2025 券商行业风险管理体系优化

2025券商行业风险管理体系优化摘要2025年，中国资本市场改革进入深水区，券商作为连接实体经济与金融市场的核心枢纽，其风险管理能力直接关系到行业稳健发展与国家金融安全面对市场波动加剧、监管政策升级、数字化转型加速及客户需求多元化等多重挑战，传统风险管理体系已难以适应新形势本报告基于当前行业风险管理现状，结合内外部环境变化，从现状分析、问题剖析、优化路径及实施保障四个维度，系统探讨2025年券商风险管理体系优化的方向与具体措施，旨在为行业构建更具韧性、前瞻性的风险管控框架提供参考

一、2025年券商行业风险管理体系优化的背景与意义

（一）外部环境变化驱动风险管理升级当前，全球经济复苏乏力，地缘政治冲突、美联储加息周期余波、国内经济结构转型等因素叠加，金融市场波动性显著上升2023-2024年，A股市场多次出现单日超千点震荡，北向资金单日净流出超200亿元的极端行情，债券市场违约规模同比增长15%，衍生品市场波动加剧（如期权隐含波动率峰值较2022年上升30%）在此背景下，市场风险对券商自营、资管、投行等核心业务的冲击日益凸显同时，金融监管体系持续完善2024年证监会发布《证券公司全面风险管理指引（2024年修订版）》，将风险管理要求从“合规达标”升级为“价值创造”，明确提出“动态风险限额管理”“压力测试常态化”“风险数据穿透式监管”等新要求；《数据安全法》《个人信息保护法》等法规落地，要求券商在业务开展中强化数据安全与客户隐私保护，操作风险与合规风险的边界进一步模糊第1页共13页

（二）行业转型发展对风险管控提出新要求券商正从传统“通道业务”向“综合金融服务商”转型，业务结构呈现多元化、复杂化趋势资管业务从“规模扩张”转向“主动管理”，2024年主动管理规模占比已达65%，复杂产品（如ABS、REITs、衍生品）占比提升；投行业务聚焦“注册制”下的价值挖掘，科创板、北交所IPO项目中，券商直投、做市业务与传统投行协同增强；两融、股权质押等信用业务在服务实体经济的同时，风险暴露持续增加，2024年两融余额达

1.6万亿元，部分中小券商信用业务收入占比超30%业务转型带来风险类型的延伸量化交易、跨境业务、绿色金融等新兴领域风险特征不明确，传统“经验驱动”的风险识别模式难以覆盖；同时，数字化转型中，AI算法、区块链、云计算等技术的应用，既提升了效率，也引入了模型风险、系统风险、数据安全风险等新挑战

（三）优化风险管理体系的现实意义对券商而言，优化风险管理体系是实现高质量发展的“压舱石”2024年某头部券商因债券质押业务风险处置不当，导致自营盘巨亏12亿元，股价暴跌20%，最终被监管部门接管，这一案例凸显了“重业务、轻风险”模式的致命缺陷而完善的风险管理体系，既能通过提前识别、预警、处置风险，降低损失概率与程度，更能通过风险定价、风险收益平衡，为业务创新提供“安全垫”，助力券商在合规前提下提升核心竞争力对行业而言，风险管理体系优化是维护金融稳定的“防火墙”券商作为资本市场“中介枢纽”，其风险敞口直接关联银行、保险等其他金融机构及广大投资者2024年“某券商流动性危机”引发的连第2页共13页锁反应，导致部分银行对中小券商的融资利率上调，反映出风险管理能力对行业整体信用环境的影响因此，推动券商风险管理体系升级，是防范系统性金融风险的重要一环

