爱华网系列专题：《零距离认知华尔街：我在美联储监管银行》
再则，Hartford是个萧条没落的城市，原先生龙活虎的辉煌历史也已成过去。近十几年来，犯罪率上升，学校质量下降，12万的居民有三分之一生活在贫困线以下，拥有自己住房的人不到四分之一，很多有钱人都搬到了郊外。一个城市的收入水平下降后，紧跟着的是服务设施的每况愈下，酒吧、餐馆、戏院、音乐厅等都不上档次。所以，我们检查员下班，大家一起吃完饭后，晚上便无所事事。相对而言，纽约联储每次遇有去伦敦、东京、香港的差事，不少检查员会争先恐后，当仁不让。 Travelers总部塔楼 旅行者公司的主要业务有三类：财产事故保险(property and casualty)、人寿保险(life insurance)和责任保险(liability insurance，诸如车辆、工伤、意外、残疾等)。 我们工作的内容，主要是评估财产事故保险方面的风险管理。其他保险业务都是大批量的小本买卖，每项保险所涉及的金额不大，通过大数定理(law of large number)精算方法可以估算出比较准确的利害得失，不太会有出乎意料的巨大风险和损失。而财产事故保险则不然，它有可能会给公司带来不可预料的重大损失，甚至导致公司倒闭。例如，1992年8月的安德鲁飓风，以每小时140英里(相当于220多公里)的速度，席卷美国东南部，造成保险公司400亿美元的损失，经济损失达800亿美元。它是当时历史上保险业损失最惨重的自然灾害。 从此以后，保险公司开始重视财产事故的风险管理。运用模型，雇佣气象物理学家，来分析自然灾害的概率、规模、危害及保险损失。它们对保险的审批要求也提高了，办公楼住房要达到一定标准，建筑材料要提升，以增强防灾抗灾能力。这些还不够，保险公司还更深入地研究转化风险损失的机制，以免再受到诸如此类灾害的打击。再保险业和灾难债券就是安德鲁飓风后应运而生的保险风险转移的工具和手段。
再保险(reinsurance)就是保险公司再去其他公司购买保险，一般是在损失到达一定程度后，再保险公司承担剩余损失，可以一家或几家公司共同提供再保险。而灾难债券(catastrophe bond)则是将保险业务证券化，将风险转移给投资者的一种方式。投资者将资金集中起来，投放在较安全的政府债券上。若风平浪静，则债券的利息和保险费是投资者的总收益，类似于一般债券的利息收入；若风暴降临，投资者则要承担损失，甚至连本都保不住，这类似于公司债券，一旦公司倒闭，债券可能是一文不值。 总的来说，我们银行检查员对保险业并不熟悉，此行的主要目的是了解产品和业务，而非评头论足。旅行者公司主要由康涅狄格州州政府的保险署负责监管，纽约联储也不便多插足。 具有戏剧效果的是，美国国会花了九牛二虎之力通过了《金融服务现代化法》，以允许花旗集团的银行和保险业混业经营，但到最后，花旗自己却一步步逐渐脱离保险业务，最终于2005年，把剩余保险业务全部卖光，倾囊而出。花旗意识到，保险业务与其银行业务性质相差甚远，运行机制和思维方式都不尽相同，好像在拖它利润和股本收益增长的后腿，最后只能忍痛割爱，专注于银行业务。但不管名义如何，花旗集团，还有摩根大通等金融控股公司，仍同保险公司保持密切合作，相互促销各自产品。 风险为本的精神 这次旅行者公司的基础评估，对我来说，收获最大的是领悟了检查员"风险为本"的思维方式，知道了他们交流的台词和潜台词(风险为本的内容，第四章第四节会有进一步叙述)。 这次基础评估，我处于半独立操作状态，大部分时间我是独自安排参加会议，独自与对方讨论交谈。如同SSB，这里的工作人员相当配合，竭尽全力。然后我再不时地用E-mail或电话向Kevin汇报请教。当时，我们队伍中还有一位做政策出身的，对银行检查的游戏规则也懵懵懂懂，我们两人就一起"摸着石头过河"。 开始的时候，我还是停留在模型的角度，好像仍在做政策研究，把几个关键要素列出来，进行罗列分析比较。但Kevin总是在问风险风险风险："你觉得围绕着模型和管理，有什么风险因素，有什么地方可能会出差错，你的大中小风险的评估在哪里，有没有问他们这些问题，他们是采取怎样的措施来防范这些风险的，这些措施是不是合理充分……"我在那里冥思苦想，来回折腾了几次，还把别人写的检查报告拿来阅读，琢磨字里行间的关注角度和思维方式(mindset)。 忽然有一天，我觉得茅塞顿开，明白了原来我必须透过现象看本质，通过模型来观察它背后可能存在的问题、漏洞。这也就是风险意识！一根链条的强度取决于它最弱的环节(The strength of a chain is determined by its weakest link)，我们必须要有"火眼金睛"来洞察这些薄弱环节，并考核这些薄弱环节是否得到有效控制。所以，读懂、读通模型并不是我们工作的初衷，只是我们工作的充分条件，而风险挂帅的意识和方法，才是我们工作的必要条件。我在查看模型的时候，重点不应该在于模型是否精致，而应该在于哪些变量对模型最后的结果影响最大，是不是考虑了几种不同的变量参数，模型是否得到独立的测试检验，检测的结果如何，是否有记录，政策的目标方针是否合理，程序步骤是否得到严格执行，等等。这些问题并不一定是模型的构造问题，而是围绕着模型所存在的风险的管理问题。政策、步骤、人员配置、系统测试，档案文件记录等都是管理的重要内容，我们都需要高度重视，反复审核。现在金融界对数理模型越来越重视，依赖性也越来越大，整个先进的管理系统、权限定额都围绕着模型展开。孰不知模型也有模型的问题，不能不分青红皂白被动地全盘接受。 弄懂了这个"风险为本"的原理后，在旅行者公司的首次运用就是识别了数据为主要的模型风险要素。财产灾难的模型自然精致漂亮，引经据典，用了最先进的模拟工具，但它所引用的参数，大都基于非常有限的样本数据：灾难性的风险本身就很罕见，天气预报又误差极大。再则，也是由于数据的局限，模型没有任何手段可以验证其可接受性。所以，模型的最大风险就是数据的不可靠，有"垃圾进，垃圾出"之嫌。如果所有的风险管理都依赖于该模型，而该模型的结论又值得怀疑，那判断就会不准确，管理就会有纰漏，对此不可掉以轻心。 辨别出主要风险后，我接下来的工作重心就围绕着数据问题来进行了，主要议题就变成了对方如何缓释这类风险、采取哪些措施、做过什么敏感分析和特殊事件分析、如何确保模型的可信度、在模型之外又有什么风险防范措施，等等。 工作重心从模型转移到数据，标志着我思想观念的改变，标志着我转型的成功。我自觉已完成蹒跚学步的过程，可以胜任检查员的职责，能够同其他检查员平等对话，"心有灵犀一点通"。接下来，我开始独立执行银行检查的工作，被派去参加许多大银行不同风格的有意义的项目，成为我们风险评估组的主力。
