解析CIFS|招商银行赵一铂：零售银行数字化风险合规管理
2024-04-26
各位上午好！非常荣幸能够得到主办方的邀请，来参与CIFS 第四届中国数智金融年会。
今天我带来的题目是“零售银行数字化风险合规管理”。
零售银行数字化交易风险管理的使命
先来看一下，当前零售银行数字化交易风险管理的使命，交易风险管理的课题，相信对于在商业银行或者说是支付机构、收单银行从事交易风险或者收单管理的同仁来说这个话题并不陌生，随着这么多年我们的零售银行支付结算的产品或者说风险管理的发展，可以看到有一些什么变化，我个人总结从传统的追求二元风险（追求交易风险管理，就要追求交易风险是低的，我的客户被伪冒、盗用，或者账户里面沉淀的金额被他人伪冒、获取的比例是低的），这是第一使命。第二个，我们的客户使用账户产品在做交易的时候，过程的时候体验好不好，或者支付体验爽不爽，我们的体验越好，支付的流程越简单，对于客户越不繁琐，客户就愿意使用我们支付结算产品，相应就会有余额在我们的支付结算产品或者账户产品，早期支付结算交易管理的使命是追求风险和体验的二元平衡。
随着数字化时代的发展，以及支付结算的工具，账户类的产品不断创新，现在的零售银行数字化交易风险管理的使命已经从二元平衡过渡到六边形全能战士的要求，既要履行对交易风险的把控，这是我们的老本行，给客群增长提供必要的支持。我们服务客户的员工，通过交易风险管理的能力，让客户在得到我们员工服务的时候，员工的体验是好的，不要经常接到客户的抱怨，服务一线的员工经常接到客户的抱怨和投诉的话，员工的体验也是很差的，还有履行社会责任，防诈的责任。还有保护客户的财富安全，这个也是跟现在的防毒反诈的大背景或者支付结算里面主要的通点是密切相关的，所以我们今天在讨论零售银行数字化交易风险管理使命的时候先要看我们面临的背景，从二元平衡过渡到六边形的要求。
零售银行数字化交易管理覆盖风险领域
零售银行的交易管理覆盖着这样的领域，我挑主要的列，远远多于这些。其中交易场景反欺诈，是我刚才提到的二元平衡里最重要的内容，我们有发卡端的反欺诈，就会有收单侧，我们也要做收单场景同类型的另外一边的风险管理。还有左边，营销场景反羊毛，主要是支付结算的工具和产品的建设要给客户发布一些权益、配置一些活动，引流的时候给客户提供一些好处，自然而然过渡到对一些垃圾流量或者说是恶意流量，开户只是为了获取权益这一部分的羊毛流量的管理里面。
我又列了三个红色的，包括对于异常开户的监控、打击非法账户买卖的行为，也就是说在开户的时候，我们并没有监测出账户是恶意的，开完户以后发现账户的持有人已经发生了变化，交易行为跟以前不一样了，我们认为这个账户很有可能已经发生了买卖的行为，而下一步要做一些恶意的行为。还有电信诈骗和网络赌博的管理，这个也是今天零售银行帐户或者支付结算风险管理面临合规最大的痛点。
零售交易合规管理全生命周期概览
从零售银行交易风险合规管理，以及我今天想要聚焦的对交易合规或者说是支付结算产品对账户合规的管理上来看，我们如何从零售交易全生命周期来讲，能够把零售支付结算交易合规的事情做好，这个里面我是总结了全生命周期概览的框图。第一要做好批量预估感知的能力，做什么事情呢？其实我们要做的是在长周期，要跨场景、跨客户的行为，这个行为不一定是客户的支付结算行为，也包括他和我们的APP自主渠道，甚至是非自主渠道所有的交互触点上留下的种种痕迹、种种行为、种种日志的处理，通过这些处理我们能够对客户有一个综合的打分，判断客户的合规风险或者合规水平。我们还要考虑使用一些名单类的数据，这里面主要是内部积累和外部获取，两个举措并举，同时通过我们对设备和人的风险感知的数据来加工长周期的评分，去做好批量的预估和感知。
