银行信息系统变更风险评估量化模型设计与应用

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1.

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一、二级指标组成的变更风险评估量化模型，并以某国有商业银行在变更分级管理活动中的实践为例进行简要说明第1页共13页表5一级指标计算公式一级指标名称计算公式变更基线A=A]X丽111变更影响B=B]+B2+B31异常可能性OC1XC2+C3XC4异常控制D=D1XD2异常影响一无一I

8.

3.风险定级综合变更风险各个一级指标，构建出总体变更风险评估值s的计算公式S=Ax（B+CxDxE）o其中，异常可能性C、异常控制D、异常影响E三个指标间相互关联、彼此作用，使用CxDxE能够量化反映出该变更的异常风险大小变更影响B则主要反映了该变更的影响大小，与变更异常风险相对独立，构成了变更风险评估的两个主要方面，因此使用公式B+CXDXE能够单纯就变更本身（指脱离基线）得出风险评估值变更基线A则是对变更风险评估的作用对象和作用范围等基础信息进行量化的结果，是整个风险评估的基线，因此使用公式Ax（B+CxDxE）即可得出变更风险评估的整体值各级指标及风险值计算方法如图5所示在此基础上，结合变更风险值与变更级别（见表6）,模型即可自动匹配出与变更相对应的变更级别表6变更风险值与变更级别对照级别风险取值卜限（含）风险取值上限描述1级[1600OO变更风险极高2级j1200j1600变更风险较高3级[700j1200j变更风险一般4级1300|700j变更风险较低|0|300j5级变更风险极低第10页共13页（产品成熟度C*）（操作成熟度C4）房品复杂度（曩作复杂度C3）异常可能性C=C1x C2+C3x C4J tx®+C XDXE l变更影响B=BI+B2+B3J（异常控制0=01血J l异常影响E J（计划停机Bi）（验证有效性D;）（应急有效性D2）（性能容（其他航向B3）图5各级指标及风险值计算方法

9.

4.模型试算在变更风险评估与定级模型初步设计完成后，可能还存在指标设计缺乏针对性、量化取值不合理、可操作性不强的情况因此，为确保模型科学合理可落地操作，需要组织各专业部门对定级模型开展多轮次的变更试算，即通过使用该模型对本专业的变更场景进行风险评估，分析和评价试算过程和结果，最后再对模型进行调优在此过程中，试算变更的覆盖面应满足以下要求一是覆盖本部门各个应用系统的典型变更；二是覆盖本部门所有类型的标准变更；三是覆盖最近1〜2年内本部门实施的重大变更；四是试算变更数量不低于规定数量如此，通过各变更申请、变更实施部门的变更定级试算，即可加强定级模型的可操作性，并通过变更定级模型的优化，提高定级模型的精确性和适用性，为其在变更管理活动中的实际应用打下坚实的基础

9.模型在变更管理中的应用以某国有商业银行为例，生产运行部门平均每周评审变更90余个，在投产当周则数量更多，最多时单周达到200余个变更由于变更数量较多、频率较高，且变更分级不够准确，变更实施后易引发生产事件处置解决不及时，或造成业务连续性影响与变更级别不匹配的情况发生为加强变更风险识别与管控，切实推进变更分级精细化管理，该行从生产运行的实际需求出发，将风险第11页共13页评估量化模型应用到变更管理中，并以此为契机深入开展了一系列精细化管理活动

9.

2.基础类中一行内苜次发布,同业已有发布F风险评估u操作成熟度1排作复杂度C3_*成类中一发布计划中包含复杂度为中等的操作2中一成熟度为“X”和-低”以外的其他操作2值C风险控制验证方式安排技术龄证与业务验证1应急可操作性不可a接目退，覆案已径成功执行过

1.5值D

1.5异常影响一般不影啊系统业务1»务

1.

1.受更风险值S受里级别4愎_______t变更风险评估朴充信息1_______J图6《变更分级评估表》界面

9.

2.强化变更分级分类审批在审批环节，变更管理重点落实强化了变更专业线审批和管理线审核两条评审线其中，专业线审批负责审核变更方案的技术可行性，评估实施操作风险与影响的准确性，提出专业审批意见与建议管理线审批负责审核变更申请材料的完整性与合规性，审核专业线审批意见与建议，对变更窗口、信息发布、资源保障等进行协调、统筹与决策同时，严格落实管理线分级审批，对于三级或三级以上变更，则需统一提交变更评审会评审

10.

