利用數(shù)據(jù)分析加強(qiáng)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理

摘 " 要：本文以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用柜員輪崗算法、備付金預(yù)測(cè)模型、可疑交易規(guī)則等數(shù)據(jù)分析方法，對(duì)柜員的工作軌跡、現(xiàn)金管理、交易行為等經(jīng)營(yíng)活動(dòng)進(jìn)行分析，揭示其潛在的風(fēng)險(xiǎn)。因此，大數(shù)據(jù)分析拓寬了銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理能力，改變了部分風(fēng)險(xiǎn)管理問題依靠人工與經(jīng)驗(yàn)的判斷方式，使得銀行風(fēng)險(xiǎn)管理決策依據(jù)更加科學(xué)。

" 關(guān)鍵詞：柜員輪崗算法;備付金預(yù)測(cè)模型;可疑交易規(guī)則

中圖分類號(hào)：F830.33 " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A〓 文章編號(hào)：1003-9031（2014）12-0086-03 "DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2014.12.20

一、引言

近年來，中國(guó)郵儲(chǔ)銀行海南省分行風(fēng)險(xiǎn)事件時(shí)有發(fā)生，如果及早發(fā)現(xiàn)柜員的違規(guī)操作，并采取相應(yīng)措施，可避免風(fēng)險(xiǎn)事件或降低事件損失程度。但隨著銀行交易量的海量增長(zhǎng)，以及交易渠道的增多，特別是電子渠道的發(fā)展，僅僅依賴人工與經(jīng)驗(yàn)排查風(fēng)險(xiǎn)，在排查的針對(duì)性、時(shí)效性、效率性等方面均存在巨大困難。如何高效排查柜員操作風(fēng)險(xiǎn)，是中國(guó)郵儲(chǔ)銀行目前面臨的一項(xiàng)緊迫課題。

金融業(yè)是最早運(yùn)用信息科技技術(shù)的一個(gè)行業(yè)，也是數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，經(jīng)過幾十年的信息化進(jìn)程，已邁入大數(shù)據(jù)時(shí)代。大數(shù)據(jù)的核心是利用數(shù)據(jù)支持決策，實(shí)施全局性的價(jià)值鏈分析和流程優(yōu)化再造，提高管理的精度，真正做到有所為有所不為。郵儲(chǔ)銀行緊跟時(shí)代步伐，一方面加強(qiáng)自身信息系統(tǒng)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)了全國(guó)數(shù)據(jù)大集中，另一方面大力開展數(shù)據(jù)分析工作，并在全國(guó)范圍內(nèi)建立了以數(shù)據(jù)分析為目的的數(shù)據(jù)倉庫，這為利用數(shù)據(jù)分析加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理奠定了基礎(chǔ)。

但大數(shù)據(jù)帶來的另一個(gè)問題是，以電子形式存放、海量并快速增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)，無法直接被認(rèn)知與利用。如果不對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與建立解析模型，將無法為決策者提供有用信息。因此，銀行需要利用各種統(tǒng)計(jì)分析方法，從海量的數(shù)據(jù)中自動(dòng)搜索隱藏于數(shù)據(jù)本身之中的特殊關(guān)系，提煉關(guān)鍵性的商業(yè)輔助決策數(shù)據(jù)，并將萃取的信息應(yīng)用到未來的經(jīng)營(yíng)管理之中。

二、數(shù)據(jù)分析海南案例

郵儲(chǔ)銀行海南省分行以風(fēng)險(xiǎn)管理為切入點(diǎn)，在柜員輪崗排查、備付金預(yù)測(cè)、可疑交易提示等三個(gè)方面探索利用數(shù)據(jù)分析控制操作風(fēng)險(xiǎn)，取得較好成效。

（一）柜員輪崗排查

柜員輪崗制度要求定期對(duì)柜員工作地點(diǎn)進(jìn)行輪換，當(dāng)柜員在同一個(gè)網(wǎng)點(diǎn)連續(xù)工作時(shí)間超過設(shè)定的閾值必須進(jìn)行輪崗。實(shí)踐證明很多風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)生，都直接或間接與輪崗制度沒有嚴(yán)格執(zhí)行有關(guān)。實(shí)際工作中由于柜員數(shù)量較多以及其它因素，通過人為排查存在周期長(zhǎng)、效率低下、隱瞞錯(cuò)漏等問題，造成輪崗制度很難充分執(zhí)行。