第二个要做好的事情是实时巡检和侦测，这里面重要的点，当客户发生了一些交易或者实时发生了一些行为的时候，由这些交易和行为去触发实时的评分，这个评分会评估客户的最新一次交易风险合规的水平。依赖我们这样实时复杂的AI模型和复杂的策略体系，使得我们能够具备这样的能力，调用合适的方式，以及对这个账户和交易，当我们认为这个可疑的水平上升到足够高的程度的时候，我们要对它进行实时的拦截和干预。
我们还要对发现可疑的事件，账户可疑的交易，我们要对可疑的账户或者账户发生的行为做调查，以及对调查的内容继续上升为一个定性的结论，以及一个关联处置的方式，所以可疑事件或者可疑账户的调查处置是我们整个生命周期一个阶段性的终点，其实也是对这个账户下一次评估的起点。我们为了做好实时批量的评估感知，要做好实时巡检的侦测，还要做好可疑事件和账户的调查处置，需要建设非常多的辅助类产品，包括核验客户身份多模态的产品，包括AI外呼多轮对话的云交互能力和多轮对话以后，通过语音转文本，NLP去处理转化出来的文本内容的能力，以及我们想要对可疑事件调查，还需要有个高效的调查平台，来完成事件最后的处置和定性的工作。
以反诈为例看零售银行数字化合规管理
在一个可疑的交易里面，以一个例子，零售银行的防毒反诈，我们更聚焦在反诈上来看零售银行数字化合规管理，一些重点的如何落地。今天我们做零售银行反诈工作的时候都逃不过两件事情：第一件事情，我们要有 实时的侦测和拦截的体系，去把系统里面正在发生的一些交易常识，如果我们认为这是涉诈交易，当我们发现这样交易是可疑的时候，我们需要对这样的交易做纵深实时的侦测，以及拦截。这里面我们用到的一些相关内容，包括账户上快进快出的行为、有没有小额测试的行为，有没有不留余额的行为，以及短时间高频散出的行为，这些计算实时度量是用来帮助我们账户或者客户实时风险的问题。我们能够度量出实时可疑风险以后，可以差异化的拦截。
如果账户是出清账户，涉嫌洗钱行为，就用简单的强制人脸识别。我们也可以调低账户的限额，让一些可疑或者非法来源的钱没有办法在短时间内都出清，进一步帮助我们可疑调查处置，或者帮助公安机关进一步研判资金内容是否可疑争取时间。当我们认为真的可疑到一定程度的时候，我们甚至可以聚集当笔的交易，并且实时限制账户的功能。
这里面可以看到，如果采用人脸识别，是可以直接实时干预的。如果选取智能调查方式，先限制这个账户实时交易的额度，紧跟着批量对这个账户进行智能调查，我们还是把这个账户，或者说这个账户上关联的现性可疑行为扔给了智能调查行为，希望在智能调查里面处置客户的可疑行为。我们还需要有一个准实时或者批量的体系来和实时的侦测体系并行，同样的我们通过批量的或者准实时的模型，这个里面可以去做更多的高维度的延伸，或者跨维度关联的计算，把实时毫秒级别算不出来的，可以在准实时或者批量的时候解决这个问题，采取用时间换空间的方式解决这个问题。批量出来的这些要处置的可疑的账户也可以采取智能外呼，或者调节客户的日交易限额，相当于对他未来的交易会有一些限制，甭管他现在账户里还存留多少钱，我们的目的是为了降低他未来账户去转移受害人金额的能力。我们还可以采用类似于预中止管控，这些都需要进入到智能调查的环节。所以我们以反诈为例可以看出，今天对于这个账户或者可疑的行为，智能调查的能力有多么的重要，凡是不能对这个账户立刻采取干预的行为，或者采取处置措施是过渡性的，我们都需要智能调查，通过调查来给这个账户阶段性的定性，再关联上一个阶段性的比较靠谱的处置措施。
可疑账户（交易）智能合规调查
提到今天我们对于零售账户智能合规调查能力，其实我们已经进入到一个刚需的情况。如何来思考去做或者去设计一个对可疑账户，或者账户可疑交易行为的智能合规调查呢？结合我个人的想法和使用的实践，我觉得这个里面可以大概分为三步：
