前言

伴随我国金融业务的发展与转型，监管机构持续加强监管合规力度，金融机构合规事项不断增加，合规风险持续上升。合规管理需要由被动、响应型向主动、前瞻型转变，监管科技（Regtech）的发展亦驱动合规管理流程向智能化、数字化转型。

(相关资料图)

毕马威借助自然语言处理、机器学习等人工智能前沿技术，依托合规数据、智能工具、系统平台，结合合规管理具体场景，形成“四位一体”的综合化咨询及监管科技解决方案，提供实时监管政策及处罚监测、智能标注与问答支持、毕马威专家解读建议，助力金融机构进一步提升合规管理质效。

核心优势构建四大底座，沉淀监管科技能力

在一体化智能合规解决方案中，我们依托数据、标签、工具、科技四大核心底座，将监管科技应用与合规管理的具体场景相结合，实现数据可关联、模型可嵌入、知识可沉淀，赋能合规管理全流程。

首先，构建金融合规数据库，精筛选、精加工、精标注，夯实合规管理数据基础

构建监管规则知识库： 由超50万条的海量金融业监管规则中精筛千余篇现行有效，可满足日常合规管理需要的重要金融监管规则，全面涵盖国家法律、行政法规、部委规章、行业规范、行业指引、地方法规类规则等，完成条目级文本解析，并基于统一的合规标签体系进行条目级和篇章级标注，建立监管规则与金融机构业务和管理领域以及管控环节的清晰映射，从而支持外规内化、合规审查、问题整改溯源、合规知识管理等场景应用，落实合规管理以“外规”为起点，贯通合规管理全流程的基本逻辑。

构建监管处罚数据库： 全面收集2019年至今超过25,000条银行业监管处罚，涵盖国家金融监管总局（银行保险业监督管理委员会）、中国人民银行、国家外汇管理局及其分支机构针对银行业机构及其从业人员发布的处罚信息。通过对处罚对象、处罚金额、所在省份、处罚结果、处罚依据等关键字段进行结构化与标准化处理，并基于合规标签体系进行业务和管理领域以及处罚案由的标注，进而分析、提示行业违规点、反映监管重点与趋势，刻画监管红线，支持合规风险评估、问题管理、基准比较分析、合规报告等场景应用。

第二，统一合规标签体系，标规则、标处罚、标问题，贯通合规管理流程

依托丰富的金融业合规咨询服务经验、对金融业业务和管理领域的理解、以及对监管规则的持续跟进与解读分析，我们构建了涵盖行业标签、领域标签、事项标签、问题标签的合规标签体系，应用于对监管规则、内部制度、监管处罚、问题发现的全面标注，从而统一合规语言，辅助合规管理关键环节的关联与贯通，赋能业务及合规管理人员在合规管理过程中高效履职。

第三，依托人工智能技术，多种模型、持续迭代，将科技基因植入合规管理

结合合规管理过程中数据收集、处理、标注、应用的场景与需求，综合运用计算机视觉、自然语言处理、知识图谱、机器学习、深度学习等专业技术，构建并持续训练智能文档解析模型和智能文档理解模型，实现合规数据结构化、标准化处理，并对监管法规文档的语义进行智能抽取和智能理解，赋能合规数据标签化，进而辅助建立合规数据关联、强化合规知识体系管理，帮助基层业务及合规管理人员利用数字化能力提升合规管理质效。

最后，丰富智能合规工具，知识可查、风险可视、工具可用，推动合规管理流程重塑

充分响应合规场景的具体需求，围绕“可视化、互动化、自动化”的核心诉求，我们持续打造涵盖综合检索、智能标注、知识图谱、智能问答、数据看板、自动报告等一系列功能的“智慧合规工具箱”。在应用统一的标签底座和多层级模型底座、构建集中化、标准化合规数据底座的基础上，提供嵌入合规管理流程的多样化工具，协助一线业务及合规管理人员解决合规管理信息积累沉淀、查询检索、应用呈现等方面的难点问题。