3.加强技术支持和保障对于重大变更，重点强调根据变更级别做好实施过程中的支持保障工作例如，一级变更由变更牵头单位分管总经理现场指挥，相关部门负责人、相关第12页共13页专业线审批人现场支持；二级变更由变更牵头部门负责人现场指挥，相关专业线审批人现场支持；三级变更由变更专业线审批人现场指挥在此基础上，该行以量化定级为基础，进一步调整了变更审批流程，如在专业审批方面，专业部门负责专业线审批，提高了各专业部门对自身提交申请变更的风险意识与责任心；在管理审核方面，管理线初审加强了变更管理部门对变更完备性、合规性审核，变更评审会对重点变更的针对性评审显著增加；在变更的特护保障方面，加大了重点变更的特护保障力度，有效降低重点变更的实施风险，大幅提高应急处置效率综上，本文提出了一种信息系统变更风险评估量化模型，在变更管理中实际应用该模型开展了变更分级管理实践，并对管理流程进行了相应优化调整就成效而言，该模型的应用切实推进了变更分级精细化管理，加强了对变更风险的识别与管控，对同业有较强的借鉴意义同时，该模型的设计及应用方面仍存在进一步提升的空间例如，在模型设计方面，针对指标分类、对照域的赋值和风险指标的计算等，如果引入更多的业内标准，将能够更好地提高模型的适用性；又如在变更分级管理与配置管理协同方面，则有待持续完善切实可行的配置管理流程与变更分级相衔接第13页共13页_*_z___1—刖百本文从商业银行信息系统变更管理风险控制的实际需求出发，综合考虑变更实施及特护期间各项因素，提出由一级指标、二级指标组成的变更风险评估与定级量化模型以某国有商业银行开展落地实施为例，通过试算、试运行不断优化量化指标，并最终在实际变更管理活动中运用该模型进行变更分级管理，对变更管理流程进行了优化调整，提升了精细化管理程度，加强了变更风险识别与管控，对商业银行信息系统的变更分级管理具有一定的借鉴意义资本市场定价是多方与空方对标的物（股票）估值共同可接受的价格，也就是说是多方认可的估值下限，也是空方认可的估值上限，只有这样的均衡，才能在市场上存在银行股在经历了2015年股灾后，股价依然站在2014年一波上涨的高点附近，个别股票甚至创新高，这样的估值也是多空双方认可的均衡价格尽管银粉和银黑们互相依然在撕逼，主要的焦点依然是贷款不良率到底是多少？未来会好转还是继续恶化？如果恶化不良率会上升到多少？资产定价打几折才合理？从简单的量化模型来分析，如果当前估值与对应的不良率预期是一致的话，那么模型中不良率迁移与净资产变化对上市银行定价是具有一定的指导意义换话说，如果不良率预期到一个水平，对应的市场估值也会到这个点，反之，如果市场估值到一个点，那么不良率预期会在这个水平当前，随着商业银行信息系统规模的日趋庞大、系统架构的日益复杂，系统变更的数量增多，复杂度大幅提升同时，监管机构和社会大众对银行业务连续性的要求也愈加严苛相对于越来越成熟的基础环境高可用技术，系统变更可能带来的生产风险已成为商业银行信息系统运维过程中的关注焦点，而为了有效控制变更风险，急需构建一个科学合理的变更风险量化评估模型对此，本文从银行信息系统变更风险防控的实际需求出发，综合考虑变更实施及特护期间的各项因素，创新提出了一种由

一、二级指标组成的变更风险评估量化模型，并以某国有商业银行在变更分级管理活动中的实践为例进行简要说明第2页共13页

1.银行股（16家A股上市银行）当前估值背景前期市场主流对银行三大风险并未发生2015年前银行股投资者面临三大市场主流风险，即政府融资平台、房地产和利率市场化到了2016年利率市场化确实影响了利差，但没出现所谓的恶性竞争房地产融资竞成为商业银行最赚钱的资产，附带轮到居民拼命加杠杆商业银行竞相要投政府融资平台截止2016年前三季度，银行业净利润平均增速放缓到

2.6%,不良贷款率增长至

1.53%,市场将投资银行风险归结于实体经济严峻形势而拖累银行，银行不良率将持续高企，不排除银行破产的可能先看看最新经营情况以16家上市银行2016年三季报作为依据，不良率区间

