内控合规管理面临的挑战
内控合规管理是企业的基本职能。对于受到强监管的金融行业而言，内控合规的职能涵盖合规管理、内控与操作风险管理、法律事务管理、反洗钱与制裁合规等很多方面。但由于其并非前台业务部门，往往面临着有限的资源难以满足工作要求，而在出现违规或风险事件时还要承担不小责任这种窘境。在有限的人力资源的前提下，要做好内控合规工作，需要功能强大的内控合规管理系统平台的支持。但金融机构当前很大比例的内控合规工作没有系统支持，存在大量的手工操作，且即便部分工作可以在系统中操作，但这些系统的功能往往比较简单，信息不能互联互通，不能有效支持重要的分析和决策。
当前金融机构普遍开展数字化转型，已将金融科技手段运用于客户营销、风险管理和内部运营等各种场景。而将新技术运用于监管合规领域，也已逐步成为国际上的热点，并形成了金融科技的一个重要分支“合规科技”。本文就主要介绍合规科技，即新技术如何赋能金融机构的内控合规和操作风险管理工作。
科技赋能内控合规管理概览
要提升内控合规管理的科技化水平，建议金融机构从系统化、平台化、智能化和生态化来入手。
系统化：
指的是提高系统支持程度。内控合规管理涉及的各项工作中，目前全手工操作的仍然不少，包括很多涉及全机构/集团的数据收集报送和流转、各类台账、统计分析与报表等，不但费时费力，而且还容易产生差错。而通过建立相关的系统模块来支持这些工作，可以有效提高相关工作落实的有效性，以及统计、分析和报告的效率和质量，同时有利于对各项工作进行留痕。
集成化：
指的是整合现有分散的系统。有些机构分别建设了该领域的不同系统，且多个系统都要用到客户、账户、交易、员工行为等基础数据（如部分监管报送系统、非现场风险监测系统、反洗钱系统等）。若能综合考虑这些系统之间的相似性及关联关系，对相关数据平台及各个系统模块的建设进行统筹考虑，建设一个支持内控合规管理各项工作的综合大平台，则既能有效改善各个系统模块之间的联动，促进信息的互联互通，同时也能有效降低整体的建设和维护成本。
智能化：
指的是运用各项新技术来提升内控合规管理的效能。大数据、机器学习、知识图谱、自然语言处理、机器人流程自动化（RPA）和可视化等各项新技术，都能在内控合规管理的不同工作模块和场景中找到用武之地，并有效提升各项工作的自动化、智能化和标准化水平，具体将在后续部分专门论述。
生态化：
指的是合理运用外部数据或供应商的服务。在部分合规管理工作，如在反洗钱的客户尽职调查工作中，需要员工去政府信息网站或供应商数据库查询信息，甚至还要在互联网上进行信息查询，这些事情费时费力，且容易发生工作执行不到位而造成违规的问题。通过使用经过整合的外部数据，或者连接外部供应商的服务，可以有效提高该类事项的工作效率及质量。除此之外，有些工作的专业性很强，如涉及最新监管解读、制裁合规等事项，往往需要使用外部专业服务，而若能通过平台接入相关外部专业服务商的常态化服务，则可以更有效地用好这些“生态伙伴”。
下图是按照上述思路构建的内控合规科技化综合大平台的整体框架：
其中需要注意的是：
► “展现”层除了要提供各类仪表盘来实现各类信息的分析和挖掘外，对于金融控股集团或母公司还要关注集团管理视图，从而全面掌握附属机构和境外机构的情况。
► “应用”层涵盖内控合规各项职能的系统功能模块，通过分步建设或将已有的相关系统进行逐步整合来实现。
► “工具模型”层反映了各项新技术的应用，以及使用新技术建立起的能够支持不同管理职能的专项工具。
► “数据和接口”层重在逐步建设内控合规的综合数据平台，有效整合内外部数据，并接入各项外部生态服务。
建议金融机构在推进内控合规大平台建设之前，做好统一规划，明确建设目标和优先级，然后按计划逐步开展升级扩展与完善。
专项工具或模型
人工智能等新技术要在内控合规领域发挥作用，关键是要找到适用的场景，且开发出专项的工具来支撑具体工作的开展。此处的专项工具指的是能支持内控合规管理的某个特定工作环节或能同时支持多个不同工作环节的系统或模块。以下选择几个在国际或国内已经实际得到应用的专项工具进行介绍：
职能领域的应用
新技术在内控合规的不同职能领域能发挥不同的作用，尤其是在工作量或数据量大的工作中能够发挥更大的作用。下面以反洗钱和非现场检查为例来介绍具体的应用。
1、创新技术再造反洗钱能力
反洗钱工作拥有新技术的众多应用场景，是目前监管合规科技受到最多关注的领域。最权威的政府间反洗钱国际组织金融行动特别工作组（FATF）、美国、英国和香港等地的金融监管机构，均纷纷表态支持在反洗钱领域开展新技术的应用。国内也有部分领先的金融机构开展了不少尝试。下图概要说明了新技术在反洗钱的各个主要工作环节的应用。
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2、科技赋能非现场检查/监控
合规检查（内控检查）或内部审计是内控合规管理的重要组成部分。传统的抽样式的人工检查方法效率低、覆盖面窄，无法及时全面地发现各类违规问题。而采用数据驱动和模型驱动的非现场检查方法，一方面可以将检查专家的经验转化为可持续使用的系统筛查或监测规则，另一方面也有助于使用先进的金融科技手段来大幅提升检查的效率与效果。下图展示了现有的非现场检查方案，以及使用新技术升级后的方案框架。
除了综合性的非现场检查/监测平台外，如果当前某些领域（如反洗钱）面临严峻的合规挑战，也可以针对性地开发专项的非现场检查/监测平台。另外，近期银保监会发布了《关于预防银行业保险业从业人员金融违法犯罪的指导意见》，其中有关信贷业务、资产管理业务、信用卡业务、保险业务等领域的很多违规问题，也适合采用非现场检查/监测的方式来开展自查。
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基础信息库的建设与完善
内控合规管理需要用到一系列内外部的信息，而对各类信息进行收集、整理和分类管理，建立对应的信息库，并理顺不同种类信息之间的关联关系，将会有效提升相关管理活动的效率与效果，同时也是内控合规综合大平台能有效发挥作用的基础。建议金融机构逐步建立和完善以下十类信息库及理顺它们之间的关联关系。
结语
安永始终致力于开展监管合规科技的研究和实践，探索大数据、算法模型和技术平台在内控合规管理领域的应用，帮助金融机构持续提升内部管理水平。欢迎与我们联系开展相关领域的进一步探讨。
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