本文摘要：近年來(lái)，商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐逐漸加快，越來(lái)越多的業(yè)務(wù)逐步轉(zhuǎn)向系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。 其中，得益于與生俱來(lái)的數(shù)字化基因，信用卡業(yè)務(wù)的數(shù)字化管理水平較其他業(yè)務(wù)條線更為領(lǐng)先。 通過(guò)不斷推進(jìn)大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)在信用卡業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，信用卡中心在獲客、支付、服務(wù)、
近年來(lái)，商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐逐漸加快，越來(lái)越多的業(yè)務(wù)逐步轉(zhuǎn)向系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。 其中，得益于與生俱來(lái)的數(shù)字化基因，信用卡業(yè)務(wù)的數(shù)字化管理水平較其他業(yè)務(wù)條線更為領(lǐng)先。 通過(guò)不斷推進(jìn)大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)在信用卡業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，信用卡中心在獲客、支付、服務(wù)、風(fēng)控、管理等方面率先實(shí)現(xiàn)“互聯(lián)網(wǎng)+數(shù)字化”管理。 與此同時(shí)，面對(duì)信用卡行業(yè)龐大的客戶群體，信用卡中心不斷擴(kuò)大地面營(yíng)銷、電話營(yíng)銷、客服、催收等觸客作業(yè)團(tuán)隊(duì)規(guī)模，使得信用卡從業(yè)人員結(jié)構(gòu)愈加復(fù)雜、流動(dòng)性越來(lái)越高，內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)管理挑戰(zhàn)不斷增加。
《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》整體落地實(shí)施時(shí)點(diǎn)將近，為了滿足更高的監(jiān)管要求，商業(yè)銀行持續(xù)完善風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)控管理，按照《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》相關(guān)要求，不斷加強(qiáng)操作風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)部數(shù)據(jù)建設(shè)。 鑒于信用卡業(yè)務(wù)的操作風(fēng)險(xiǎn)管理涉及點(diǎn)多、涉及面廣、成本高、難度大，信用卡中心可基于操作過(guò)程數(shù)字化管理核心思想，結(jié)合長(zhǎng)期實(shí)際運(yùn)用的經(jīng)驗(yàn)積累，實(shí)施內(nèi)部員工操作行為留痕、監(jiān)測(cè)、調(diào)查、管控的系統(tǒng)化措施，為自身走出操作風(fēng)險(xiǎn)數(shù)字化管理轉(zhuǎn)型的困境打開(kāi)思路，更為信用卡行業(yè)實(shí)現(xiàn)《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》達(dá)標(biāo)和進(jìn)一步節(jié)約資本提供解決方案。
一、理論基礎(chǔ)
1.傳統(tǒng)操作風(fēng)險(xiǎn)管理理論
傳統(tǒng)的操作風(fēng)險(xiǎn)管理理論雖然強(qiáng)調(diào)內(nèi)部控制和過(guò)程管理，但風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和評(píng)估主要還是由風(fēng)險(xiǎn)管理人員來(lái)負(fù)責(zé)。 從風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別工具來(lái)看，對(duì)現(xiàn)存業(yè)務(wù)開(kāi)展風(fēng)險(xiǎn)控制自我評(píng)估(RCSA)、對(duì)新業(yè)務(wù)和新產(chǎn)品實(shí)行評(píng)審機(jī)制等主要依賴風(fēng)控專家的主觀判斷，人為因素對(duì)評(píng)估結(jié)果影響很大; 同時(shí)，很多風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和監(jiān)控工作的評(píng)估周期不能與業(yè)務(wù)的快速變化相適應(yīng)，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)得不到有效更新。 從風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法來(lái)看，由于對(duì)各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)發(fā)生的概率進(jìn)行評(píng)估時(shí)可以參考的歷史數(shù)據(jù)十分有限，主要采取專家經(jīng)驗(yàn)法，因此評(píng)估的結(jié)果帶有主觀性。
