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商业银行智能化案防体系建设
改革开放以来,我国金融行业发展迅速,银行业务创新与交叉融合不断深化,行业发展成果显著.但随着我国进入经济发展新常态,市场开放程度不断加深,商业银行面临的经营环境与既往相比更为复杂多变,在客观上对案件防控提出了更高要求.在金融科技浪潮的冲击与影响下,充分利用前沿技术强化案防能力,打造智能化案防体系已成为商业银行的必选路径.
一、银行案件防控形势日益严峻
外部市场环境剧烈变化,银行内控体系建设不足,“内忧外患”下,商业银行正面临空前严峻的案件风险防控形势.
1. 防范金融风险上升至国家重大战略
党的十九大把防范化解重大风险作为决胜全面建成小康社会三大攻坚战的首要战役,金融风险是当前最突出的重大风险之一.一方面,进入经济发展新常态以来,我国面临“三期叠加”的严峻挑战；另一方面,国际金融形势动荡,金融危机影响持续外溢,加之国内银行业市场开放进入深化阶段,互联网金融的快速发展使得民间融资、非法集资、信用违约等外部风险不仅呈高发态势,也加速了向银行体系的传导.党的十八大以来,总书记对我国当前金融工作进行了一系列全面系统深刻的理论分析与问题阐述,党、国务院深刻把握我国现阶段金融运行的内在规律,形成了防范化解金融风险的中国方略,展开了一系列强化意识、稳定大局、统筹兼顾、区别施策、攻坚克难、标本兼治的重大战役.同时,也要求金融系统要充分认识金融风险防范的难度,要具备刮骨疗毒、壮士断腕的决心和信心.防控金融案件风险作为金融风险防范的重要一环,对于守住金融风险底线、稳定社会经济、激发市场活力具有重大意义.
2. 银行案件风险形态发生巨大变化
互联网时代,我国社会金融活动的参与主体更加多样、交易行为日趋复杂、发生时间更频繁、地域不断扩大,银行案件也随之呈现手段更加隐蔽、对象更加广泛、技术更加先进、渠道更加多样、影响更加深远的趋势和特征,给案件防控带来巨大压力.
一是民间金融风险向银行渗透加剧.民间非法集资、等非法金融活动借助互联网渠道带来的便利性,日益猖獗,这些活动的负面影响最终会传导到商业银行,引发案件风险.
二是信用风险日益凸显.互联网金融的发展为一些中小企业暂时解决了资金周转问题,却又带来了诸如、连环担保等问题,有的企业被诱使通过民间借贷偿还银行贷款,造成企业信用风险逐步加大.
三是犯案手段快速变化发展.互联网金融的业务模式和技术手段在不断迅速发展和变化,犯罪分子通过技术手段挪用存款、冒名贷款、违规担保等犯案方式不断翻新.
四是案件发生人群和地域不断扩大.参与犯案的人员成分愈发复杂,内退人员、离职人员、驻点人员等也开始利用银行信誉开展非法活动.案件发生的地点也已开始向各类别、各层级机构扩散.
3. 银行内部案防机制存在明显不足
目前,我国商业银行内部案防的机制和系统建设情况与案件防控要求仍有不小差距.机制建设方面,一是大部分银行仍以“效益优先,业绩为王”为主要经营理念,没有及时调整风险偏好和真正建立“合规优先”管理文化；二是内控、审计部门缺乏独立地位,或因权威性不足而形同虚设,行政上可能会受到行级领导的干预,发现问题也必须经过行级领导的批准才能报告,有的银行为了保护干部或保住业绩, 甚至对于问题人员姑息养奸,对责任人员处置不力；三是银行机构没有基于自身业务流程和实际情况制定内化的内控规章制度, 普遍性地复制其他银行的制度条款来“充门面”；四是尚未建立有效内控评价标准,无法对各项检查作出量化评价, 也没有建立对于内控检查过程中存在风险和问题的化解防范机制.
系统建设方面,一是对案防类系统建设的重视程度不足,相比业务系统,此类系统既不面向客户,也无法给商业银行带来直接经济效益,在系统优先级、资源配置、生产运维等方面往往处在“重要但不重视”的尴尬位置；二是案防风控类系统建设没有完全覆盖所有业务,也没有实现业务的全流程风控管理,部分银行案防系统采用外购模式,没有进行充分的本地化改造；三是各部门风控系统各自为政,“铁路”各管一段,数据、模型、指标和结果标准不统一,无法共享；四是案防系统的智能化程度低,案件防控主要依赖现场检查,非现场检查工具和手段单一,停留在“刀耕火种”时代,对数据的统计、加工和分析应用能力无法承担起新形势下的案件防范需要.