0.87%—

2.39%,其中南京银行最低，农业银行最高除农业银行外，次高不良率为招商银行

1.87%,也就是说除农业银行外，其它15家银行不良率均在

1.87%以下算术平均不良率为

1.53%,资产加权不良率为

1.68%利率增长率

0.46%—

22.67%,其中工行最低，南京银行最高，平均增速

6.07%,利润加权增速为

2.61%下面我们分以几种场景来测算银行不良贷款对银行资产的影响

2.当年银行利润为零场景下的不良率在当前不良基础上，假设不良贷款继续增长，使利息收入相应减少，且这部分不良贷款全部变成损失当减少的利息收入+损失的贷款=当前税前利润，则当年利润消耗至零如下图所示图1零利润下不良率及当前不良可上升空间从图中可以看出，兴业银行和农业银行在零利润下可承受不良率最高，分别为

5.03%和487%,最低为中信银行

3.39%,平均不良率可达

3.78%与当前不良率相比，可增长空间最高三家分别为兴业银行

3.32%、南京银行

3.17%和宁波银行

3.01%,最低为中信银行

1.89%和华夏银行

1.91%o

3.历年备拔消耗殆尽场景下的不良率这种场景是，当不良贷款增长，使当年利润全部丧失，还需当前拔备余额全部冲抵时的情景如下图所示第3页共13页图2拔备消耗下不良率及当前不良可上升空间从图中可以看出，依然是兴业银行和农业银行可承受不良率最高，分别为

9.25%和

9.24%,最低为中信银行和交通银行，分别为

5.85%和

5.91%,平均不良率可达

6.81%与当前不良率相比，可增长空间最高三家分别为南京银行

7.67%、兴业银行

7.54%和农业银行

6.85%,最低为中信银行

4.35%和交通银行

4.38%在这种场景下，银行没有净利润，采用简单的PE是不合适的由于银行的净资产而未受到影响，因此，用PB估值比较合理我们可以看出，当前银行股估值1倍PB左右，正好对应这种场景也就是说，市场认可的银行真实不良率，或者不远未来可能要达到的不良率为

6.81%左右，是当前报表不良率的

4.5倍这是空方给出最低不良率，也是多方认可的最高不良率的均衡点这种场景下的市场状况可以设想一下如果按上市银行市场占有率90%计算，企业所得税25%计算，按3季度末16家银行共13604亿税前利润，年化将影响5000亿企业所得税，占2015年全国11万亿总税收收入的

4.5%以载止2016年3季末

66.38万亿贷款总量

6.81%和占比全国金融90%计，全国将产生不良货款余额为5万亿对应平均50%资产负占比，全国将有5万亿企业资产进行破产，在这种情况下，投资A股其它企业也显得没有任何胜算

4.消耗未分配利润场景下的不良率假设不良率继续升高，不良引起的亏损还需要用未分配利润来弥补这时，银行是亏损的，银行自身净资产将会下降如下图所示图3消耗未分配利润下不良率及净资产为当前折率从图中可以看出，兴业银行可承受不良率遥遥领先，至

18.91%,其次是宁波银行

15.01%和农业银行

14.82%最低的是交通银行

8.36%,唯---------家低于10%o平均不良率可达

12.89%净资产折率最高为交通银行

84.9%,最低为兴业银业

49.75%,平均净资产折率为

62.36%o其中中信银行不良率可达

11.19%,其净资产折率为

58.25%如果将净资产折率设定为65%,那么不良率为

10.33%这就是当前中信银行H股估值，即第4页共13页PB

0.65倍，隐含香港市场认为中信银行当前真实或预期不良率为

10.33%左右如果不良率达到这个阶段，A股银行股股价还要打

6.2折

5.一般准备及盈余公积消耗场景下的不良率假设不良率继续上升，需要用一般准备和盈余公积去抵冲的情况如下图所示图4消耗一般准备和盈余公积下不良率及净资产为当前折率从图中可以看出，兴业银行可承受不良率同样遥遥领先，至

22.85%,处在第二层级的分别是南京银行

18.71%,宁波银行

18.66%和农业银行

18.21%o最低的是平安银行

13.90%和华夏银行

14.10%平均不良率可达

16.76%净资产折率最高为南京银行

53.31%,最低为招商银业

25.15%°平均净资产折率为

37.34%o从不良率

12.89%到

16.76%,银行股估值还需下降40%,是当前价格的

3.7折左右这时银行净资产基本上是股本投入价，不算历年分红，一夜回到解放刖

6.不良贷款可部分回收条件下对定量模型的修正上述模型推算是假设不良贷款全部损失，如果按贷款结构来看，部分抵质押、保证类不良贷款有部分回收的可能银行抵质押贷款本身按抵质押物50%-80%放款，在实践中这类贷款打包给资产公司价格在6折左右，也就是说，抵挂质押物按30%-50%市场价处理是有保障的保证类再按6折的5折即3折计算，信用为0以兴业银行抵押

