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刘丽芹 中国农业银行总行内控合规监督部处长
网点是商业银行最宝贵的经营资源和核心竞争优势。近年来，随着金融科技创新浪潮的推动，网点的运营管理模式发生了很大变化，也伴生出了新的风险，对银行的风控能力带来新的挑战。如何打通最后一公里，建立实时感知的全连接，重塑智能高效的网点风控体系，这是我们需要认真思考和回答的问题。我今天的分享主题分为三个部分：一是智慧网点的建设背景；二是智慧网点给我们带来了哪些新的风险和挑战；三是在智慧网点中风控的应用场景。
2019年,人民银行发布了《金融科技的发展规划（2019-2020年）》，提出了金融科技的本质是技术驱动的金融创新。从金融和科技的关系来看，金融是目标，科技是手段，是“双循环”共促进的关系：业务发展需求催生技术创新，技术创新推动业务模式变革。商业银行运用大数据、人工智能等技术，建立金融风控模型，有效地识别风险，智能感知异常交易，实现风险的早识别、早预警、早处置，不断提升金融风险防控能力。金融科技不仅是推动银行发展的新引擎，更是防范化解金融风险的新利器。
在金融科技创新浪潮的不断推动下，银行运营的模式逐步由线下向线上化、移动化转变；由网点柜面服务向非接触式场景化、生态化转变；管理的架构也从分散化向集中化、集团化转变。金融风险的形态、路径和安全边界也发生重大变化，金融犯罪、金融欺诈形式不断升级，作案手段呈现出高科技化、隐蔽化和复杂化等特征。传统的基于简单规则逻辑和经验判断的风险防控手段，已不能应对快速变化的风险形势，商业银行需要不断完善风险管理措施，搭建全流程、全方位的智能风险防控体系，以应对日益严峻复杂的风险形势和安全挑战。
新形势下，银行网点该如何定位，新一轮网点转型的目标是什么？采取何种路径来实现这一目标？农业银行提出建设“多快好省、四位一体”的多功能智慧网点服务体系，将网点打造为服务中心、体验中心、外拓中心和营销中心，实现以客户为中心，全流程一站式、自动化、智能化的网点服务体系。
其中，“多”主要体现在多渠道、多产品，实现渠道、产品的全覆盖；“快”主要体现在快速、便利，能够多渠道、前后台协同，实现操作高效、便捷；“好”主要体现在精准营销，能做到千人千面，确保客户体验好；“省”就是网点布局比较合理，设备投放科学，人员配备高效，实现资金投入精准化。通过建设“多快好省”的智慧网点服务体系，实现线上标准化、便捷化、全功能的服务，以及线下网点体验化、营销化和专业化的服务。
智慧网点是以数字孪生技术为基础，融合物联网，云计算，大数据，人工智能等信息技术，实现物理网点全过程、全要素、全方位的数字化、在线化、智能化，构建物理维度上的实体网点和信息维度上的数字网点协同运作，互联互通，全面感知、智能处理、虚实融合的线上线下相结合的网点管理新形态。
基于数字孪生的智慧网点具备三个特征：一是数字化。构建与实体映射的数字化模型，实现全过程、全要素、全方位的数字化管控。二是在线化。对网点的人员设备、物理环境等资源进行改造，构筑一站式的智能协同平台，从而提升流程效率，决策效率和管理能力。三是智能化。虚拟网点与实体网点具备可感知，可预测能力，可进行前瞻性的判断、预警。
智慧风控就是要利用科技手段，精准识别风险，智能管控风险，主动化解风险，建立“事前全面感知、事中柔性控制、事后持续监测”的全流程智能风险防控体系，做到风险“可控、可管、可防”，为满足客户日益多样化的金融需求保驾护航。
智慧网点通过技术重构，不仅改变了风险防范的手段，更改变了风险应对的模式与机制。一是在“机控”、“技控”上做“加法”，利用技术替代人工操作环节，使风控规则自动执行，提升风控效率和效果。二是在制度体系、流程控制、授权审核、岗位制约、监督上做“减法”，利用大数据驱动，优化资源配置，降低运营成本。三是发挥技术助推风控的乘数效应，实现系统的互联互通、数据的共享复用，全方位、多维度打造智慧风控生态场景。四是在解构、重塑传统的组织架构、运营模式和风控策略体系上做“除法”，建立流程驱动、动态灵活的组织体系。
智慧网点和传统网点有什么区别？
1、传统网点。
