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　　近年來，四川省郵政分公司在金融風險防控工作中開拓創(chuàng)新，積極成立省級風險數(shù)據(jù)實驗室，借助大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)優(yōu)化風控流程、監(jiān)測模式，持續(xù)增強風險防控的前瞻性、精準性、及時性，夯實內(nèi)控案防基礎(chǔ)。該分公司在集團公司代理金融風險合規(guī)KPI考評中，始終保持A級序列，2024年前三季度平均分均排全國郵政第2位。

　　開發(fā)監(jiān)控AI識別技術(shù)。為提高人工排查效率，四川省分公司深入剖析代理金融網(wǎng)點操作風險特征，聚焦代客操作、違規(guī)銷售、大額現(xiàn)金業(yè)務辦理、款箱交接等重點風險場景，構(gòu)建了15個監(jiān)控視頻AI識別算法模型，模型的風險識別率達85％。同時，該分公司在四川代理金融內(nèi)控管理系統(tǒng)中構(gòu)建AI預警處置模塊，實現(xiàn)“AI實時預警—人工核查—問題錄入—問責實施—問題整改—統(tǒng)計分析”的全流程閉環(huán)管理。系統(tǒng)會在出現(xiàn)疑似違規(guī)行為時發(fā)出預警，相關(guān)人員根據(jù)預警內(nèi)容進行核查、確認，實現(xiàn)對監(jiān)控“日復盤”工作的全時段、全覆蓋監(jiān)測。與純?nèi)斯こ闄z相比，“AI識別+人工復核”的模式使工作效率提升了50％—88％。

　　搭建風險數(shù)據(jù)庫平臺。為解決數(shù)據(jù)運用管理不標準、不規(guī)范、不安全、“孤島化”等問題，四川省分公司利用Jupyter技術(shù)在省分公司數(shù)據(jù)中心搭建了風險數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)平臺，并與四川郵政代理金融內(nèi)控管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行對接。目前，該數(shù)據(jù)庫已累計導入全省郵政機構(gòu)信息、人員信息等查詢類數(shù)據(jù)8.27萬條，線上采集重點風控模型數(shù)據(jù)600余萬條，從代理金融業(yè)務條線提取保險業(yè)務數(shù)據(jù)165萬條。通過對數(shù)據(jù)的深度分析，實現(xiàn)了對風險數(shù)據(jù)的自動化、多維度、深層次的集中分類管理，有效提升了對風險源的精準預測、識別和控制能力。

　　啟動外部風險數(shù)據(jù)監(jiān)測。四川省分公司為有效應對員工行為風險外溢的復雜形勢，與貴州數(shù)據(jù)寶網(wǎng)絡科技有限公司深入合作，形成320個取數(shù)標簽規(guī)則，將員工異常貸款、異常消費、夜間高風險交易、跨境高風險交易、司法涉訴、涉賭涉詐等1.32萬條交易數(shù)據(jù)導入四川郵政代理金融內(nèi)控管理系統(tǒng)，進行綜合排查運用，有效排除員工道德風險、信用風險隱患。經(jīng)核查，在數(shù)據(jù)指向風險較突出的418名代理金融從業(yè)人員中，發(fā)現(xiàn)違規(guī)行為的整體命中率達33％。

　　推進風險監(jiān)測模式轉(zhuǎn)型。四川省分公司對標銀行業(yè)風險管理先進經(jīng)驗，打造“集約化+數(shù)智化”的風險集中監(jiān)測模式，啟動省級風險集中監(jiān)測項目建設。該分公司金融業(yè)務部、信息技術(shù)中心相關(guān)人員共同組建20人的項目組，合署辦公。項目組以“省集中監(jiān)測分析+地市風險數(shù)據(jù)核查”為機制，制定管理辦法、操作手冊，明確各級職責，全面、系統(tǒng)、持續(xù)、深入地開展風險數(shù)據(jù)標準化采集、分析、畫像、排查，對員工、機構(gòu)、業(yè)務等各類風險源開展持續(xù)監(jiān)測和控制。目前，項目組已完成3次員工行為畫像和1次機構(gòu)業(yè)務畫像，將風險值排名前10％的員工和排名前5的網(wǎng)點納入“雷霆行動”重點排查對象，深入排除嚴重的經(jīng)營風險、操作風險和道德風險隱患。