柜員輪崗排查是根據(jù)柜員歷史交易數(shù)據(jù)，通過算法分析，還原柜員在不同時(shí)間段、不同網(wǎng)點(diǎn)上崗的工作軌跡，實(shí)現(xiàn)隨時(shí)精確檢索省、市縣、網(wǎng)點(diǎn)三級(jí)機(jī)構(gòu)轄內(nèi)應(yīng)輪崗柜員，完成風(fēng)險(xiǎn)提示，方便相關(guān)部門執(zhí)行風(fēng)險(xiǎn)管理制度，提高柜員輪崗合規(guī)管理效率。

算法分析有三項(xiàng)管理規(guī)則作為前提：一是以柜員存在實(shí)際交易數(shù)據(jù)確認(rèn)工作網(wǎng)點(diǎn)，交易數(shù)據(jù)最小時(shí)間單位為天;二是同一柜員同一個(gè)月在不同網(wǎng)點(diǎn)工作，以累計(jì)天數(shù)最多的網(wǎng)點(diǎn)作為該員工當(dāng)月工作地點(diǎn);三是判斷柜員是否連續(xù)工作以月為時(shí)間單位。實(shí)際工作中柜員存在跨月累計(jì)情況，即同一個(gè)柜員連續(xù)兩個(gè)月在相同的兩個(gè)網(wǎng)點(diǎn)均持續(xù)工作，如何判斷柜員工作地點(diǎn)成為難點(diǎn)。對(duì)此可以嘗試運(yùn)用以下算法：

1.確定柜員工作地點(diǎn)。若柜員1個(gè)月內(nèi)在網(wǎng)點(diǎn)A，B，C，…均有工作記錄，取工作天數(shù)最多的網(wǎng)點(diǎn)，即

max（■T■，■T■，■T■，…） （1）

2.判斷柜員是否連續(xù)工作。若柜員連續(xù)3個(gè)月工作地點(diǎn)次序?yàn)锳，■，A，其中■表示同一個(gè)月內(nèi)柜員在網(wǎng)點(diǎn)A，B，C，…均有工作記錄。按步驟1規(guī)則，如果存在以下條件，即

■T■≥max（■T■，■T■，…） （2）

則判斷柜員為連續(xù)工作。

3.初步選定應(yīng)輪崗柜員。利用式（1）和式（2），比較柜員在同一網(wǎng)點(diǎn)連續(xù)工作時(shí)間與設(shè)定的閾值，如果大于閾值則該柜員列入應(yīng)輪崗排查結(jié)果集Q;

4.排除跨月累計(jì)。若柜員連續(xù)4個(gè)月工作地點(diǎn)次序?yàn)锳，■，■，A，其中，■，■表示連續(xù)2個(gè)月柜員在網(wǎng)點(diǎn)A，B，C，…均有工作記錄。按式（2）規(guī)則，如果存在以下兩項(xiàng)條件，即

■T■≥max（■■T■，■T■）（3）

■T■≥max（■■T■，■T■）（4）

則判斷柜員為連續(xù)工作。

如果實(shí)際情況在以下條件，即

max（■（T■+T■），■（TC■+T■），…）>min（■TA■，■TA■，也就是柜員在網(wǎng)點(diǎn)B，C…連續(xù)兩個(gè)月內(nèi)跨月累計(jì)工作天數(shù)，超過網(wǎng)點(diǎn)A任意一個(gè)月的工作天數(shù)，實(shí)際情況已完成輪崗，在應(yīng)輪崗柜員結(jié)果集Q中予以剔除。