第一步，智能调查的上游是可疑账户或者可疑行为生成，包括新开户存疑的账户实行调查，或者一人多卡、买卖账户行为进行相关的调查，以及准实时或者实时模型策略命中以后抛出的可疑名单关联行为做调查，以及直接推送给金融机构、支付机构可疑名单做调查。我们要先做一个相当于说是这样的一个触点或者入口，来和上游若干个系统去对接，来收集相关需要去调查的名单类型来源。
第二步，需要分门别类给相关的问题账户、问题行为匹配要执行的调查问题库，所以这个里面就需要去进入到知识库或者问题库的建设。这一个里面的一些来源，主要是通过对一些案件的积累去回溯，以及一些人工巡检的经验回传，我们来对一些问题匹配一些问题库，做到这样一个行为和可疑的问题去调查的匹配。
在做好这样一个事情以后，下一步，可以通过人机结合的智能化分析调查流程去做一些相关的自动化的工作，或者说是大数据辅助下的人工巡检的工作，包括由AI去执行多轮对话语音的外呼。当然了这个是需要和客户配合，在客户配合的前提之下，通过AI外呼的形式跟客户执行多轮对话，把我们匹配库里面的问题都呼出去，看客户怎么回答。通过收集相关回答的结果，进行NLP的解析，关键词语义的提取和关键信息的抽取，自动的评分，看客户回答的可疑程度，通过这样的评分我们会抛出内容给到人工抽检审核的环节。人工抽检审核的环节可以去干的事情，就是结合模型的时候，我们会下抛一些侦测的线索和可疑的情况，再结合多轮对话里面能够提取大客户的可疑情况，人工巡检的时候由他再做一轮的判断，这一轮相当于终审判断，输出一个结论根据这个结论所有的业务或者管控，大概会是这样的过程。
在这样的里面，批量监测、人机结合的调查处置有它天生的优势，一个对传统大量的人工替代，传统的调查里面，如果所有的调查都需要自然人来完成的话，以一个一级体量规模的机构来看，如果我们每年有最多到百万级的账户或者可疑行为进行调查，这个过程如果铺人，对人工的占用会非常可怕。这里面最大的效用或者最大的空间，例如于数字化的外呼，通过数字化的方式先解决效率的问题，将百万级的外呼的内容缩减到万级，在万级的层面上再通过人工来处置，这样的话就极大去缩减了对调查团队人工的需要。另外由人工二次巡检以后判断和总结的内容，反馈到问题库或者知识库的建设中来，不断进行良性循环的内容。
“人+数字化”的智能调查处置平台
智能调查平台有四个好处：第一，当前外部风险情况已经使合规调查成为金融机构刚性的任务，这个是每个金融机构、支付机构、收单机构必须要进行调查的内容。今天我们开门做这样的业务，势必会面临着一些账户可疑，或者账户里面的交易存疑。第二，我们会建立各种各样的大数据的侦测模型，跑出相关的名单出来，我们一定要对差异化的名单执行差异化的调查，以及调查的结果做差异化的处置。第三，零售银行或者说支付结算的服务和经营的平衡考量，因为我们一旦产生大量可疑的账户，但这里面的准确率又不是很准的情况下，我们可能面临着客户体验的损伤。我们没有智能调查的能力，投入在人工上的调查成本和费用是很高的，所以这个在整个风险合规和服务以及经营的平衡上是需要综合考量的问题。最后一个，我们也要来看，我们要赋能分支机构在地方上对可疑调查，以及问题账户的处置和报备地方监管的需要。上述四个内容都是我们需要建设一个智能可疑调查平台能力或者闭环处置能力的刚需所在。
案例1：早期识别并管控新开可疑账户
