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    金融機構(gòu)員工異常行為排查研究

    2017-12-02 21:30:25陳懷東
    中國經(jīng)貿(mào)導(dǎo)刊 2017年29期
    關(guān)鍵詞:主成分分析

    摘 要:本文采用某金融機構(gòu)對員工異常行為排查的統(tǒng)計數(shù)據(jù),在充分分析案件風險形成機理的基礎(chǔ)上嘗試通過實證分析,首先使用PAST統(tǒng)計軟件以主成分分析法對表象型異常行為予以分解,分別從工作表現(xiàn)、社會活動、投資消費、其他方面等維度設(shè)計風險計量、評價與預(yù)警指標,按照不同類別的風險屬性來確定風險系數(shù),然后加權(quán)平均后進行排序;隨后使用Winbugs軟件WinBUGS(Bayesian Inference Using Gibbs Sampling)是英國劍橋公共衛(wèi)生研究所的MRC Biostatistics Unit推出的用MCMC方法進行貝葉斯推斷的專用軟件包。應(yīng)用Logit模型Logit model,也稱“分類評定模型”,是離散選擇法模型之一,屬于多重變量分析范疇。進行統(tǒng)計,由員工異常行為類型判定案件發(fā)生的概率,結(jié)合排序結(jié)果再對可疑的員工進行進一步調(diào)查,最后提出相應(yīng)的對策與建議。

    關(guān)鍵詞:員工異常行為 主成分分析 案件風險

    一、前言

    海因里希法則(Heinrichs Law)表明每起案件發(fā)生前都會有多個風險事件,每個風險事件發(fā)生前都會有多個苗頭性問題,及時發(fā)現(xiàn)和有效處置苗頭性問題就可以防止風險事件甚至是案件發(fā)生。

    目前,國內(nèi)對金融機構(gòu)員工異常行為排查的模式及操作方法上的研究還是空白點,相關(guān)文獻僅僅局限于方案與工作總結(jié)報告。在實際具體操作中,員工異常行為排查一般由各金融機構(gòu)監(jiān)察室承擔,排查方式包括:日常排查、專項排查、全面排查等三種;排查方法包括:日常觀察、交心談心、檢查調(diào)查、走訪家訪、科技排查、接受舉報、綜合分析等。但是,上述排查只限于按照制度具體執(zhí)行的操作層面,缺乏有效的方法來推進此項工作。此外,排查只限于個別員工,對于金融機構(gòu)(如支行或者部門)的整體情況并沒有整體掌握,往往導(dǎo)致“頭痛醫(yī)頭,腳痛醫(yī)腳”,更無法提出有效的針對性措施。綜合國海證券的“蘿卜章”事件及民生銀行北京分行航天橋支行“蘿卜章”案件等等,可以發(fā)現(xiàn)如果金融機構(gòu)(如支行或者部門)的負責人內(nèi)外勾結(jié)或者牽頭作案,提前發(fā)現(xiàn)問題的可能性幾乎為零,銀行內(nèi)鬼、資金掮客和用錢企業(yè)作為利益共同體將設(shè)法隱瞞任何會導(dǎo)致案件暴露的信息,除非有外部突發(fā)事件(如經(jīng)濟下行或者央行開始收緊流動性導(dǎo)致企業(yè)現(xiàn)金流斷裂,或者如客戶查詢后偶然發(fā)現(xiàn)理財產(chǎn)品并不存在)誘發(fā)。

    但是事實上,案件并非毫無蹤跡可尋。從行為特征看,員工的異常行為主要包括結(jié)果型異常行為和表象型異常行為。結(jié)果型異常行為是指已經(jīng)確認的違紀、違規(guī)、違法行為;表象型異常行為是指異于常規(guī)、有悖常理,需要通過核實、核查來判定是否存在違紀、違規(guī)、違法的行為。多年案防實踐表明,金融機構(gòu)發(fā)生的案件特別是內(nèi)部案件大多是由作案人的異常行為引發(fā)的,作案人在作案前和作案過程中往往會表現(xiàn)出異常行為,有的異常行為還非常明顯,有的異常行為(如婚姻變動等等)卻難以察覺,而深入排查和有效處置員工的異常行為,有助于及時發(fā)現(xiàn)和化解案件風險,實現(xiàn)案防關(guān)口前移。本文認為,通過嘗試運用大數(shù)據(jù),將模型分析與行為監(jiān)控相結(jié)合,進一步提升風險識別精準性,可以對員工異常行為排查工作加以改進并提高效率。

    二、異常行為分析

    金融機構(gòu)員工異常行為可以分為4大類52種,包括工作表現(xiàn)、社會活動、投資消費、其他方面。具體如下:

    (二)主成分分析法的應(yīng)用分析

    系統(tǒng)分析某金融機構(gòu)員工的異常行為,會發(fā)現(xiàn)人數(shù)眾多,且單獨的指標太多。為了解決此問題,可以對導(dǎo)致問題的主要成分進行分析,理論上講,分析的成分越多,獲得的信息量越大,但是,很難從總體上進行對比分析。因此,首先以部門進行分類,歸集該部門所有員工存在異常行為的比例,通過主成分分析法提取主要的綜合成分,然后在平面坐標系中畫圖進行比較,并進行相關(guān)評價。由于排查存在疏漏或者某些支行行長(或部門負責人)自身就存在問題,極有可能有意隱瞞,因此除了自行排查上報外,還要由上級相關(guān)的負責部門通過日常排查和全面排查綜合全部信息。

    經(jīng)對某金融機構(gòu)8個支行(或部門)員工的異常行為數(shù)據(jù)以支行(或部門)為單位,時間跨度為半年,分別在工作表現(xiàn)、社會活動、投資消費及其它方面存在異常的行為進行分解歸因,用雅克比方法求相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征值和相應(yīng)的特征向量,解得p個特征根。圖1是通過主成分分析法提取前兩個主成分的平面坐標圖,并確定前兩個主成分可以反映全部信息的87.654%(見表1),即信息的利用率達85%以上。

    此外,這些數(shù)據(jù)通過主成分分析法后,提取前三個主成分可以反映全部信息的99.055%,提取較為完全,這說明最后一個成分反映的信息幾乎可以忽略。然而,仔細考慮其原因,很有可能系不易觀察和統(tǒng)計。比如說婚姻發(fā)生異常變故、家庭矛盾突出的情況等等,都不易被察覺,也不易被統(tǒng)計。但是,婚姻問題一旦發(fā)生,往往有較為突出的影響。

    從表2可看出,每個部門的因子荷載表對應(yīng)不同的主成分也不同。主成分分析法采用的分類是可以通過對主成分的分析做出解釋的。如部門1對應(yīng)投資消費異常,部門2對應(yīng)工作表現(xiàn)異常,部門5對應(yīng)其它異常,部門6同時對應(yīng)工作表現(xiàn)和社會活動異常等。

    從圖2可看出,工作表現(xiàn)(主成分1)的歸因比重應(yīng)該下降,其它成分(社會活動、投資消費及其它方面)的歸因比重則應(yīng)該上升。換言之,那些不易觀察統(tǒng)計的異常行為應(yīng)該成為我們關(guān)注的重點。

    下一步,由因子得分系數(shù)矩陣,可以將公因子表示為各變量的線性組合。得到的因子得分函數(shù)為:endprint

    f1=-0.74x1+1.71x2-0.78x3-0.46x4-0.76x5+

    1.26x6-0.62x7+0.38x8

    f2=0.67x1-1.52x2-0.73x3+0.55x4-0.18x5+

    1.65x6-0.75x7+0.29x8

    (3)

    根據(jù)因子得分系數(shù)和原始變量的標準化值計算各支行(或部門)的各因子的得分數(shù)并進行綜合評價。因子得分計算方法是:取累計貢獻率達85%~95%的特征值λ1,λ2,…,λm所對應(yīng)的第1、第2個主成分。用每個主成分共因子的方差貢獻率做權(quán)數(shù),對每個因子進行加權(quán),然后加總得最終綜合評價值,按總得分進行排序,以反映各支行(或部門)異常行為的差異。

    通過主坐標分析可以再次驗證上述8個支行(或部門)異常行為上存在需要重點關(guān)注的問題,并依此排序。從圖3可以看出,第6個支行(或部門)員工存在的異常行為最多,第3個支行(或部門)員工存在的異常行為最少。

    下一步,針對存在問題較多的支行(或部門),需要逐一對其所屬員工進行深入核查。對于異常行為難以準確認定,崗位又比較重要,可能存在較大風險隱患,可先采取待崗、換崗等措施,同時組織對其異常行為進行深入核查,并根據(jù)核查結(jié)果采取相應(yīng)處置措施。

    四、模型改進

    綜合上述模型,表象型的異常行為強調(diào)的是異常變故,是誘發(fā)案件的一個重要因素。對員工八小時內(nèi)外的思想行為、資金往來以及業(yè)務(wù)操作等情況進行綜合分析,從而判斷員工是否存在異常行為。實踐表明,雖然異常行為不一定必然導(dǎo)致案件發(fā)生,但是存在較大概率案件風險的員工往往有多種異常行為表現(xiàn)。

    經(jīng)過初步統(tǒng)計,發(fā)現(xiàn)以下幾個方面有較大的概率誘發(fā)案件,然而在實際中并不易發(fā)現(xiàn)異常行為表現(xiàn)。一是婚姻發(fā)生異常變故、家庭矛盾突出的(正常的因為性格不合等原因?qū)е碌淖児什辉诖肆校???梢宰⒁獾?,?jīng)過排查發(fā)現(xiàn)存在異常行為的員工中有20.2%離異,而后引發(fā)案件的員工中有42.5%離異,引發(fā)案件的女員工中有52.6%離異。事后分析離異的原因,往往無法忍受作案人存在的賭博、包養(yǎng)小三、超經(jīng)濟實力投資消費等異常行為(見圖4)。二是參與賭博。三是在外經(jīng)商辦企業(yè)。四是挪用金融機構(gòu)(或者客戶)資金去炒股票。五是參與非法集資和民間融資。六是個貸和信用卡逾期或者透支套現(xiàn)。