效果分析：柜員輪崗算法能夠精確搜索應(yīng)輪崗柜員。根據(jù)算法提示，中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行海南省分行共35名柜員，在同一個(gè)網(wǎng)點(diǎn)工作時(shí)長(zhǎng)超過規(guī)定時(shí)間，需要進(jìn)行輪崗。經(jīng)相關(guān)部門調(diào)查核實(shí)，確認(rèn)35名柜員需要輪崗并采取了輪崗措施。

（二）備付金預(yù)測(cè)

如果能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)每個(gè)網(wǎng)點(diǎn)柜面、每臺(tái)自助設(shè)備每天的備付金，就能夠及時(shí)、準(zhǔn)確、安全地向網(wǎng)點(diǎn)調(diào)撥備付金，使各網(wǎng)點(diǎn)請(qǐng)領(lǐng)的現(xiàn)金正好滿足營(yíng)業(yè)需要，既保證支付又減少現(xiàn)金占用，在提高資金利用率的同時(shí)，避免過多的現(xiàn)金流向前臺(tái)人員，降低押運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)與資金案件概率。利用交易數(shù)據(jù)對(duì)備付金實(shí)際值的計(jì)算方法是：按照“存款為正、取款為負(fù)”，對(duì)現(xiàn)金交易流水中每條數(shù)據(jù)按交易時(shí)間先后順序逐筆軋差，軋差中負(fù)值絕對(duì)值最大值即為當(dāng)日備付金值。

經(jīng)過各種數(shù)據(jù)挖掘方法的實(shí)驗(yàn)與比較，確定指數(shù)平滑法在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性、時(shí)效性、大規(guī)模應(yīng)用便利性等綜合性能方面，更加適合備付金數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。模型如下：

設(shè)t1，t2，t3，…，tn為單位為天的時(shí)間序列，Xt■，Xt■，Xt■，…Xtn表示某網(wǎng)點(diǎn)在t1～tn時(shí)段內(nèi)備付金實(shí)際值，模型目標(biāo)是預(yù)測(cè)該網(wǎng)點(diǎn)下一天的備付金值，記為Yt（n+1）。Yt■，Yt■，Yt■…，Yt■表示在時(shí)段t1～tn內(nèi)該網(wǎng)點(diǎn)預(yù)測(cè)模型產(chǎn)生的備付金預(yù)測(cè)值。Yt（n+1）預(yù)測(cè)公式為：

Yt（n+1）=αXt+（1+α）Y■tn （5）

通常情況下評(píng)價(jià)指數(shù)平滑法模型好壞的指標(biāo)主要是誤差項(xiàng)平方和，即現(xiàn)在提出了一種新的評(píng)價(jià)指標(biāo)，即

SSSE=min■（Yt-■）（6）

該指標(biāo)的合理性在于，使得預(yù)測(cè)值Y與真實(shí)值的平均值■之間的誤差最小。通過計(jì)算機(jī)模擬，預(yù)測(cè)值Y的波動(dòng)范圍，與平均值■的趨離程度不大。

指數(shù)平滑法的關(guān)鍵因素是確定α值，α值的合理性決定了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。針對(duì)α值的確定，備付金預(yù)測(cè)模型在黃金分割算法的基礎(chǔ)上提出了新的思路[2]，算法如下：

將α取值區(qū)間[0～1]平均分為κ份（備付金預(yù)測(cè)模型κ取10000），從中選擇適合的α值，每次變化幅度為■。

設(shè)：

α1=（μ1，ν1）=（0，■）

α2=（μ2，ν2）=（0，■，■）（7）

ακ=（μκ，νκ）=（■，1）

" 令：

αi=0.618μi+0.382νi+■（νi-μi），i=1，…κ（8）

αj=0.382μi+0.0.68νi+■（νi-μi），i=1，…κ（9）

比較αi-αj與ε的大小，ε為閾值，備付金預(yù)測(cè)模型ε取0.05;如果αi-αj≤ε，則α=■。

如果αi-αj>ε 則

先分別求出SSSE（i），SSSE（j）

若SSSE（i）>SSSE（j）

則νi=νi，μi=αi，αi=αj，SSSE（i）=SSSE（j） "（10）

若SSSE（j）>SSSE（i），

則μi=μi，νi=αj，αi，SSSE（j）=SSSE（i）。 " "（11）

循環(huán)計(jì)算式（8）、（9）、（10）、（11），

直到滿足控制條件αi-αj≤ε，則α=■。

最后分別求出κ個(gè)SSSE，計(jì)算比較選擇最小的SSSE，與之對(duì)應(yīng)的α即為使求，然后帶入方程，即可對(duì)備付金值進(jìn)行預(yù)測(cè)。

