一、项目背景及目标（含市场分析或需求分析）

1.1项目背景

开户银行既是开户单位和个人的直接服务主体，又是账户服务风险收益承担主体，也是账户合法合规的责任主体。在严厉打击电信诈骗和网络赌博的新形势下，人民群众财产安全和金融风险防控对开户银行机构账户合法合规风险管理提出了更高要求和合理期待。银行机构必须严格落实人民银行“谁的客户谁负责”的工作要求，主动适应风险形势变化，独立、全面承担账户全生命周期的合法合规主体责任。传统的账户管理手段往往在效率和效果上均存在不足：一是账户相关操作需要在不同系统或交易中切换，造成账户管理孤岛，缺乏统一视图；二是对账户管理的风险评估方式较多通过人工学习和经验判断，需要手工通过多渠道获取客户风险信息，以主观判断为主，手段单一，效率和体验较差；三是未建立基于账户风险等级的管理模式，无法针对不同风险程度的账户采取差异化的风险处置措施，而采用“一刀切”的模式，不利于在风险防控的基础上优化客户服务的要求；四是没有形成体系化的事前、事中、事后全流程联动风险监控，账户规则模型相对较简单，缺少如峰度值、偏离度、梯度等复杂指标，无法进行跨事件、跨场景综合决策，无法及时发现账户风险并处置，风险防控有效性严重不足。

为提高银行账户管理水平和效率，进一步防范银行账户风险，同时兼顾银行账户服务水平和客户服务体验，必须充分利用金融科技手段，打通数据壁垒，实现数据共享，搭建智能化账户全生命周期管理体系。

1.2项目目标

（1）满足监管要求：严格落实账户管理主体责任，防范电信网络新型违法犯罪，充分运用现代化科技手段，建立健全账户全生命周期管理体系。

（2）助力银行数字化转型工作落地：筑牢防范账户管理风险防线，切实履行银行账户管理主体责任，推动银行数字化转型工作的顺利开展。

（3）实时风控能力，及时有效遏制风险：通过实时智能服务、知识图谱、机器学习等智能化技术实现实时风控模型，及时有效的遏制账户风险。

（4）实现账户全景视图：通过数据整合服务，整合账户相关基础数据、管理数据、风险数据等，提供统一的账户视图功能，为账户风险管理提供基础保障。

（5）技术创新：运用实时智能技术支撑账户管理事前、事中、事后全流程监控，集专家规则、机器学习模型、知识图谱模型结果于一体综合决策，充分发挥人工智能前沿技术支撑业务发展。

二、项目/策略方案

2.1技术模式

随着金融科技的不断发展，人工智能的应用和影响也越来越广。金融业是与人工智能融合早、全面的行业之一，通过数据挖掘、精准画像、机器学习、神经网络等一系列人工智能技术的应用已对金融产品、服务渠道、服务方式、风险管理、授信融资、投资决策等带来新一轮的变革。本案例主要是通过大数据分析、人工智能、实时智能等现代化科技手段实现账户全生命周期管理体系：一是充分利用人脸识别、OCR等人工智能的图像识别技术为账户管理提供更高效更便捷的辅助手段；二是充分利用大数据、RPA机器人流程自动化等技术为账户管理实现数据共享；三是充分利用实时智能、流式计算等技术建立账户风险管理和监测模型，实现事前、事中、事后贯穿账户全生命周期的风险防范体系。

（1）人脸识别。基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，自动在图像中检测和跟踪人脸，从而对检测到的人脸进行脸部识别。目前识别准确率可达95%以上。

（2）OCR光学字符识别。基于电子设备检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工。目前该技术已相当成熟。

（3）RPA机器人流程自动化。一种实现工作流程自动化的软件或平台，根据预先设定的程序，模拟并增强人类与计算机的交互过程，从而执行基于一定规则的、大批量可重复性任务。主要是将重复性、复杂性的人工操作交由软件机器人自动处理，实现跨系统数据整合、流程自动化处理，提高工作效率，降低人工差错。

