① 如何運用大數據進行商業銀行風險管理

商業銀行的風險管理除了對基於銀行過往的數據對未來做出預測以外，還會涉及到公司層面的問題。比如，公司以及其產品在網民中的地位如何，有哪些優點和不足，公司的競爭對手目前有什麼舉動等等。這里就涉及到對於網路進行信息的採集，進而進行輿情監測，發覺公司需要的有價值的信息和情報。
就目前來說，輿情 監測已經成為金融行業的一種十分重要的風險管理手段，因為互聯網的力量越來越不可忽視。交行等就是其中典型的代表，他們的輿情系統來自Knowlesys,是基於web2db knowlesys 的，其主要的效果是這樣的：
1. 可實時監測微博，論壇，博客，新聞，搜索引擎中相關信息
2. 可對重點QQ群的聊天內容進行監測
3. 可對重點首頁進行定時截屏監測及特別頁面證據保存
4. 對於新聞頁面可以找出其所有轉載頁面
5. 系統可自動對信息進行分類26禁止9盜用0
6. 系統可追蹤某個專題或某個作者的所有相關信息
7. 監測人員可對信息進行挑選，再分類
8. 監測人員可以基於自己的工作結果輕松導出製作含有圖表的輿情日報周報

② 怎麼通過銀行大數據風險決策分析系統審核

建議樓主FineBI試試數據技術戰略意義於掌握龐數據信息於些含意義數據進行專業化處理換言數據比作種產業種產業實現盈利關鍵於提高數據加工能力通加工實現數據增值

③ 銀行大數據高危幾年可以消除

知道大數據知道多世界知道非遺用戶知道芝麻知道之星芝麻將-

④ 大數據如何改變銀行，金融和信貸

作為銀行的一項主要資產業務，貸款資產的運動是一種以「兩權分離、按期償還」為本質特徵的特殊價值運動。在現實經濟活動中，銀行的信貸活動，會受事先無法預料的不確定性因素影響，例如使銀行貸款資金有可能遭受損失事件發生。主要表現為貸款到期不能按時收回和貸款的貶值等，這樣就產生了貸款風險。從目前國有商業銀行貸款資產質量的現狀看，形勢較為嚴峻。
國有商業銀行信貸風險分析
政府行政干預帶來的風險。按照經濟發展的客觀要求，國有銀行是資金配置的主體，政府職能只限於宏觀調控。然而在現實中，作為國有商業銀行，雖然在人事、行政、業務上不受政府直接管控，但並不等於不受政府影響。作為資金配置的主體，政府並未從實際運作的干預中退出，中心地位並未淡化，往往造成部份項目投資效益不高，形成貸款沉澱。

社會保障機制滯後帶來的風險。由於企業破產失業救濟制度不完善，國有銀行貸款風險無法直接分散和轉移。企業與社會的問題沒有解決，企業把生產所需資金缺口留給銀行貸款解決，形成貸款風險壓力；企業保險制度不健全，使銀行無法保全貸款資產的安全性，增加了損失的概率。

法制不健全帶來的風險。盡管我國陸續出台了銀行法、票據法等許多法律，但是這些法律大多內容比較簡單，有些內容有待於重新修訂，並且有些法律與國家的某些政策相悖，銀行在保全債權方面將會遇到較大的阻力，加大了銀行的信貸經營風險。

缺乏科學經營管理帶來的風險。國有商業銀行缺乏科學規范的經營管理方式主要表現在：在經營上把效益性放在首位，而忽視安全隱患；沒有建立起完善的責權對等的管理機制，一旦貸款出現問題，很難分清責任，更談不上追究責任。

借款人(企業)還貸意願不確定帶來的風險。借款人(企業)還貸意願與其(法定代表)的信用相關，還貸能力強的借款人(企業)還貸意願不一定強；還貸能力弱的借款人(企業)還貸意願不一定差。並且，信用度很難進行比較准確的考查、判斷。所以，借款人還貸意願存在很大的不確定性，這種不確定性必然帶來一定的風險。
國有商業銀行信貸風險的控制對策
為有效防止和化解國有商業銀行信貸風險，避免由此帶來的金融震盪和經濟風險，通過上述對我國商業銀行目前面臨的信貸風險原因的分析，我們可以從如下幾個方面著手治理商業銀行的信貸風險。

