价值。银行未来的客户，其业务模式迥异于传统，如果还坚持无担保、无抵押不能放款，将面临客户大量流失、业务严重萎缩的极端不利局面，在新的经济生态系统中无法立足。选择数字化风控升级，是银行必然选择。

银行要基于传统信贷、IPC模式、信贷工厂以及巴塞尔协议的成功经验，结合最新智能风控技术，构建全面数字化风控体系，如图所示：

信贷的本质是风控，风控核心是数据，数字化风控看两个方面的能力：一个是数据积累，另一个就是技术能力。

五、小结

风险管理作为商业银行的核心竞争力，其能否适应数字化转型趋势，将决定银行数字化转型的成败。数字化风控是指银行通过数字化、智能化手段充分发挥数据和技术等生产要素价值，全面推进数字化风控体系建设，提升各类风险管理的效率和效能。

一方面是提升对传统风险的管理能力，如在信贷业务全生命周期管理过程中对风险识别更准确、预警更及时、管控更有效，运用大数据技术降低反洗钱合规风险和运营操作风险。另一方面是通过数字化风控，有效应对业务线上化、场景化发展伴生的各类新型风险，如欺诈风险、敏感信息泄露风险等。

随着银行线上业务的快速增长，平台化、场景化、批量化的获客模式深入发展，各类风险扩散更加快速、隐蔽，对银行风险管理的敏捷度和精准度提出了更高要求。银行依靠人工审核和专家策略等传统风控措施，难以适应线上信贷业务风险防控的需求，这也从客观上要求银行推进数字化风控体系建设。

作者：汤向军；公众号：营销数字化转型（ID：Fi-Digital），银行数字化转型

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汇率避险是外贸企业当前最为关心的话题之一，也是助推浙江外贸发展的重要环节。

近年来，国家外汇管理局浙江省分局多措并举加大汇率避险宣传和指导，推动我省企业汇率避险意识和水平逐步提升。中国银行浙江省分行作为浙江省外汇及跨境人民币展业自律机制牵头行，积极统筹协调全省银行机构加大风险中性理念宣传，做好汇率避险服务工作。

为进一步提升我省企业汇率避险意识和水平，现将国家外汇管理局近期制定的《企业汇率风险管理指引》予以连载，供广大企业参阅。

实践中，依据企业业务特点、管理目标的不同，通常将汇率风险敞口认定逻辑划分为以下三类。

一、基于确认敞口

确认敞口是指企业根据商业合同来认定相关的外币现金流，以及受汇率波动影响的风险敞口。该类敞口广泛存在于进出口贸易、外币融资、海外重大项目等各类涉外交易。

基于确认敞口管理汇率风险适合于绝大多数涉外企业，具有以下特点：目标侧重于整体现金流风险；业务背景金额明确，可逐笔业务保值；业务背景期限明确，可精确匹配现金流的期限；对业务部门和财务部门的协同有一定要求，但有一定滞后性；如果不使用套期保值会计，套期保值交易可能与会计账面存在较大的差异。

二、基于预测敞口

预测敞口是指对尚未获得商务合同但未来极有可能发生的交易，企业根据生产经营计划，预期未来的外汇收支，认定受汇率波动影响的风险敞口。适用于大型海外项目、生产和进出口模式比较稳定的企业。比如，某国内制造企业在海外投资的生产工厂，为保证整个项目在投资回收期的收益率水平，根据预测敞口进行汇率风险管理；一些大型冶炼和石化企业，原材料从国外进口，生产经营模式比较稳定，可以采用这种方式进行预发生管理。

基于预测敞口管理汇率风险，需要结合企业的财务预算进行，对企业内部管理能力存在比较高的要求。具有以下特点：目标侧重于整个项目周期的利润；短期匹配较差，时间维度上更倾向于长期；对企业预算精确程度要求较高；侧重于宏观管理层面保值，而非逐笔业务保值；如果不使用套期保值会计，套期保值交易可能与会计账面存在较大的差异。