二、金融科技对银行科技发展带来“变革式”影响
与互联网金融相比,金融科技更偏向于科技驱动,为银行科技发展带来了两个重大变革,一个是“数据的爆发”,一个是“智能的革命”,同时也带来一些新的风险.
1. 在大数据方面,银行正在不断加强内外部数据积累
我国银行业整体上已进入“Bank3.0”阶段,银行内部的业务经营管理等各类信息数据化程度越来越高,极大地扩充了数据来源和范围,内部数据的积累正以几何级数快速增长,大型商业银行的IT 系统数据量已达到PB 级.同时,各家银行正不断加深外部数据合作,与政府、企业、中介机构等通过各种各样的形式进行数据共享与交换,以达到扩充数据基础量级和分析维度的目的.例如,工商、海关、舆情等外部数据对于辅助银行开展信贷业务,把控信用风险起到了显著的作用.
2. 在智能化方面,商业银行正积极探索大数据分析挖掘和人工智能的应用实践
例如,基于对大规模、复杂数据进行机器学习,逐步形成超过人力所及的自动建模能力,大幅提升模型应用场景和范围,提高模型运行结果有效性；通过生物识别技术,对人员身份和行为进行有效识别,配合模型分析提前预判下一步行动,对人员行为进行有效管理；通过语音、文本的识别和读取技术,大幅提高集中化、自动化作业能力,从而提升银行业务和风险的执行管理效率.
3. 对金融科技风险的几点思考
金融科技的局限性和风险性亦客观存在.一是金融科技加大了对监管能力的挑战.科技应用在提升银行创新能力、促使分工精细化和专业化、带动组织结构和经营模式转变等的同时,也使得监管重叠、监管真空问题更加突出.二是金融科技加大了对数据安全的管理要求.金融科技越发达,各类技术应用对于数据的依赖度越高,对数据本身的质量,数据的存储、加密和安全性管理都提出了更高的要求和挑战.三是金融与科技高度融合发展,还存在许多不确定因素.如人工智能、区块链、深度机器学习等目前仍处于研究和探索阶段,在业务、风控方面的应用创新中可能存在不适或缺陷,在推出过程中可能出现前所未有的业务风险.四是金融科技加大了对网络安全的压力,一旦出现问题,会导致更加严重的系统性风险.五是金融科技带来了许多外部风险,尤其对于高度依赖外包的银行而言,增加了对第三方合作机构的风险管理难度.
三、对金融科技浪潮下银行案件防控的分析与思考
从整体看,各家银行普遍存在缺少对企业级案防框架和业务流程的研究与规划,前中后台各领域在流程衔接、信息共享和成果复用等方面均存在不足.要解决这些问题,必须突破传统的案防模式,用技术驱动案防框架的整合与创新.从当前看,就是要站在金融科技大发展的“巨人肩膀”之上,综合运用大数据、人工智能、生物识别、物联网等新技术手段进行整体研究和规划设计,全面有效提升案防能力.
传统的银行案防往往按照案件风险产生的时间维度分为事前、事中和事后风险防控.事前防控主要针对重大政策、突发事件、社会舆情和网络言论等进行风险预测,及时部署业务调整、风险排查等预防措施.事中防控主要针对网点经营和业务发生过程产生的风险与事件进行实时或准实时预警,相关人员及时核实并对可疑业务、人员以及物品、场所等采取管控措施,阻止风险进一步发生或扩大.事后防控是内控、审计、监察等条线人员进行业务管理和员工行为风险的常规监测、定期或按需开展专项排查、核实风险事件、处置相关人员等管理活动.
由于事前、事中和事后案件防控的内容、时效、控制、核查、处置等流程环节的重点、要求和方式各有不同,从业务层面难以进行有效管理和流程统一,这也是目前银行案防有较大局限性、难以根除案件顽疾的根本原因.从科技视角来看,无论前中后台各个领域,还是风险预测、业务预警或后台的内控审计监测检查,都遵循“数据产生、分析发现、处置管控”这样一个过程（如图1 所示）.
