20210727-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

智慧监测，科技赋能 —— 银行业金融机构智能非现场监测体系建设总结

核心内容

本文档探讨了银行业金融机构在数字化转型背景下，构建智能非现场监测体系的必要性、挑战及德勤的解决方案。非现场监测作为提升银行内控、合规、审计与风险管理的重要手段，正逐步成为行业发展的主流趋势。通过科技赋能，非现场监测体系能够实现从人工驱动到数据驱动的转变，提升管理效率与风险防控能力。

主要观点

非现场监测的价值

• 管理智能化：提供智能化管理手段，提高管理有效性。
• 决策实时化：为决策提供完整、准确和及时的信息，实现实时精准决策。
• 风控全面化：提供全面、有效、动态的风险监测信息，助力全面风险管理。
• 成果价值化：生成智能化、数字化解决方案，实现成果价值。
• 成本集约化：整合三道防线资源，实现统一平台、资源共享、成本节约。
• 流程自动化：支持自动化预警、核查、评估流程，提升效率。
• 监测持续化：实现持续监测，为业务发展与经营管理保驾护航。
• 控制前置化：实现事中事后控制前置，打破传统模式局限，提高控制时效性。

非现场监测的目标

• 提升内控、合规、审计及风险管理工作的效率与效果。
• 实现对风险的实时预警、识别与分析，支持管理层决策。
• 构建覆盖全业务、全场景、全数据的持续动态监测体系。

关键信息

非现场监测的困境

• 定位与规划不清晰：缺乏长期建设规划，目标局限，内容不明确。
• 职责分工不明确：统筹管理责任不清晰，组织内部职责划分不明确。
• 制度体系不健全：缺乏涵盖架构职责、流程、质量控制、考核激励等方面的制度。
• 流程管理不完善：实施流程、模型管理流程、结果运用流程等仍需细化。
• 模型开发体系以增量为主：未实现全量开发与覆盖，模型管理措施不足。
• 再评价与退出机制不健全：模型未及时评估、迭代或退出。
• 持续自动监测未实现：尚未开展全量、持续、自动的非现场分析监测工作。
• 结果呈现与利用不完善：非现场监测价值体现不明显，管理层难以掌握管理现状。

德勤的解决方案

• 智能非现场监测体系构建：基于数据驱动、模型工具与风险管控目标，实现监测流程自动化、成果可视化、决策智能化。
• 数据梳理与治理：通过人工智能技术实现全量、快速、智能的数据梳理，生成可用于模型开发的有效数据。
• 风险识别与模型建设：识别核心风险点，构建覆盖性模型，支持不同维度、层级和目的的监测工作。
• 风险视图与预警闭环：构建风险视图系统，实现风险识别、预警、处理的闭环管理。
• 系统与流程整合：优化监测工作流，结合系统平台实现自动化监测。
• 组织与资源支持：建立有效的组织架构、管理流程、考核机制，配套系统、人力与科技资源。

智能非现场监测体系构建步骤

1. 适应评估：根据银行业金融机构的现状，评估其非现场监测水平及发展阶段。
2. 数据梳理：对数据资源进行分层分级分类，明确数据来源与处理逻辑。
3. 风险识别：识别关键风险点与关注领域，明确监测方向。
4. 模型建设：开发与优化风险监测模型，支持自动化预警与分析。
5. 监测构建：建立持续、动态、智能化的监测体系，实现监测成果可视化。

德勤解决方案优势

• 拥有丰富的风险场景与模型库，支持3,000+可落地的监测模型。
• 提供从场景分析到模型研发落地的一体化解决方案。
• 协助客户构建风险视图系统，实现风险识别与预警。
• 提供风险点库、问题词条库、金融监管处罚智能分析平台等专业工具，支持智能分析与风险识别。

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