实战丨证券经纪业务操作风险管理实践
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——金融电子化
文 / 长江证券股份有限公司信息技术总部 潘进 方军军 何龙华 阮笛沛
提升风险防范化解能力是当前证券公司的重要任务，整体上证券业操作风险管理仍处于探索提升阶段。长江证券从操作风险和质量管理的理论基础出发，构建一套业务操作风险管理闭环体系并结合AI赋能应用到实践中。建设了智能操作风险管理平台，借助该平台的支持，实现了业务事前风险识别、事中风险预警、事后风险检查与缓释处理。
操作风险管理现状与问题
1.操作风险认知
巴塞尔银行委员会在2004年6月26日发布的新资本协议中将操作风险定义为“操作风险是指由不完善或有问题的内部操作流程、人员及系统或外部事件而导致的直接或间接损失风险”，不包括策略风险和声誉风险。操作风险又常称为运营风险，按风险成因分类分为内部风险、外部风险。内部风险主要是指因为内部风险引起的操作风险，主要包括工作流程、信息系统缺陷和人为失误，外部风险主要由外部因素引起的操作风险。
2.经纪业务操作风险管理现状
目前证券公司已基本完成了集中运营，实现了业务统一管理和业务标准化操作，但是对操作风险并未建立一套行之有效的控制方案，具体存在如下的问题。
第一，业务前、中、后台的整体操作风险管理水平不高，前、中、后台的操作风险管理脱节，未从全局高度系统性的建立操作风险识别体系。
第二，跨部门、跨业务线、跨系统的整体操作风险管控能力比较薄弱。零售经纪业务、信用业务、结算业务之间相互交叉，业务链条不断拉长，风险点随之增加。账户系统、交易系统、产品销售系统、支付系统、结算系统之间关联性增强，未就风险隐患点和爆发点建立操作风险预警体系。
第三，业务操作风险管控能力滞后于新业务的发展，在新业务操作风险管控能力和合规运营能力方面，滞后于新业务的快速发展，未建立事后操作风险质检体系。
第四，证券行业大力发展了金融科技，但主要应用在交易、营销、风控、提升业务办理效率等领域，在操作风险管理中人工智能技术应用还比较少。图片、语音、视频识别技术、自然语言处理技术、知识图谱技术发展能够给降低操作风险带来更大的帮助。
智能操作风险管理平台
1.操作风险管理闭环体系
全面质量管理的思想基础和方法依据就是PDCA循环，PDCA循环的含义是将质量管理分为四个阶段，即计划（Plan）、执行（Do）、检查（Check）、处理（Act）。
将PDCA循环借鉴到操作风险管理中，则有了操作风险管理PDCA循环，如图1所示。
图1 操作风险PDCA循环
（1）P阶段：事前风险识别阶段。明确监管有哪些合规要求，确定了业务和技术实施方案，做好相关控制和留痕，确保业务可质检。
（2）D阶段：事中风险预警阶段。注重风险监控，做好业务风险预警，提早介入尽可能保证业务合规办理，避免风险事件发生。
（3）C阶段：事后合规检查阶段。依据业务规则，配置质检标准对业务进行逐步质检，发现不合格次品。
（4）A阶段：事后风险缓释阶段。针对已发现的次品，在日常运营过程中给予关注。分析次品产生原因，进行针对性修复，确保不再因该原因继续新增次品，同时对已发生的次品进行整改，有效实现风险缓释。
每个业务线都有自己业务线的操作风险PDCA循环，当所有业务基于此闭环体系管理各自的操作风险，则公司业务整体的操作风险就能得到有效的管理。
2.AI能力体系
近年来，人工智能获得了长足发展，目前已进入场景驱动阶段，贴近应用场景、解决用户需求成为推动人工智能发展创新的重要驱动力。人工智能在操作风险管理中也能发挥巨大作用，例如完成客户音视频档案全量检查。
为了更好地给业务系统以及操作风险管理赋能，建设了基础智能组件平台（BICS）。BICS是一个AI能力管理平台，一方面能够接入各种外部及内部自研的AI能力，一方面对外提供各种标准化的基础AI能力及针对业务场景定制化的扩展AI能力。平台的功能主要侧重于：接口适配性管理；组件注册及管理；服务治理。
接入的AI能力分为4类。
（1）语音类：声纹识别、语音转文字ASR、文字转语音TTS；
（2）计算机视觉类：文字识别、图像识别、图片比对、活体检测等；
（3）语义类：情感识别、文本相似度、知识图谱等；
（4）数据服务类：公安校验等；
（5）能力组合接口：因业务场景需要将多个能力组合解决特定应用场景的能力接口。
3.智能操作风险管理平台
为了更好地实施操作风险管理闭环体系，我们建设了智能操作风险管理平台该平台包含识别、预警、质检三个子系统。
系统采用前后端分离，微服务架构，在前端分为识别子系统、预警子系统、质检子系统三类前端任务，后端由各微服务提供总体服务。
系统总体架构如图2所示。
图2 操作风险智能管理平台总体架构
