无纸化场景下的商业银行风险防范与研究

摘要：随着信息技术的飞速发展，商业银行正逐步迈向全面无纸化运营的新时代。这一变革不仅提高了业务处理效率，降低了运营成本，同时也带来了前所未有的风险挑战。文章旨在探讨无纸化场景下商业银行面临的主要风险，特别是合规风险，并提出基于智能监督模型和银行数字合规内控的创新性风险防范策略。旨在为商业银行在无纸化转型过程中构建更加稳健的风险管理体系提供理论支持和实践指导。

关键词：无纸化；商业银行；风险防范；智能内控

无纸化场景下的商业银行运营，即以电子数据和信息流代替传统的纸质文件传递和处理方式，已成为金融行业数字化转型的重要趋势。这一变革极大地提高了银行业务的便捷性和效率，但同时也对风险管理提出了更高要求。在无纸化环境中，信息的完整性、安全性、可追溯性以及合规性成为商业银行亟须解决的关键问题。特别是合规风险，作为商业银行风险管理的重要组成部分，直接关系到银行的声誉、法律地位和持续经营能力。因此，探索无纸化场景下商业银行合规风险的防范机制，构建智能内控体系，具有重要的现实意义和战略价值。

一、无纸化场景下的商业银行风险研究背景

（一）商业银行实施无纸化的背景

为满足客户日益增长的金融服务需求，提升网点运营效率，提高竞争力，近年来，各商业银行陆续开展了柜面无纸化项目的实施，通过对网点业务流程的全面优化，解决商业银行传统纸质业务流程繁杂、交易耗时长、网点效率低的缺陷，提升客户体验度、增强客户黏性、提高网点运营效益、提升运营风险防控能力。

柜面无纸化项目以凭证无纸化为核心，以印章电子化、签字电子化、业务免填单为载体，为全行各类业务的无纸化打下基础，包括业务申请单的线上预填、部分合同协议的电子化及其签署、各类纸质材料的影像化处理、电子凭证的渠道查询等。通过梳理各类纸质凭证在业务处理过程中的使用场景、保管要求、调阅要求等，形成完整的无纸化业务流程，为商业银行的客户带来更优质、更快速的服务体验，满足多层次、多维度的服务管理要求。

（二）金华银行实施无纸化的背景

2023年6月，金华银行上线了“星辉工程”项目，全面实现了柜面业务无纸化，围绕客户需求进行流程优化，以标准化、制度化、集约化为优化目标，以信息流和影响流实现运营的初步转型。该项目实施后，对金华银行内部风险防范提出了新的要求。

金华银行目前使用事后监督系统实现无纸化业务的预警和监督。主要如下：利用大数据技术实现准实时、事后模型的运算，完善风险监控的流程，对商业银行日常业务操作行为开展事后检查监督，对整体运营风险进行统一的监测、识别和评估管理，实现业务安全稳健运营。

（三）商业银行无纸化场景下的风险防范目标

1. 签名电子化：客户签名由原来的手工签字优化为电子签名或采集指纹。

2. 印章电子化：采取电子印章管理模式，实现业务印章电子化，取消实体印章；建立电子印章管理平台，实时跟踪监控，强制用印留痕，降低风险敞口，提高业务效率，减轻柜员负担；增加电子印章的防伪鉴别功能，实现电子印章与业务的唯一对应关系，防范恶意伪造行为。

3. 银行业务凭证无纸化：商业银行柜面业务处理完毕自动生成电子记账凭证，省去打印、盖章、扫描、装订、保管等手工操作，实现记账凭证无纸化。对于原始凭证、佐证材料等，在交易成功后通过高拍仪（或扫描仪）生成电子影像件存储。

4. 优化客户回执：商业银行客户根据自身意愿选择是否打印纸质回执，需要回执的客户可扫描二维码获取业务电子信息。

5. 优化交互方式：无纸化模式下，商业银行的柜台利用柜外设备实现与客户的实时交互，该模式支持电子单据的放大、缩小、翻页、上下滚动等功能，支持对重要内容的批注圈点，方便客户核对并确认业务内容；实现屏幕显示和语音“双提示”。

