隨著銀行業務范圍不斷擴大、業務種類不斷增多,業務處理人員在處理業務時,經常需要查閱各類規章制度,尋找與具體業務處理流程相匹配的規則知識,造成較大的時間浪費,工作效率也難以得到提升。
以某行某作業中心為例,包括通用業務部門、專業處理部門、遠程支持部門,涉及的業務類型有:如專業處理業務,又包括mps外匯處理業務、反洗錢清單監測業務等業務流程。為準確辦理業務,商業銀行業務處理人員除記憶必要的規章外,還需要經常查詢相關的管理規定,在文檔中查找具體的條款并參照執行。而銀行相當一部分業務對于處理準確性和時效性有很高要求,因此如何有效減少業務人員查閱規章和條款的時間,提升其辦理效率是當前銀行從業人員面臨的主要困難。
知識工程通過對業務知識進行搜集、整理、表達和管理,可實現知識的細粒度、結構化管理,并為知識的應用奠定基礎。通過國內外知識工程的研究和應用可以看出,商業銀行的業務知識的積累和整理具有較好的基礎,可在此基礎上進一步開展知識的場景化應用。通過構建業務處理知識管理系統,并將其與具體的業務處理系統集成,借助知識與業務處理流程融合技術,可以實現業務知識的主動推送、精確查詢與匹配,提升業務人員處理業務效率。
知識工程是以知識為處理對象,研究知識系統的知識獲取、知識表示和知識應用的方法和開發工具的一門學科,它是人工智能的一個研究分支。知識獲取有三種方式:非自動知識獲取、知識抽取、機器學習知識。非自動知識獲取由知識工程師通過閱讀有關文獻或與領域專家交流,獲取原始知識并進行分析、歸納、整理,形成用自然語言表述的知識條目輸入到數據庫中。知識抽取是對蘊含于文本文獻中的知識進行識別、理解、篩選、格式化,把文獻的每個知識點抽取出來,以一定形式存于知識庫中。機器學習知識通過機器的視覺、聽覺等途徑,直接感知外部世界,輸入自然信息,獲取感性和理性知識,或者根據系統運行經驗從已有的知識或實例中演繹、歸納出新知識,補充到知識庫中。
知識應用是知識工程的三大過程之一,也是知識系統構建的主要目的。知識應用以知識的資產化為基礎,通過將業務知識應用于具體業務過程之中,應用方式包括以下四類:1)提供知識檢索,即用戶根據所需的知識,在知識管理系統中輸入關鍵詞來進行搜索,搜索可以基于關鍵詞匹配或是基于語義的檢索;2)提供知識推送,即系統根據當前用戶正在處理的業務信息、用戶角色與權限等,主動將與之相關的知識提取并以一定的方式推送至業務處理系統中。如以設計規范、作業規章或技術參數;3)提供知識的場景化應用,即將知識以半結構化或結構化的形式推送至業務處理過程中,實現知識在業務過程中的深度應用;4)提供知識的智能化應用,即利用知識推理與智能決策技術,實現業務處理過程的半自動化或全自動化。
從企業IT系統建設與可持續性的角度考慮,建議知識管理系統與知識應用系統分開建設,對于大型企業而言,可以構建一個專門的知識管理系統,并將知識管理系統與各類業務系統進行集成,實現知識在不同業務系統中的應用。此外,部分業務處理系統自帶了專門的知識管理功能,這種情況下,知識管理與知識應用模塊的集成性更好,缺點是當業務處理系統更換或更新后,原有的知識管理模塊則需要重新構建。
基于知識工程的業務處理方案,可以將各種業務規章制度中的知識進行梳理、整合和結構化管理,形成各類業務知識庫,并通過知識與業務過程融合技術,實現知識在業務處理過程中的嵌入和主動推送,減少業務處理人員查閱各類規章知識的時間,提升工作效率。
采用知識工程的一般方法,對當前商業銀行承擔的各類業務所涉及的規章、制度、作業規則以及具體的業務處理系統或軟件工具進行梳理和分類,形成業務處理的知識應用場景;對各類業務處理過程進行梳理和分解,進一步明確分解后的業務子過程所需的業務知識、知識表達方式以及業務子過程與業務角色的關聯關系,為知識與業務過程融合提供需求輸入。
商業銀行業務知識通常存在于各類作業規章之中,以文檔的形式存在,業務處理人員查閱相關的文檔并參考具體的規則即可辦理業務,業務知識的獲取相對容易。因此,可以將各類規章中的知識進一步結構化,存儲于知識庫中。
商業銀行業務知識可以按照內部組織結構-業務類型-業務知識的層次結構形成知識分類。可采用基于本體的業務知識表示技術,實現知識的語義關聯,目前這方面的研究較為成熟。采用基于本體的知識表示方法后,各類業務知識(規則、業務類型、流程、角色等)均可實現自動關聯,為后續知識的應用奠定了基礎。
在對知識進行建模后,可進一步根據知識的分類方法,構建商業銀行的業務知識庫。這些知識庫由專門的知識工作人員進行管理和維護。
構建的業務知識庫將在知識管理系統或模塊中管理,而知識的應用則需要結合具體的知識應用場景開發專門的工具。通過語義集成,將知識庫中與當前業務處理流程相關的知識提取并推送至業務處理系統中,推送的內容包括:業務處理基本流程、注意事項、規則知識等,可以文檔、文字或數據的形式呈現。因此,業務處理系統需要根據知識管理系統提供的知識語義集成接口,實現知識的應用。
可從商業銀行組織結構維度、業務知識類型或所涉及的專業領域等維度對前述各類業務處理進行分類,并采用知識工程領域通用方法,構建商業銀行業務知識本體模型,利用本體管理商業銀行各知識庫中的業務知識。如:通用業務規則庫、云生產業務規則庫、MPS業務規則庫、核對類稽核業務規則庫、外匯合規性審核規則庫、反洗錢清單監測規則庫、反洗錢數據補錄規則庫等。上述各知識庫構成了商業銀行業務知識管理系統的主體。
如圖1所示,要實現業務知識在業務處理過程中的應用,需要對現有的業務處理IT系統進行重構,通過將業務知識管理系統與各類業務處理系統集成,實現業務知識在不同業務處理系統、不同業務處理流程中的主動推送和高效應用。
首先,將各類業務過程進行分解,構建子業務過程-業務角色/人員-業務知識之間的關聯;利用該關聯關系以及語義關聯技術等,可將知識庫中與當前業務過程、子過程以及業務角色/人員相關的知識主動推送到業務系統中。業務處理人員可直接在系統中查看相關知識,提高工作效率和質量;同時,系統可將當前業務處理過程中填寫的業務數據與知識庫系統中的業務規則知識進行匹配和比對,實現自動化的合規性檢查,減少業務處理差錯,提升業務處理質量。從商業銀行現有的IT系統建設來看,可通過知識與業務處理流程融合,實現知識的場景化應用。
本文基于商業銀行業務類型繁多、業務知識龐雜帶來的業務處理人員記憶困難等問題,提出了一種基于知識的商業銀行業務處理方法。通過對業務處理的知識應用場景進行梳理,并采用本體建模工具對業務知識進行表示,構建不同業務類型所需的業務知識庫,并采用獨立的業務知識管理系統管理和維護各類業務知識。并將知識管理系統與業務處理系統集成,實現知識與具體的業務處理系統和流程的深度融合。最終,只需要對商業銀行現有的業務處理系統進行少量開發,即可實現知識的高效應用。