2.行為監(jiān)控相關(guān)理論
傳統(tǒng)操作風(fēng)險(xiǎn)管理中常常運(yùn)用歸因分析的方法對(duì)行為監(jiān)控與操作風(fēng)險(xiǎn)量化管理進(jìn)行研究。 近年來(lái)，信用卡行業(yè)對(duì)行為監(jiān)控與操作風(fēng)險(xiǎn)量化管理的研究逐漸深入，其中肖斌卿等在《流程、合規(guī)與操作風(fēng)險(xiǎn)管理》 一文中指出，“違規(guī)活動(dòng)—操作風(fēng)險(xiǎn)—信用風(fēng)險(xiǎn)”這一風(fēng)險(xiǎn)鏈條的建立為深化信用風(fēng)險(xiǎn)研究提供了一個(gè)新的視角。 該研究提出引用信用風(fēng)險(xiǎn)管理中成熟的判別分析方法來(lái)度量因子的影響，運(yùn)用多元線性回歸模型將人員因素的變量分別與操作風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生頻率和操作風(fēng)險(xiǎn)損失程度回歸。 研究發(fā)現(xiàn)，崗位性質(zhì)、員工素質(zhì)、行為特征、性別等對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)有較為顯著的影響。
3.用戶行為分析技術(shù)
目前實(shí)務(wù)中針對(duì)用戶行為分析的研究已經(jīng)比較豐富，在操作風(fēng)險(xiǎn)量化管理方面，可以借鑒的用戶行為分析技術(shù)有很多：有的分析客戶偏好習(xí)慣，用于推薦個(gè)性化產(chǎn)品與服務(wù); 有的分析異常操作，防范外部欺詐和網(wǎng)絡(luò)攻擊。 后者如阿里巴巴的一項(xiàng)識(shí)別用戶異常操作的專利，通過(guò)日志數(shù)據(jù)選取N個(gè)操作特征的集合確定異常得分，基于異常得分與閾值的比較確定最終的N階特征，從而對(duì)用戶的異常操作進(jìn)行識(shí)別，以此通過(guò)N-1階特征逐步迭代N階特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶異常操作的快速識(shí)別，并提高識(shí)別的準(zhǔn)確率。 用戶行為分析技術(shù)的本質(zhì)是通過(guò)大數(shù)據(jù)手段分析用戶在系統(tǒng)上的操作行為特征，分辨“正常”和“異常”。 對(duì)于操作風(fēng)險(xiǎn)管理而言，這種技術(shù)和方法同樣是適用的，無(wú)非是將監(jiān)控對(duì)象從外部客戶替換成了內(nèi)部人員。
4.操作風(fēng)險(xiǎn)數(shù)字化的監(jiān)管要求
《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》從商業(yè)銀行資本這一宏觀視角對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理提出了要求：一是建立逆周期資本監(jiān)管; 二是建立基于風(fēng)險(xiǎn)中立的杠桿比率; 三是嚴(yán)格經(jīng)濟(jì)資本管理。 這些要求的核心均是提高商業(yè)銀行資本充足率，這意味著提高操作風(fēng)險(xiǎn)管理效率、增強(qiáng)操作風(fēng)險(xiǎn)管理能力、降低操作風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管資本是滿足《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》要求的題中應(yīng)有之義。 在數(shù)字化管理方面，《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》規(guī)定，商業(yè)銀行應(yīng)主動(dòng)提升數(shù)據(jù)管理能力，加強(qiáng)IT系統(tǒng)和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)建設(shè)，建立“數(shù)據(jù)庫(kù)—數(shù)據(jù)集市—數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)—應(yīng)用系統(tǒng)”的完整技術(shù)架構(gòu)，為風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型開(kāi)發(fā)和風(fēng)險(xiǎn)管理應(yīng)用提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，通過(guò)業(yè)務(wù)條線、行業(yè)、地區(qū)等各類維度，匯總加工風(fēng)險(xiǎn)信息數(shù)據(jù)，增強(qiáng)對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的獲取、篩選、分析能力，提升數(shù)據(jù)系統(tǒng)化管理水平。
