關鍵詞：商業(yè)銀行 風控防控 大數據應用
摘要：隨著社會金融活動異�；钴S，商業(yè)銀行案件層出不窮，監(jiān)管機構紛紛出重拳、用重典，銀行風險防控工作形勢日益嚴峻，科技創(chuàng)新給各商業(yè)銀行帶來挑戰(zhàn)的同時也帶來機遇。筆者結合大型國有商業(yè)銀行風控工作實踐，對當前商業(yè)銀行風控現狀進行分析，并提出利用大數據、人工智能技術實現商業(yè)銀行員工履職行為智能化管控、數據集市構筑、風控模型研發(fā)與利用、風險預警處置與化解的新型風控模式。
一、商業(yè)銀行案防工作形勢日益嚴峻
1.社會投融資活動異常活躍
隨著金融互聯網時代的到來，社會金融活動參與主體更加廣泛、交易行為日漸復雜、時間及地域障礙基本消除，隨之而來的是銀行案件也層出不窮，作案手法更加隱蔽、渠道更加多樣、技術更加先進，給銀行案防工作帶來了巨大挑戰(zhàn)。隨著網絡金融的發(fā)展，P2P平臺紛紛崛起，投、融資門檻大幅降低，交易雙方素質、信用層次不齊，年化收益達到12%甚至20%不再是遙不可及，面對如此高額回報，社會投機分子套取銀行信貸資金投資網貸平臺，一旦資金鏈斷裂，最終的受害者還將是放出資金的銀行。
2.監(jiān)管部門紛紛出重拳、用重典
黨的十八大以來，習近平總書記反復強調要把防控金融風險放到更加重要的位置，牢牢守住不發(fā)生系統性風險底線，監(jiān)管當局紛紛采取一系列措施加強金融監(jiān)管，防范和化解金融風險，維護金融安全和穩(wěn)定。去年一年，銀監(jiān)會組織開展了“三三四十[1]”等系列專項治理行動，累計查處問題
5.97萬個，涉及金額17.65萬億。2018年，銀監(jiān)會重點圍繞公司治理不健全、違反宏觀調控政策、影子銀行和交叉金融產品風險、侵害金融消費者合法權益等八個問題深入整治亂象，強化對商業(yè)銀行案防工作的指導和監(jiān)督，嚴峻的外部監(jiān)管形勢，給各商業(yè)銀行案防工作提出了更高的要求。
3.科技創(chuàng)新對銀行業(yè)來說是機遇也是挑戰(zhàn)
互聯網+金融的時代已然到來，科技創(chuàng)新對傳統銀行業(yè)來說，是機遇也是挑戰(zhàn)。銀行創(chuàng)新產品層出不窮，專業(yè)化分工更加明顯，加之監(jiān)管手段有限，常常存在監(jiān)管的真空區(qū)域；科技創(chuàng)新是基于對數據的高度依賴，這對商業(yè)銀行數據存儲、安全管理等方面都提出了更高的要求；銀行融入科技創(chuàng)新后對網絡安全的要求進一步提高，眾所周知，銀行是經營資金的特殊行業(yè)，網絡安全一旦出現問題，將會導致更為嚴重的系統性風險。凡事都具有兩面性，科技創(chuàng)新尤其是大數據、人工智能技術的發(fā)展給商業(yè)銀行案防工作帶來了新的機遇，眾所周知，大數據、人工智能技術的基礎是海量數據，而商業(yè)銀行在數據積累方面存在著天然的優(yōu)勢，內部各類信息數據化程度越來越高，極大的擴充了商業(yè)銀行數據來源和范圍，同時各家銀行又與外部政府、企業(yè)等進行數據共享與交換，進一步擴充了數據來源。
二、商業(yè)銀行案防現狀
1.商業(yè)銀行仍處于條線案防階段，信息孤島仍未消除
目前，部門銀行問題仍然普遍存在，風險管理仍以條線風控為主，實行以業(yè)務部門為主體、以單個系統為支撐，在條線內封閉運行，條線希望使用自己的系統、自己的人、自己的方法來處置條線內部的風險�？傮w上來說，各商業(yè)銀行仍處于垂直風控階段，部門之間的隔離墻仍然存在，信息孤島仍未消除。
2.案防模式仍以事后監(jiān)測為主，前瞻性風險預判不足
傳統銀行風險控制按照風險產生時間與防控時間的關系分為事前、事中、事后。目前，由于監(jiān)測手段有限，多數商業(yè)銀行采取事后控制為主的風險管理模式，即銀行內控、審計、監(jiān)察條線人員根據已經發(fā)生的風險進行監(jiān)測，定期或不定期開展專項排查、核實風險事件，處置責任人員等，但由于信息孤島的存在加之內控人員所處的尷尬處境，事后控制往往不能涵蓋銀行的重要風險，其效果就顯得差強人意了。
3.大數據、人工智能技術尚未得到充分應用
大數據時代，商業(yè)銀行已化身為“數據銀行”，對數據的經營能力成為各商業(yè)銀行的核心競爭力之一，而商業(yè)銀行在數據的積累方面存在天然的優(yōu)勢，但在數據的利用方面卻顯得稍有乏力。商業(yè)銀行在業(yè)務經營中收集了大量的客戶信息、賬戶信息、交易信息等結構性數據，但這些數據利用還不到三成；業(yè)務經營過程中產生的日志、圖片、音頻、視頻等非結構性數據的利用只是作為輔助檢查資料在使用，尚未納入案防的數據源；各商業(yè)銀行雖與政府、企業(yè)等部門有數據共享，但這大多數是基于銀行為客戶提供的服務過程中，在案防領域的應用還存在巨大空間。
人工智能的應用場景仍為空白，各商業(yè)銀行風控工作還是基于傳統的專家經驗與規(guī)則設計，風控系統“只能按照編好的程序工作”，尚未引入機器深度學習技術，無法實現由機器通過海量數據及示例的自我學習、不斷進化，提取風險特征和規(guī)律，形成機器的直覺力與行動力。
三、商業(yè)銀行案防工作到底該如何做
1.員工履職行為智能化管控
監(jiān)管部門對商業(yè)銀行從業(yè)人員的職業(yè)素養(yǎng)要求是很高的，但從近幾年案件情況看，無一例外均與銀行從業(yè)人員的履職不到位有關，更有甚者作案人員就為內部員工，是典型的監(jiān)守自盜行為，所以員工履職行為不能依靠員工的職業(yè)素養(yǎng)，必須有規(guī)范化、可記錄、可留痕的管控措施。如：商業(yè)銀行營業(yè)場所巡檢問題，傳統銀行還停留在登記巡檢臺賬的做法，但巡檢員有沒有實際去巡檢，巡檢的要點部位有沒有重點查看，即員工履職到底有沒有到位，這就很難通過登記簿來斷定了。如何做好員工履職行為智能化管控，河北農行的做法值得借鑒，該行在巡檢關鍵部位設置巡檢采集點，巡檢人員指紋登陸手持式終端設備，巡檢一處，點擊一處采集點，將巡檢動作數據化，以此做到員工履職行為智能化管控。做好員工履職行為智能化管控不但構筑了商業(yè)銀行案防工作的第一道防線，而且為科技案防系統提供了大量的數據源，為下一步商業(yè)銀行利用大數據、人工智能等科技手段構筑風控平臺夯實了基礎。
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