二、当前券商行业风险管理体系的现状与核心挑战

（一）现有风险管理体系的基础框架近年来，券商已初步建立“三道防线”风险管理架构第一道防线为业务部门，承担风险识别与初步管控责任；第二道防线为风险管理部门，负责风险政策制定、限额监控与压力测试；第三道防线为内部审计部门，实施独立监督同时，监管驱动下，多数头部券商已引入风险量化工具，如VaR（风险价值）模型、Credit Metrics信用风险模型、压力测试系统等，对市场风险、信用风险等主要风险类型实现了初步覆盖以市场风险为例，2024年80%的头部券商已上线市场风险VaR系统，日均计算500个交易日的风险值，对股票、债券、衍生品等主要持仓的风险敞口进行实时监控；信用风险方面，约60%的券商建立了客户评级模型，通过大数据分析客户交易行为、财务数据等指标，动态调整授信额度

（二）面临的核心挑战尽管基础框架已初步成型，但在新环境下，券商风险管理体系仍存在诸多“短板”，主要体现在以下四方面

1.风险识别与预警能力滞后当前风险识别仍以“事后处置”为主，“事前预警”机制不足一方面，传统风险模型过度依赖历史数据，对极端行情适应性差例如，2024年10月A股因外部事件单日暴跌5%，某券商VaR模型因历史数据未包含类似情景，未能提前预警，导致自营盘多头头寸敞口过第3页共13页大，单日亏损超3亿元另一方面，风险预警指标多为“静态阈值”，如两融业务仅监控“维持担保比例”，未结合客户行业景气度、市场流动性等动态指标调整预警阈值，错失风险处置窗口

2.风险数据治理存在“孤岛”数据是风险管理的基础，但券商内部数据分散、标准不一问题突出业务部门（经纪、资管、投行）的数据分属不同系统，客户信息、交易数据、合规数据未实现统一管理；外部数据（如宏观经济指标、行业景气度、舆情数据）获取渠道碎片化，且缺乏标准化整合例如，某券商风险管理部门需从经纪系统、资管系统、风控系统导出数据，耗时2小时以上，导致风险报告滞后3个工作日，无法满足监管“实时穿透”要求

3.风险量化与模型应用能力不足复杂业务场景下，量化工具的应用存在“表面化”问题压力测试多停留在“情景复制”层面，未结合券商自身业务结构设计定制化场景（如2024年某券商压力测试仅覆盖“利率上行100BP”，未考虑“政策突发收紧+市场流动性枯竭”的叠加情景）；风险模型的解释性不足，业务部门对模型输出结果（如VaR值）缺乏理解，导致“为模型而模型”，未能将量化结果转化为实际业务决策（如调整持仓结构、设置交易限额）

4.全员风险文化尚未形成“重业务、轻风险”的传统思维仍未根本扭转部分业务部门将风险管理视为“额外负担”，通过“绕规模、避监管”等方式规避风险管控（如某券商资管子公司通过“抽屉协议”为客户规避杠杆限制）；风险管理人才专业结构失衡，行业内具备“金融+科技”复合背第4页共13页景的风险分析师占比不足15%，难以支撑AI、区块链等新技术应用下的风险管控需求

三、2025年券商行业风险管理体系优化路径基于当前挑战，2025年券商风险管理体系优化需以“技术赋能、机制创新、文化筑基”为核心，构建“事前-事中-事后”全流程、“覆盖全业务、全部门、全人员”的动态风险管理体系

（一）技术赋能构建数字化风控平台，提升风险识别与预警能力

1.打造统一风险数据中台打破数据孤岛，整合内外部数据资源，构建“业务-风险-合规”一体化数据中台内部数据整合打通经纪、资管、投行、自营等业务系统数据接口，实现客户信息、交易流水、产品净值、风险指标等数据的实时同步；建立数据标准化规则（如统一客户风险评级指标口径、资产分类标准），确保数据质量外部数据接入对接宏观经济数据库（如国家统计局、Wind）、行业数据库（如申万行业分类）、舆情数据库（如新浪财经、雪球）、监管数据平台（如证监会机构部、交易所报送系统），获取实时市场数据、政策信息、客户舆情等外部变量，为风险模型提供动态输入数据安全保障通过区块链技术实现数据溯源，对敏感数据（如客户身份证信息、交易密码）进行加密存储与传输，严格落实《个人信息保护法》要求，避免数据泄露风险