6. 完善业务处理证据链：无纸化模式下，客户的电子签名配合数字证书等其他数据形成完整的证据链，确保业务处理证据链的完整有效。

7. 无纸化场景下风险防范目标：以金华银行为例，在无纸化场景下，依托其事后监督的第三道防线作用，利用运营风险预警和监督系统、会计凭证档案影像管理系统，改变现有规范导向的监督方式，实行风险导向的预警和监督，增强业务运行风险管理能力；实行流程导向的预警和监督，推动业务流程的持续改进。具体如下：

（1）强化智能监督模型的开发。按照商业银行风险特点，分析量化客户交易、员工操作行为、网点内控水平，开发智能化的预警和监督模型。系统将以预警和监督模型作为风险识别的引擎，自动识别存在风险的异常交易信息，并按模型预警、识别分析、核实确认的方式筛选客户异常交易信息，实现风险导向的预警和监督。因模型管理参数化高，可在行内快速部署。

（2）建立科学合理的风险等级管理机制，商业银行应全面梳理自身的业务风险点并进行分类，并按风险程度的不同逐级投入与之适配的监督资源和相适应的管理措施。

（3）预警和监督准入、退出机制。商业银行应根据风险的不断变化，不断调整监督对象、优化监督内容和监督重点，使监督的准入和退出均达到有序管理的要求。

（4）接入大数据平台，商业银行事后监督系统应积极利用大数据资源，将每天产生预警数据和重点监督数据，接入大数据平台中。同时，将这些数据有效存储，反复利用，使其作为商业银行重要资产应用于盈利预测分析、客户管理、监管合规、运营风险管理等业务当中。

二、商业银行无纸化场景下的业务风险

（一）无纸化交易系统不完善导致的风险

1. 电子凭证缺失引发的业务风险

商业银行实现柜面业务无纸化后，交易处理完毕打印电子凭证，但由于系统异常等原因，交易成功，但是未形成电子凭证或电子凭证未传输至影像平台中导致凭证丢失而产生的风险。以金华银行为例，自系统上线以来，无纸化业务缺漏现象较为严重，据不完全统计，上线一个月内缺漏凭证日均30笔。

2. 无纸化冲账风险

商业银行实现柜面业务无纸化后，客户可按自身意愿多次获取纸质或电子回单，若银行对某笔业务进行冲账后，系统不能校验客户是否有回单未收回，存在一定的风险隐患。

3. 身份认证结果不能保留电子影像导致的风险

商业银行在业务处理中，需要进行联网核查、人脸识别等身份认证业务时，因系统设计问题，不能将身份认证结果及影像保存并上传至影像档案系统，导致业务证据链的缺失。

4. 无纸化业务一线人员不能勾兑流水导致的风险

商业银行实现柜面业务无纸化后，因系统设计问题，不能在当天及时发现是否有流水未勾兑，导致缺漏凭证产生的法律风险。

5. 电子签约限制产生的风险

对商业银行来说，电子签名并不能广泛应用于各类客户群，例如，部分老年群体使用电子签名不能较好地完成，导致签名与实际不符而产生相应风险。

（二）数据安全风险

商业银行实现业务无纸化后，数据的电子化存储与传输成为常态。然而，数据安全管理的不规范，却成为悬在商业银行头顶的一把利剑。未设置访问控制，意味着任何能够接触到系统的人都有可能窥探到敏感数据；未对数据访问操作实施安全审计，则让数据无法追踪与回溯；未定期备份数据，一旦数据丢失或损坏，后果不堪设想。更为严峻的是，无纸化环境下的商业银行面临着日益严峻的网络攻击威胁。黑客利用漏洞攻击、钓鱼邮件、恶意软件等手段，试图窃取、篡改或破坏银行的数据。一旦数据被非法获取或泄露，不仅会导致客户隐私的暴露，还可能引发法律诉讼和信任危机，对银行的声誉和运营造成不可估量的损害。

