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

银行业金融机构智能非现场监测体系建设总结

核心内容概述

随着信息技术的发展，银行业金融机构正逐步向数字化、智能化、自动化方向转型。非现场监测体系作为实现这一转型的重要手段，其建设已成为行业关注的焦点。非现场监测通过数据驱动、模型工具和风险管控目标，提升了内控、合规、审计工作的效率和成效。德勤作为深耕银行业风险管理、合规管理和内部审计领域的专业机构，致力于为金融机构提供定制化、一体化的智能非现场监测解决方案。

主要观点

• 非现场监测的价值：非现场监测能够实现管理智能化、决策实时化、风控全面化、成果价值化、成本集约化、流程自动化和监测持续化，是提升银行风险管理与合规能力的关键工具。
• 非现场监测的困境：当前银行业在非现场监测体系中面临定位不清晰、职责分工不明确、制度流程不完善、模型管理不足以及系统功能不匹配等问题。
• 德勤的解决方案：通过构建智能非现场监测体系，德勤帮助银行实现数据梳理、风险识别、模型建设、流程优化和成果可视化，推动监测流程自动化与管理决策智能化。

关键信息

非现场监测的目标

• 提升内控、合规、审计工作的效率和效果。
• 实现对业务经营、风险、内控、合规、审计等领域的持续监控与实时预警。
• 为管理层提供精准、可视的监测成果，辅助决策。

非现场监测的工作内容

• 分析和检查被监测对象的业务经营数据和资料数据之间的关系、变动过程及合理性。
• 识别问题、疑点和异常，评估风险状况。
• 利用数据和模型支持预警、分析、排查和报告等监测活动。

非现场监测的组织与流程要求

• 建立清晰的组织架构、职责分工和管理流程。
• 完善制度体系、模型生命周期管理和系统支持。
• 实现三道防线的协同与资源共享，避免重复建设。

智能非现场监测体系构建步骤

1. 适应评估：评估现有非现场监测水平及发展阶段。
2. 数据梳理：梳理数据资源，分层分级分类管理，确保数据可用性。
3. 风险识别：识别关键风险点，明确监测重点。
4. 模型建设：开发覆盖全面、可运行、可监测、可拓展的监测模型。
5. 监测构建：建立自动化、可视化、智能化的监测流程与成果呈现机制。

德勤的解决方案亮点

• 数据处理与分析：利用人工智能实现全量、快速、智能的数据梳理和分析。
• 模型库与工具：拥有超过3,000个可落地的风险场景与监测模型，配备创新模型研发工具。
• 平台与系统：提供金融监管处罚智能分析平台、风险问题库等，支持风险识别与分析。
• 全流程支持：从场景分析到模型研发、系统落地，形成完整的智能监测解决方案。

德勤专业团队

德勤办事处地址

德勤价值主张

• 以数据为驱动，以模型为工具，实现非现场监测的智能化、自动化和可视化。
• 提供定制化、一体化的解决方案，助力银行业实现风险、合规、审计管理的全面升级。
• 拥有丰富的数据治理、模型开发与系统落地经验，支持金融机构的智慧监测转型。

结语

德勤致力于通过科技赋能，帮助银行业金融机构构建智能非现场监测体系，实现管理价值的提升与风险防控能力的增强。