（1）业务系统层：通过在各业务系统中注册Agent及大数据的实时采集，获取了业务系统的预警信息及业务数据，为整体业务提供原始数据。
（2）数据采集汇聚层：获取下层各业务系统的原始数据，进行初步处理和汇聚，同时对Agent收集信息进行简要分析，为上层提供较为精确的数据。
（3）核心服务层：核心服务层利用微服务架构提供核心的数据、逻辑服务，主要大类服务分以下几类。
业务配置服务:设计了一整套可配置模型，该模型支持业务可配置、预警可配置、标准可配置、要件可配置，能够快速响应业务规则变化。
数据处理服务:利用大数据技术，完成了多数据源的数据接入。对异构数据标准化、统一化、精简化处理，同时保留了各系统的特异性数据，为后续数据分析创造了条件。
任务跑批:对数据库、Java方案、大数据等进行技术优化，使系统能在保证极高灵活性的情况下对各业务系统的全量数据进行统一的识别、预警、质检。
AI赋能服务:质检的对象除了数据还有视频、语音、图片等非结构化对象，这对智能操作风险管理平台提出了极高的要求。利用语音识别完成客户录音转文字，通过对特定话术进行针对性训练，能够高精度质检语音识别后的文字，实现对客户音频文件的质检。利用图片识别，基于Tesseract进行针对性训练，为特定电子档案提供了高精度识别，可以对客户留存档案的电子签名以及关键内容进行质检。引入图片识别、语音识别、NLP等智能化技术后，为操作风险管理提供了有力支撑。
（4）前端交互层：根据访问用户的不同及功能定位的不同，系统前端分为识别子系统、预警子系统、质检子系统，从而形成针对性的交互及统计数据呈现、业务处理等。
操作风险管理实践
1.实践措施
借助于智能操作风险管理平台的支持，操作风险管理闭环体系得以在业务上正式实施。制定了操作风险管理标准流程：业务开展前对照监管发文细化业务规则；业务开展中做好留痕和控制，保证业务规则可质检；业务上线后配置业务质检规则，逐笔进行合规质检。对质检不合格的业务订单及时跟进处置，实现风险缓释。
（1）事前风险识别（P阶段）
通过智能采集，实现监管发文入库，做到监管发文不遗漏。合规要点拆解后利用NLP对合规要点进行汇聚，完成业务技术评估，做到监管要求有落地。
（2）事中风险预警（D阶段）
事中尽早暴露风险以便及时处置。业务操作风险预警分为实时看板和条件触发预警两大类。针对实时看板类的预警需求，根据业务需求制作了大屏监控，供业务部门实时查阅。针对条件触发类的预警，设计了三级预警模式，通过该模式可以实现预警任务的全流程跟踪，包括预警产生、预警处置、预警解除，实现预警闭环。通过预警子系统与业务系统的相互配合，能有效的实现事中风险预警。
（3）事后风险检查（C阶段）
除了完成质检要件存在与否的检查，借助AI技术支持，还实现了对档案正确与否的实质性质检。借助语音识别，完成客户回访录音质检，检查回访话术是否标准。借助图片识别，完成了客户档案签名的实质质检。组合图片识别和语音识别以及公安校验能力，实现了对客户双录视频的质检。
（4）事后风险缓释（A阶段）
针对日常质检发现的次品，通过“堵增量，改存量”的方式实现风险缓释。1）堵增量，发现问题后及时修复漏洞防止新增次品。2）改存量，构建有效触达客户的渠道进行整改。在长江E号等终端上提供了留痕操作菜单，用于支持客户签署协议和补充留痕。设计了标准的存量次品处置流程，视问题严重程度采取对应的处置措施。
2.实践成效
操作风险管理标准流程制定后，新上线的业务均按照此流程来实施。科创板、创业板、股转精选层等新业务上线时间紧、任务重，按照该流程实施后业务运行平稳，未出现差错事件。
对产品销售、业务办理等8大类、210小类已上线的存量业务操作风险进行统一的清查和整改。修订和完善了业务规则和技术方案，确保业务规则合规且可质检。质检子系统对超过1000万笔的存量订单进行了全量逐笔质检，质检发现的次品进行了整改，降低业务操作风险。顺利通过2019年证监局、中国结算、证券业协会组织的多次现场检查。
在事中风险预警阶段，根据业务需求制作了大屏监控，供业务部门实时查阅。现已完成正回购、新股中签、港股通、B转A等多项场景的监控。条件触发类支持了14项人工数据报送类的任务预警以及创业板适当性报送预警。系统上线后业务开展顺利，未出现风险事件。
通过智能操作风险管理平台的建设，以及合规、业务、技术人员的通力配合，长江证券依靠数据驱动合规运营工作的开展，真正实现了经纪业务办理操作风险的可知、可见、可控。
长江证券信息技术总部讨论研究操作风险智能管理平台建设方案
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《金融电子化》新媒体部：主任 / 邝源 编辑 / 潘婧 傅甜甜