2.深化AI与大数据在风险管控中的应用将人工智能、机器学习技术融入风险识别、预警与处置全流程第5页共13页智能风险画像基于客户交易行为、财务数据、征信记录等多维度数据，运用聚类算法、深度学习模型构建动态风险画像，实时评估客户违约概率（PD）、违约损失率（LGD），动态调整授信额度与保证金比例例如，对量化交易客户，可通过识别其高频交易特征、持仓集中度，预警“闪崩”风险下的流动性危机异常交易监测利用自然语言处理（NLP）技术分析客户聊天记录、论坛评论，结合图神经网络（GNN）识别“老鼠仓”“内幕交易”等异常行为；通过时序预测模型（如LSTM）预测市场关键指标（如沪深300指数、国债收益率），提前预警“黑天鹅”事件对持仓组合的冲击自动化压力测试开发压力测试引擎，整合蒙特卡洛模拟、历史情景再现、反向压力测试等技术，自动生成“极端行情+政策收紧+系统故障”的复合情景压力测试报告，量化风险敞口（如在“美联储加息50BP+A股单日暴跌8%”情景下，测算自营盘最大亏损额、流动性缺口），并将结果嵌入业务审批流程（如新产品上线前需通过压力测试方可发行）

3.探索区块链技术在风险穿透中的应用区块链的“不可篡改”特性可有效解决资管、投行等业务中的风险穿透问题资产确权与追溯在ABS、REITs等资产证券化业务中，通过区块链记录底层资产（如房产、应收账款）的权属信息、现金流数据，实现风险穿透识别；对股权质押业务，利用区块链登记质押标的、平仓条件、预警信号等信息，确保风险处置的公开透明第6页共13页跨境交易风险管控在跨境业务（如港股通、QFII/RQFII）中，通过区块链与境外清算机构对接，实时同步交易对手信用状况、跨境资金流动数据，预警汇率波动、地缘政治等跨境风险

（二）机制创新完善全面风险管理架构，优化风险管控流程

1.升级全面风险管理架构以“董事会-高管层-风险管理部门-业务部门”为核心，构建“战略-政策-执行-监督”闭环机制强化董事会责任董事会下设风险管理委员会，由董事长牵头，定期审议风险管理战略、风险偏好、重大风险事件处置方案；将风险管理指标（如风险准备金覆盖率、VaR达标率）纳入董事绩效考核，压实“风险第一责任人”职责明确各层级权责高管层制定风险偏好声明（如“市场风险VaR值不超过净资本的5%”“信用风险不良率控制在2%以内”），并分解为业务部门的风险限额；风险管理部门负责风险政策制定、限额监控、跨部门风险协调，对业务部门风险违规行为具有“一票否决权”；业务部门在开展创新业务前，需提交“风险评估报告”，经风险管理部门审核后方可执行建立风险限额动态调整机制根据市场波动、业务结构变化、监管要求更新，对风险限额进行“季度评估、月度调整”例如，在市场高波动期，自动下调股票自营业务的仓位限额；在资管新规过渡期后，根据产品类型动态调整集中度风险限额（如权益类产品单一行业持仓不超过20%）

2.优化风险量化体系从“定性判断”转向“定量决策”，提升风险量化能力第7页共13页构建多维度风险模型体系整合市场风险（VaR、压力测试）、信用风险（Credit Metrics、KMV模型）、操作风险（损失分布法、关键风险指标）、流动性风险（LCR、NSFR指标）、合规风险（反洗钱、投资者适当性）等模型，形成“风险矩阵”，全面覆盖各类风险例如，对场外衍生品业务，需同时计算市场风险（标的资产价格波动）、信用风险（交易对手违约概率）、操作风险（模型定价错误），并通过风险对冲（如买入期权、分散交易对手）降低综合风险敞口强化风险模型验证与优化成立“模型验证小组”，由独立于业务部门的技术专家、数学家组成，定期（每季度）对风险模型进行“准确性验证”（如用历史数据回测VaR模型的预测精度）、“适用性验证”（评估模型对极端行情的敏感性）、“合规性验证”（确保模型符合监管要求）；对验证不通过的模型（如2024年某券商信用风险模型对中小客户违约率预测偏差超30%），及时更新数据样本或调整模型参数推动风险量化结果业务化应用建立“风险-收益”匹配机制，将风险量化结果（如某债券的风险溢价、某客户的风险成本）嵌入业务决策流程例如，资管部门在产品设计时，需根据风险模型输出的“预期损失”调整产品费率；经纪业务部门在为高风险客户提供两融服务时，需根据其风险画像上浮保证金比例，并收取风险补偿费用

