金融科技如何助力農商銀行內控發展

班風寶　朱之偉

目前，大數據、人工智能、區塊鏈等新技術層出不窮，并在金融業得到廣泛應用，推動金融機構向更復雜的方向發展。如何發揮科技在合規管理方面的價值，切實提高銀行核心競爭力，是每一個銀行業金融機構需要深入思考并實踐的課題。

一、農商銀行內控管理現狀

國內農商銀行的合規風險及其管理相對傳統，更多的是依賴對員工的培訓、考試、檢查、審計、各類評比活動等，存在很多弊端。一是將合規風險視同操作風險。由于操作風險與合規風險具有很大的相似性，過去國內銀行業一般都把合規風險簡單地歸入操作風險。這種做法導致的結果就是僅僅注重對業務操作環節和操作人員的防控，忽略了對其操作風險的預防。二是內部沒有建立一套完善的自我監督約束體制，加之多年以來的經營習慣和定式管理，使其成本的高低與責權分離，成本約束能力差。三是沒有建立專業化的風險評估管理部門。風險評估和管理專業化水平較低，相關工作零散分布在其他職能部門，存在嚴重的多頭管理情況，嚴重影響了農商銀行合規風險管理水平的提高。四是在信息系統建設方面，農村商業銀行與大型商業銀行存在較大差距。特別是信息收集、分析、處理和共享方面存在較大差距，財務信息質量偏低、信息共享率不高、溝通不暢。

目前，部分農商銀行已經建立起核心、信貸及一系列的業務系統來滿足業務發展需要，但是在真實的服務場景中，如何做到既不違反合規性要求又能最大限度地滿足客戶需要，是每個一線從業人員都要面對的現實問題。目前農商銀行規章、制度、辦法多達上千件，其中法律法規及監管文件上百件，很多制度文件的制定耗費了大量心血，使之既能依法合規又能很好地參與市場競爭，但是在實際的使用中，由于員工學習程度、工作經驗、運用范圍、多崗位交叉合作等原因經常會造成執行差異。因此，銀行業金融機構應積極探索利用大數據和人工智能技術，為一線員工提供咨詢建議服務，提升工作效率，降低操作風險，提高客戶服務的廣度和深度，更好地滿足客戶精細化的服務需求。

二、監管科技在提升內控管理中的作用

金融科技（FinTech）的核心是運用新技術提高效率，以更好地解決信息不對稱難題。科技的快速發展帶來了三個變化：一是信息獲取的渠道變得更加豐富，且獲得性也在提升;二是以機器學習、模式識別、人機交互為代表的人工智能技術在快速發展，并更多支持實用;三是大數據、云計算等關鍵底層技術提供了有力的支持。正是上述三個科技發展的變化，使得傳統的信息不對稱難題能夠得到一定程度的解決。

充分運用金融科技有助于解決監管合規管理中的信息不對稱難題，以切實提高銀行合規管理的能力和水平。以反洗錢合規中的可疑交易分析為例，如果有效擴大客戶信息采集范圍、拉長時段，以大數據和云計算為基礎，引入人工智能技術進行識別，構建“可疑交易評估”模型，讓“機器人”逐步學會判斷可疑交易的具體性質，有利于提高可疑交易識別分析的質量和效率。再以監管指標合規為例，傳統的監控方式難以奏效的原因往往在于數據存在跨系統存取的難題，依托大數據及數據分析技術，可以實現企業級數據整合和調用分析，為事中及時監控預警提供有效的技術支持。

從外延看，依靠金融科技解決農商行內控管理中的信息不對稱難題，既涉及外部客戶的信息不對稱，例如反洗錢客戶身份識別;又更多地涉及銀行內部的信息不對稱難題，具體包括銀行內部前臺部門與中后臺部門之間、上級與下級機構之間的信息不對稱。其核心是要建立公共、透明的合規監測平臺，同時結合平臺監測結果進行處置、整改，形成完整的工作機制，以確保合規監測平臺的有效運行。

三、農商銀行內控管理如何正確運用金融科技

傳統商業銀行的合規管理轉型需要健全合規工作架構和機制，重點關注金融科技創新領域的違規問題多發點，同時確保有效管控金融科技的技術風險，確保數據信息安全。

（一）加快構建合規管理的基礎框架機制

加快構建合規管理的基礎框架機制，為監管合規的落地創造條件。首先，要搭建完善的合規組織架構，在各層級機構設立合規負責人和相對獨立的合規部門，在業務條線部門設立合規專員或聯系人，明確其工作職責和任務清單，同時建立清晰的合規管理三道防線架構，明確業務條線部門、合規部門、審計部門各自的合規職責。其次，要健全完善合規政策制度和工作流程，建立涵蓋合規管理政策、合規制度辦法、業務合規手冊三個層次的政策制度體系，健全合規管理計劃、監管規則庫、合規風險監測與評估、合規性審查、合規問題庫管理、合規報告等合規工作流程。最后，要完善合規的基礎建設與保障機制，具體包括合規文化與理念的培訓與宣導、合規隊伍的建設與培養、合規激勵約束考核機制以及合規管理信息系統的建設。

（二）積極配合主動對接監管部門

全面梳理監管要求的落實情況，緊密跟蹤監管規則的最新變化，主動配合監管部門的系統對接要求，確保監管合規目標的實現。在全面梳理外部監管規則庫的同時，要全面梳理各項監管要求在銀行政策制度層面、業務流程操作層面以及信息系統閾值控制和監測預警層面的具體落實情況，并根據監管規則的最新變化及時做出調整優化。同時，積極主動地配合金融監管部門提出的監管科技解決方案，探索開展監管機構技術系統與銀行后臺系統的直聯，并據以完成監管報告、數據建模等工作，以提高監管合規效率、降低相應成本。

采用控制型專家系統設計方案，應用人工智能技術，以規章制度為元知識，結合各部門崗位專家在制度執行過程中的實踐經驗、領域知識產生的示例，利用機器學習算法進行推理和判斷，進而實現制度執行的過程控制。

（三）聚焦科技創新提高效率

緊密跟蹤金融科技創新業務模式的最新發展，審慎評估其監管合規風險，權衡創新業務對現有業務的影響，提出改進的合理化建議，積極保障創新業務的合規運營。此外，運用科技手段著力解決違規問題多發和監管高度關注的問題，比如反洗錢、金融制裁領域，拓展信息渠道、引入人工智能技術、加強與外部監管科技公司的合作，在根源上完善合規風險評估、監測、預警、處置安排，切實提高監管合規質量和效率。將人工智能、機器學習、大數據、云計算等新技術嵌入客戶盡職調查、風險管控、合規管理等應用場景，突出對交易數據、風險數據、監管數據的分析處理和共享運用，通過監管政策、監管制度及合規性要求的數字化，推進監管合規的標準化、工具化和程序化，將大數據技術、數據工程、數據科學與金融業務場景緊密結合，優化金融市場結構及監管框架體系。