進一步加強政府監督職能。政企不分一直嚴重困擾我國企業改革和發展。我國信用的深層次問題很大程度上表現為政府行為和地方保護主義。由於政府尚未完成由市場的參與者向市場的管理者的轉變，為了政績需要而急功近利，期望短期內地方經濟有較大起色，過分干預銀行貸款，削弱了市場功能作用和市場法則權威。因此，必須重新界定政府職能、規范政府行為。政府職能是彌補市場缺陷、維護社會公平，著力為企業經營提供必要的經濟環境，同時支持並配合銀行防範和制止企業逃廢債務，確保金融資產的安全運行。

建立健全社會保障體系。形成全社會信用是提高銀行資產質量的重要保證。惡意逃避銀行債務、惡意欠款的單位必須受經濟和法律制裁。作為政府部門，央行應對企業改制中兼並、重組、破產等跟蹤監督，協助金融機構依法維護金融債權；應健全企業信息披露制度，解決銀、企信息不對稱問題：嚴格規范企業會計信息和信息處理標准化，並提高信息公開程度，以降低銀行系統風險。

⑤ 大數據時代對商業銀行的影響

大數據來時代到來後自,信息的數量劇增,並且傳播非常迅速,這對於商業銀行來說是一個非常大的挑戰。
大數據有力地推動了商業銀行傳統客戶管理形式的不斷完善,新的經營管理方法因運而生,將第三方加入到了金融競爭中,並迫使其增強自身的管理能力,在這樣的狀況之下,商業銀行如果不在第一時間內轉換傳統的經營管理形式,就很有可能會成為大數據時代的犧牲品。
身處在大數據時代,應當及時調整原有思維,加大對數據變動的關注度,發揚自身優勢,藉助大數據努力處理好新產品的研究和開發、客戶管理和銀行內部管理等事項,採用完備資料庫、創建數據平台、建設數據隊伍等手段,通過對大數據技術的合理運用,推動商業銀行的整體發展。

⑥ 大數據徵信和銀行徵信的區別

1、央行徵信是傳統徵信方式，大數據徵信是伴隨互聯網金融發展起來的。
2、央行徵信與大數據徵信差異主要從徵信數據來源、權威性、數據完整性、用途等區分。
3、央行徵信特點：數據主要來自銀行、證券、保險、社保等體系裡構成一個數據循環，權威性高，數據基本完整，主要用於資產評估、銀行放貸、信用卡額度等。
4、大數據徵信特點：數據主要來自互聯網各大平台，使用互聯網技術抓取或介面合作獲取徵信數據，資質再好一點的企業可以申請接入央行徵信，權威性不如央行徵信，但隨著互聯網金融的發展會越來越重要，數據完整性各大數據徵信平台不同，主要用於互聯網金融，例如P2P，如果p2p拿不到央行徵信數據風險會很大。
5、隨著互聯網金融的發展，大數據徵信與央行徵信會不斷融合直至融為一體，真正的滿足數據的完整性。

⑦ 網貸大數據會影響銀行貸款

網貸大數據會影響銀行貸款嗎？答案是會的，風控系統不僅僅會看徵信，還會看個人的大數據評分，藍冰數據小程序上可以看到自己的大數據評分，可以評估出自己的大數據哪裡出了問題

