平安银行以科技为运营风险管理提质增效推进交易全流程实时监控

原标题：平安银行以科技为运营风险管理提质增效，推进交易全流程实时监控

　　近日，平安银行运营管理部受邀出席中国金融培训中心举办的“第二期断卡行动反诈防赌与银行账户风控管理暨支付结算合规检查要点实务培训班”，以“账户风险监测模型与可疑交易监测实务”为主题分享了在断卡行动中的先进经验。

　　此前，中国人民银行印发《金融机构反洗钱和反恐怖融资监督管理办法》，要求金融机构开展洗钱风险自评估，制定相应的风险管理政策，提供反洗钱组织机构、人力资源、信息系统和技术保障等。平安银行为全面打击洗钱及其上游犯罪行为，已结合人民银行发布的反洗钱、反恐怖融资规定及指引和实际情况建立风险监测模型，利用金融科技对账户行为和交易行为进行运营风险监测，2021年第一季度全行共报告运营重要事项988笔，协助客户堵截潜在损失共计约853万元。

　　从被动向主动转变，前瞻性布局风险管理

　　银行的运营风险管理离不开信息科技系统的支持，但传统的交易反欺诈系统多以信息安全防范手段或事后控制分析手段为主，难以做到实时反欺诈识别。

　　平安银行历经多年的技术积累和沉淀，运用智能模型对监管的新要求、新重点开展前瞻性的探索，从风险被动处理向主动侦查识别转变，持续挖掘金融科技在运营风险管理层面蕴含的巨大潜力，展现先进的数字化运营、智能化风控管理水平。

　　战略层面，平安银行从“实时监控”与“交易全流程”两个维度纵深推进，以大数据+智能算法为核心，通过7*24小时不间断的模型侦测，实现了“身份识别→风险实时监测→动态风险评级→自动化处置→风险化解”的运营风险闭环管理体系。

　　操作层面，通过强化客户准入、交易事中、交易事后监测手段，对客户进行分类分层管理，不断强化运营风险监测模型，平安银行的防控能力、管理效率和深度、扎实的运营风险管理体系不但能提高开户便利性和客户承载力，还能确保银行业绩持续向好的驱动性和安全性。

　　智能尽调、智能侦查用“金融+科技”拉起保护网

　　随着人工智能等技术日渐成为金融机构业务运营的核心，平安银行正在通过部署深度学习、集成学习、NLP技术实现账户风险评级动态调整，快速识别运营风险带来的风险隐患，精准分级风险，降低传统模式的管理成本。该行引入了众多大数据、人工智能专家，持续清理数据、打标签，为AI学习积累样本和案例。

　　当前银行机构的账户风险识别工作遇到的主要问题有，尽职调查质量不足，以事后侦测为主；依操作人力投入，导致数据缺失和信息不完整、数据质量低等情况。为此，平安银行搭建智能尽调系统、全生命周期账户风险管理体系，打造满足监管“风险为本”要求的数字化底层设计，基于账户基础信息、关联关系、交易行为等数据，在涉赌、欺诈、偷漏税等多个风险维度建立并集成风险评估模型，由此既能实现个人及团伙账户异常识别、智能语音外呼、可视化的流水分析，又能够分清楚谁是真正的客户，运用“金融+科技”达成风险管理与客户体验的平衡。

　　在一起案例中，平安银行通过智能尽调系统可视化流水面板，发现一名客户资金来源与登记公司性质不符，资金过渡性质明显。尽调人员介入进行综合分析，判断该客户交易异常，对其账户采取了相应管控措施，实现15分钟内完成有效的风险客户识别、分析、管控工作。

　　此外，平安银行的智能模型侦测能实时遏制异常交易，可以将风险拦截在萌芽阶段。2019年12月，侦测结果显示，某位客户账户的业务流水交易模式过渡性质明显，存在疑似涉赌的可疑交易，在实时风险交易监测流程中引发交易异常预警。人工介入后发现该客户异常点较多，最终对账户采取了管控，将该账户纳入运营风险名单进行高度侦测后，判断多名客户为同一恶性刷单组织，已属于违法犯罪的范畴。

　　避免“一刀切”，建立运营风险分层管理体系