我在美联储监管银行-第15章
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毕嗟迸浜希呔∪ΑＨ缓笪以俨皇钡赜肊…mail或电话向Kevin汇报请教。当时，我们队伍中还有一位做政策出身的，对银行检查的游戏规则也懵懵懂懂，我们两人就一起〃摸着石头过河〃。
开始的时候，我还是停留在模型的角度，好像仍在做政策研究，把几个关键要素列出来，进行罗列分析比较。但Kevin总是在问风险风险风险：〃你觉得围绕着模型和管理，有什么风险因素，有什么地方可能会出差错，你的大中小风险的评估在哪里，有没有问他们这些问题，他们是采取怎样的措施来防范这些风险的，这些措施是不是合理充分……〃我在那里冥思苦想，来回折腾了几次，还把别人写的检查报告拿来阅读，琢磨字里行间的关注角度和思维方式（mindset）。
忽然有一天，我觉得茅塞顿开，明白了原来我必须透过现象看本质，通过模型来观察它背后可能存在的问题、漏洞。这也就是风险意识！一根链条的强度取决于它最弱的环节（The strength of a chain is determined by its weakest link），我们必须要有〃火眼金睛〃来洞察这些薄弱环节，并考核这些薄弱环节是否得到有效控制。所以，读懂、读通模型并不是我们工作的初衷，只是我们工作的充分条件，而风险挂帅的意识和方法，才是我们工作的必要条件。我在查看模型的时候，重点不应该在于模型是否精致，而应该在于哪些变量对模型最后的结果影响最大，是不是考虑了几种不同的变量参数，模型是否得到独立的测试检验，检测的结果如何，是否有记录，政策的目标方针是否合理，程序步骤是否得到严格执行，等等。这些问题并不一定是模型的构造问题，而是围绕着模型所存在的风险的管理问题。政策、步骤、人员配置、系统测试，档案文件记录等都是管理的重要内容，我们都需要高度重视，反复审核。现在金融界对数理模型越来越重视，依赖性也越来越大，整个先进的管理系统、权限定额都围绕着模型展开。孰不知模型也有模型的问题，不能不分青红皂白被动地全盘接受。
弄懂了这个〃风险为本〃的原理后，在旅行者公司的首次运用就是识别了数据为主要的模型风险要素。财产灾难的模型自然精致漂亮，引经据典，用了最先进的模拟工具，但它所引用的参数，大都基于非常有限的样本数据：灾难性的风险本身就很罕见，天气预报又误差极大。再则，也是由于数据的局限，模型没有任何手段可以验证其可接受性。所以，模型的最大风险就是数据的不可靠，有〃垃圾进，垃圾出〃之嫌。如果所有的风险管理都依赖于该模型，而该模型的结论又值得怀疑，那判断就会不准确，管理就会有纰漏，对此不可掉以轻心。
辨别出主要风险后，我接下来的工作重心就围绕着数据问题来进行了，主要议题就变成了对方如何缓释这类风险、采取哪些措施、做过什么敏感分析和特殊事件分析、如何确保模型的可信度、在模型之外又有什么风险防范措施，等等。
工作重心从模型转移到数据，标志着我思想观念的改变，标志着我转型的成功。我自觉已完成蹒跚学步的过程，可以胜任检查员的职责，能够同其他检查员平等对话，〃心有灵犀一点通〃。接下来，我开始独立执行银行检查的工作，被派去参加许多大银行不同风格的有意义的项目，成为我们风险评估组的主力。