⑧ 大數據時代來臨，銀行怎麼辦

大數據概念的興起似乎還是昨天的事，但托這個高速發展時代的福，我們已經可以看到很多成熟的大數據應用工具了。在很短的時間內，我們就能在茫茫的數據海洋中精確定位、分析，並拿到自己想要的結果。當然，這些技術的進步並非由銀行推動，大型零售商、網上商城和各種門類的技術公司才是大數據的主導者，只不過，經過他們的探索之後，大數據也為銀行打開了一扇精確營銷的大門。從長遠來看，銀行如能充分利用大數據的優勢，可以在市場細分、客戶服務、客戶研究、產品研發、產品測試等等方面取得重大進步，並在某種程度上徹底改變銀行服務客戶、銷售產品的方式和渠道。 當然，這一切的前提是銀行能找對切入大數據時代的方法和工具。對於銀行來說，以正確的數量模型和分析方式來契合銀行目前的業務需求，是合理利用大數據，達成更多經濟回報的關鍵。其他行業的經驗已經證明，大數據固然好，但如果不能對數據進行有效篩選和正確利用，最後只會賠了夫人又折兵。尤其銀行是一個比較特殊且敏感的行業，在全局層面徹底進行所謂大數據革命是不實際的，正確的做法是從小的具體業務和關鍵節點入手，以能被銀行現有管理架構和外部監管機制接受的方式，逐步將大數據納入銀行的經營體系中來。 舉例來說，當前銀行業普遍在為兩件事頭疼：留住客戶、滿足客戶的期待。對於這兩個難題，大數據機制下的情緒分析和行為預測可以發揮意想不到的作用。 分析客戶情緒 傳統的客戶意見收集及調查方式往往以一個組別為單位，通過對於部分群體客戶的調查和研究，銀行可以得到客戶方方面面的情況。隨著時代的進步，這樣的方式在獲得客戶金融消費的最新趨勢、挖掘客戶隱藏的需求等方面已不太管用。最為致命的一點是，這樣的客戶信息、數據收集方式往往耗時較長，花費更多，但最終得出的結果又往往無法應對客戶實時產生的需求變化。 所謂情緒分析，是指收集客戶在包括社交網路在內的網路平台上的言論和活動，不僅包括他自己的部分，還包括他最近關聯到的其他好友，由此得到的數據，經過一套科學設計過的計算、分析系統，得出某個具體客戶近期的情緒走向，為預測客戶行動、幫助銀行指定具體的應對措施提供幫助。 在這里，「情緒」並不簡單代表客戶的情感變化，還包括客戶的態度立場、情感傾向等等。這在以往的調查分析工具中，是極難把握的東西，但在這個自媒體時代，這樣的信息散布在網路上，極易獲取、分析。而且抓取、分析這些數據的方法已經相當成熟，從宅在家裡的技術男，到正經嚴肅的學院派，大家都在推出這樣的工具。銀行只需要選擇一個比較穩定的技術供應商，並將結果實時反饋、整合到自己的系統中來，就能在第一時間確定客戶對於銀行的產品、服務、定價或政策調整的反應，並採取合適的方式應對。如果客戶的反應對銀行有利，銀行可以及時介入，對客戶的情緒加以引導，以實現更好的服務和銷售；如果客戶對銀行表露出不太好的情感，銀行也能及時發覺並積極處理，進一步提升客戶的服務體驗。 下面舉出幾個銀行必須及時關注的客戶表態例子： 「XXX銀行在小微業務上的確很好用，但缺乏合適的當天到賬服務就太那啥了！」 「XX銀行的網上查閱賬戶余額功能的確設計得不錯，但客戶服務的一些細節真的有待改善。」 以普通人的角度，這不過是兩句簡單的客戶意見表達而已。但在情緒分析工具的幫助下，通過對於「好用」、「缺乏」、「改善」等關鍵詞彙的識別與統計，以及對於上下文意思的了解，就可以形成一張完整的客戶情緒變化表，將更多的客戶情緒變化匯集到一起，就可以形成一份頗具價值的報告（所謂輿情監控就是這類報告的簡單形態）。通過這些報告，銀行可以知道自己在客戶心中真實的反饋，並知道客戶最需要銀行在哪些方面做出改變。也就是說，銀行可以得知客戶的「心願單」，並將此納入自己的產品、服務革新計劃當中，逐一予以滿足。 對於銀行來說，客戶情緒分析最有用的一點是幫助銀行更有效率地回饋客戶。