    借鑒Boch and Lieberman(1970)的Rasch統(tǒng)計模型Andersen(1980),pp.253-254; Boch and Aitkin(1981)Invalid_string(該模型原被應(yīng)用于教育統(tǒng)計),現(xiàn)假定Pjk為存在異常行為員工J對應(yīng)類型K的概率,該概率服從Logistic函數(shù)(其中,αk代表異常行為類型K的閾值參數(shù),潛變量θj代表存在異常行為員工J發(fā)生案件潛在可能性的參數(shù),在員工群體中該參數(shù)被假定服從正態(tài)分布)。(見表3)

    由上述參數(shù),可知存在異常行為的員工發(fā)生案件的概率分別為:

    由表5可知,存在上述四種類型異常行為的員工發(fā)生案件的概率為84.34%。換言之,一旦員工被觀察到同時存在上述四種類型的異常行為,其發(fā)生案件的概率為84.34%。實際工作中,結(jié)合前文中主通過坐標分析了解到的第6個支行(或部門)員工存在的異常行為最多,而如果該支行(或部門)有較大比例員工被觀察到同時存在上述三種以上類型的異常行為,甚至于該支行(或部門)的負責人也被發(fā)現(xiàn)存在上述問題,那么就要充分考慮是否內(nèi)外勾結(jié)或者有較大概率的發(fā)生案件的可能性,尤其是該支行行長(或部門負責人)是否起到了主導(dǎo)作用。

    實踐經(jīng)驗還需要注意:一是觀察到的異常行為需要綜合考慮及分析,因為采集的數(shù)據(jù)可能存在偏差。例如工作表現(xiàn)中打電話、會客談話故意避開他人的,經(jīng)過查詢后發(fā)現(xiàn)屬于試圖調(diào) 換工作或者與他人產(chǎn)生感情糾葛,并不一定導(dǎo)致案件的發(fā)生;二是總體而言,員工發(fā)生案件極大可能要么是家中出現(xiàn)變故,要么是沾惹了黃賭毒等惡習,要么是前面有“示范者”,尤其是支行行長(或部門負責人)是否帶頭作案至關(guān)重要。因此,要盡可能從多角度、多渠道、全方位完善信息,例如自查中很有可能發(fā)生試圖隱瞞員工存在異常行為的錯誤反饋。

    五、結(jié)論與建議

    綜上所述,金融機構(gòu)須構(gòu)建對金融機構(gòu)員工異常行為風險預(yù)警模型:首先,針對存在問題較多的部門,對其員工按照上述模型加入幾個重點維度的參數(shù)再次進行運算,通過增加相關(guān)數(shù)據(jù)改進與完善模型;然后,根據(jù)對每個維度的各個指標進行加權(quán)平均得到該風險維度的風險值;之后,再根據(jù)因子得分系數(shù)和原始變量的標準化值計算重點關(guān)注的員工各因子的得分數(shù)并進行綜合評價;最后,結(jié)合對應(yīng)類型發(fā)生案件概率表,深入了解那些有疑點的員工是否有較大的概率誘發(fā)案件卻不易發(fā)現(xiàn)的問題,及時采取有效的應(yīng)對措施。具體地說,可以探索收集關(guān)鍵信息的方式方法,首先是科技排查,運用內(nèi)部的內(nèi)控監(jiān)測分析、業(yè)務(wù)運營風險管理、信用卡風險監(jiān)測、反洗錢、信貸管理等科技系統(tǒng)及外部的征信、工商注冊信息等科技系統(tǒng),對員工的異常資金狀況、異常業(yè)務(wù)痕跡以及異常投資經(jīng)商等情況進行排查;其次排查成功的關(guān)鍵是信息共享,即把散落在各個系統(tǒng)中的異常信息和情況進行匯總分析;最后就是全員參與,鼓勵內(nèi)部舉報??傊讣呛茈y提前發(fā)現(xiàn)的,但是絕對不能放松甚至放棄對于案件的預(yù)防工作,我們能夠做到的就是盡量通過運用好大數(shù)據(jù),充分研究分析員工異常行為的規(guī)律,不斷提高監(jiān)測分析工作對員工異常行為的排查效率,從而規(guī)范員工職業(yè)行為,有效防范各類內(nèi)部案件的發(fā)生。

    參考文獻:

    [1]Mehmed·Kantardzic著,閃四清等譯.數(shù)據(jù)挖掘:概念、模型、方法和算法[M].清華大學出版社,2003(8).

    [2]A·Dries,U·Rückert.Adaptive concept drift detection.John Wiley & Sons Inc,2009(2):311—327.

    [3]WinBUGS User Manual:Version 1.4.

    [4]Ioannis·Ntzoufras.Bayesian Modeling Using WinBUGS.John Wiley & Sons Inc,2009(2).

    (陳懷東,天津大學管理學院博士研究生。)endprint

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