文章核心观点 - 风险量化管理是现代大型商业银行驱动金融新质生产力升级、推动高质量发展的核心竞争力，其核心在于通过数据、技术和模型的融合，将风险管理从经验规则升级为精准的价值引擎，从而赋能银行的战略决策、风控和服务创新 [1] - 风险量化与金融新质生产力深度融合的底层逻辑，是以构建现代风险量化模型治理体系为基座，重塑风险管理价值创造新范式，为金融新质生产力持续释放动能提供支撑 [2] - 商业银行需前瞻把握数字化、智能化趋势，筑牢数据、算法、场景、人才等支柱，将风险量化管理培育为金融高质量发展的底层逻辑和“导航系统”，以推动金融服务实体经济提质增效 [12] 风险量化赋能金融新质生产力的核心逻辑 - 风险量化管理的本质是基于可信数据、跨学科技术和现代管理思想，构建风险模型工具箱，对复杂非线性风险进行量化估计，实现风险管理从经验规则向精准算法、从工具属性向价值引擎的升级 [2] - 金融新质生产力以创新为先导、数智技术为底座、服务新质生产力为目标，通过金融供给侧结构性改革提升全要素生产率 [2] - 二者融合的底层逻辑在于构筑现代金融风险量化模型治理体系，从根本上重塑风险管理价值创造新范式 [2] 风险量化催生和释放金融新质生产力的三大路径 - 催生和释放风控能力：银行运用风险量化方法与模型统一风险语言，将不确定性转化为可测度、可预警的风险图谱，从“风险的被动承担者”转变为“价值的主动发现者”，例如应用高阶回归模型计量信用违约损失、内模法度量市场尾部风险、机器学习识别欺诈风险等，通过测度“可承受的风险边界”来守住系统性风险底线 [3] - 催生和释放服务价值：风险量化助力银行建设多源数据底座、量化决策模型引擎，以及从通用信贷到场景化服务的信用管理模式，通过客户精准画像（看行为、现金流、成长性）重塑轻资产、全周期、广覆盖的数据信用体系，拓宽服务边界至传统抵押难以触达的领域，以更低边际成本服务长尾客群，创新支持先进制造、科创、普惠、绿色等关键领域 [4] - 催生和释放配置效能：在不确定性增多、低息差环境下，风险量化管理有益于重塑金融要素价值，把资金转化为资本、数据转化为资产、技术转化为生产力、风险转化为可管理成本，通过精准的风险识别与定价及风险调整后的资本回报，引导金融资源流向科技创新、低碳转型、数字经济等可持续发展领域，推动银行经营向效率与价值导向转型 [5] 农业银行风险量化服务金融新质生产力的实践探索 - 以风险量化破解普惠金融痛点：针对普惠客群信息不对称、数据碎片化等痛点，通过重构信贷逻辑、引入多维数据、建立特征工程和模型训练，聚焦捕捉客户“真人、真经营、真需求”核心特征，构建全景风险视图与多维风险“过滤网”，推出四大系列特色化普惠零售线上信贷产品模型体系，聚合政务、第三方及行内数据，并实施“AI+”行动，探索AI智能体应用于智慧营销、办贷和风控 [7] - 以风险量化赋能科技金融提质发展：针对科创企业轻资产、高技术迭代特性，突破传统风控依赖历史财务数据和抵押担保的模式，将知识产权、研发能力、科技人才等非标要素转化为量化风险参数，专业设计风险评价模型和授信准入规则，开发通用型与区域特色化结合的科技金融产品体系，并构建全行级产融平台服务高新技术企业、专精特新“小巨人”等客群 [7] - 以风险量化助力绿色金融品牌建设：遵循国际准则创新风险量化技术，构建ESG评价体系对绿、棕色企业实施差异化准入和定价策略，推进环境权益融资等转型金融产品创新，推进投融资业务碳排放核算（包括探索“范围三”碳核算），并构建“宏观—行业—企业—银行”气候相关风险压力传导模型，开展行业转型风险压力测试 [8] - 以风险量化打造智慧风控体系：围绕风险“识别—评估—处置”全流程构建数智化体系，增强风险识别协同性（如企业级市场风险管控平台、数字化风控中心疑点筛查技术），提升风险评估专业性（引入统计回归、机器学习等方法建立信用评分体系，迭代利率风险、反电诈等模型），强化风险处置自动化（如企业级智能反欺诈平台实现实时预警和分层闭环自动化处置） [9][10] - 以风险量化构建特色模型管理体系：改革升级风险类模型治理体系，将模型评审委员会提升至管理层，构建并完善全行风险模型树，建立模型验证、评估及持续监控制度，上线模型管控平台实现生命周期管理的标准化，建设企业级模型验证评估方法论推动模型科学迭代，并建立模型经理制及跨部门协同机制打造数据与模型闭环 [11] 推动风险量化赋能金融新质生产力跃迁的思考 - 破解风险量化的数据瓶颈：需打破数据壁垒，集成金融机构、政府、行业、企业等多元化数据形成高质量数据集，强化数据标准与全流程治理以增强数据可靠性，并研发金融数据资产估值工具推进数据资产入表以提升数据资产价值 [13] - 打造有韧性的风险量化模型体系：需综合运用传统技术与人工智能前沿技术构筑全栈自主可控的风险模型“工厂”，动态优化企业级模型管理体制机制推进“一体化”管理，针对不同领域、客群开发定制化模型，构建立体化模型效能验证评估指标体系防控模型算法等风险，并夯实模型全生命周期管理确保与金融新质生产力发展同频共振 [14] - 拓展风险量化应用场景及AI智能体应用：要紧扣服务实体经济培育多元化、适配性强的风险量化应用新场景，将风险图谱从“成本中心”升级为“价值中心”，并积极稳妥开展AI智能体推广应用，打造人机协同新模式，以金融领域“AI+”推动服务模式和能级的系统性升级 [15] - 完善知识型人才激励相容机制：风险量化人才是发展金融新质生产力的第一资源，需以正向、差异化、容错激励为着力点优化激励相容机制，深化金融文化并构建人才综合评价模型，健全培养、选拔和使用机制打造复合型专业队伍 [16] - 合力构建新型金融生态：在风险复杂多变、数字经济深度渗透背景下，需合力构建政策、机构、银企、数智、产融协同的新型金融生态，农业银行将加强与政府部门、监管机构、金融同业等协同联动，深入技术交流以推动风险量化管理的专业化、标准化、智能化及前沿技术应用 [17]