46.42%、质押

9.73%、保证

22.51%,信用

17.38%,以及贴现

3.93%为例，不良贷款回收率应该在

42.07%=

46.42/

96.04*

0.6+

22.51/

96.04*

0.3左右那么修正后兴业银行的不良与估值如下当前估值1PB对应不良率为

15.97%=

9.25%/1-

42.07%

7.当前银行股投资综合收益率估算根据净资产、每股收益、净利润增长率、当前股价1月13日收盘等指标，当前银行股投资收益率大致如下图第5页共13页相比较，从数字上看兴业、宁波、农行估值有相对优势，让市场进行验证，供银行股投资者参考

8.变更风险评估量化模型设计思路变更风险评估量化模型主要涉及指标设定、指标量化、风险定级、模型试算等四个方面，其具体设计思路如下首先是归纳出与变更风险评估密切相关的五个一级指标和细化派生出相应的二级指标，在此基础上枚举各二级指标的评价对照域，并进行量化取值，之后再计算总体变更风险评估值，匹配变更预设的风险值区间得到相应变更级别，最后则是要进行多轮试算以便于对模型调优

8.

1.设定指标根据数据中心长期变更管理的经验，本文将五个一级指标分别设定为变更基线、变更影响、异常可能性、异常控制和异常影响，其中前面4个指标均有细分的二级指标，评估指标概览见表lo表1评估指标概览一级指标二级指标名称量化代码名称量化代码变更层级A1[1变更基线A信息系统重要等级A2I::计划停机B1|1B性能与容量B2{变更影响B3j其他影响产品复杂度Cl Ii异常可能性产品成熟度C2j C!!操作复杂度C3j C4j操作成熟度验证有效性DI|1异常控制D应急有效性D2[1E无异常影响

8.

1.

1.变更基线变更基线是指评估变更风险大小的基础信息，可细分为变更层级、信息系统重要等级2个二级指标其中，变更层级是指变更部署地点和影响范围，分为总行层级（指部署在总行，影响多家分行）和分行层级（指部署在分行，影响一家分行）信息系统重要等级是指发生变更的信息系统的重要性等级（商业银行用第6页共13页于标识信息系统重要程度的关键指标，如信息系统等保级别或灾备等级），等级越高，取值越大

8.

1.

2.变更影响变更影响是指变更实施过程中以及实施后运行过程中对生产运行带来的影响，影响越大，变更风险越高变更影响下设3个二级指标，即计划停机、性能与容量、其他影响其中，计划停机用于量化评估变更实施过程中对业务连续性造成的影响，可以根据监管部门以及商业银行内部对于计划停机管理的不同要求，对变更实施过程中对业务服务造成的停机影响大小进行量化取值性能与容量用于量化评估变更实施后对信息系统性能与容量造成的影响其他影响是指变更实施过程中以及实施后运行过程中对生产运行带来的除业务连续性及性能以外的其他影响

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1.

3.异常可能性异常可能性是指评估变更实施及运行过程中出现异常的可能性，可能性越高，变更风险越高异常可能性下设两组4个二级指标，即产品复杂度与产品成熟度、操作复杂度与操作成熟度其中，产品复杂度是指变更过程中发布产品的复杂程度，产品复杂程度越高，变更风险越大产品成熟度是指变更过程中发布产品的成熟度，产品成熟度越高，变更风险越小操作复杂度是指变更过程中发布操作的复杂度，操作复杂度越高，变更风险越大操作成熟度是指变更过程中发布操作的成熟度，操作成熟度越高，变更风险越小

8.

1.

4.异常控制异常控制是指评估对变更实施或运行过程中的变更异常风险进行控制的有效性，有效性越高，变更风险越低异常控制下设2个二级指标，即验证有效性与应急有效性其中，验证有效性用来衡量通过变更验证发现问题的有效性应急有效性用来衡量变更应急方案的可操作性

8.

1.

5.异常影响异常影响是指变更出现异常时对生产系统造成的影响程度，影响越大，变更风险越高由于该指标是对变更实施后可能出现的异常事件进行预判和分析，所以该指标的主观性比较强，这也是进行变更风险评估时往往带有主观性的主要原因同时，该指标对变更风险的评估和定级具备很强的约束性，即如第7页共13页果变更出现异常会造成重大生产事件（变更出现异常的可能性大小，由其他指标综合确定），那么该变更的风险评估计算值则相对较高此外，鉴于该指标的主观性相对较强，能对变更级别的最终结果产生直接影响，因此也可以在进行变更评估时根据实际管理需要进行弹性操作

8.