三、基于会计敞口

会计敞口是指从会计报表角度，以资产负债的短期变动影响作为汇率风险敞口的认定依据，通常以货币性资产和货币性负债的差额为汇率风险敞口。很多业务由于结算方式不同，不能在资产负债表中体现，会计敞口一般滞后于实际业务和真实风险的发生。

基于会计敞口管理汇率风险，往往是次优选择。具有以下特点：目标侧重于财务报表的汇兑损益；会计账面数据明确，易于获得；无需与业务部门协同，财务部门可独立管理；套期保值对冲期限受限，一般按月度进行（除非能够相对精确地预测长期的货币性资产负债差额），对冲的成本偏高；套期保值交易与会计账面数据波动可能较小。

汇率风险敞口认定逻辑

上述三种认定逻辑，皆为可行的管理方案，企业需要结合自身业务结构、财务管理水平、信息化设施以及人才储备情况，综合进行选择。在一些业务形态下，采用融合的方式也是一种务实的策略。

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21世纪经济报道记者朱艺艺 杭州报道

随着美国硅谷银行流动性风波发酵，A股、H股多家上市药企对其在硅谷银行的风险敞口予以回应。

3月13日早间，九安医疗（002432.SZ）披露公告称，截至2023年3月10日，公司及子公司在硅谷银行（Silicon Valley Bank,简称“SVB”）的存款金额，占公司现金类资产及金融资产总额的比例约5%。

该消息发布后，九安医疗3月13日早盘一度跳水，最大跌幅达9%，不过收盘跌幅回落至2.84%。

此外，百济神州（06160.HK）、再鼎医药(09688.HK)等多家港股上市药企也披露了公司在硅谷银行的存款占比或金额，回应了市场关切的问题。

九安医疗、百济神州、再鼎医药披露存款占比

3月13日早间，九安医疗（002432.SZ）披露公告称，截至2023年3月10日，公司及子公司在硅谷银行（Silicon Valley Bank,简称“SVB”）的存款金额，占公司现金类资产及金融资产总额的比例约5%。

截至2022年三季度末，九安医疗期末现金及现金等价物余额约103亿元，交易性金融资产约32亿元。21世纪经济报道记者按照5%的比例粗略推算，九安医疗在硅谷银行可能涉及的存款金额或在6.75亿元人民币左右。

九安医疗提到，“美国财政部、美联储和美国联邦存款保险公司（FDIC）已发布联合声明，根据FDIC和美联储的建议，美国财政部已批准采取行动，使得FDIC可以向硅谷银行存款人提供全额保护，自美国时间2023年3月13日，硅谷银行存款人可以全额动用其在硅谷银行的存款”。

对此，九安医疗也在公告中强调，“公司会密切关注上述联合声明的执行情况，将公司目前在硅谷银行的存款尽快转移至其他大型金融机构”。

对此，3月13日下午，21世纪经济报道记者致电九安医疗证券部，对方强调，“由于美国与中国的时差原因，公司尚未收到存款，但公司会持续关注该事件进展，并及时披露”。

无独有偶，3月13日早间，“A+H”上市公司百济神州（06160.HK）也在港交所发布公告称，公司在SVB持有的未投保现金存款约占其最近报告的截至2022年12月31日的现金、现金等价物、受限资金和短期投资总额45亿美元的3.9%。

21世纪经济报道记者以此粗略推算，百济神州在硅谷银行未投保现金存款可能在1.755亿美元左右（相当于人民币约12.07亿元）。

百济神州也提到，美国联邦存款保险公司（FDIC）表示其将在2023年3月13日起一周之内向未投保储户支付预付股息，且未投保储户将收到其未投保资金剩余金额的接管证书。

百济神州指出，“公司在多家大型金融机构持有多元化的现金和投资，以美元计价的现金和投资主要在摩根大通、摩根士丹利、美国合众银行和瑞银持有”，其认为，“预计SVB的近期事态发展不会对公司运营产生重大影响”。

