[產業]新科技帶給銀行遵循法規改變

原文:Transforming Bank Compliance with Smart Technologies

前言

原文來自於 BCG 出版的文章,分析銀行產業在遵循部門(包括反洗錢、法尊、稽核、營運等,可能都涵蓋在內),在數位化時代下,應該要進行怎麼樣的組織變革。

銀行業是一個受到法規高度控管的產業,因為涉及到『金錢』的流通,而近年來我們可以看到各國日益重視洗錢的控管(像是兆豐在美國被查到洗錢),各大銀行也都開始建設反洗錢部門,法遵部門更是忙得半死,從此可以推得銀行耗費了更多的資源在法規遵循,而數位化的許多工具,是能夠幫助節省這些成本。

這篇文章是在 2017/07/18 出版,我猜測 BCG 在過去的時間裡應該已經有確實給銀行過策略意見,才能夠把 hole picture 敘述出來。而自己因剛好在銀行稽核部門擔任數據分析的實習,看完這篇文章讓我能夠有『高一個層次』的思維,更加了解我現在所負責的專案,位在這樣一間一萬五千人銀行中扮演什麼樣的角色,而我應該可以在朝向哪個方向學習與發展。

以下我對整篇文章,依據我自己的理解進行摘要:

發展一個以遵循導向的營運模式

(DEVELOPING A COMPLIANCE TARGET OPERATING MODEL)

這樣的營運模式,必須針對不同的風險進行應對:

financial crime risk

  • Money Laundering and Terrorism Financing 洗錢、黑錢
  • Sanctions and Embargoes 制裁、禁運
  • Bribery and Corruption 賄賂、貪污

conduct risk

  • Market Conduct 不同的市場應對的行為
  • Customer Conduct 顧客相關:跨國交易、透明、顧客導向與法規抉擇
  • Culture and Ethics 符合文化、道德

應對這樣不同類別的風險讓銀行要設計一個遵循為導向的營運模式,而一個最適化的營運模就是透過以下五個層面來應對以上風險:

  • A Compliance Strategy 遵循策略,針對遵循設定目標、權力、責任。執行面包括合格的顧客、適合的金融商品、應對的市場等等。
  • Governance and Organization 治理與組織,不論是優先順序、組織框架、管理結構等等,都要考慮法法律的遵循。像是建立反洗錢部門。
  • Compliance Risk Management 這是最重要實際執行的部分,企業營運模式 80% 以上都著力於此。又以以下五個主要領域最為重要:了解法規建立規範(Monitoring Regulatory Requirements and Defining Standards)、評估風險進而發展策略(Assessing Risks and Defining Strategy)、訓練與諮詢(Training and Advising )、 執行控管並持續追蹤(Controlling and Testing)、針對各個風險領域評量並匯報(Measuring and Reporting)
  • A People Strategy 持續擁有適合人才
  • A Policy Framework 對於整個營運模式有計劃、應對措施

新科技應用在遵循風險管理

SMART TECHNOLOGIES IN COMPLIANCE RISK MANAGEMENT

在現代新的科技趨勢下,透過智能科技大量搜集資料,並進行處理而需要以下四個步驟來進行資料的分析:

各種方式搜集資料,進行不同的分析,從分析中學習,最後以智能化的方式呈現過程中發現的觀點,在未來進行主動、被動式的監測、控管。

Collection 蒐集

  • Optical Character Recognition. 符號辨識
  • Voice and Speech Recognition. 音訊/語速辨識
  • Image and Facial Recognition. 圖像/臉部辨識

Analysis 分析

  • Data Mining. 資料探勘
  • Case-Based Reasoning. 個案分析
  • Rule-Based Expert Systems. 專家規則性系統分析

Learning 學習

  • Supervised Learning. 監督學習
  • Unsupervised Learning. 非監督學習
  • Reinforcement Learning. 強化學習
  • Deep Learning. 深度學習
  • Recommender System. 推薦系統

Action 行動

  • Natural-Language Understanding. 語言分析
  • Natural-Language Generation.
  • Speech Synthesis.
  • Machine Translation.
  • Sentiment Analysis. 情緒分析
  • Business Process Management Tool.
  • Robotic Process Automation. 自動化設計