接下来以两个例子看一下智能调查发挥多大的作用，先看一个新客户，我们称为S先生，8月5日开户，25日的时候行为命中了我们实时模型的评分，会把这个实时模型评分根据风险等级输到一个名单里面，在三天以后，这一个AI外呼的时候，客户终于接线，其实这个应该是每天都给客户呼，他前两天没接到，第三天的时候接了。看到外呼的问题里面，客户回答的时候配合了AI多轮对话的能力，但其实并没有说什么东西，也没有很明确讲资金的用途和交易的背景。但可以看到，在问到他的银行卡大概多少笔，以及金额的时候，他在金额上给了一些有用的信息。结合外呼时候我们拿到的内容，以及客户实际入账和出让交易备注的情况，给到人工巡检时候就决定对这个账户进行管制，在8月30日的时候，人工巡检先管这账户。又过了大概一周左右的样子，这个账户又被反洗钱相关的模型和其他的模型，这个账户可能其被外部监管推送的名单命中了，确认这个账户确实是有问题的。可以看到在这样一个过程里面，我们联动模型生成，再加上AI外呼、人工巡检是先于其他的侦测方式，首先定位到这样的一个可疑账户。
案例2：侦测联动劝阻客户中止网络赌博
第二个例子是侦测联动且劝阻客户中止网络行为的例子。H先生也是一个新户，开户半年以后，自动侦测的模型也发现他账户存疑，主要是一些夜间小额交易，也有一些提回的情况。在T+2的时候，AI外呼接通了客户以后，客户也配合我们回答了问题。他也同样并没有透露资金的用途以及交易的背景情况，全程也就是“嗯、啊”，并没有给到我们太多的内容。也跳过了交易背景的问题，AI外呼以后标注客户行为的异常，人工巡检以后，人工巡检客户去二次做一些交易背景对答的时候，客户没有正面回应。人工巡检就问了客户一些关于是否参与了非法集资或者网络赌博的行为，客户这时候有所醒悟，因为我们的客服也告知客户参与网络洗钱或者网络赌博是一种违法行为，所以在这样一个人工巡检交互里面，人工二次外呼客户里面，客户自己承认这个行为，也承诺以后会放弃这样的行为。在这样一个过程里面，我们同样通过AI外呼结合人工巡检+外呼，定性客户的过程，一样以反洗钱模型和其他模型管控到客户的账户。
通过这两个例子，可以看到智能外呼和智能调查的能力是如何和模型的侦测能力和其他的反洗钱或者其他的合规管控体系相互的并行，一起达成零售账户交易合规管理的目标。
零售数字化交易合规风险管理未来思考
最后看零售数字化交易合规风险管理未来的思考，我总结了三点：
第一，千人千面差异化的管理。在千人千面里主要是不断提升能力，把我们的准确率，以及分层分类准确率的事情不断夯实。具体来说，这个账户究竟是涉赌、涉诈，在涉诈里面是浅层的涉诈还是属于资金链路稍微比较靠后的归集的账户，是偶犯还是惯犯，我们需要这样的能力把账户定义清楚。或者这个账户是自己涉诈或者洗钱还是买卖长期出租给他人洗钱、涉诈，这是我们管理的范畴。
第二，始终要注意安全合规和体验的平衡。今天很多参与涉诈的客户是明知他钱来路不明的一笔可疑资金，单处于利益的驱使，或者朋友关系、熟人关系的推荐，帮人转账，仍然有很多客户干这样的行为。一方面由于客户的法制观念比较淡薄，另外一方面客户的安全意识并不足够，这给我们客观造成一些困难，识别大量本人参与涉诈或者洗钱行为，造成客观的准确率、体验不好的情况，所以我们需要想方设法提升我们的能力，比如说自身建模的能力，或者和上下游合作关系建模的能力，在这个里面释放一些误管控的客户，提升他的体验。
第三，安全及安全感并重。整体上我们做合规管理的时候，要坚持在充分履行个人信息保护的框架之下收集并使用以及删除客户的信息，不能滥用客户的授权，把风险合规上，我们能够获得到的相关的信息和数据，用做非风险合规的用途。我们还要不断去夯实安全教育、客户的教育，来加强客户对于资金安全和账户安全，出租、出借账户，参与网络赌博和电信网络诈骗危害的认知，让正常客户，或者说认识还不太深入的客户，能够自主远离灰色或者已经进入了违法领域的行为。
以上就是我今天要分享的全部内容，希望可以给大家对于零售银行帐户，或者说是支付结算、收单领域未来智慧合规领域如何建设相关的能力、打造相关的平台，起到抛砖引玉的作用。谢谢大家！