此外，原銀監(jiān)會(huì)發(fā)布的《商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)管理指引》也要求商業(yè)銀行采用更加先進(jìn)的風(fēng)險(xiǎn)管理方法，如使用量化方法對(duì)各部門(mén)的操作風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，建立并逐步完善操作風(fēng)險(xiǎn)管理信息系統(tǒng)，針對(duì)潛在損失不斷增大的風(fēng)險(xiǎn)，建立早期的操作風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，根據(jù)各業(yè)務(wù)線操作風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)有針對(duì)性地進(jìn)行管理。
二、管理框架
在操作風(fēng)險(xiǎn)數(shù)字化管理過(guò)程中，信用卡中心應(yīng)建立同業(yè)務(wù)規(guī)模相適應(yīng)的操作風(fēng)險(xiǎn)量化管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性的“留痕—監(jiān)控—評(píng)價(jià)”機(jī)制。 首先是將主要業(yè)務(wù)系統(tǒng)的操作行為通過(guò)前端埋點(diǎn)等技術(shù)進(jìn)行收集后即時(shí)推送至操作風(fēng)險(xiǎn)量化管理平臺(tái)，建立中央集成式的痕跡追索數(shù)據(jù)庫(kù); 其次是利用痕跡與數(shù)據(jù)倉(cāng)信息，建立大數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，一方面開(kāi)展實(shí)時(shí)行為監(jiān)控，另一方面進(jìn)行批量業(yè)務(wù)監(jiān)控; 最后是建立人員風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)分模型等評(píng)價(jià)體系，多維度、全方位提高操作風(fēng)險(xiǎn)水平，提升管理效能。
“留痕—監(jiān)控—評(píng)價(jià)”機(jī)制要求完善“以風(fēng)險(xiǎn)管理部門(mén)為中心、突出業(yè)務(wù)部門(mén)主動(dòng)管理”的工作模式，建立健全聯(lián)防聯(lián)控、共建共享的工作機(jī)制，強(qiáng)化“第一道防線”與“第二道防線”協(xié)同、總部與分支機(jī)構(gòu)聯(lián)動(dòng)管理，通過(guò)監(jiān)控整改和管理優(yōu)化，不斷增強(qiáng)“第一道防線”和分支機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)紅線意識(shí)、自我管理意識(shí)、主動(dòng)防范意識(shí)。
此外，信用卡中心還可將風(fēng)險(xiǎn)信息收集機(jī)制作為補(bǔ)充，充分激發(fā)分支機(jī)構(gòu)向總部及時(shí)快速傳遞各類風(fēng)險(xiǎn)信息的動(dòng)力。 該機(jī)制將內(nèi)部“吹哨人”模式系統(tǒng)化、線上化，切實(shí)強(qiáng)化分支機(jī)構(gòu)“烽火臺(tái)”的作用，構(gòu)筑總部與分支機(jī)構(gòu)協(xié)調(diào)聯(lián)動(dòng)的“風(fēng)控長(zhǎng)城”。
三、技術(shù)應(yīng)用
1.基于內(nèi)部操作行為監(jiān)控技術(shù)實(shí)現(xiàn)留痕管理
信用卡中心可將前端埋點(diǎn)監(jiān)控和后端數(shù)據(jù)對(duì)接兩種模式相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)內(nèi)部操作行為監(jiān)控：對(duì)于一般的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，在網(wǎng)頁(yè)前端采用已經(jīng)比較成熟的Piwik技術(shù)，通過(guò)埋點(diǎn)實(shí)現(xiàn)操作行為實(shí)時(shí)自動(dòng)收集; 對(duì)于有定制化監(jiān)控需求的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，在系統(tǒng)后端通過(guò)API接口傳輸監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。
(1)前端Piwik埋點(diǎn)監(jiān)控
在業(yè)務(wù)系統(tǒng)頁(yè)面前端，使用內(nèi)部行為監(jiān)控規(guī)范腳本，快速完成按鍵、文本框的埋點(diǎn)，收集所有的操作人、操作時(shí)間、操作頁(yè)面、操作事件ID、操作事件類型、操作事件內(nèi)容等，存入中央集成的痕跡追索數(shù)據(jù)庫(kù)。
(2)后端API接口監(jiān)控
在業(yè)務(wù)系統(tǒng)后端開(kāi)發(fā)定制化監(jiān)控模塊，事先設(shè)定異常行為監(jiān)控邏輯，將符合監(jiān)控規(guī)則的數(shù)據(jù)發(fā)送至行為監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫(kù)。