（三）操作合规风险

无纸化场景下，商业银行的柜面操作人员面临着全新的操作合规挑战。由于业务处理流程的自动化程度提高，部分操作人员可能因业务不熟练或合规意识薄弱而陷入操作风险的泥潭。他们可能过于依赖系统控制，认为只要系统未控制业务就能办理业务，从而忽视了业务本身的合规性和风险性。

三、商业银行无纸化场景下的风险防范策略

（一）完善和优化系统，提高效率

在商业银行全面迈向无纸化的进程中，系统的完善与优化成了风险防控的首要任务。针对当前存在的缺漏凭证、冲正业务未收回回单以及业务凭证不完整等关键问题，商业银行需采取积极措施，通过技术革新与流程再造，实现系统的全面升级。具体而言，对于任何缺漏的凭证，应立即启动补制纠正机制，确保信息的完整性和准确性。同时，商业银行还应强化影像追加及流水勾兑功能，利用先进的图像处理技术和大数据分析手段，对业务凭证进行智能化识别与校验，从而有效避免业务风险，提升整体运营效率。此外，商业银行还应注重系统的持续迭代与优化，紧跟技术发展趋势，不断引入新技术、新应用，以更加高效、智能的方式应对无纸化场景下的各种挑战。

（二）加大客户宣传

在推进无纸化的过程中，商业银行还需充分考虑客户的实际需求与接受程度。特别是对于电子签名受限的客户群体，商业银行应主动提供替代方案，如引导其使用纸质凭证，并通过按手印等传统方式确认交易意愿，以确保业务的合法性和有效性。同时，商业银行还应加大宣传力度，通过线上线下相结合的方式，向广大客户普及无纸化交易的优势与风险防控知识，提升其安全意识和操作技能。通过客户教育与引导，商业银行不仅能够增强客户的信任与支持，还能够为无纸化交易的全面推广奠定坚实的基础。

（三）强化数据安全管理

在商业银行无纸化交易场景中，数据安全是维系整个体系稳健运行的基石。因此，强化数据安全管理，构建全方位、多层次的防护体系显得尤为重要。首先，实施严格的数据安全审计机制，对所有访问和操作行为进行详尽记录和审计，以便及时发现并阻断非法访问和异常行为，确保数据的完整性和保密性。其次，利用先进的防火墙技术，构筑起坚实的网络屏障，有效抵御来自外部的网络攻击和未经授权的访问，为无纸化交易提供强有力的安全保障。同时，定期进行漏洞扫描，运用专业的扫描程序深入排查潜在的安全隐患，一旦发现漏洞，立即采取修复措施，防患于未然。此外，引入多因素认证技术，如短信验证、动态口令等，为系统安全增添多重保险，进一步提升用户账户的安全性。再次，对系统代码进行全面审查，确保其符合业界最佳的安全实践标准，及时发现并修补潜在的安全漏洞，从源头上保障无纸化交易的安全性。最后，建立完善的威胁检测与响应机制，以及数据备份与恢复计划，确保在面临威胁或数据丢失风险时，能够迅速响应、有效应对，确保无纸化交易业务的连续性和稳定性。

（四）充分发挥事后监督的风险防范作用

1. 认识事后监督的价值体现。随着商业银行无纸化应用的推广，各商业银行事后监督部门均认识到工作重心应以风险防范为主，主要查堵资金案件，但是，还应充分认识到预警及威慑同样是事后监督具备的价值所在。

2. 积极转变事后监督理念。首先，商业银行的事后监督应从业务差错规范向操作风险防范转变，将监督模式转变为重点业务监督、较大风险预警防范的模式。其次，商业银行应正确认识和对待会计操作风险，对会计操作风险的认识应从零容忍损失向最大限度降低风险损失转变。

3. 理正事后监督的现实误区和偏差。受效益优先思维定式困扰，商业银行决策者对事后监督部门工作价值的认可度较低，普遍认为事后监督是一个不盈利单纯消耗人力成本的组织机构。这种认知偏差应从以下两方面纠正：一是应积极引进高业务素质且经验丰富的专业人员；二是赋予事后监督部门应有权力、彰显其独立地位，确保事后监督的正面功能有效发挥。