以上這個看似正確且簡單的程序,真的要實作起來,現在應該還沒有一家銀行能夠達到此水準。搜集資料還會需要許多的硬體設備資源,分析、學習部份則是銀行的數據分析部門需要有更高的技術,像是 data mining machine learning 這些的專家、博士。最後在行動更是差得更遠,據我所知台灣的各大銀行,現在(2017/07) 還是有一大票的後台營運人員,負責處理交割、稽核等事宜。

較初接的應用偏向規則性系統分析( Rule-Based Expert Systems.),藉由專家對於某些領域的知識,想出一些規則來分析、過濾大量的資料。像是要符合 Basel ,可能其中有哪些條款,而這些條款過去應該有哪些被鑽過的漏洞,可以藉由壹些規則來篩選出來,來進行遵循。之後可以把這樣的一段刪選程式進行自動化的分析,或應用於類似的案例。但在此案例要應用到『學習』還相差甚遠。

智能科技評估架構

AN ASSESSMENT FRAMEWORK FOR SMART TECHNOLOGIES

在最後 BCG 提出對以上的分析步驟中各個分析方式的評估架構,為一個二維度分析的圖,兩軸分別是工作的重複性、 rule based 程度。並將此分成三個層級:

Machine Room

工作重複性高、rule based 程度高。可以高度自動化的工作,當寫好一個程式以後,可以大量、重複的運用。包括資料辨識、自動化、程序處理工具。

Basic Analytics.

工作重複性中、rule based 程度中。可以做出一個基本的架構,不過許多參數,還是會需要隨情況進行更動。包括自然語言處理程序、 個案分析應用、專家規則性系統分析。

Advanced Analytics.

工作重複性低、rule based 程度低。特定的分析要處理非結構化的資料,並且發現特定的觀點。包括機器學習演算法、資料探勘等等。

藉由這樣的二維度分析,其實可以發現人們未來對於這種工作的需求,像是 Machine Room 類型的工作,可能就會變成一次性的工作,假如一次性成本高,可能就乾脆跟外包廠商買。Basic Analytics. 類型的工作,入門門檻較低,不過持續會有此工作的需求。Advanced Analytics. 類型的工作,因為能夠發現 insight ,我自己認為是未來最有機會創造價值的部分,也是入門門檻最高的工作。

智能科技應用於顧客審視

(DEEP DIVE: SMART TECHNOLOGIES IN CUSTOMER ONBOARDING)

『遵循』要進行應用其實須對客戶有很深入的了解,因為這些金融風險是來自於客戶。發展一個合宜的遵循營運策略,除了分析風險來源以及應用科技工具以外,還是需要進行縝密的規劃。

onboarding

  1. 簡單了解顧客資訊 Optical Character Recognition. Robotic Process Automation
  2. 增加顧客資訊取得 Optical Character Recognition. Robotic Process Automation
  3. 信行顧客盡職調查 Robotic Process Automation
  4. 進行審視 Robotic Process Automation
  5. 顧客風險評估 Machine Learning
  6. 對風險評估、盡職調查結果進行評估 Robotic Process Automation
  7. 深入盡職調查
  8. 與此顧客開始合作

在此舉出一個應用的框架以及相關的應用工具。

如何進行?

WHAT SHOULD BANKS DO NEXT?

  • Conduct a compliance health check 了解現在的不足之處
  • Define the target operating model 未來期望達到的營運模式
  • Create a roadmap for implementation 製作一個執行計畫
  • Assess digitization opportunities and technologies 了解各項技術工具的可行性與機會
  • Conduct pilot for proof of concept 進行先行的測試專案來驗證概念
  • Create a roadmap for large-scale rollout 製作大規模運用的計畫

心得

take away

  • 『遵循』是為了處理不同的風險,隨著工具的革新能夠更加有效率。
  • 未來營運部門會出現需要高階人力以及大量自動化的趨勢。重複性、ruled based 工作必定被更節省成本的方式取代(外包軟體、設計自動化)。未來需要更多高階人才/專家來進行數據、人類行為的洞察。
  • 這樣的數位化應用也可以應用於不同產業,像是電信、製造,只不過金融業牽涉到『錢』,衝擊生活的速度最快,未來營運的類似應用必定出現在不同產業。
Jack Chen (陳思成)

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