金融科技如何助力农商银行内控发展

班风宝　朱之伟

目前，大数据、人工智能、区块链等新技术层出不穷，并在金融业得到广泛应用，推动金融机构向更复杂的方向发展。如何发挥科技在合规管理方面的价值，切实提高银行核心竞争力，是每一个银行业金融机构需要深入思考并实践的课题。

一、农商银行内控管理现状

国内农商银行的合规风险及其管理相对传统，更多的是依赖对员工的培训、考试、检查、审计、各类评比活动等，存在很多弊端。一是将合规风险视同操作风险。由于操作风险与合规风险具有很大的相似性，过去国内银行业一般都把合规风险简单地归入操作风险。这种做法导致的结果就是仅仅注重对业务操作环节和操作人员的防控，忽略了对其操作风险的预防。二是内部没有建立一套完善的自我监督约束体制，加之多年以来的经营习惯和定式管理，使其成本的高低与责权分离，成本约束能力差。三是没有建立专业化的风险评估管理部门。风险评估和管理专业化水平较低，相关工作零散分布在其他职能部门，存在严重的多头管理情况，严重影响了农商银行合规风险管理水平的提高。四是在信息系统建设方面，农村商业银行与大型商业银行存在较大差距。特别是信息收集、分析、处理和共享方面存在较大差距，财务信息质量偏低、信息共享率不高、沟通不畅。

目前，部分农商银行已经建立起核心、信贷及一系列的业务系统来满足业务发展需要，但是在真实的服务场景中，如何做到既不违反合规性要求又能最大限度地满足客户需要，是每个一线从业人员都要面对的现实问题。目前农商银行规章、制度、办法多达上千件，其中法律法规及监管文件上百件，很多制度文件的制定耗费了大量心血，使之既能依法合规又能很好地参与市场竞争，但是在实际的使用中，由于员工学习程度、工作经验、运用范围、多岗位交叉合作等原因经常会造成执行差异。因此，银行业金融机构应积极探索利用大数据和人工智能技术，为一线员工提供咨询建议服务，提升工作效率，降低操作风险，提高客户服务的广度和深度，更好地满足客户精细化的服务需求。

二、监管科技在提升内控管理中的作用

金融科技（FinTech）的核心是运用新技术提高效率，以更好地解决信息不对称难题。科技的快速发展带来了三个变化：一是信息获取的渠道变得更加丰富，且获得性也在提升;二是以机器学习、模式识别、人机交互为代表的人工智能技术在快速发展，并更多支持实用;三是大数据、云计算等关键底层技术提供了有力的支持。正是上述三个科技发展的变化，使得传统的信息不对称难题能够得到一定程度的解决。

充分运用金融科技有助于解决监管合规管理中的信息不对称难题，以切实提高银行合规管理的能力和水平。以反洗钱合规中的可疑交易分析为例，如果有效扩大客户信息采集范围、拉长时段，以大数据和云计算为基础，引入人工智能技术进行识别，构建“可疑交易评估”模型，让“机器人”逐步学会判断可疑交易的具体性质，有利于提高可疑交易識别分析的质量和效率。再以监管指标合规为例，传统的监控方式难以奏效的原因往往在于数据存在跨系统存取的难题，依托大数据及数据分析技术，可以实现企业级数据整合和调用分析，为事中及时监控预警提供有效的技术支持。

从外延看，依靠金融科技解决农商行内控管理中的信息不对称难题，既涉及外部客户的信息不对称，例如反洗钱客户身份识别;又更多地涉及银行内部的信息不对称难题，具体包括银行内部前台部门与中后台部门之间、上级与下级机构之间的信息不对称。其核心是要建立公共、透明的合规监测平台，同时结合平台监测结果进行处置、整改，形成完整的工作机制，以确保合规监测平台的有效运行。

三、农商银行内控管理如何正确运用金融科技

传统商业银行的合规管理转型需要健全合规工作架构和机制，重点关注金融科技创新领域的违规问题多发点，同时确保有效管控金融科技的技术风险，确保数据信息安全。

（一）加快构建合规管理的基础框架机制

加快构建合规管理的基础框架机制，为监管合规的落地创造条件。首先，要搭建完善的合规组织架构，在各层级机构设立合规负责人和相对独立的合规部门，在业务条线部门设立合规专员或联系人，明确其工作职责和任务清单，同时建立清晰的合规管理三道防线架构，明确业务条线部门、合规部门、审计部门各自的合规职责。其次，要健全完善合规政策制度和工作流程，建立涵盖合规管理政策、合规制度办法、业务合规手册三个层次的政策制度体系，健全合规管理计划、监管规则库、合规风险监测与评估、合规性审查、合规问题库管理、合规报告等合规工作流程。最后，要完善合规的基础建设与保障机制，具体包括合规文化与理念的培训与宣导、合规队伍的建设与培养、合规激励约束考核机制以及合规管理信息系统的建设。

（二）积极配合主动对接监管部门

全面梳理监管要求的落实情况，紧密跟踪监管规则的最新变化，主动配合监管部门的系统对接要求，确保监管合规目标的实现。在全面梳理外部监管规则库的同时，要全面梳理各项监管要求在银行政策制度层面、业务流程操作层面以及信息系统阈值控制和监测预警层面的具体落实情况，并根据监管规则的最新变化及时做出调整优化。同时，积极主动地配合金融监管部门提出的监管科技解决方案，探索开展监管机构技术系统与银行后台系统的直联，并据以完成监管报告、数据建模等工作，以提高监管合规效率、降低相应成本。

采用控制型专家系统设计方案，应用人工智能技术，以规章制度为元知识，结合各部门岗位专家在制度执行过程中的实践经验、领域知识产生的示例，利用机器学习算法进行推理和判断，进而实现制度执行的过程控制。

（三）聚焦科技创新提高效率

紧密跟踪金融科技创新业务模式的最新发展，审慎评估其监管合规风险，权衡创新业务对现有业务的影响，提出改进的合理化建议，积极保障创新业务的合规运营。此外，运用科技手段着力解决违规问题多发和监管高度关注的问题，比如反洗钱、金融制裁领域，拓展信息渠道、引入人工智能技术、加强与外部监管科技公司的合作，在根源上完善合规风险评估、监测、预警、处置安排，切实提高监管合规质量和效率。将人工智能、机器学习、大数据、云计算等新技术嵌入客户尽职调查、风险管控、合规管理等应用场景，突出对交易数据、风险数据、监管数据的分析处理和共享运用，通过监管政策、监管制度及合规性要求的数字化，推进监管合规的标准化、工具化和程序化，将大数据技术、数据工程、数据科学与金融业务场景紧密结合，优化金融市场结构及监管框架体系。