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6 普华永道 +10.4% 2014-12

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18 2015-03 2015-06 2015-09 2015-12 2016-03 2016-06 2016-09 2016-12 近年来, 随着业务规模快速扩张, 从内部管理需求出 发, 国内证券公司也逐步开始重视和加强全面风险 管理体系建设 数据集市可以有效打通风险管理、 合规管理、 资金管 理流程, 以应对不断增长的资产管理业务规模 证券公司资产管理业务规模 (单位: 万亿元) 证券公司资产管理业务资产净值占比 债券型 39.0% 货币市场型 44.5% 混合型 12.0% 股票型 2.9% QDII 0.1% 另类投资 0.2% ? 近三年来, 证券公司资产管理业务规模稳定上涨, 增长率在5%至17%左右波动 ? 证券公司资产管理业务以债券型、 货币市场型为主, 两者资产净值 占比之和超过80%, 同时辅以股票型、 另类投资等多种资产类型 数据来源: Wind, 普华永道分析 数据驱动价值, 做风险知情决策

7 为应对监管变化及业务的快速发展, 还存在多方面挑战 ? 风险管理覆盖业务面有限, 部分新业务、 新产品未及时开展风险识别工作 ? 风险管理覆盖机构有限, 子公司和孙公司的风险识别不足 ? 流动性风险识别能力偏弱 风险识别 ? 风险计量与建模水平有待提高, 部分证券公司未采用内部模型法等风险计量高级方法 ? 部分新业务、 新产品的风险计量模型缺失 风险计量与建模 ? 受制于风险识别和计量能力, 风险数据无法有效进行支持决策部门与前台业务部门, 导致 前中后台联动性较差, 沟通与交流机制缺失, 在面对突发事件时, 前中后台难以快速、 集中、 统一地开展风险处置工作 业务与决策支持 ? 风险限额精细化程度不足, 无法有效开展事前风险预警和监控, 过多依赖事后风险处置 风险预警与监控 ? 手工数据处理较多, 数据质量难以得到保障, 同时报表的生成过程缺乏相应管控流程, 导 致数据和报表准确性存疑, 操作风险较大 ? 数据处理自动化程度不高, 耗时较长, 在危机状态下, 难以及时生成反应实际状况的整体 风险数据 准确性与时效性 ? 数据采集、 访问、 维护的管控力度有限, 数据授权流程不一, 导致数据安全管理要求难以 落实 数据安全

8 普华永道 高质量的数据和健全的信息技术系统有助于证券公 司开展风险计量、 监控、 报告, 有助于公司形成风险 文化 随着我国证券公司逐步从以经纪业务为主的服务中介向从事投行业务、 资管业务、 自营业务等多样化业务的综合型投资 银行发展, 证券公司的风险管理内涵不断扩展, 需关注信用风险、 市场风险、 流动性风险、 操作风险、 声誉风险等不同风 险类型. 开展风险计量、监控、报告、应对与处置 形成多层次、相互衔接、有效制衡的风险管理组织架构 业务部门 财务部门 风险管理部门 合规部门 监事会 董事会 首席风险官 风险文化 通过风险管理培训 与评估,在全公司 各个层级持续植入 风险文化 风险文化与 治理架构 风险管理 实践 压力测试 限额管理 集中度管理 资产穿透 归因分析 现金流模拟 经理层 信用风险 市场风险 流动性风险 操作风险 声誉风险 识别多样化风险类型 高质量的数据是开展风险计量、监控、报告、应对与处置的基础 数据驱动价值, 做风险知情决策

9 数据集市是证券公司风险管理信息化的第一步, 通过 减少处理基础数据和制作报表的人力耗费, 使相关 人员能专注于更有价值的风控工作 ? 如果证券公司以手工处理数据为主, 或将软件与数据源直接连接, 将 导致相关人员对于基础数据采集、 筛选、 清理的工作量较大 基础数据 采集 ? 数据集市能自动化处理数据整合、 数据缺失和数据质量问题, 减轻相关 人力耗费 基础数据 筛选与清理 ? 数据集市帮助风险管理人员高效整合、 使用、 维护数据, 因此, 风险管理 人员将有更多时间和精力开展更有价值的风控工作 风险计量 ? 在风险管理政策和机制方面, 风险管理人员将有更多时间与其他部门沟 通, 并通过完善的授权机制分享部分风险数据, 从而推动整个公司风险 文化的形成 风险报告 生成 ? 在风险数据使用上, 风险管理人员将有更多时间优化风险计量模型、 风 险报告、 风险预警与监控机制 风险预警 与监控 风险数据价值的体现依赖于数据质量, 也依赖于完善的风险计量、 预警与监控体 系. 数据集市通过将生产力从大量的基础数据处理工作中解放出来, 使风险管理 人员为公司创造更多价值