4. 突出重点监督，梳理风险预警，强化事后监督功能。

（1）商业银行应结合无纸化业务场景，不断梳理优化重点监督模型，持续分析差错案例，有效挖掘业务中的违规行为、制度盲区等，达到事前预警效果，确保无纸化业务能安全运营。

（2）商业银行应强化系统监督方面的开发力度，持续梳理监督规则，将部分共性规则整理出来由系统自动监督，达到前台操作风险隐患自动判断和分析以及规避的目的，促进监督效率不断提升。

（3）建立预警模型，有效防范风险。商业银行通过建立预警模型，将持续检查监督跟踪工作落实到重要业务操作过程。如商业银行可建立账户开户异常监测、柜员经办本人业务监测、单位账户网上银行工作时间监测、内部账户大额现金交易监测、特殊交易监测、冲账业务监测等风险预警模型通过数据比对分析形成预警通知单下发开户机构核实，并将核实结果提交给事后监督部门实施下一步风险控制，实现风险防控的智能化、集中化。

（4）重视事后监督信息的运用

无纸化模式下，商业银行更应重点关注核算差错和预警控制这两方面的信息，通过对这些信息的进行综合分析、风险评估的运用处理，充分发挥事后监督事前预警、威慑被监督者的职能。

（5）强化流水自动勾兑、会计凭证自动审核

商业银行在实现柜面无纸化后，可通过优化事后监督系统，利用升级版的OCR技术对电子影像中的客户签名是否漏签、是否与流水中一致进行自动审核并下发差错，对凭证中的要素如日期、大小写金额是否规范由系统自动过滤筛选，并和流水中的要素审核匹配并反馈结果，对业务需要特定的附件资料也可由系统进行判别是否缺漏，自动审核提高效率降低人工成本的同时避免了人工审核因业务量多出现遗漏审核不出的缺点。

（五）优化配置事后监督力量

以金华银行为例，金华银行开展柜面无纸化后，其事后监督人员应强化学习，丰富业务流程、电脑技能、岗位经验，才能满足当前形势下的工作需求。

同时，针对事后监督人员大批量临近退休、新老断层问题，应及时进行事后监督力量的补充，充分满足第三道防线的人力资源要求。

（六）数字合规内控体系建设

商业银行无纸化后，构建数字合规内控体系，能够有效防范合规风险。数字合规内容体系建设主要包括以下几个方面：第一，建设数字合规内控标准体系，编制合规业务库，健全业务操作流程，明确合规性审查标准，根据具体业务类型制定相应的合规性审查标准，完善合规内控制衡指标，同时根据业务的变化情况，对内控制衡指标进行调整。第二，建设数字合规内控运行体系，商业银行在无纸化背景下实施数字合规内容，必须创建完整的运行体系。做好数字内控合规培训工作，提高合规能力；做好数字内控合规考核工作，针对不同业务类型制定差异化的考核指标；强化内控合规检查，根据内控合规制衡指标，对合规风险进行控制；完善问责制度，商业银行数字合规内控的实施离不开问责制度，明确责任，当风险发生后追究相关负责人的责任，提高管理成效。第三，创建数字合规内控数据体系，无纸化背景下，商业银行数字合规涉及大量数据，必须做好数字合规内控数据体系建设工作。做好合规内容数据管理工作，明确数据来源，全面采集数据，创建符合商业银行数字合规内控需求的数据集市，做好数据精准化分析工作，准确计算商业银行各项业务是否存在合规风险。同时，做好数字合规内控数据治理工作，保证数据的准确性、全面性以及规范性，全面提高商业银行数字合规内控数据质量。