我們都組織過各種客戶回饋活動，但又不知究竟應當挑選哪些客戶進行回饋、哪些客戶經過我們的維護可以促成更多的交易——大部分時候，銀行只是完成既定的任務，將禮品派送出去就完事，以為這樣就能在激烈的競爭中留住自己的目標客戶。而現在，銀行可以在客戶情緒分析工具的幫助下更有選擇的進行類似的活動。例如，近期要做一個針對產品的活動，就以產品為關鍵詞，對當前的客戶情緒進行研判，得出主流客戶群體對於我們產品的態度，再依照態度的不同來選擇不同的活動策略和活動力度。這樣不僅能幫銀行節約成本、提高效率，最為重要的是，這也是維持現有客戶忠誠度，並盡可能多地吸收目標客戶的有效方式。 當然，批評者會說，目前雖然有大量的客戶情緒分析工具，但這些工具的可行性與分析結果的真實性一直都存在疑問。已經有一些銀行依照這些工具的幫助進行了一些實驗，效果並未如想像中理想。那麼，銀行應當怎麼應對這種尚處在完善過程當中的新興事物呢？我們的態度很明確：雖然這還是一個有待完善的工具，但大數據的整體趨勢是不容置疑的。當銀行等到一切都齊備完善到不會出錯時，其實就已經落後於時代的腳步了。要想成為行業的領軍者，就必須承受創新可能帶來的負面效應。 預測客戶行為 比分析客戶情緒更大的挑戰是預測客戶行為。關於大數據如何應用於預測客戶行為最早最著名的例子，來自美國第二大超市塔吉特百貨。明尼蘇達州一家塔吉特門店曾被客戶投訴，一位中年男子指控塔吉特將嬰兒產品優惠券寄給他的女兒——一個高中生。但沒多久他卻來電道歉，因為女兒經他逼問後坦承自己真的懷孕了。塔吉特百貨就是靠著分析用戶所有的購物數據，然後通過相關關系分析得出事情的真實狀況。 對於銀行來說，正確地預計消費者的需求，並及時組織好可匹配的產品與服務響應客戶的需求還是一件比較難完成的任務。這需要大量歷史數據的儲存與分析，還需要有應對各種行為可能的預測機制（不同的行為意味著不同的演算法），才能實現塔吉特百貨那樣「料事如神」的效果。令人頭疼的是，零售銀行所需的數據關聯性與零售商業的數據存在著一定的差異，因此需要針對銀行產品和服務的特點進行重新設計。只要銀行能解決這樣的問題，並把分析的結果實時、具象的體現在前端營銷人員的電腦、手機里，就能幫銀行解決很多眼下頭疼的問題。在全局層面上，這樣的預測機制也能幫銀行少走很多彎路，避免不必要的資源浪費。 銀行可以根據客戶以往的消費記錄，尤其是與金融產品直接相關的消費記錄，以及目前所持有的銀行產品的使用情況建立數據收集模型，通過一定時間的數據收集和分析之後，便能為銀行下一步的產品策劃與營銷提供翔實的數據參考。在此基礎上，諸如交叉銷售、深度挖潛、提升單個客戶貢獻度、保持客戶忠誠度等等業績或營銷目標都能更輕松的完成。當你知道客戶的情緒變化，還知道客戶可能的購買需求，只要你能以合適的方式將客戶所需要的東西及時遞上，客戶自然會樂意接受。 以合適的方式來發揮大數據的效用非常重要。大數據可能帶來的一個負面效應就是客戶隱私的被侵犯，前面提到的塔吉特百貨就是一個例子。在這個事件之後，塔吉特百貨調整了自己寄送優惠廣告的方式：當發現某位客戶可能懷孕之後，塔吉特百貨還是會寄送一份包含孕婦所需產品的小冊子到她手上，只不過通過視覺排版、其他品類產品交叉排列等等方式，在不引發客戶那種「被窺視」的反感的前提下，實現了產品的精準推薦。最終，在大數據的幫助下，2002年到2010年間，塔吉特百貨的銷售額從440億美元增長到了670億美元。 值得一提的是，大數據應用還能幫助銀行實現有效的風控。國外已經有一些金融機構利用大數據來幫助金融產品交易、信用卡消費等方面的風控。尤其是在信用卡、無抵押貸款等產品上，通過大數據建立的模型，銀行能准確的知曉某個客戶的生活和消費情況，從而選擇是不是要發放卡片/貸款給他，或者要不要給他提升額度、延遲還款期。一旦某個客戶出現異常行為，銀行也能在最短的時間內知曉，並採取相應的措施防止風險案件的發生。 總之，雖然還不夠完善，但大數據擁有無可限量的未來。