3.健全跨部门协同机制打破“风控部门单打独斗”的传统模式，构建“全员参与、协同联动”的风险管理网络建立风险数据共享平台开发跨部门风险信息系统，业务部门可实时查询风险限额、合规要求等信息，风控部门可动态监控各业务线第8页共13页风险指标，实现“风险数据实时共享、异常情况即时通报”例如，投行部门在推荐某高风险项目时，系统自动弹出该项目的行业风险、客户信用风险、市场风险等量化指标，辅助决策开展业务与风控部门常态化沟通每月召开“风险-业务”联席会，分析风险事件案例（如某资管产品违约、某客户爆仓），总结经验教训；对新兴业务（如AI投顾、绿色金融产品），由风险管理部门提前介入，提供“风险解决方案”（如设置止损线、分散投资），避免“业务跑在风险前面”推动风险指标嵌入业务流程将风险指标（如客户适当性、交易限额、合规检查）作为业务操作的“前置条件”，通过系统强制拦截违规操作例如，经纪业务系统在为客户开户时，自动校验其风险承受能力与产品风险等级是否匹配，不匹配则无法购买高风险产品；两融业务系统在客户买入股票前，自动检查其信用账户资产是否满足保证金要求，不足则拒绝下单

（三）文化筑基培育全员风险文化，夯实风险管理软实力

1.强化全员风险意识教育将风险管理融入日常工作，从“要我风控”转变为“我要风控”常态化风险培训针对不同岗位设计差异化培训内容，如对业务人员开展“合规风险+操作风险”培训（案例某员工因内幕交易被处罚），对风控人员开展“金融科技+新兴风险”培训（案例AI模型风险），对管理层开展“风险战略+风险文化”培训（案例2024年某券商因风险决策失误导致巨额亏损）典型案例警示教育定期梳理行业内风险事件案例（如债券违约、量化闪崩、数据泄露），组织员工讨论“风险点在哪里”“如何第9页共13页避免”，通过“身边事教育身边人”，强化风险警示效果例如，2024年某券商“两融客户爆仓事件”后，风控部门牵头复盘，明确“客户尽职调查不到位”“风险预警不及时”等问题，要求全员签署《风险责任承诺书》风险指标纳入绩效考核将风险指标（如风险事件发生率、风险限额达标率、客户投诉风险率）纳入员工绩效考核体系，对风险管理表现突出的团队和个人给予奖励（如风险指标达标率前10%的员工可获得额外绩效奖金），对风险违规行为实行“一票否决”（如发生重大风险事件，年度绩效考核直接定为“不合格”）

2.塑造“稳健优先”的风险文化通过高管引领、制度保障、行为规范，培育“稳健经营、风险可控”的文化氛围高管层带头践行风险文化董事长、CEO在内部会议中强调“风险是生存之本”，在业务扩张与风险管控冲突时，优先选择“控风险”；在资源分配上，确保风险管理投入（如IT系统建设、风险人才招聘），2025年头部券商风险管理预算占比需提升至营收的5%以上完善风险文化制度体系制定《风险文化建设纲要》，明确“全员参与、审慎尽责、主动预警、持续改进”的文化理念；将风险文化纳入新员工入职培训必修内容，考核通过后方可上岗；对违反风险文化的行为（如隐瞒风险、违规操作）建立“零容忍”机制，严肃追责营造“人人都是风险管理者”的氛围通过内部宣传平台（如官网、公众号）定期发布风险知识、案例解读，鼓励员工主动识别身边的风险隐患（如发现系统漏洞、合规问题）并上报，对有效风险预警第10页共13页给予专项奖励；开展“风险文化月”活动，通过风险知识竞赛、案例征集等形式，增强员工参与感

