智能化事后監督上線非信貸業務風險防控有備無患

非信貸業務是銀行的重要業務，涵蓋支付結算、理財、中間業務、銀行卡、同業業務等領域。在凈息差持續承壓的背景下，它作為銀行利潤增長的第二曲線，重要性不斷提升。非信貸業務具有領域廣、內容雜、形式新的特點，通常會面臨較高風險。對此，事后監督是銀行防控這類業務風險的重要手段。隨著金融科技的發展，以大數據、人工智能、區塊鏈等數字技術為核心的智能化監督成為這一領域風險防控的新形態，在提升監督效能、防控業務風險、節約人力成本方面都發揮了重要作用。

非信貸業務風險特征與監督困境

非信貸業務風險特征

多樣性。非信貸業務種類較多，每項業務都包含不少風險點，這使得非信貸業務風險極為多樣。以理財業務為例，投資者適當性管理不足、信息披露不充分、政策變化、市場波動等，都是該業務的常見風險。

關聯性。非信貸業務風險的關聯性既體現在外部，也表現在內部。外部層面，法律政策調整、宏觀經濟環境變化，都會對非信貸業務產生較大的影響。比如，監管政策收緊，會使部分原本合規的業務模式失效，銀行若不及時調整，極有可能面臨合規風險；貨幣政策調整則通過市場利率傳導至銀行，直接影響同業業務成本與理財業務收益。內部層面，特定業務的風險會經由資金鏈、業務鏈傳導至其他業務，引發系統性風險。例如，在同業拆借市場流動性緊張時，銀行資金調度會受到較大沖擊，支付結算等業務也會受到明顯的影響。

隱蔽性。與信貸業務相比，非信貸業務風險的隱蔽性更強，并不直接表現為資金損失，這極大增加了風險防控的難度。

非信貸業務風險監督困境

事后監督是防控非信貸業務風險的關鍵。但傳統的事后監督在風險識別、數據處理、監督范圍、監督效率等方面局限性很大，已難以滿足非信貸業務風險防控的需求。

從風險識別來看，全面、準確識別風險是事后監督的先決條件。傳統模式高度依賴監督人員的專業知識和職業經驗，容易出現風險漏判，面對復雜、隱蔽的風險時，更難以做到準確識別。再看數據處理，數據是事后監督的基礎。非信貸業務類型多樣，涉及多個業務系統和數據源。在傳統監督中，人員需要從不同系統查詢、提取數據，工作難度較高；加上數據分析工具欠缺，也難以充分挖掘數據價值。

在監督范圍上，非信貸業務風險大多關聯性強。傳統事后監督審核時，常圍繞單筆業務開展，缺乏對業務流程的整體把握和風險的動態跟蹤，導致監督缺乏系統性和延續性，難以發揮防控作用。

監督效率方面，非信貸業務種類復雜、業務量大且正在快速發展。傳統模式以人工監督為主，人員需在業務發生后逐筆審核憑證和數據，不僅費時費力，還易因人為疏忽出現漏檢、誤檢，效率較低。

智能化事后監督

在銀行非信貸業務風險防控中的應用要點

實時監測

對非信貸業務進行實時監測，是銀行防控這類業務風險的第一步。銀行可從三方面落實措施。

構建數據源接入體系。非信貸業務數據分散在銀行內部各系統，例如銀行卡、理財、代理業務、支付結算等系統。

銀行需全面整合這些業務系統，通過統一的數據接口與標準，實現內部數據的實時采集與匯總，為監測提供數據支持；同時還要主動對接外部相關系統，比如央行征信、工商注冊、法院失信被執行人等數據，進一步拓展數據來源。

構建風險監測模型。在完成海量數據采集與整理后，銀行要結合非信貸業務的風險類型，依托大數據、人工智能技術，搭建多元化的風險監測模型。以合規風險為例，銀行可將法律法規、監管政策要求輸入模型，對業務流程展開監測，精準識別其中的違規行為。

實現風險實時預警與可視化展示。依托智能化監測系統構建預警機制，一旦風險指標超過閾值，系統會自動發出預警信號，并通過短信、郵件、系統彈窗等形式提醒監督人員。同時將可視化技術引入系統，借助圖形、圖表直觀呈現監測結果，使監督人員能準確把握風險分布與演化態勢，為風險應對提供支持。

智能復核

復核是非信貸業務事后監督的重點環節。隨著數字技術發展并應用于非信貸業務監督，復核已從人工模式逐步轉向智能模式。銀行需加強機器人流程自動化、自然語言處理、光學字符識別等技術在復核中的應用，推動復核工作智能升級。

以機器人流程自動化技術為例，它具備較強的人工操作模擬能力。在賬戶信息核對、交易流水比對、業務憑證歸檔等重復性高、規則性強的工作中，可通過機器人流程自動化預設流程和規則，由其替代人工復核。這不僅能實現復核自動化與標準化，大幅提高效率，還能減少人為因素導致的錯誤，保證結果準確。

規則庫構建對智能復核尤為重要。銀行應根據非信貸業務的種類、特征及風險點，圍繞業務合規性、數據準確性、風險控制明確復核規則，并規范復核流程與標準。同時結合業務及風險變化，用機器學習算法發現規則漏洞，并不斷加以完善，使規則適配于智能復核需求，能夠切實發揮風險防控作用。

風險處置

風險處置是智能化事后監督應用于非信貸業務風險防控的核心環節。銀行可圍繞分級處置、跨部門協同、閉環管理三個維度，構建風險處置機制，切實提升這類業務的風險防控水平。

分級處置上，將發生概率、嚴重程度、影響范圍作為分級依據，由智能化監督系統自動劃分風險等級，如一般、較大、重大風險，并按等級生成差異化應對方案。一般風險由系統發出預警，自動觸發暫停業務等處置措施；較大、重大風險則由系統上報相關管理部門和決策人員，由人工介入處置。

跨部門協同方面，非信貸業務種類多元、風險多樣，單個部門難以有效處置。銀行可借助智能化監測系統搭建跨部門平臺，傳輸監測信息，實現部門間實時溝通與數據共享。業務、合規、信息技術、風險管理等部門可按自身職責開展工作，同時還要加強協作，將處置進展與結果及時反饋系閉環管理過程中，銀行需構建風險處置跟蹤機制，全流程監控處置過程，確保措施有效執行。同時圍繞時效性、有效性、合規性評估處置效果，發現處置不當則及時調整策略。

長期以來，存貸利差、手續費收入是商業銀行利潤的主要來源。隨著市場環境越發復雜，許多銀行都面臨利潤下降的風險。在此情況下，優化非信貸業務成為新時期銀行發展戰略的關鍵所在。事后監督作為非信貸業務風險防控的一環，作用舉足輕重。幸運的是，數字技術的發展為事后監督的智能化轉型提供了有力支持。銀行需立足業務風險特征與監督困境，強化數字技術應用，從實時監測、智能復核、風險處置三方面精準發力。如此，銀行方能構建起智能化事后監督新模式，在非信貸業務風險防控中穩健前行。