效果分析：備付金預(yù)測(cè)值成為請(qǐng)領(lǐng)備付金的基本依據(jù)，網(wǎng)點(diǎn)申請(qǐng)備付金不再依賴主觀經(jīng)驗(yàn)。經(jīng)過近三個(gè)月運(yùn)行，實(shí)際經(jīng)營(yíng)過程表明備付金預(yù)測(cè)算法能夠較準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來一星期的備付金值。通過海南全省345個(gè)網(wǎng)點(diǎn)、608臺(tái)自助設(shè)備按照預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)調(diào)撥備付金，備付金率整體下降了0.3個(gè)百分點(diǎn)，提升了資金利用率;部分自助設(shè)備實(shí)現(xiàn)了2到3天加鈔一次，不僅提高了設(shè)備運(yùn)行效率，而且節(jié)約了加鈔成本。

（三）可疑交易提示

利用數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)可疑交易數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)向風(fēng)險(xiǎn)管理部門呈現(xiàn)，使核查做到有的放矢，提高風(fēng)險(xiǎn)管理效率與水平。以JE表示交易金額、BS表示交易筆數(shù)、t表示交易時(shí)間段，ε 表示金額閾值，η表示筆數(shù)閾值，可疑交易規(guī)則集如下：

1.當(dāng)日資金多筆分散轉(zhuǎn)入且當(dāng)日資金集中轉(zhuǎn)出大額交易，即：

■BS>ε，■JE>η，t=1 day（12）

2.一個(gè)月內(nèi)相同收付款人之間發(fā)生多次交易，即

■BS>ε，t=1 month （13）

3.賬戶在短時(shí)間內(nèi)進(jìn)行多筆存、取、轉(zhuǎn)賬交易，即

■BS>ε，t<5 minute （14）

4.柜員非營(yíng)業(yè)時(shí)間辦理業(yè)務(wù)。

5.賬戶一定時(shí)間內(nèi)發(fā)生多筆止付、沖正交易。

6.賬戶資金大額流入流出。

效果分析：可疑交易發(fā)現(xiàn)180個(gè)客戶、25個(gè)柜員共3562筆可疑交易。經(jīng)業(yè)務(wù)部門逐筆排查，其中765筆交易發(fā)現(xiàn)進(jìn)一步核查線索，大大提高了風(fēng)險(xiǎn)管控效率與威懾力。

三、結(jié)語

通過柜員輪崗排查、備付金預(yù)測(cè)模型、可疑交易規(guī)則等數(shù)據(jù)分析方法在郵儲(chǔ)銀行海南省分行的應(yīng)用，顯示大數(shù)據(jù)分析能夠成為銀行風(fēng)險(xiǎn)管控的一條新途徑。由于各家銀行在柜面業(yè)務(wù)、自助設(shè)備管理等方面都面臨同樣問題，其它銀行只需結(jié)合自身的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)運(yùn)用算法，就能指導(dǎo)自身風(fēng)險(xiǎn)管理。同時(shí)，利用大數(shù)據(jù)、深入挖掘大數(shù)據(jù)的價(jià)值，讓數(shù)據(jù)說話，以數(shù)據(jù)作為決策的堅(jiān)強(qiáng)后盾，不僅能加深對(duì)客戶的理解、提高風(fēng)險(xiǎn)管控能力、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，也是打造數(shù)據(jù)銀行、智慧銀行的必由之路。■

（責(zé)任編輯：張恩娟）

參考文獻(xiàn)：

[1]何舒華，何靄琳.指數(shù)平滑法初始值計(jì)算與平滑系數(shù)選取的新方法[J].廣州大學(xué)學(xué)報(bào)，2011（2）.