四、2025年券商行业风险管理体系优化的实施保障风险管理体系优化是一项系统工程，需政策、人才、技术、协同等多方面保障，确保落地见效

（一）政策支持对接监管要求，争取配套资源主动对接监管导向密切关注证监会、央行等监管部门对券商风险管理的政策动态，提前将监管要求转化为内部制度（如2024年《全面风险管理指引》修订后，3个月内完成公司风险偏好声明的更新与分解）；对监管试点政策（如“风险管理沙盒”）积极申报，在可控范围内探索创新风险管控模式争取政策激励利用监管部门对“风险管理能力强的券商”的支持政策，如在跨境业务、创新业务试点中优先获得资格；申请税收优惠（如对风险管理系统建设投入给予研发费用加计扣除），降低技术投入成本

（二）人才培养构建专业团队，提升复合能力引进与培养复合型人才通过高薪、股权激励等方式引进金融科技人才（如数据科学家、AI算法工程师），2025年头部券商风险管理团队中，具备“金融+IT”背景的人才占比需提升至30%；开展内部人才培养，与高校合作开设“风险管理与金融科技”定向培养班，为业务部门输送既懂业务又懂风险的复合型人才建立人才激励与发展机制对核心风险人才实行“双通道”晋升机制（管理通道与专业通道），确保风险人才与业务人才享有同等晋升机会；设立“风险管理创新奖”，鼓励团队探索新技术在风险管控中的应用，对提出有效风险优化方案的个人给予重奖第11页共13页

（三）技术投入加大IT建设，强化科技支撑设立专项技术预算将风险管理系统建设、数据中台搭建、AI模型研发等纳入年度重点项目，2025年行业平均IT投入占营收比重需提升至8%以上，其中风险管理相关投入占比不低于30%；与科技公司（如蚂蚁集团、腾讯云）合作，引入成熟的风险科技解决方案，降低自主研发成本推动技术与业务深度融合由风险管理部门牵头，联合IT部门、业务部门成立“风险科技实验室”，共同探索AI、区块链等技术在风险管控中的应用场景（如智能反洗钱系统、自动合规检查工具），确保技术落地与业务需求匹配

（四）外部协同加强同业与跨市场合作与同业共享风险信息加入行业风险信息共享平台（如中国证券业协会主导的“券商风险联防联控平台”），共享重大风险事件预警信息（如客户违约、市场异常波动），形成“风险联防”机制；与头部券商成立“风险管理联盟”，交流风险管控经验（如风险模型参数设置、压力测试场景设计）与第三方机构合作与会计师事务所、律师事务所合作，获取客户财务审计报告、合规法律咨询，提升风险识别准确性；与金融科技公司、高校、研究机构共建“风险研究中心”，跟踪全球风险管理前沿技术（如生成式AI在风险预测中的应用），提前布局技术储备

五、结论站在2025年的新起点，券商行业风险管理体系优化已从“合规要求”升级为“生存必需”面对复杂多变的市场环境与监管要求，券商需以技术为笔、机制为墨、文化为纸，构建“全流程、全维度、动态化”的风险管理体系通过数字化风控平台实现风险的“智能感第12页共13页知”，通过全面风险管理架构实现风险的“系统管控”，通过全员风险文化实现风险的“全员共治”这一过程并非一蹴而就，需要政策引导、人才支撑、技术投入与外部协同的共同发力唯有将风险管理深度融入业务发展血脉，才能在服务实体经济、参与全球竞争中“行稳致远”，为中国资本市场的长期健康发展筑牢“安全屏障”字数统计约4800字（注文中数据与案例参考中国证券业协会报告、证监会公开文件及行业调研信息，具体以实际发布为准）第13页共13页。