⑨ 大數據如何助力銀行業金融機構輿情防控

金融企業運用大數據和機器學習演算法，對欠款客戶進行人群聚類並根據聚類的結果識別騙貸、惡意欠款、惡意透支、盜刷盜用、對交易有疑問拒絕還款、經濟狀況惡化無力還貸、遺忘還貸等多種欠款類型；從而准確預測客戶的還款概率和金額，從而進行催收策略評估，最大限度降低催收成本。
中國建設銀行資產總行風險管理部/資產保全部副總經理譚興民曾詳盡分析大數據何以幫助銀行提高徵信水平和風險管控能力：
首先，一站式徵信平台可以進行貸前客戶甄別。目前，銀行查詢客戶的情況既費時、費力，又增加銀行費用，而利用企業的一站式徵信平台，則可以最大限度地節省銀行的人力、物力及時間，並確保數據有效、及時、准確。
其次，風險量化平台可以助力貸後風險管控。平台基於企業日常經營數據，結合平台數據模型，採用動態、實時的雲端數據抓取技術，對企業的發展進行分析和評測，給出風險量化分數，並第一時間發現企業的生產經營異動，在風險觸發前3到6個月預警，使銀行等金融機構能夠及時採取相應措施，防止和減少損失發生。
同時，利用「企業族譜」查詢，對不良貸款進行監控。如一些企業通過關聯交易轉移利潤、製造虧損的假象，為不償還銀行貸款尋找理由；或者通過關聯交易製造虛假業績，為繼續獲得銀行貸款提供依據，這些假象通過關聯交易查詢，都可以很快發現蛛絲馬跡，讓企業造假暴露原形，可防止銀行上當受騙。
大數據風控相對於傳統風控來說，建模方式和原理其實是一樣的，其核心是側重在利用更多維的數據，更多互聯網的足跡，更多傳統金融沒有觸及到的數據。比如電商的網頁瀏覽、客戶在app的行為軌跡、甚至GPS的位置信息等，這些信息看似和一個客戶是否可能違約沒有直接關系，但實則通過大量的數據累積，能夠產生出非常有效的識別客戶的能力。
在運行邏輯上，大數據風控不強調較強的因果關系，看重統計學上的相關性是大數據風控區別於傳統金融風控的典型特徵。傳統金融機構強調因果，講究兩個變數之間必須存在邏輯上能夠講通因果。
在數據維度這個層級，傳統金融風控和大數據風控還有一個顯著的區別在於傳統金融數據和非傳統金融數據的應用。傳統的金融數據包括上文中提及的個人社會特徵、收入、借貸情況等等。而互金公司的大數據風控，點贊了大量的非傳統金融數據。
相對於傳統金融機構，互金公司擴大了非傳統數據獲取的途徑，對於新客戶群體的風險定價，是一種風險數據的補充。當然，這些數據的金融屬性有多強，仍然有待驗證。
巨頭優勢明顯，並不代表創業公司的路已被堵死。大公司不可能面面俱到，布局各種場景。在互聯網巨頭尚未涉及的領域，小步快跑，比巨頭更早的搶下賽道，拿到數據，並且優化自己的數據應用能力，成為創業公司殺出重圍的一條路徑。