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流动性风险是指商业银行无法以合理成本及时获得充足资金,用于偿付到期债务、履行其他支付义务和满足正常业务开展的其他资金需求的风险。2008年的全球金融危机揭示了流动性风险对市场和金融机构的冲击之大以及其与系统性风险的紧密联系。重视流动性风险管理逐渐成为业界和监管共识。2009年1月巴塞尔委员会发布的《流动性风险计量标准和监测的国际框架》提出了两个流动性风险计量指标:短期监管指标——流动性覆盖率(LCR)和长期监管指标——净稳定资金比率(NSFR), 2018年5月,银监会发布的《商业银行流动性管理办法》将流动性覆盖率(LCR)与净稳定资金比率(NSFR)作为流动性风险监管指标引入。

痛点

对于金融机构而言,特别是商业银行,流动性风险管理普遍存在3大痛点

慢、时效性差、计算耗时长

基于Oracle系统的流动性计算效率低下是个典型的痛点,以LCR为例,因为牵涉几乎全行数据,很多银行都无法做到每日计量LCR指标,更不用说日间流动性管理。

黑盒、可解释性差

现有的流动性管理系统仅实现了LCR指标计量,但是是以黑盒化的方式实现的。对于银行而言,了解LCR的具体构成,每个子项、每个分行、每个行业、每个客户的贡献度意义重大。

无法归因分析、无法溯源、无法便捷地压测与模拟

逻辑同上,现有的流动性风险系统都因为计算效率(算力)与实现方式(黑盒)的限制无法进行归因分析,也很难让业务部便捷地实现压测与情景模拟。

创新:图计算如何引发流动性风险管理的变革

以下重点是从“怎么做”的角度,展现Ultipa如何使用第三代人工智能图计算技术实现流动性风险管理的变革。Ultipa流动性风险图中台在技术上实现了算力、算法、合规、成本可控、穿透式精准计量、面向业务的全景视图等六个维度的突破,成功助力国内领先的全国性股份制银行打造其流动性风险图中台,并获得《亚洲银行家》2021年度“中国流动性风险管理成就奖”,该系统成为全球数字化转型的经典案例。

意义:图计算是赋能银行“强监管”、“内增效”的利器

对照巴塞尔委员会《第三版巴塞尔协议:流动性覆盖率和流动性风险监测标准》和银保监会《流动性风险管理办法》,Ultipa 流动性风险管理图中台系统不仅限于满足监管要求,商业银行面临着“强监管”和“内增效”的大环境,图计算可以高效赋能银行转变业务模式,调整资产负债结构,优化资源配置,从而追求轻资本消耗的轻型银行转型,在提高盈利水平和资本效率的同时,商业银行更好地服务于实体经济,提升服务质量和自身竞争力。

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