2.依托數(shù)據(jù)指標(biāo)體系實(shí)現(xiàn)監(jiān)控管理
信用卡中心可通過(guò)建立數(shù)據(jù)指標(biāo)體系實(shí)現(xiàn)監(jiān)控管理，數(shù)據(jù)主要來(lái)自于實(shí)時(shí)監(jiān)控和批量特征。
在實(shí)時(shí)監(jiān)控方面，可利用痕跡追索數(shù)據(jù)庫(kù)以及風(fēng)險(xiǎn)控制自我評(píng)估(RCSA)梳理出的成果，對(duì)各主要業(yè)務(wù)流程、系統(tǒng)的關(guān)鍵業(yè)務(wù)操作設(shè)置預(yù)警規(guī)則，規(guī)則一經(jīng)部署，即啟動(dòng)操作行為實(shí)時(shí)感知功能，便于監(jiān)控人員通過(guò)監(jiān)控儀表盤(pán)隨時(shí)查看掌握異常操作的情況; 同時(shí)還可設(shè)置系統(tǒng)以郵件形式每日向監(jiān)控人員發(fā)送報(bào)表通知。 在實(shí)際應(yīng)用中，實(shí)時(shí)監(jiān)控模式比較單一，難以精確適用一些復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，有待進(jìn)一步優(yōu)化完善。
在批量特征方面，可將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的貸前審批、貸中管控、交易授權(quán)、設(shè)備使用等各種海量數(shù)據(jù)信息進(jìn)行加工匯總后定時(shí)推送，實(shí)現(xiàn)監(jiān)控結(jié)果展示和通知。 在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，可創(chuàng)新應(yīng)用多維特征庫(kù)的監(jiān)控手段：通過(guò)總結(jié)案例經(jīng)驗(yàn)，提煉同一類型風(fēng)險(xiǎn)的多個(gè)共同行為特征，即設(shè)置一個(gè)多維特征庫(kù)，在后續(xù)監(jiān)控中，系統(tǒng)進(jìn)行自動(dòng)化“撞庫(kù)”，把觸碰相同特征的人員作為同類風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別出來(lái)，實(shí)現(xiàn)多維預(yù)警。
3.基于評(píng)分模型實(shí)現(xiàn)操作風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)管理
信用卡中心可充分利用現(xiàn)有的數(shù)字化資源，構(gòu)建多維度操作風(fēng)險(xiǎn)特征體系，研究開(kāi)發(fā)操作風(fēng)險(xiǎn)行為管理評(píng)分模型，形成基于評(píng)分模型的數(shù)字化風(fēng)控能力，實(shí)現(xiàn)操作風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)識(shí)別和預(yù)警管理。
以營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)為例，可依托客戶經(jīng)理的營(yíng)銷行為信息以及客戶申請(qǐng)、交易等行為信息，并結(jié)合營(yíng)銷作業(yè)的特點(diǎn)構(gòu)建評(píng)分模型。 評(píng)分模型的目標(biāo)變量應(yīng)包括：客戶經(jīng)理的基礎(chǔ)屬性以及設(shè)備使用、人臉識(shí)別、資料填寫(xiě)、反欺詐等行為; 客戶經(jīng)理所引入客群的風(fēng)險(xiǎn)情況以及交易、異常行為等多個(gè)維度，全面覆蓋營(yíng)銷作業(yè)行為的各個(gè)方面，形成綜合評(píng)分結(jié)果，有效識(shí)別引入逾期客戶較多的客戶經(jīng)理，實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶經(jīng)理的風(fēng)險(xiǎn)排序，從而預(yù)測(cè)客戶經(jīng)理所引入客戶的逾期風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)預(yù)警管理。
針對(duì)信用卡行業(yè)操作風(fēng)險(xiǎn)數(shù)字化管理，信用卡中心應(yīng)把握監(jiān)管要求和行業(yè)趨勢(shì)變化，形成操作風(fēng)險(xiǎn)數(shù)字化管理系統(tǒng)、管理機(jī)制、風(fēng)險(xiǎn)文化三位一體的模式，助力“第一道防線”減負(fù)增效，為商業(yè)銀行率先實(shí)現(xiàn)《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》達(dá)標(biāo)、有效節(jié)約監(jiān)管資本提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
作者：翟少安 楊志文
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