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编号：15/8/1/2 G2/2024 致：所有银行、外国分行...
本指导说明旨在为银行、外国机构分支机构和控股公司（以下统称“银行”）提供指导，如何将气候相关风险纳入其治理和风险管理框架，包括银行内部资本充足率评估流程（ICAAP）的指导。1. 引言 1.1 气候变化可能导致物理 1 和转型 2 风险，这些风险可能影响银行的安全和稳健性，并对金融业产生更广泛的金融稳定影响。为此，银行必须积极采取措施应对气候相关风险。 1.2 审慎管理局制定了本指导说明，以加强和改进与气候相关风险相关的风险管理实践，增强金融稳健性和稳定性。本指导说明旨在根据机构的规模、性质和复杂程度以及每家机构愿意接受的总体风险水平按比例应用。
中东伊斯兰银行中流动性风险的系统和非系统决定因素
流动性风险（LR）是伊斯兰银行的关注点，由于缺乏外部流动性来源，可能会导致重大问题，如果无法适当管理和计划。但是，本文的目的是研究影响中东伊斯兰银行流动性风险的因素。要得出一个实质而引人注目的结论，2011年至2022年期间收集了30个伊斯兰银行的横断面数据。使用了随机效应回归模型，GMM和固定效应回归模型。根据报告，中东的伊斯兰银行具有安全的流动性水平。它还展示了融资与排斥比率，通货膨胀，经济增长和资产回报率如何对伊斯兰银行的流动性风险产生有利的影响。此外，该研究发现，不表现的融资，资本充足，运营效率和规模与与伊斯兰银行相关的流动性问题无关。本文为伊斯兰银行中的流动性风险管理程序和系统提供了指导，以设计银行流动性风险管理政策。为了避免伊斯兰银行的流动性风险，必须确定最佳融资水平与存款比率的最佳水平，维持融资质量，将不表现的贷款比率降低到最低水平，并使伊斯兰银行从中央银行中受益，作为流动性。
生成式人工智能将帮助银行加速数字化转型
基础到位后，为用例建立一条可靠、高效的生产路径是实现组织价值的关键。用例的选择和优先级考虑应包括业务价值和客户价值，并考虑成本优化和效率杠杆、收入增加机会、通过更好的客户体验提高客户满意度并考虑上市速度。同时，公司需要考虑所涉及的风险和监管合规性、网络安全、隐私、知识产权问题和其他类似方面所需的控制。理想情况下，用例的可重用性和相邻性以及这些用例所需的技术基础设施和数据将进一步优化组织提供更高价值的努力。确定用例的优先级。
金融技术创新及其在发展伊斯兰银行业绩中的作用
1.引言 伊斯兰银行在金融管理方法和调动金融资源方面取得了许多成功，目的是按照伊斯兰教法的规定推动许多阿拉伯伊斯兰国家乃至欧洲国家各个经济部门的发展。由于向市场上的投资者和交易者提供的金融服务质量高、类型多样，伊斯兰银行能够在很短的时间内占据金融市场的一席之地。在同样的背景下，不可否认的是，这次实验中存在一些应用违规和错误。这些银行必须跟上金融技术领域的发展，以便从各种创新中受益，提高业绩，以最准确、最优质的方式为客户提供最佳服务，从而确保在竞争激烈的市场中生存。此外，金融技术所推动的技术非常多样化。这使得符合伊斯兰教法的技术解决方案得以使用，特别是在众筹、点对点借贷、财富管理、监管技术等领域，并且有了区块链技术，除了加密货币之外，它还能以最低的成本在保证安全性的情况下提高交易速度。
银行的模型风险管理 (MRM)
根据美联储的规定，模型是指一种定量方法、系统或方法，它应用统计、经济、金融或数学理论、技术和假设将输入数据处理成定量估计值。符合此定义的模型可用于分析业务战略、为业务决策提供信息、识别和衡量风险、评估风险敞口、工具或头寸、进行压力测试、评估资本充足性、管理客户资产、衡量内部限制的遵守情况、维护银行的正式控制机构、或满足财务或监管报告要求以及发布公开披露。该定义还涵盖定量方法，其输入部分或全部是定性的或基于专家判断的，前提是输出本质上是定量的。1
智能银行做得更多，
我们的客户调查中有一半以上的受访者表示，计划在多家银行中多样化其存款，以减轻银行失败的潜在损失。银行大大增加了利息支出以保留这些存款，从而导致利息费用升级和净利息利润率下降。一些区域银行诉诸高成本的经纪现金存款（CDS），以补充有机存款的增长，从而导致存款成本升高。面对经济稳定和客户信任的余额，在不断变化的银行业环境中，其他地区公司（例如PacWest Bancorp）转向战略资产销售来筹集资金。12，例如，PacWest Bancorp于2023年6月将其35亿美元的贷款投资组合出售给一家资产管理公司，以加强其资产负债表。 1312，例如，PacWest Bancorp于2023年6月将其35亿美元的贷款投资组合出售给一家资产管理公司，以加强其资产负债表。13
生成AI如何帮助银行管理风险和合规性
ai gen gen有可能彻底改变银行在未来三到五年内管理风险的方式。它可以允许功能从面向任务的活动转向与战略风险预防的业务线合作，并在新的客户旅程中拥有控制权，通常称为“左右左”方法。反过来，将释放风险专业人员向企业提供有关新产品开发和战略业务决策的建议，探索新兴的风险趋势和方案，增强弹性，并主动改善风险和控制过程。
GenAI 即将彻底改变银行
银行可以访问交易流中的大量数据，从而深入了解客户的行为、短期愿望和长期需求。实验表明，作为大型语言模型的基础的变换器网络可用于充分利用交易数据，同时取代传统机器学习来生成风险评分和产品倾向模型。生成的模型不会具有语言模型的形式，但可以将预测精度提升到一个新的水平，并减少构建传统模型所需的数据工程。然而，要实现这些好处，需要大量的交易数据，相当于拥有 1 亿客户的银行多年的历史记录。这可能会导致大型银行和供应商之间出现新的竞争维度，或促使银行探索联邦学习。