从数据来看，传统网点的应用设备、系统分散，数据采集、上传到各业务条线的系统，形成了烟囱式的、孤立的业务系统，质量比较差，且横向不贯通；从模型来看，传统网点模型场景单一，本地固化，重复建设严重、 标准不一，协同管理难度大；从资源来看，传统网点资源是单元级、系统级，仅可见、可描述、可简单分析。网点应用设备的品牌、型号和协议不同，没有延展性，无法形成情景化、场景化的金融生态。
2、智慧网点。
从数据来看，智慧网点风控需要采集各类设备和机器数据汇聚到云端，实现互联、互通 互操作。从模型来看，智慧网点风控模型需要应用在云端，整体式架构和微服务架构协同。场所安全、客户行为、业务操作紧密结合，形成了立体化、多样化的风险场景。从资源来看，智慧网点风控资源从单点、单个系统，到企业级、再到产业生态。不仅可监测描述发生了什么、故障诊断为什么会发生，而且可预测分析会怎样、决策该怎么办。如通过智能化设备的部署，实现对场景的全方位立体监测，掌握可能引致操作风险事件的各类信息及其动态变化过程，结合智能设备对海量数据的学习与规律建构，从而实现操作风险事件的智能识别和预判。
一是数据的应用深度和广度有待加强。数据缺乏连通。数据质量差，数据横向不贯通；数据难以反映实际经营状况。目前数据类型单一，仅包含主营业务领域数据，需要持续引入外部可信数据来丰富数据的维度，构建和完善大数据服务平台，提升数据资产的管理水平。
二是系统的智能化、自动化面临挑战。过去，银行通常围绕部门级需求进行系统开发，形成了大量独立、分散、并行的烟囱式业务系统，在跨系统间取数、用数复杂，人工干预频繁，难以自动化，无法快速响应业务需求等问题。为打破内部壁垒、深化跨界合作，需要构建企业级业务架构，打造全业务协同、全流程管控的自动化、智能化风控体系，加强事前预防并实时阻断风险的能力。
三是模型的快速响应和处置能力有待提升。模型研发、使用方面缺乏协同联动，导致重复建模。模型精度不高，性能较差。模型运行提取预警信息过多、过频，无法及时有效核实风险信号。模型开发和迭代速度慢，无法保证模型匹配不断变化的风险形势。需要加强模型的全生命周期管理，持续做好模型的风险识别和管理。
四是数据隐私和数据安全。随着数字化纵深发展，各类敏感数据在收集、传输、存储、使用和销毁过程中面临的安全风险日益凸显。近年来国内外数据安全事件频发，用户隐私及数据泄露事件层出不穷，数据安全、隐私保护等技术风险及法律合规风险更加突出。这就要求商业银行运用隐私计算、联邦学习、多方安全等技术，在保证用户隐私数据安全合规的同时，有效降低业务风险。
五是风险的跨界传染增加。金融科技的运用使银行可以不受时空的限制开展多样化服务，跨界混业的现象更加明显，使风险的跨界传染提升，风险积累的排查难度更大。
六是技术成熟度的风险，金融科技所涉及的新技术都在快速迭代发展、逐步成熟的过程中，存在技术不完善、技术风险评估不充分、人员技术储备不足等风险。
操作风险是由不完善或有问题的内部程序、员工和信息科技系统，以及外部事件所造成损失的风险。针对银行网点的操作风险，充分运用大数据、云计算、5G、物联网、人工智能等新型风险防控技术，在人员管理、流程控制、资源管理等方面，建立全场景、立体化智慧网点风控体系，全面提升身风险防控能力。
一是人员管理方面。利用视频实时分析、智能感应等技术，监测网点人员可能出现的违规离岗、代客办理、三方驻点、加钞间行为异常等业务环节监测，防范人员违法违规行为。
二是流程控制方面。针对新型业务模式和渠道场景，如在大学校园、企业园区搭建5G营销环境，运用区块链、生物识别等技术，进行客户身份认证和业务授权管理，保证业务授权流程合规，全程可追溯， 确保业务流程执行合规，实现客户在哪里，银行就到哪里,真正做到银行无处不在。
三是重点区域的监测方面。利用物联网、边缘计算等技术，对营业场所安全，机房金库进行监测，对设备的异常及时进行告警。对管库员虚假轮岗、非法进入库区、岗位制约管控进行动态监测，防范管库人员可能导致的误操作及各种风险案件。
四是突发事件告警方面。与公安、消防、医院后台系统进行数据连通，对突发情况智能告警。对外部事件和重点设备管理，如对易燃易爆资产进行实时监控。对系统失灵，系统漏洞等，建立多层级预警机制，确保可能发生的风险得到及时处置。
撰稿人：梁丹辉
责任编辑：傅泽天
来源：TGES2021（第十七届）中国金融风险经理年度总论坛：内控、合规、审计与操作风险管理（一）
