面對經營管理之挑戰 美國金融業如何應對動態風險

撰文：黃庭瑄

從全球金融海嘯到矽谷銀行開始的一連串崩潰倒閉，金融業面臨的風險不斷變化，從監管環境改變、金融商品限制，到利率帶動資產配置的影響，未來 AI 也會對市場帶來前所未有的變遷，皆考驗著金融業處理風險的方式。

2008 年的金融危機來自房地產泡沫、次貸市場交易、高風險衍生性金融商品被大幅購買，以及監管不足和全球化迅速擴散等因素。金融危機對全球金融體系和經濟造成了深遠影響，並引起了對金融監管和風險管理的重新思考。對於風險監控，2008 年美國金融危機後，美國國會制定了一項全面的金融監管法規（多德–弗蘭克法案，Dodd–Frank Act），限制了銀行使用自有資金進行交易，加強對金融體系風險的監控及對金融產品的監管，並引入了消費者保護措施。

放寬金融海嘯後的中小銀行監管成為風險之一

然而，2018 年川普政府簽署了《經濟增長、監管寬鬆和消費者保護法案》，保留《多德–弗蘭克法案》的架構，削減了許多該法案對小型和中型銀行來說過於複雜的規定，等於豁免了許多較小的銀行，免受監管審查。只有資產超過 2,500 億美元的金融機構，才會受到聯邦系統的監督，而非過去的 500 億美元。這項決策可能為中小型銀行帶來隱藏風險，埋下 2023 年 3 月的矽谷銀行（SVB）一連串倒閉效應的根源。

SVB 倒閉的原因與金融危機截然不同，兩大主要原因，來自於因利率上升而導致的嚴重未實現虧損，以及大量未受美國聯邦存款保險公司（FDIC）保障的存款人（存款超過 25 萬美元）引發的銀行擠兌。史丹佛經濟政策研究所（SIEPR）對超過 4,800 家的美國銀行進行研究，以評估其對導致矽谷銀行倒閉的風險之暴露程度，發現由於利率上升，美國平均銀行資產的市場價值比其帳面價值低約 9%。整體而言，過去一年美國銀行體系累計了 2.2 兆美元的這些未實現虧損，10% 的銀行之未實現虧損比矽谷銀行更大。

史丹佛經濟政策研究所該項研究發現，過去一年，美國平均銀行的資產價值已經下降了約 10％。由於利率上升，貸款、債券和其他長期資產的價值下降，這些未實現的虧損在銀行的資產負債表上無法反映出來，而透過將投資標記為其當前市場價值計算出來，發現銀行資產價值下降，SVB 並非個別狀況，許多銀行都經歷了嚴重的衝擊。

銀行連續倒閉事件使許多客戶質疑區域性銀行的能力，因為存款人開始擔心這些銀行無法調整其業務模式，來適應高利率的世界，缺乏應對利率變化的能力。因高利率使資金成本增加，客戶存款移動，原本被認為的安全資產價格也不再穩定。

中小型銀行淨利差負成長、存款流失

穆迪信用評級制度於今年 8 月對多家美國銀行的評級下調，凸顯金融業面臨許多壓力，對中小型銀行的新問題是，他們被迫支付給客戶更高的存款利率來防止存款流出，且超過貸款收益增長的速度。

原本一般預期銀行在利率上升時通常會蓬勃發展，透過信用卡或貸款等產品賺取收入，但由於美國貸款增長疲弱，因此利率上升也只有很短暫的提振效果，今年第一季，由於 SVB 等銀行的倒閉影響存款人，許多銀行的淨利差成長也轉為負值。

《金融時報》（Financial Times）在 SVB 倒閉後分析，銀行需要認真管理利率風險，增強應對利率變化的能力，其中美國一位監管顧問 Mayra Rodríguez Valladares 認為，銀行風險管理者需要回歸基本，進行差距分析（Gap Analysis），將利率變動的基點放大，假設利率在短時間上升 100 和 200 基點時，銀行要如何因應，銀行風險管理者還應該研究歷史，觀察在其他高利率和迅速上升年代，如 1980 年代，是如何生存。

