1.金融关联的系统性风险管理
金融危机之后，全球金融市场的关联性远胜于过去。市场的互动性一旦大大加强，就会导致流动性风险和系统性风险，造成市场恐慌。国内的信贷担保圈（多家企业通过互相担保或联合担保而产生的特殊利益群体）就是金融关联的典型代表。由于信贷市场的发展，关联的企业越来越多，互相形成担保圈，甚至形成一张巨大的网。在经济平稳增长期，担保圈会降低中小企业融资的难度，推动民营经济的发展。然而，一旦经济下行，担保圈就会显露其负面影响加剧信贷风险。如若处理不当，极易引发系统性金融风险。过去几年，在南方企业担保流行的省份，往往一家企业出现信贷不良，一群企业遭殃，一个行业陷入泥潭，整个地区面临系统性风险，一些本来毫不相于、资金链正常、经营良好的企业也由于担保关联，跌入破产的深渊。信贷市场担保圈问题一度愈演愈烈，传统的担保圈分析方法对理解、处理担保圈问题作用有限。企业之间担保贷款本来是一种中性的信用增进方式，恰当地使用会产生风险释缓作用，由于担保圈风险迭出，银行和监管部门把问题归结到担保贷款本身，目前各家银行采取了比较严格的限制条款来避免担保贷款的发生。
任何信贷产品都存在风险，金融机构本身就是经营风险的专业机构。从专业角度来说，担保圈风险发生的根本原因是缺乏合适的风险管理工具，没有对担保圈进行正确的风险管理。目前对于担保圈的量化风险分析存在以下问题。
首先，缺乏担保圈全量的大数据，没有足够的信息支撑。各家银行和当地的监管机构只有局部的企业担保关联数据，构不成完整的担保圈视图，风险信息有缺漏。无法了解整个担保圈相关企业的详细信息，因此处理具有系统性风险特点的担保圈风险具有很大的局限性。
其次，无法对担保圈风险进行建模，对风险进行正确的量化描述。传统的风险分析工具都是对单个企业进行风险建模，适合对企业的贷款金额、贷款质量以及信贷行为建模，对于企业之间的关联关系无法进行量化描述和风险分析。
因此，我国有必要借助大数据的复杂系统分析方法，启动对担保圈的深入分析，为化解因担保圈引发的金融风险创造条件。要考虑的条件有：一是央行征信系统已收集了大量丰富的企业担保关系数据，中国人民银行征信中心为数千万企业建立了信用档案，有信贷记录的企业超过600万家，关联关系信息（仅限于有贷款卡的用户）超过2亿条：二是复杂网络技术已日趋成熟，复杂网络是由数量巨大的节点（研究对象）和节点之间错综复杂的关系（对象之间的关系）共同构成的网络结构，复杂网络分析技术针对越来越多、越来越复杂的事物之间的关联关系进行非线性建模，可以较好地解决大数据的数据量（Volume）、数据复杂程度（Variety）和处理速率（Velocity）等基本问题。
- 银行存款保险费率的计算
作为金融市场化进一步深入的重大举措，银行存款保险制度已经实施，这不仅有利于稳定宏观金融，也对利率市场化后商业银行的稳健经营和有序竞争有利。存款保险费率的厘定是存款保险制度的一个核心，而保费的估算是设计存款保险方案的难题之一。保费结构的设计在很大程度上决定了存款保险对于参保银行的可接受度。想降低道德风险并减少逆向选择，取决于合理的保费结构。国内对于银行存款保险的研究以定性为主，对保险费率计算的量化分析比较欠缺。
第13章 银行业大数据和人工智能
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