近日，平安银行运营管理部受邀出席中国金融培训中心举办的“第二期断卡行动反诈防赌与银行账户风控管理暨支付结算合规检查要点实务培训班”，以“账户风险监测模型与可疑交易监测实务”为主题分享经验。
据了解，平安银行为全面打击洗钱及其上游犯罪行为，已结合人民银行发布的反洗钱、反恐怖融资规定及指引和实际情况建立风险监测模型，利用金融科技对账户行为和交易行为进行运营风险监测，2021年第一季度全行共报告运营重要事项988笔，协助客户堵截潜在损失共计约853万元。
智能尽调、智能侦查拉起保护网
平安银行认为，银行的运营风险管理离不开信息科技系统的支持，但传统的交易反欺诈系统多以信息安全防范手段或事后控制分析手段为主，难以做到实时反欺诈识别。
为此，平安银行从风险被动处理向主动侦查识别转变。战略层面，从“实时监控”与“交易全流程”两个维度纵深推进，以“大数据+智能算法”为核心，通过7*24小时不间断的模型侦测，实现了“身份识别、风险实时监测、动态风险评级、自动化处置、风险化解”的运营风险闭环管理体系。
系统层面，平安银行搭建了智能尽调系统、全生命周期账户风险管理体系，基于账户基础信息、关联关系、交易行为等数据，在涉赌、欺诈、偷漏税等多个风险维度建立并集成风险评估模型，实现了个人及集团账户异常识别、智能语音外呼、可视化流水分析，能够更有效地识别谁是真正的客户。
据悉，在一起案例中，平安银行通过智能尽调系统可视化流水面板，发现一名客户资金来源与登记公司性质不符，资金过渡性质明显。尽调人员介入进行综合分析后，判断该客户交易异常，对其账户采取了相应管控措施，仅仅用了15分钟，就完成了有效的风险客户识别、分析、管控工作。
此外，平安银行还构建了智能模型侦测系统，能够实时遏制异常交易。该行介绍，2019年12月，一次侦测结果显示，某位客户账户的业务流水交易模式过渡性质明显，存在疑似涉赌的可疑交易，在监测流程中引发交易异常预警。人工介入后，发现该客户异常点较多，对账户采取了管控，并将其纳入运营风险名单进行高度侦测，最终发现多名客户为同一恶性刷单组织。
建立风险分层管理体系 避免“一刀切”
不过，商业银行在进行日常业务风险管控的过程中也不得对所有账户“一刀切”。实际上，这对银行的风险管理能力提出了更高要求。
据了解，为解决银行机构开户环节“一刀切”、潜在尽职调查压力大等问题，平安银行运用大数据分析，打造了一套运营风险分层管理体系，对不同风险等级的客户实现以模型驱动的差异化检测。
在一个案例中，一位已退休的客户前往平安银行柜面开立个人结算账户，银行在自动分析客户风险承受力后，结合客户意愿，将账户非柜面渠道支付限额控制在50万元内。然而，几天之后，客户突然急需支付房款。在平安银行业务人员的指导下，该名客户通过手机银行发起调额申请，风险管理模型立刻进行充分侦测，核实客户风险等级，并进入人工调额流程，从申请到完成调额，处理时间不超过5分钟。
据悉，运营风险分层管理体系的建立，帮助平安银行大幅提升运营效率，同时保障了客户利益。2021年第一季度，全行共报告运营重要事项报告988笔，协助客户堵截潜在损失共计约853万元，与2020年同期相比，事件数量增加2.5倍，堵截损失金额增加9倍。
目前，平安银行正逐步加强反洗钱人员的反洗钱意识及技能培训，以“防控”为基准，梳理、完善尽调一线岗位职责及标准作业程序。
平安银行表示，未来，该行将继续响应监管机构号召，进一步提升数字化风控能力，完善实时智能反欺诈、反洗钱系统，不断提高风险防控的前瞻性和精准性。