（4）知识图谱。以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其之间的关系，将数据表达成更接近人类认知世界的形式，提供一种更好地组织、管理和理解海量信息的能力。在账户风险监控领域，通过知识图谱宏观展示疑似跨境赌博、电信网络诈骗等违法犯罪资金链路，直观地从整体数据层面加强信息的挖掘，与业务专家规则系统相互辅助，提高业务案件排查效率与准确率。

（5）机器学习。开发和探索一系列算法来如何使计算机不需要通过外部明显的指示，而可以自己通过数据来学习，建模，并利用建好的模型和新的输入来进行预测的学科。在账户风险检测领域，可以针对电信诈骗等场景构建机器学习模型，通过行内客户流水数据、属性等数据构建高维分析特征，通过行内积累存量的黑样本数据构建样本标签，终生产模型训练的样本数据，通过构建好的机器学习模型对新客户进行电信诈骗风险预测。

（6）实时智能。在金融行业，实时智能技术研究包括结合机器学习、知识图谱、自然语言处理等人工智能技术，建立一套适用于金融行业的、灵活的实时数据采集、计算、存储的实时智能平台，构建大数据的实时智能核心生态圈，实现实时数据价值大化。实时智能技术为账户全生命周期风险决策提供技术支撑。在账户全生命周期风险决策管理中，根据决策时效分为事中实时决策 、准实时决策、事后分析决策，对应产生实时数据流、准实时数据流、事后数据流“三大数据流”，通过构建“五大引擎”、“三大存储”来支撑“三大数据流”决策。

2.2业务模式

（1）账户服务管理：账户全生命周期从客户开户意愿的表达到客户账户销户为止，涵盖开户、变更、存续、销户等四个基本过程，过程中包括尽职调查、账户备案、账户年检、账户对账等环节。账户管理则主要从账户服务管理和账户风险管理两个方面出发，其中账户风险管理贯穿整个周期过程。在账户服务管理方面，将人脸识别技术应用于开户、变更、销户等过程辅助完成客户身份识别；通过OCR技术应用于开户资料的自动识别和采集，通过人机协作的模式提升开户效率；使用RPA机器人技术应用于跨系统数据比对和数据整合，解决人工劳动力和差错率问题；依托大数据分析技术全面地获取客户、账户信息，通过实时、准实时、T+1等方式获取账户基本信息、客户基本信息、账户档案信息、账户变更过程信息、账户风险信息、司法查控信息、账户认证记录等，形成账户维度的全景数据，并对账户进行全景画像，实现账户的全景视图，为管理人员提供从不同角度分析账户风险的数据基础。

（2）账户风险管理：依托实时智能平台将账户风险体系分为风险指标库中心、风险决策中心和风险处置中心。风险指标库中心：底层建立风控规则、风控模型、风险评级、企业画像、图谱规则等五大核心指标库。风险决策中心：在指标库的基础上建立名单筛查、账户监控规则、账户监控模型、账户评级、账户图谱分析等五大决策中心：一是通过名单筛查中心完成全类别名单的接入，提供入网、开户名单筛查、交易名单筛查、名单实时模糊匹配的服务能力；二是通过账户监控决策中心完成交易数据的实时决策；三是通过账户监控模型决策中心集成申请评分卡、申请反欺诈、交易反欺诈等机器学习模型；四是通过账户评级决策中心完成各项评级工作，包括账户入网评级、交易实时评级、行业风险评级、产品评级等；五是通过账户图谱分析中心，集成图谱领域新算法及规则模型挖掘依靠专家规则无法识别的风险事件，如疑似跨境赌博、电信网络诈骗、地下钱庄洗钱等。风险处置中心：通过风险决策中心根据不同的业务场景进行风险指标测评和决策，将决策结果运用于账户全生命周期管理的账户准入、账户交易、账户处置等阶段，并形成丰富的风险案例库用于经验分享。