综合检索： 查规则、查制度、查处罚、查问题，全面整合多维信息，实现合规信息一站式搜索。支持多种检索方式，分类检索、标签检索、热门检索、高级检索，有效解决数据应用的“最后一公里”问题。

智能标注： 利用人工智能模型，实现监管规则条目级自动解析、拆分与知识标注，大幅提升合规标签标注的效率与准确率。

知识图谱： 从外规到内规，从合规点到风险点，从风险点到问题点，实现知识关系深度透视，辅助智能决策与分析。

智能问答： 基于数十万条人工标注高质量语料和精加工合规领域数据训练，辅以专业机构合规洞察与解读，构建全体系合规知识库，支持智能问答，成为合规人员与业务人员的专业智能助手。

数据看板： 看机构、看业务、看趋势、看对标。可视化数字大屏结合专家洞察与解读，辅助实现合规风险前瞻透视，合规趋势动态可见，合规重点深层剖析。

自动报告： 内嵌数十种标准化化分析指标维度与展示图表，支持组件式自动报告生成与导出，全面提升合规报告工作效率。

可持续的服务模式 “数据+咨询+系统+运维”全生命周期服务

基于以上咨询及科技服务能力，我们可根据金融机构需求灵活提供单一或组合的智慧合规解决方案，包括标准化产品输出及定制化咨询服务。

合规数据应用： 基于毕马威金融业合规标签体系或金融机构自身定制化标注需求，提供合规数据（含监管规则、监管处罚、风险事件等）筛选、解析及标注服务。

合规咨询： 结合金融机构合规管理现状与数字化转型方向，从管理架构、团队人员、制度流程、数据、工具模型、信息系统等维度提供合规转型咨询服务。

系统实施： 结合金融机构合规管理线上化、数字化、智能化需求，协助合规管理系统平台规划、系统功能落地实施、智能工具模型嵌入、数据大屏设计实施等。

持续运维： 依托专业运营团队，提供合规数据应用、模型调优、系统平台持续运营维护服务。

成功案例多维场景全面落地，赋能金融机构合规持续转型

近年来，毕马威一体化智能合规解决方案在多家国有及股份制商业银行成功落地，提升机构风险及合规管理能力，有效赋能操作风险管理、合规风险管理应用场景。

典型案例之一：某国有商业银行监管科技提升项目

合规数据应用及流程、系统优化： 建立境内、外监管规则库，结合业务和管理特征，优化多维度合规标签体系，并利用合规标签对监管规则及监管处罚进行标注，形成结构化、标准化、标签化的监管数据库，进而支持外规内化、合规任务派发、合规监测、合规报告等工作流程和系统功能优化。

智能模型训练与运营： 基于自然语言处理、机器学习、深度学习等专业技术，建立、训练自动标注模型，辅助监管规则篇章级及段落级标注入库，并将智能模型嵌入合规管理信息系统，长效满足新增监管规则结构化、标签化入库的需求。

典型案例之二：某全国性股份制银行智能合规标注模型建设项目

智能模型训练与运营： 基于自然语言处理、机器学习、深度学习等专业技术，协助构建合规全领域中文自动标注模型，建立篇章级标签预测模型以及段落级智能标签映射模型，实现标签与外部监管法规，外部监管法规与内部管理制度的关联映射，提升外规内化、合规审查、合规知识检索、合规数据分析等应用场景下的数字化能力。

结语

我国金融机构已不同程度实现了合规管理的线上化，但在此过程中，高质量数据的引入与应用仍显不足。数字化能力的提升离不开数据与管理场景的结合，因此，如何实现数据、监管科技与管理洞察的有效结合成为金融机构持续提升的方向。

毕马威结合上述一体化智能合规解决方案，以数据为基石，以监管科技为抓手，以风险为导向，持续追踪金融监管合规动态，深入解读监管趋势与重点，定期发布《银行业风险雷达图》、《金融新规热读》、《鉴过知来 向往而新：银行业监管处罚分析洞察》等金融合规洞察系列报告，协助金融机构感知风险，以精准研判并妥善应对。

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