非信贷业务是银行的重要业务，涵盖支付结算、理财、中间业务、银行卡、同业业务等领域。在净息差持续承压的背景下，它作为银行利润增长的第二曲线，重要性不断提升。非信贷业务具有领域广、内容杂、形式新的特点，通常会面临较高风险。对此，事后监督是银行防控这类业务风险的重要手段。随着金融科技的发展，以大数据、人工智能、区块链等数字技术为核心的智能化监督成为这一领域风险防控的新形态，在提升监督效能、防控业务风险、节约人力成本方面都发挥了重要作用。

　　非信贷业务风险特征与监督困境
       非信贷业务风险特征

　　多样性。非信贷业务种类较多，每项业务都包含不少风险点，这使得非信贷业务风险极为多样。以理财业务为例，投资者适当性管理不足、信息披露不充分、政策变化、市场波动等，都是该业务的常见风险。

　　关联性。非信贷业务风险的关联性既体现在外部，也表现在内部。外部层面，法律政策调整、宏观经济环境变化，都会对非信贷业务产生较大的影响。比如，监管政策收紧，会使部分原本合规的业务模式失效，银行若不及时调整，极有可能面临合规风险；货币政策调整则通过市场利率传导至银行，直接影响同业业务成本与理财业务收益。内部层面，特定业务的风险会经由资金链、业务链传导至其他业务，引发系统性风险。例如，在同业拆借市场流动性紧张时，银行资金调度会受到较大冲击，支付结算等业务也会受到明显的影响。

　　隐蔽性。与信贷业务相比，非信贷业务风险的隐蔽性更强，并不直接表现为资金损失，这极大增加了风险防控的难度

　　非信贷业务风险监督困境

　　事后监督是防控非信贷业务风险的关键。但传统的事后监督在风险识别、数据处理、监督范围、监督效率等方面局限性很大，已难以满足非信贷业务风险防控的需求。

　　从风险识别来看，全面、准确识别风险是事后监督的先决条件。传统模式高度依赖监督人员的专业知识和职业经验，容易出现风险漏判，面对复杂、隐蔽的风险时，更难以做到准确识别。再看数据处理，数据是事后监督的基础。非信贷业务类型多样，涉及多个业务系统和数据源。在传统监督中，人员需要从不同系统查询、提取数据，工作难度较高；加上数据分析工具欠缺，也难以充分挖掘数据价值。

　　在监督范围上，非信贷业务风险大多关联性强。传统事后监督审核时，常围绕单笔业务开展，缺乏对业务流程的整体把握和风险的动态跟踪，导致监督缺乏系统性和延续性，难以发挥防控作用。

　　监督效率方面，非信贷业务种类复杂、业务量大且正在快速发展。传统模式以人工监督为主，人员需在业务发生后逐笔审核凭证和数据，不仅费时费力，还易因人为疏忽出现漏检、误检，效率较低。

　　智能化事后监督在银行非信贷业务风险防控中的应用要点

       实时监测

　　对非信贷业务进行实时监测，是银行防控这类业务风险的第一步。银行可从三方面落实措施。

　　构建数据源接入体系。非信贷业务数据分散在银行内部各系统，例如银行卡、理财、代理业务、支付结算等系统。

　　银行需全面整合这些业务系统，通过统一的数据接口与标准，实现内部数据的实时采集与汇总，为监测提供数据支持；同时还要主动对接外部相关系统，比如央行征信、工商注册、法院失信被执行人等数据，进一步拓展数据来源。

　　构建风险监测模型。在完成海量数据采集与整理后，银行要结合非信贷业务的风险类型，依托大数据、人工智能技术，搭建多元化的风险监测模型。以合规风险为例，银行可将法律法规、监管政策要求输入模型，对业务流程展开监测，精准识别其中的违规行为。

　　实现风险实时预警与可视化展示。依托智能化监测系统构建预警机制，一旦风险指标超过阈值，系统会自动发出预警信号，并通过短信、邮件、系统弹窗等形式提醒监督人员。同时将可视化技术引入系统，借助图形、图表直观呈现监测结果，使监督人员能准确把握风险分布与演化态势，为风险应对提供支持。

　　智能复核

　　复核是非信贷业务事后监督的重点环节。随着数字技术发展并应用于非信贷业务监督，复核已从人工模式逐步转向智能模式。银行需加强机器人流程自动化、自然语言处理、光学字符识别等技术在复核中的应用，推动复核工作智能升级。

　　以机器人流程自动化技术为例，它具备较强的人工操作模拟能力。在账户信息核对、交易流水比对、业务凭证归档等重复性高、规则性强的工作中，可通过机器人流程自动化预设流程和规则，由其替代人工复核。这不仅能实现复核自动化与标准化，大幅提高效率，还能减少人为因素导致的错误，保证结果准确。

　　规则库构建对智能复核尤为重要。银行应根据非信贷业务的种类、特征及风险点，围绕业务合规性、数据准确性、风险控制明确复核规则，并规范复核流程与标准。同时结合业务及风险变化，用机器学习算法发现规则漏洞，并不断加以完善，使规则适配于智能复核需求，能够切实发挥风险防控作用。

　　风险处置

　　风险处置是智能化事后监督应用于非信贷业务风险防控的核心环节。银行可围绕分级处置、跨部门协同、闭环管理三个维度，构建风险处置机制，切实提升这类业务的风险防控水平。

　　分级处置上，将发生概率、严重程度、影响范围作为分级依据，由智能化监督系统自动划分风险等级，如一般、较大、重大风险，并按等级生成差异化应对方案。一般风险由系统发出预警，自动触发暂停业务等处置措施；较大、重大风险则由系统上报相关管理部门和决策人员，由人工介入处置。

　　跨部门协同方面，非信贷业务种类多元、风险多样，单个部门难以有效处置。银行可借助智能化监测系统搭建跨部门平台，传输监测信息，实现部门间实时沟通与数据共享。业务、合规、信息技术、风险管理等部门可按自身职责开展工作，同时还要加强协作，将处置进展与结果及时反馈系统。

　　闭环管理过程中，银行需构建风险处置跟踪机制，全流程监控处置过程，确保措施有效执行。同时围绕时效性、有效性、合规性评估处置效果，发现处置不当则及时调整策略。

　　长期以来，存贷利差、手续费收入是商业银行利润的主要来源。随着市场环境越发复杂，许多银行都面临利润下降的风险。在此情况下，优化非信贷业务成为新时期银行发展战略的关键所在。事后监督作为非信贷业务风险防控的一环，作用举足轻重。幸运的是，数字技术的发展为事后监督的智能化转型提供了有力支持。银行需立足业务风险特征与监督困境，强化数字技术应用，从实时监测、智能复核、风险处置三方面精准发力。如此，银行方能构建起智能化事后监督新模式，在非信贷业务风险防控中稳健前行。