2.構(gòu)筑商業(yè)銀行數(shù)據(jù)集市
所謂數(shù)據(jù)集市，是指商業(yè)銀行將所有的經(jīng)營數(shù)據(jù)、員工行為管控數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，各種音頻、視頻、日志等非機構(gòu)數(shù)據(jù)以及外部公共服務數(shù)據(jù)的信息融合平臺。商業(yè)銀行如何構(gòu)筑自己的數(shù)據(jù)集市，還需在以下三個方面下工夫。
一是突破各條線的“隔離墻”，建立全行范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)池，從商業(yè)銀行案防現(xiàn)狀來看，部門銀行現(xiàn)象仍然存在，各條線仍然實行垂直化的風控模式，銀行業(yè)務管理系統(tǒng)分散在各個條線，商業(yè)銀行數(shù)據(jù)集市提供各個條線的數(shù)據(jù)接口，將各個系統(tǒng)管理數(shù)據(jù)納入數(shù)據(jù)集市。
二是提高對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的利用程度，目前，非機構(gòu)化數(shù)據(jù)只是作為檢查的輔助手段，即查到某筆業(yè)務，去找該筆業(yè)務相關(guān)的日志、視頻等，如何通過海量的非機構(gòu)數(shù)據(jù)預警出存在風險的業(yè)務，這才算實現(xiàn)了非機構(gòu)化數(shù)據(jù)的價值，員工履職行為的智能化管控正是解決的這個問題，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)的廣泛應用，不但員工的行為可以數(shù)據(jù)化，客戶的行為也可數(shù)據(jù)化，最終實現(xiàn)的是對員工、對客戶精準的畫像。
三是積極對接外部公共服務數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)應用的基礎是海量數(shù)據(jù)，光靠銀行內(nèi)部的數(shù)據(jù)遠遠不夠，如何做好外部數(shù)據(jù)的共享融合，需要的不但是技術(shù)方面，更大的癥結(jié)在于社會各部門的互利互惠，社會上各部門均掌握著某一方面的專業(yè)化數(shù)據(jù)，如：社保部門的居民社保數(shù)據(jù)、工商部門的企業(yè)注冊信息等，只有銀行能為社會部門提供更優(yōu)質(zhì)的個性化服務，才能獲得更多、更準確的公共服務數(shù)據(jù)。
3.案防模型的開發(fā)與利用
案防模型的開發(fā)與利用是一個不斷修正的過程，這與經(jīng)濟發(fā)展水平、銀行業(yè)務創(chuàng)新能力、客戶行為習慣改變等有著密切的關(guān)系。案防模型開發(fā)的初級階段，主要依靠業(yè)務專家的經(jīng)驗判斷，其特征為業(yè)務專家從風險事件中歸納、總結(jié)出風險特征，將這種特征模型化，而模型化的基礎是商業(yè)銀行數(shù)據(jù)集市的不斷完善。
舉個例子，員工信用卡套現(xiàn)模型，專家以自己的檢查經(jīng)驗判斷，員工總是在某一固定商戶POS機大額消費后，在很短的時間內(nèi)員工或其關(guān)系人借記卡賬戶有從商戶、商戶經(jīng)營人處相似金額的資金回流，符合這一特征的大多數(shù)屬于員工套現(xiàn)行為。由專家設置“大額”、“很短時間”、“相似金額”等參數(shù)將交易特征模型化。無論違規(guī)特征還是參數(shù)設置，模型的開發(fā)對專家的經(jīng)驗判斷依賴程度都很高，而要獲得更精準的模型，還需根據(jù)風險處置結(jié)果反饋線索準確性，以此來修正模型，這種修正可理解為小修改。隨著社會經(jīng)濟環(huán)境、銀行產(chǎn)品創(chuàng)新、客戶消費習慣改變后，想要獲得更精準的線索必須對模型進行大修正，如：客戶支付方式改變了，不再使用實體卡片，客戶的交易信息如何獲得等，這都是需要對現(xiàn)有模型的大修正。
如何在模型的開發(fā)階段做好智能化水平，這就需要引入人工智能策略了，人工智能主要依靠機器的深度學習能力以及大數(shù)據(jù)的積累，人工智能技術(shù)擁有性能更強的神經(jīng)元網(wǎng)絡，神經(jīng)元網(wǎng)絡是對人類大腦的模擬，是機器深度學習的基礎，對某一領(lǐng)域的學習將使得人工智能直逼人類專家顧問的水平。人工智能的另一主要特征為技能的跨級數(shù)增長，在某一分析領(lǐng)域，人工智能應用的越頻繁，其智能化程度就越高，能實現(xiàn)技能的跨級數(shù)增長。
4.風險預警的處置與化解
風控模型的利用成果就是預警出來的風險信息，只有有比較具體的風險信息，銀行案防工作才有抓手，銀行才可以集中資源精準發(fā)力，建立專業(yè)化的風險處置團隊，對全行風險預警進行處置，利用非現(xiàn)場手段查證風險事件，形成風險事件確認書，發(fā)至被查單位，并在風險處置流程中嵌入整改流程，即實現(xiàn)風險化解，具體來說就是做好三個到位，即行為糾正到位、風險控制到位、處理處罰到位。風險處置的結(jié)果有兩方面的應用，一是驗證風險模型的準確性，對其不斷的修正、完善；二是實現(xiàn)機構(gòu)、人員的風險畫像，即對某個營業(yè)機構(gòu)或員工甚至客戶以直觀的形式表現(xiàn)其都有哪些風險，為銀行管理層合規(guī)決策提供重要參考。（作者單位：中國農(nóng)業(yè)銀行河北省分行內(nèi)控與法律合規(guī)部）
主要參考文獻：
[1]劉剛.大數(shù)據(jù)時代智能風控體系建設實踐.[J].中國金融電腦，201808
[2]劉剛 何啟翔 方淵 王曉剛 袁凡.商業(yè)銀行智能化案防體系建設研究.[J].中國金融電腦，201808
[1] 三三四十：2017年，為整治銀行業(yè)市場亂象，嚴守不發(fā)生系統(tǒng)性金融風險底線，銀監(jiān)會組織開展的系列專項治理行動，具體包括“三違反”、“三套利”、“四不當”、“十個方面亂象”。
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