構建現代金融風險管理平台Beplay体育安卓版本

本博客是與Databrickbeplay娱乐ioss合作夥伴Avanade合作撰寫的。特別感謝Avanade首席技術官Dael Williamson的貢獻。

如今，金融機構仍在努力應對其業務麵臨的新風險和威脅。風險管理在過去幾年中，尤其是在銀行業內部，其複雜性有所增加。

首先，引入了新的框架(如FRTB)，這些框架可能需要強大的計算能力和分析多年曆史數據的能力。其次，監管機構要求他們監管的銀行提高透明度和解釋性。最後，新技術和商業模式的引入意味著對健全風險治理的需求空前高漲。然而，銀行業有效滿足這些需求的能力並不是一件容易的事情。

敏捷的風險管理方法

依靠內部基礎設施的傳統銀行已無法有效管理風險。銀行必須放棄傳統技術的低計算效率構建一個敏捷的現代風險管理實踐能夠快速響應市場和經濟波動使用數據和先進的分析。

我們與客戶的合作表明，隨著新的威脅(比如過去十年的金融危機)的出現，曆史數據和彙總風險模型很快就失去了預測價值。幸運的是，今天的現代化是基於由雲原生大數據基礎設施支持的開源技術實現的，這些技術為金融風險分析和管理帶來了靈活和前瞻性的方法。

傳統的數據集限製了透明度和可靠性

風險分析師必須使用替代數據集來補充傳統數據，以探索大規模和實時識別和量化其業務麵臨的風險因素的新方法。風險管理團隊必須能夠利用雲計算的靈活性和開源計算框架的健壯性，有效地將他們的模擬從數萬到數百萬Apache火花^TM．

它們必須將實驗的透明度和數據的可靠性結合起來，彌合科學和工程之間的差距，使銀行能夠采用更穩健的風險管理方法，從而加快模型開發的生命周期。

數據組織對於理解和降低風險至關重要

如何組織和收集數據對於創建高度可靠、靈活和準確的數據模型至關重要。當涉及到為財富管理和投資銀行等領域創建金融風險模型時，這一點尤為重要。

在金融領域，風險管理是識別、分析和接受或減少投資決策中的不確定性的過程。

當數據被組織和設計成在一個獨立的管道中流動，與大量依賴項和順序工具分離時，運行金融風險模型的時間將大大減少。數據更靈活，更容易分割，因此機構可以在全球和地區層麵以及整個公司範圍內應用其風險組合。

由於受到本地基礎設施和遺留技術的限製，銀行直到最近才擁有有效構建現代風險管理實踐的工具。現代風險管理框架支持日內視圖、按需聚合以及未來證明/擴大風險評估和管理的能力。

用高度精確的預測模型取代曆史回報

金融風險建模應包括多個數據源，以創建更具預測性的金融和信用風險模型。現代風險和投資組合管理實踐不應該僅僅基於曆史回報，還必須包含當今可用的各種信息。

例如，白皮書阿特金斯等人的研究描述了如何財經新聞比收盤價更能預測股市波動．正如白皮書所指出的，使用替代數據可以極大地增強風險分析師的智能，使他們對現代經濟有一個更描述性的視角，使他們能夠更好地實時理解和應對外生衝擊。

雲中的現代風險管理模型

Avanade和Databricks演示了如何在現實世界中使用Apache Spark、Delta Lake和MLflow來組織數據並將其快速部署到風險價值(VAR)數據模型中。這使得金融機構能夠將其風險管理實踐現代化到雲端，並采用統一的數據分析方法磚。

利用雲計算的靈活性和規模以及組織數據的交互性水平，客戶可以更好地了解其業務麵臨的風險，並快速製定準確的金融市場風險計算。通過Avanade和Databricks，企業可以確定可以降低多少風險，然後準確地確定在哪裏以及如何快速應用風險措施來降低風險。

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