2021-07-27-德勤-银行业金融机构智能非现场监测体系建设_智慧监测_科技赋能_15页_1mb

报告摘要

智慧监测，科技赋能：银行业智能非现场监测体系建设总结

核心内容

银行业金融机构正通过非现场监测体系建设，推动其管理、风险控制、内控合规与审计工作的智能化、自动化与数字化转型。非现场监测体系利用大数据、云计算和人工智能等技术手段，实现对业务数据的实时分析与风险识别，为金融机构提供全面、持续、智能的监测支持，从而提升管理效率与风险防控能力。

主要观点

非现场监测是银行业实现智能化管理的重要工具，能够提供实时、精准的信息支持，帮助管理层做出科学决策。
非现场监测体系的目标是覆盖全业务、全场景、全数据，实现风险预警、合规检查、审计监督等多方面的管理支持。
非现场监测能够有效提升内控合规管理效率，优化资源配置，减轻人员压力，实现风险控制的前置化与智能化。
当前银行业在非现场监测体系建设中面临定位不清、流程不完善、模型管理不足、系统不匹配等问题。
德勤通过提供定制化、一体化的解决方案，助力银行业金融机构构建自动化、数字化、智能化的非现场监测体系。

关键信息

非现场监测的价值

管理智能化：提升管理效率与质量，实现智能化决策。
决策实时化：提供及时、准确的数据支持，辅助管理层快速响应。
风控全面化：实现风险的动态监测与全面覆盖。
成果价值化：将监测成果转化为可执行的解决方案，提升管理价值。
成本集约化：整合资源，提高效率，降低成本。
流程自动化：减少人工干预，实现流程自动化。
监测持续化：实现对业务活动的持续监控，防范风险于未然。
控制前置化：打破传统事后控制模式，提升控制时效性。

智能非现场监测体系构建

德勤提供从数据梳理、风险识别、模型建设到监测流程构建的一整套解决方案。
构建智能非现场监测体系需进行适应评估、数据梳理、风险识别、模型建设、监测构建等五项核心工作。
德勤拥有丰富的风险场景库、模型库与智能分析平台，可为客户提供风险识别、模型研发与系统落地的一体化服务。

德勤解决方案

数据梳理：通过人工智能技术，实现对全量数据的快速、智能梳理，为模型开发提供高质量数据支持。
模型建设：基于风险场景库，结合客户业务与数据标准化情况，定向研发可落地、可监测、可拓展的监测模型。
流程自动化：构建自动化监测流程，实现监测成果可视化，支持管理层决策。
风险视图系统：通过监测分析，构建风险视图系统，揭示风险状况，识别重大风险，预判潜在风险。
闭环管理：建立有效的预警处理流程，确保监测闭环管理，定期生成可视化报告。

智能非现场监测体系构建步骤

适应评估：根据机构现状进行评估，明确非现场监测建设目标与路径。
数据梳理：梳理数据资产，分层分类，建立数据可用性与数据来源体系。
风险识别：识别核心风险点，明确监测方向与重点。
模型建设：基于风险场景，构建覆盖全面、有效运行的监测模型。
监测构建：通过预设工作流实现自动化监测，提升监测效率与成果可视化。

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