（七）智能监督模型在风险防范中的应用

1. 大数据分析与预警系统

在智能监督模型中，大数据分析和预警系统占据着核心地位。无纸化背景下，商业银行日常生成并处理数据量非常大，主要有交易记录、客户信息和市场数据等。其中包含了大量风险信息，银行可利用大数据分析技术挖掘潜在风险点并预先采取措施。具体运用时，银行可通过机器学习算法实时分析交易数据并确定异常交易模式。如某账户在短期内出现大量的高频交易或者不正常的大额转账，该系统能自动报警，暗示有洗钱和欺诈的危险。除此之外，大数据分析技术也能协助银行更准确地识别可能出现的市场风险因素，例如利率的波动和汇率的不稳定，从而为银行的决策过程提供有力的支持。同时，为促进预警系统准确及时地运行，银行需不断对算法模型进行优化，引进更多数据源，同时强化数据治理以保证数据准确完整。

2. 区块链技术在合规性证明中的应用

区块链技术不可篡改性以及分布式存储特性使得区块链技术在证明合规性上有着得天独厚的优势。在无纸化情景中，银行可使用区块链技术对整个交易过程进行记录，保证信息真实、完整。以跨境支付业务为例，银行可利用区块链技术对交易信息进行实时共享与核查，避免了重复核查、纸质文件传输等问题，提升了业务办理效率。同时，区块链中交易记录可作为合规性证明协助银行对监管机构进行审核与查处。另外，区块链技术可应用于智能合规系统的建设，实现合规行为的自动监控与记录，减少合规成本并提升合规效率。

3. 人工智能辅助合规审查

人工智能辅助合规审查人工智能技术被越来越多地运用于合规审查领域。借助自然语言处理（NLP）和机器学习的先进技术，银行有能力开发出智能化的合规审查工具，该工具能够自动地识别和分类各种文档，并能迅速地筛选出需要手工审核的高风险信息。以合同审查为例，智能合规审查工具能够自动对合同条款进行解析，发现潜在法律风险及合规问题并给出相关建议及解决方案。这样既能提高合规审查精度与效率，又能减少人工审查成本与风险。为增强智能合规审查工具实用性与准确性，银行需持续优化算法模型、引进更多数据源与合规规则、强化员工培训与意识提升。

4. 智能技术在风险防控中的应用

商业银行利用各种智能技术，例如OCR识别技术、人脸识别技术、电子印章技术等，能够有效提升风险防控效果。OCR识别技术是集光学影像、业务风险点监控于一体的风险监督防控系统，在商业银行风险防控中的应用，能够自动扫描和识别商业银行票据、流水、差错等风险，通过优化智能监督模型合理配置规则并进行机器学习，能有效进行风险监测，降低人工差错提高效率。人脸识别技术在商业银行应用，无论是线下刷脸识别、网店自助设备，还是手机终端，都能够有效防范网络攻击风险、盗刷风险等，保障用户人脸信息、账户安全。电子印章技术的应用，当商业银行交易完成或审批通过后，由系统驱动用印机设备选择所需加盖的电子印章，实现了印章使用的全程监控，保障客户资金安全、降低风险的同时，显著改善客户柜面体验。

5. 智能合约在风险管理中的应用

智能合约就是能够在符合特定条件的情况下自动完成合同条款的执行。在无纸化的情景中，智能合约可用于风险管理领域以减少操作风险与违约风险。以贷款业务为例，银行可通过与借款人智能合约的方式来设置还款条件、违约条款等信息。在借款人达到还款条件后，智能合约能够自动进行还款操作；在借款人违约的情况下，智能合约能够自动引发违约处理机制例如冻结账户和启动法律诉讼。这样既增加业务处理自动化程度又减少人为干预风险与费用。为发挥智能合约风险管理功能，银行有必要协同监管机构共同探索符合数字化时代要求的监管模式，以保障智能合约合法有效。与此同时，银行也需加大技术研发与人才培养力度，提高智能合约应用水平与安全性。

四、结语

无纸化场景下的商业银行风险防范，是一项复杂而系统的工程，需要银行在技术创新与合规管理之间找到平衡点。通过构建智能监督模型，强化数字合规内控体系，商业银行不仅能够有效应对无纸化带来的风险挑战，还能在激烈的市场竞争中保持领先地位。未来，随着技术的不断进步和监管政策的完善，商业银行的风险管理将更加智能化、精细化，为金融行业的可持续发展奠定坚实基础。

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（作者单位：金华银行股份有限公司）