1980 年代擔任 FDIC 主席的比爾 ‧ 艾薩克（Bill Isaac）則提出，不要長時間鎖定存款，因為得來容易消失也快。還有，不要買太多固定利率的政府債券，並建議進行對沖。然而，對於買太多固定利率的政府債券進行對沖的作法可能很昂貴，銀行的利潤已經受到淨利差縮小的壓力，在對沖中會支付掉所有利潤。亦有另一種說法認為，從長期來看，銀行需要的是擁有更大的股權緩衝，來覆蓋所有利率風險。

須留意 AI 不可預測性帶來的風險

美國證券交易委員會（SEC）主席 Gary Gensler 今年 8 月指出，AI 可能即將成為下一次金融危機的核心。整體含義是，金融市場中的交易演算法若由 AI 所驅動，最終都以相同的時間賣出相同的東西，可能因此失控，導致市場崩盤。模型同質性風險也會由監管本身產生，如果監管機構對 AI 的行為進行控制，增加它們最終都會在相同時間做相同事情的風險，或者來自於公司都選擇使用少數大型供應商提供的 AI 服務。

AI 的深度學習可能會增加系統性風險，隨著金融業對深度學習的廣泛採用，可能出現監管漏洞，因接受過培訓來建立和管理這些模型的人才往往背景和思考模式相當類似，而控制模型何時進行金融商品買賣的規則，對操作的人來說是不透明的，無法事先了解，Gensler 提到，如果深度學習的預測是可解釋的，它們就不會被使用，所以監管機構很難防止這種市場崩盤。

AXIO 分析平台提出，許多 AI 被使用於評估個人的信用評等，但由於 AI 的不透明性，很難判斷它們是否以一種歧視的角度來評估人類。AI 以不可預測的方式演變，很難知道 AI 何時轉變，也因此具有風險。AI 之所以非常危險，是因為 AI 不知道自己未知的是什麼（AIs don"t know what they don"t know）。

風險管理和策略合併 即將成為未來經營重點

從 2008 年金融海嘯，及目前的高利率時代和未來的 AI 時代，銀行面對著不斷改變的動態風險，2008 年金融危機後實施的重大監管改革，使人們對於金融業穩定性的擔憂相對減少，然而，SVB 的倒閉顯示了幾十年來借款成本以高速度上升，對銀行造成的壓力。央行為了抑制快速通貨膨脹提高利率，但加息的速度卻引發了意想不到的問題。

對美國其他中小型銀行來說，仍然存在擔憂。例如，那些在利率非常低時大量購入美國國債和其他債券的銀行，現在因為借款成本上升和債券價格下跌而面臨虧損。利率的高速上漲提高了銀行的利率風險，除了擔心存款的流失，許多中小型銀行也無法像大銀行一樣，使用工具來對沖風險。而且，美國銀行持續面臨利率和資產負債管理（ALM）風險，加上 2024 年初仍普遍預估出現輕微的經濟衰退，以目前美國銀行業的資金緊張狀況，信貸條件可能會收緊，銀行的貸款損失可能會上升。

《華爾街日報》於今年 6 月報導提出，如何避免下一次的金融危機，建議美國政策制定者應立即採取行動，減輕中小型銀行面臨的風險。首先，應促進私人資本重整中小型銀行，以確保銀行能夠生存。銀行的監管機構長期以來，對於來自資產管理公司和私募股權公司等的資本持保留態度，應該考慮讓這些被動投資且監管權受限的投資得到迅速的批准。因為私人資本能更有效的確保謹慎提供信貸，和更具競爭力、更具彈性的銀行體系。

同篇報導也提出，政策制定者應批准小型、中型，甚至更大的地區性銀行進行整合。大銀行具備「太大而不能倒」的地位，中小型銀行需要更強大的經營模式，以在不確定的經濟環境中與大銀行競爭。銀行需要獲得監管機構的批准，以確保策略合併能夠順利完成。最理想的狀態是在脆弱的金融機構接近聯邦存款保險公司的解散過程之前，允許銀行進行合併，以市場價格進行合併優於政府倉促拍賣，因後者會造成大量納稅人的損失並摧毀經營價值。

未來，銀行風險管理將成為經營重點，全球金融海嘯後 15 年來，金融業面臨不斷變化的動態風險，風險的迅速變化考驗著金融業的應對能力，而如何持續進化與風險共存將成為經營的關鍵。（本文作者為台灣金融研訓院特約研究員）

來源：《台灣銀行家》165 期

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