【系列专栏】银行信息系统研发风险管控-理论和模型 03

商业银行信息系统研发风险管控的理论和模型

在金融科技浪潮的席卷下，商业银行信息系统研发成为提升竞争力、创新金融服务的关键驱动力。然而，研发之路布满荆棘，充满各种不确定性风险。为有效应对这些风险，保障信息系统研发的顺利推进，一系列科学的理论和模型应运而生，它们如同航海中的灯塔，为商业银行指引着风险管控的方向。

一、风险管理理论基础

（一）风险识别理论

风险识别是风险管理的首要环节。在商业银行信息系统研发中，依据风险识别理论，需运用多种方法全面排查潜在风险。头脑风暴法鼓励研发团队成员、业务专家等各相关方集思广益，从技术选型、需求变更、人员流动等多维度挖掘可能出现的风险因素。例如，在讨论新系统架构设计时，团队成员提出若采用全新的分布式架构，可能面临技术成熟度不足、运维难度大等风险。文档审查法则聚焦于对项目计划、需求规格说明书等文档的细致审查，从中发现诸如需求描述模糊、项目进度安排不合理等潜在风险点。通过风险识别理论的应用，能够将隐藏在研发过程中的各类风险清晰地呈现出来，为后续的管理工作奠定基础。

（二）风险评估理论

风险评估旨在确定风险发生的可能性以及可能造成的影响程度。定性评估方法如风险矩阵，通过将风险发生可能性划分为高、中、低三个等级，影响程度也分为重大、较大、一般、轻微四个级别，直观地对风险进行分类。假设在信息系统研发中，数据泄露风险被评估为发生可能性较高，且一旦发生将造成重大影响，那么该风险就处于风险矩阵的高风险区域，需重点关注。定量评估方法如蒙特卡罗模拟，通过对大量随机变量进行模拟运算，预测项目成本、工期等方面的风险情况。例如，在估算信息系统研发成本时，考虑到人力成本、技术采购成本等多种不确定性因素，利用蒙特卡罗模拟可以得出成本在不同置信水平下的可能范围，为银行制定预算和应对策略提供科学依据。

（三）风险应对理论

风险应对理论为处理已识别风险提供策略指导。风险规避策略适用于风险发生可能性高且影响严重的情况。比如，若发现某一技术方案存在重大安全隐患且难以解决，银行可选择放弃该方案，转而采用更成熟可靠的技术路线。风险减轻策略则是通过采取措施降低风险发生的可能性或影响程度。例如，为应对需求变更风险，建立规范的需求变更管理流程，要求详细评估变更的必要性、影响范围，从而减少因需求频繁变更对项目进度和成本的冲击。风险转移策略常见于购买保险，如针对信息系统可能遭受的网络攻击风险，银行购买网络安全保险，将部分风险转移给保险公司。风险接受策略适用于风险发生可能性低且影响较小的情况，银行可预留一定的应急资金来应对这类风险。

二、经典风险管控模型

（一）COSO ERM 框架

COSO ERM（企业风险管理整合框架）为商业银行信息系统研发风险管控提供了全面的框架。该框架包含内部环境、目标设定、事项识别、风险评估、风险应对、控制活动、信息与沟通、监控等八个相互关联的要素。在内部环境方面，银行需营造良好的风险管理文化，使研发团队成员充分认识到风险管控的重要性。目标设定环节，明确信息系统研发在合规性、安全性、项目进度等方面的目标。事项识别过程中，全面梳理研发过程中可能影响目标实现的内外部事项，如技术更新、政策法规变化等。通过风险评估确定风险水平后，依据风险应对策略制定相应措施。控制活动则是确保风险应对措施得以有效执行，例如建立严格的代码审查制度，防止因代码漏洞引发安全风险。信息与沟通要素保证风险相关信息在银行内部各部门、各层级之间及时传递，以便协同应对风险。监控环节持续跟踪风险管控措施的有效性，及时调整优化。

（二）CMMI 模型

CMMI（能力成熟度模型集成）侧重于提升组织的过程能力，从而更好地管控信息系统研发风险。CMMI 将组织的成熟度分为五个等级，从初始级逐步提升到优化级。在初始级，研发过程缺乏规范，风险管控基本处于无序状态。随着向可重复级发展，银行开始建立基本的项目管理流程，如制定项目计划、跟踪项目进度，这有助于降低项目进度失控风险。在已定义级，研发过程被明确定义，包括需求管理、软件设计、测试等过程都有标准规范，减少了因流程不清晰导致的风险。到了量化管理级，通过数据量化分析来管理研发过程，如利用代码缺陷率、测试覆盖率等指标评估项目质量风险。在优化级，组织能够持续改进研发过程，主动识别并预防潜在风险，不断提升信息系统研发的风险管控能力。

商业银行信息系统研发风险管控的理论和模型为银行提供了系统、科学的方法体系。通过深入理解和运用这些理论与模型，银行能够在信息系统研发过程中精准识别风险、合理评估风险、有效应对风险，保障研发项目的成功实施，为自身的数字化转型和可持续发展筑牢坚实基础。