2.指标量化指标量化主要指针对各个末端指标（细化后的二级指标或未细化的一级指标），根据管理要求通过枚举方式设置风险评价对照域，并对每条评价对照域分别进行量化赋值一般而言，风险评价对照域的合理设置及赋值，直接决定了该变更风险评估量化模型的精准性和可操作性，而对照域的设置需要从完整度、契合度、颗粒度三个方面来进行综合考虑其中，完整度是指该末端指标的风险从小到大，应尽量设置相应的对照域，尤其要完整覆盖该末端指标的风险主要形式；契合度是指对照域的设置应保持相对准确且易辨识，能够匹配该末端指标的实际风险评估需求；颗粒度是指对照域的设置应满足监管要求的精细化程度在为每个对照域进行量化赋值时，应仔细权衡、推测该对照域对应的变更场景对变更整体风险值的影响程度，影响越大，其赋值越大同时，各个对照域的赋值应具备一定的识别度，能够将该对照域所反映的变更风险，通过模型计算得出的变更风险值体现出来，以便于后续通过试算对各个对照域的赋值不断进行修正、调优，以更好地满足管理需要除此之外，为了提高某些对照域的契合度，还需考虑变更类型的不同，即按照应用类变更和基础类变更来设置对照域其中，应用类变更是指应用开发或应用运维部门提交的应用程序、应用参数、应用数据等变更，基础类变更是指生产运行单位提交的基础环境、设备、系统、网络等变更举例来说，一级指标变更影响B包含3个二级指标，即计划停机B

1、性能与容量B

2、其他影响B3根据停机管理的相关要求，对变更实施过程中的计划性停机B1,可从影响时间、交易损失率等角度构建对照域及其赋值（见表2）性能与容量影响B2用于量化评估变更实施后对信息系统性能与容量造成的影响，可按照应用类变更和基础类变更来划分对照域（见表3）0其他影响B3是指变更实施过程中以及实施后，对生产运行带来的除业务连续性以及性能以外的其他影响，其对照域及赋值见表4o第8页共13页表2计划停机B1对照域和赋值【计划停机Bl】对照域赋值业务服务时间内计划停机时间（t23小时）|160|业务服务时间内计划停机时间（30分钟WtV3小时）|100|业务服务时间内计划停机时间（10分钟/t V30分钟）70业务服务时间内计划停机时间（t10分钟），影响范围40业务服务时间内交易成功率下降（不超过10%且不针对特定交易）（时间t230分钟）30业务服务时间内交易成功率下降（不超过10%且不针对特定交易）（时间tV30分钟）20忽略不计0表3性能与容量B2的对照域和赋值|【性能与容量B2]对照域|赋值||交易量或计算量大幅增加（增加量250%）,且对系统性能与容量可能造成较大压力!70|!।交易量或计算量小幅增加（增加量220%）,且对系统性能与容量可能造成一定影响.40yJM jnjjfc〜、性能测试报告存在风险点，通过评估10忽略不计0黄易量或计算量大幅增加（增加量250%）,”4系统性能与容量可能造成较大压力70j交易量或计算量小幅增加（增加量220%）,II对系统性能V容卡可能造成一定影响40基础突冗余性大幅降低（增加量250%）,且对剩余设备负载可能造成较大压力60j冗余性小幅降低（增加量220%）,且为剩余设备负载可能造成•定影响30:忽略不计|0表4其他影响B3的对照域和赋值【其他影响B3】对照域赋值I改变行内业务人员操作|10]I改变外部客户业务操作|10|应用接口发生变化10改变后台批量操作（主要指需要运行作业手工干预的批处理）10|批处理整体用时延长超过20分钟，且可能影响后续批量或联机|30I实施过程中存在系统级单点30实施过程中需要重启操作系统40在此基础上，一级指标变更影响B的取值则可以通过公式B=B1+B2+B3获取考虑变更风险评估值具备一定的弹性（即按照风险值区间进行定级）和主观性，模型在设计公式时采用了相对简单的计算规则，即相加和相乘如果指标间相对独立，彼此间基本不干涉，对共同作用后的结果仅仅产生叠加效果，则采用相加的计算规则;如果指标间相互关联、彼此作用，对共同作用后的结果产生类似基线或者倍数效果，则采用相乘的计算规则根据前述原则，模型共设计了五类一级指标的计算公式（见表5）o第9页共13页。