班風寶　朱之偉

目前，大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等新技術層出不窮，并在金融業(yè)得到廣泛應用，推動金融機構向更復雜的方向發(fā)展。如何發(fā)揮科技在合規(guī)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(yè)金融機構需要深入思考并實踐的課題。

一、農(nóng)商銀行內(nèi)控管理現(xiàn)狀

國內(nèi)農(nóng)商銀行的合規(guī)風險及其管理相對傳統(tǒng)，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(guī)風險視同操作風險。由于操作風險與合規(guī)風險具有很大的相似性，過去國內(nèi)銀行業(yè)一般都把合規(guī)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(yè)務操作環(huán)節(jié)和操作人員的防控，忽略了對其操作風險的預防。二是內(nèi)部沒有建立一套完善的自我監(jiān)督約束體制，加之多年以來的經(jīng)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(yè)化的風險評估管理部門。風險評估和管理專業(yè)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(nóng)商銀行合規(guī)風險管理水平的提高。四是在信息系統(tǒng)建設方面，農(nóng)村商業(yè)銀行與大型商業(yè)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(nóng)商銀行已經(jīng)建立起核心、信貸及一系列的業(yè)務系統(tǒng)來滿足業(yè)務發(fā)展需要，但是在真實的服務場景中，如何做到既不違反合規(guī)性要求又能最大限度地滿足客戶需要，是每個一線從業(yè)人員都要面對的現(xiàn)實問題。目前農(nóng)商銀行規(guī)章、制度、辦法多達上千件，其中法律法規(guī)及監(jiān)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(guī)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(jīng)驗、運用范圍、多崗位交叉合作等原因經(jīng)常會造成執(zhí)行差異。因此，銀行業(yè)金融機構應積極探索利用大數(shù)據(jù)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(jiān)管科技在提升內(nèi)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?？萍嫉目焖侔l(fā)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(fā)展，并更多支持實用;三是大數(shù)據(jù)、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(fā)展的變化，使得傳統(tǒng)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(jiān)管合規(guī)管理中的信息不對稱難題，以切實提高銀行合規(guī)管理的能力和水平。以反洗錢合規(guī)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(shù)據(jù)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(jiān)管指標合規(guī)為例，傳統(tǒng)的監(jiān)控方式難以奏效的原因往往在于數(shù)據(jù)存在跨系統(tǒng)存取的難題，依托大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)分析技術，可以實現(xiàn)企業(yè)級數(shù)據(jù)整合和調用分析，為事中及時監(jiān)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(nóng)商行內(nèi)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(nèi)部的信息不對稱難題，具體包括銀行內(nèi)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(guī)監(jiān)測平臺，同時結合平臺監(jiān)測結果進行處置、整改，形成完整的工作機制，以確保合規(guī)監(jiān)測平臺的有效運行。

三、農(nóng)商銀行內(nèi)控管理如何正確運用金融科技

傳統(tǒng)商業(yè)銀行的合規(guī)管理轉型需要健全合規(guī)工作架構和機制，重點關注金融科技創(chuàng)新領域的違規(guī)問題多發(fā)點，同時確保有效管控金融科技的技術風險，確保數(shù)據(jù)信息安全。

（一）加快構建合規(guī)管理的基礎框架機制

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

（二）積極配合主動對接監(jiān)管部門

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

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

（三）聚焦科技創(chuàng)新提高效率

緊密跟蹤金融科技創(chuàng)新業(yè)務模式的最新發(fā)展，審慎評估其監(jiān)管合規(guī)風險，權衡創(chuàng)新業(yè)務對現(xiàn)有業(yè)務的影響，提出改進的合理化建議，積極保障創(chuàng)新業(yè)務的合規(guī)運營。此外，運用科技手段著力解決違規(guī)問題多發(fā)和監(jiān)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(jiān)管科技公司的合作，在根源上完善合規(guī)風險評估、監(jiān)測、預警、處置安排，切實提高監(jiān)管合規(guī)質量和效率。將人工智能、機器學習、大數(shù)據(jù)、云計算等新技術嵌入客戶盡職調查、風險管控、合規(guī)管理等應用場景，突出對交易數(shù)據(jù)、風險數(shù)據(jù)、監(jiān)管數(shù)據(jù)的分析處理和共享運用，通過監(jiān)管政策、監(jiān)管制度及合規(guī)性要求的數(shù)字化，推進監(jiān)管合規(guī)的標準化、工具化和程序化，將大數(shù)據(jù)技術、數(shù)據(jù)工程、數(shù)據(jù)科學與金融業(yè)務場景緊密結合，優(yōu)化金融市場結構及監(jiān)管框架體系。