【电视精编版】交易与多资产的风险管理新范式丨陆家嘴金融沙龙

主题演讲：

交易与多资产的风险管理新范式

金融交易的本质是风险对价与风险转移，在交易趋向多资产、跨市场、跨境联动的背景下，如何有效覆盖风险敞口、管理交易对手信用风险，成为金融市场基础设施必须回答的命题。围绕“交易与多资产的风险管理新范式”这一主题，中央结算公司担保品中心产品开发部总经理蒲余路从担保品管理这一基础性制度和工具切入，分享了其在防范金融风险中的功能定位、国际趋势与国内实践。

蒲余路指出，担保品管理既是各国货币政策传导与审慎管理的重要抓手，也是市场参与者管理交易风险的基础性制度安排。国内债券担保品机制已支持近20个货币和财政政策工具，服务覆盖货币、外汇、黄金、期货、衍生品等8个金融子市场。放眼全球，行业呈现3大趋势：一是多资产整合，从单一债券走向现金、股票、基金等全景配置，全球债券类资产占担保品规模70%以上；二是跨市场、跨区域连通性增强，打造开放式平台架构；三是金融科技加速渗透，借助机器学习处理非结构化信息、构建预测监测模型，推动担保品管理从被动应对走向主动预判。这些趋势推动担保品管理从双边分散走向第三方集中统一，也对专业机构的能力与运营稳健性提出更高要求。

在国内实践中，截至9月底，中央结算公司管理担保品余额超过37万亿元，服务客户突破5000家，是全球最大的债券担保品管理平台。蒲余路介绍，公司形成了以全流程风险管理为基础、以“三跨”协同为延伸的实践路径：全流程方面，强化日间盯市与跨境双盯市机制，依托回购市场实时数据实现风险合约预警，并通过担保品数据库和可视化平台提升分析决策质效；跨资产方面支持债券、信贷等资产统一管理，跨区域方面引入多币种管理与灵活时序，跨市场方面依托Open API推进与债券、期货市场基础设施直连。面向未来，他将其概括为“以安全为基、以实时为要、以智能为翼”，即筑牢自主可控的基础设施底座、深化协同互联提升实时化管理水平、稳妥推进智能算法与区块链、代币化等技术的融合应用，推动风险管理向实时感知、智能决策延伸。

行业对话：交易与多资产的风险管理新范式：实时数据、智能模型与信创底座

在主题为“交易与多资产的风险管理新范式：实时数据、智能模型与信创底座”的行业对话环节，与会嘉宾围绕多资产风险管理体系建设、交易风险智能预警和机构协同实践开展深入研讨。

行业对话由上海国智技术有限公司首席金融工程师姚忠兵、锐合新创总经理于冰、预远科技创始人兼CEO于扬、DolphinDB创始人兼CEO周小华、上海交通大学上海高级金融学院实践教授、金融硕士项目学术主任、职业发展中心学术主任李祥林，担任对话嘉宾。

风险模型、估值模型在整个交易链路里怎么用，姚忠兵认为必须按场景判断。债券风险定价可以很简单，但要把计算效率和实时性做到极致——券商做市场景里，一秒钟可能要算几千上万笔。复杂衍生品则要保证模型理论的准确性，更要盯住参数，参数必须通过参数模型进入估值模型，才能算得准。

事前合规这一环，于冰强调，AI 应大范围用于数据揭露与标准化处理，让 AI 完成自动化流程的“最后一公里”；只有当信息不确定、规则不确定、模型无法判断时，再转人工干预，人工耗时才能大幅下降。

在数据层面，周小华指出，事前的限额检查通常对时延要求很高，做法是把持仓、行情、风险因子事先汇聚，再用增量计算快速评估某项风险指标；而跨资产分析、历史查询这类场景对时延要求不高，代价更小。要让 AI 真正嵌入流程，于冰还强调要有运行与管控机制——AI 需要能调用工具、能做流程编排，并配套模型验证与审计留痕，才能把“谁使用谁负责”落到实处。

市场快速变化时，复杂模型很难在每个时点做全量重估。姚忠兵提出要做纵向、横向的实时计算优化，真正的挑战在于算力、程序架构，以及国内机构普遍遇到的“仓位交易不能实时入系统”、多平台交易却要统一风控的问题。

周小华把时延根源拆成三块：数据格式转化与处理、跨进程跨网络的衔接、以及内核中维护中间状态的成本。他更关心端到端时延——从行情接入到订单处理、风险指标计算、拦截、交易与持仓更新的整条链路；很多计算引擎内置的增量计算算法，正是为压降这段时延而生。

在异常交易监控上，于冰指出，时效要求下必须做近实时或实时，流计算与时序数据存储的兼容平台是技术突破点。她讲了2022年花旗伦敦“乌龙指”的教训：交易员把金额录成了数量，受市场行情数据缺失影响，软拦截规则失效，数百条软预警被交易员手动忽略，错误交易得以放行。这提醒我们：数据缺失、规则失效时，AI应主动提示并流转人工判别，不能交由人员直接忽略预警放行交易。

保险资金和养老金这类长期资金，风险逻辑不同于传统机构。于扬表示，利率下滑会抬高负债端、股票下跌会缩水资产端，最终冲击偿付能力。因此要高度关注长尾极端风险——金融危机时所有资产可能一起跌，传统相关结构会失效。最务实的办法，是多情景、多元化的压力测试。

风险处置则分两类：偿付能力触红线、单一资产超限额等监管硬约束不可突破；另一类市场波动带来的预警，往往是风险管理与商业决策的结合，要看是短期情绪波动，还是底层逻辑真变了——这类判断，纯量化模型难以独立完成。

李祥林补充了两点常被忽略的差异：一是治理问题——国内风险管理体系和国外不同，最简单的治理恰恰最容易被忽视；二是方法问题——压力测试应是动态的，而不是只看一个时点波动对公司的影响，长期低利率对银行和保险都是很大的风险。这也是国内与海外在多资产关键技术上的真实差距。

复盘的意义，在于判断模型是否仍然有效。姚忠兵建议把风险偏好、能力、资金属性、收益预期合成一个权重矩阵，用几百个指标收敛成“是与不是”。于扬把事后分析分两种：市场没发生范式变化，就按新数据校准参数、微调假设；一旦市场、监管或范式显著变化，就触发全模型重审，重塑方法论与参数——2008 年金融危机就是典型。周小华则强调，系统要如实记录复盘时的行情、参数和软件版本，避免“拿错数据复盘”。而李祥林给出一条硬标准：如果模型解释不了历史价格变化，模型本身就出问题了。

风险管理研究的本质，是“意想不到的事”。当 AI、实时数据与信创底座叠加，机构要回答的不是"要不要用"，而是“在哪一层用、由谁负责、边界在哪”。能研究意想不到、守得住治理底线、讲得清模型的机构，才可能把这根链条真正管住。

“陆家嘴金融沙龙”由上海市委金融办、浦东新区人民政府指导，“陆家嘴金融沙龙”秘书处主办，第一财经、财联社提供媒体支持。系列活动将持续输出金融改革“浦东智慧”，深度赋能浦东经济高质量发展，全力助推上海国际金融中心核心区建设迈向新高度。

更多详细内容，敬请关注电视节目播出：第一财经频道11月14日21:00；11月15日13:20《交易与多资产的风险管理新范式》。