3月13日，21世纪经济报道记者此联系到百济神州相关人士，对方仅表示，“相关信息以公告为准”。

另一家港股上市的生物制药公司再鼎医药(09688.HK)也于3月13日早间公告称，截至2022年12月31日，公司现金和现金等价物总额约10.085亿美元，而在SVB持有的金额占比甚低(约2.3%)。21世纪经济报道记者以此推算，再鼎医药在SVB持有的金额约为0.23亿美元（相当于人民币约1.59亿元）。

谈及SVB事件对公司的影响，再鼎医药认为，“SVB的关闭不会影响公司满足其运营开支和资本支出需求(包括支付工资和向第三方付款)的能力”。

多家港股上市药企：对公司影响有限

21世纪经济报道记者梳理发现，在硅谷银行风波中，腾胜博药-B(02137.HK)、堃博医疗-B（02216.HK）、圣诺医药-B（02257.HK）、云顶新耀-B（01952.HK）、加科思-B(01167.HK)等多家港股上市药企纷纷作出回应，认为该事件对公司影响相对有限。

如3月12日晚间，生物科技公司腾盛博药便公告称，截至2023年2月28日，公司及其子公司在SVB持有的现金和银行余额(包括现金、现金等价物和原始期限不超过12个月的定期存款，具有多期利率和提前支取的灵活性)不到9%。

截至2022年6月30日，腾盛博药的银行和现金结余(包括受限制银行存款和定期存款)约为32.22亿元人民币，21世纪经济报道记者粗略推算，腾盛博药及其子公司在SVB持有的存款金额不到2.90亿元人民币。

腾盛博药认为，“尽管关闭了SVB，但公司现有的现金和银行余额仍然足以满足本公司未来三年的营运资金、资本支出和已知合同义务的重大现金需求，公司预计SVB事件不会对公司的业务运营、供应商、员工、合作方或客户产生重大不利影响”。

另一家专注肺部疾病解决方案的医疗器械企业堃博医疗亦提到，截至公告日期，公司在SVB持有约1180万美元存款（据此推算相当于约0.81亿元人民币），占公司截至2023年3月10日的现金及现金等价物的约6.5%。

堃博医疗也认为，“因SVB事件而面临的风险并不重大，并预计对公司的经营计划及现金生命周期影响甚微”。

此外，圣诺医药披露，公司目前存放于硅谷银行账户的现金总额约为330万美元（据此推算相当于约0.21亿元人民币），占公司截至2022年12月31日的未经审核现金及现金等价物总额不足3%。

从事创新药和疫苗开发的云顶新耀提到，公司于硅谷银行只存有非常少量现金(远低于本公司现金总额的1%)，而联邦存款保险公司未承保的金额约为100万美元（据此推算相当于人民币约687万元）。

另一家上市药企加科思则强调，公司在硅谷银行的现金存款余额不足40万美元（据此推算相当于人民币约275万元），约占公司总现金及银行结余的0.2%。而且，“公司已于2023年3月9日晚（美国东部时间）执行了全部硅谷银行余额转出手续”。

需要指出的是，目前披露在硅谷银行持有存款的，不少为港股上市的Biotech药企。

有业内人士分析指出，这与硅谷银行在生物医药领域的影响力有关。

据公开信息，硅谷银行曾表示，2022年，为至少一半的由风险投资基金支持的医疗健康初创公司提供了银行服务，并参与了2022年美国医疗健康及科技板块44%的IPO项目。

业内人士分析认为，在此背景下，中国Biotech企业的新药研发、国际多中心临床、BD交易、国际商业化，都可能或多或少与美国当地银行产生业务往来。

对于SVB事件影响，中金公司3月12日在微信公众号“中金宏观”发文指出，SVB事件对科技行业的冲击或不能低估，“科技行业，尤其是初创企业自我现金流造血能力较差，但是现金流支出强度（包括人员工资、研发费用）较高、又没有其他的抵押产品，因此现有的现金存款对这些初创企业至关重要。如果这些现金存款最后在破产重组的过程中不得不减值（存款保险制度并未对企业大额存款提供全额保障），一些科技企业可能会面临现金流的高度紧张……”。

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