首先是案件风险数据的产生.在业务、人员、物品和场所等案件风险发生时,会通过业务应用系统和数据采集设备（包括柜员电脑等终端设备,监控、录音等影像设备,以及生物特征识别和物联网等感知设备）产生风险数据.其次是风险数据的分析和预警信息的产生.这些风险数据传输至风险分析系统后,通过数据模型（大数据、人工智能等）进行计算、识别和判断,初步得出风险类型和程度,并生成相应的案件风险预警信息.最后是对预警信息的核实与处置.风险核查和处置人员通过案防系统,对案件风险预警信息进行核查、管控、处置及报告.
上述框架结合金融科技思维可以清晰地得到这样一个结论：在银行案件风险防控工作中,风险数据和案防模型是核心要素,主导了案件防控的及时性和有效性；信息系统和技术工具是对发生案件风险的业务、人员、物品、场所进行管控的重要抓手；而对案防模型进行研发和优化,对案件风险进行核实处置的专业案防团队,是最终有效实现案件风险防控的关键所在.
基于上述分析,我们提出建设“一个中心”（案防智能中枢）、“两个支点”（人防与技防相结合）,实现风险“控得住”,线索“能发现”,处置“专人管”的银行智能化案防体系新框架（如图2 所示）.风险“控得住”是指利用金融科技等新技术改造和优化应用系统,对可能发生案件风险的业务、人员、物品和场地进行及时、有效地控制,该阻断的阻断,该关注的关注,该核查的核查,避免风险发生或进一步扩大.
线索“能发现”是指构建企业级科技案防智能中枢,基于银行大数据建设,以及海关、工商、税务、司法等外部数据,从员工、机构、客户、产品等多个维度构建风险视图,利用大数据分析挖掘、人工智能平台等建模工具,实现案件风险的监测、分析、识别和预警.处置“专人管”是指建立专业的案防团队,一方面,对智能中枢识别发现的案件风险进行业务核查,通过应用系统实施管控操作；另一方面,根据案件风险变化和趋势对模型进行研发或优化（建立模型快速孵化与迭代机制,提高模型研发效率和及时性,对新生案件风险做到快速响应）, 满足案件风险处置的及时性、有效性和前瞻性要求.
四、关于案防体系相关IT 系统建设的两点建议
智能化案防体系框架为银行案防体系建设树立了标杆,但在实施层面,还需要经过大量的基础设施和管理建设工作.
1. 实施数据化改造,夯实案防大数据“根基”从企业层面加快业务流程的数据化改造,不断丰富客户、员工行为数据收集,加强工商、司法等外部数据引入,打通运营、信贷、合规、审计等案防风险三道防线的相关数据,基于大数据相关系统群建设,建立统一的案防风险数据标准和风控视图,实现案件风险信息共享,构筑好科技案防大数据“根基”.
2. 推动体系化建设,打造企业级智能风控“大脑”推动科技案防体系建设,逐步打通相关系统预警、监测、跟踪、检查和处置等流程,统一提供模型开发、训练、运行工具和资源,加快手工或半自动监测向全自动、智能化监测方式转变,推进指标库、模型库、成果库的建设和共享,探索深度学习等人工智能应用,打造银行案防智能风控“大脑”.
针对案防职能风控“中枢”具体建设分为以下三个步骤.
一是“筑基”阶段：基于大数据平台建设和分布式计算架构,建立企业级合规风控分析监测平台,打通运营、信贷、中间业务、风险、合规、审计、监察、员工管理等相关应用系统,初步整合预警、监测、跟踪、检查、处置的数据和流程,打造风控“中枢”和前中后台特色应用的案防合规风控系统群雏形.
二是“强身”阶段：进一步完善风控“中枢”系统功能建设,提供针对客户、产品、机构的快速查询、监测分析、线索挖掘,丰富和提高非现场检查的手段和能力,强化案件排查和快速处置,全面实现合规风控一、二、三道防线的信息共享、整合联动,打造数据统一化、流程一体化,贯穿式、全方位、无死角的合规风控管理IT系统体系.
三是“健脑”阶段：在基础夯实、流程打通、全面覆盖的基础上,逐步引入人工智能等金融科技手段,创新合规风控机制和模式.例如,利用大数据分析挖掘和深度机器学习,通过全面分析客户和员工的交易轨迹、行为特征以及关联信息,识别异常交易和风险主体,进而挖掘背后隐藏的违法违规行为.还可以通过整合相关法律法规、监管要求、行业规范、内部制度、行业新闻、内外部案例和网络舆情,构建有机交叉的知识网络,通过智能检索、关联挖掘和自然语言技术,帮助业务人员检索、理解关键监管规则,引入外部专家,结合人工智能助理,帮助合规风控人员提高合规风控业务能力和管理水平.
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