三、创新点

（1）全流程线上化管理：通过账户全生命周期管理系统实现账户全流程线上化管理，在账户开户、变更、销户线上化预受理的基础上完成尽职调查、账户档案的全流程线上化管理，账户服务水平得到极大的提高。

（2）账户视图全景化：通过大数据分析技术以及实时、准实时、T+1等多种数据获取方式整合账户相关维度的全景数据，并对账户进行全景画像，实现账户的全景视图，从不同角度为管理人员进行精准分析和决策提供了数据基础

（3）账户管理自动化：通过RPA、OCR等技术实现账户备案和账户年检的自动化处理，极大的提高了作业人员的工作效率，降低了账户管理的人力成本，避免了人工操作所带来的错报、漏报的情况。

（4）账户风控智能化：通过实时智能、机器学习等技术实现账户风险管理从事后向事前、事中的转变，从非实时向实时、准实时的转变，搭建了一套从风险识别、评估、监测和处置的全流程风险管理体系。

四、项目过程管理

本项目采用分阶段实施的方式进行，先完成账户全生命周期管理系统与实时智能平台搭建，完成客户账户全景视图以及账户开户、销户业务的实时风险决策，后逐步完成账户存续期的风险控制、账户的风险处置及账户档案线上化管理功能。 

五、运营情况

为银行分支机构提供了涵盖个人及对公账户账户全生命周期管理的平台，对账户实现动态分类管理、监测及控制，目前系统运行情况稳定：

（1）整合行内外相关系统，打通信息孤岛，实现账户的全景视图，节省全面账户信息核查的时间（节约20分钟/笔）。

（2）减少管理人员的工作量，账户管理系统所涉及到的信息采集、分析判断、客户分类、风险跟进等均实现无纸化、线上化、流程化、自动化（可节约30秒/笔）。

（3）管理系统根据相关系统数据及标准，自动对账户进行分类评级，并实现动态分类调整，自动推送相关人员进行跟踪处理，并记录处理结果。

（4）基于全新的智能化账户风控体系完成全量账户风险排查，提升了账户风险管理水平。

六、项目成效

整合行内外相关系统，打通信息孤岛，实现账户信息共享，极大地提升了账户管理效率，实现了账户风险分级分类管理，完成了账户风险以事后监督为主向事前、事中防控为主；以非实时监控为主向实时、准实时监控为主的双重转变。一方面解决了账户管理的效率问题，另一方面也攻克了账户风险管理长期依赖人工筛查甄别的难题，实现了多部门多领域的联防联控，成为银行防范账户风险，防范电信网络新型违法犯罪和跨境赌博的一大利器。

七、经验总结

随着金融行业和金融科技的不断发展，银行账户相关的应用场景也在潜移默化的发生变化，获客趋势从传统线下到线上大数据精准营销的转变，从单一渠道到多渠道的变化；风险管控趋势从单一银行节点的风险管理到区域协同/网络协同，从传统的单一手工操作到系统+大数据+互联网+银行面签的变化；监管趋势从事前审批到事后报备的转变，从事后反洗钱向事中交易监测以及事前客户身份认证审核的转变；账户管理趋势从人头管-系统管-数据管的变化，从统一的账户管理方式到差异化的协议管理方式的变化。在新技术、新形式下银行机构必须积极探索兼顾安全与便捷的账户管理与服务方法，充分利用人工智能、实时智能等技术实现真正的科技赋能，一方面解决账户管理效率的问题，另一方面解决账户风险管理的问题，同时将账户管理的效能辐射到其他管理领域，如反洗钱、信贷管理、警银合作等，实现多部门多领域的联防联控，实现账户运营高效化、智能化、安全化，提高运营效率，提升风控能力，为银行数字化转型、高质量发展提供更好的科技支撑。