① 如何运用大数据进行商业银行风险管理

商业银行的风险管理除了对基于银行过往的数据对未来做出预测以外，还会涉及到公司层面的问题。比如，公司以及其产品在网民中的地位如何，有哪些优点和不足，公司的竞争对手目前有什么举动等等。这里就涉及到对于网络进行信息的采集，进而进行舆情监测，发觉公司需要的有价值的信息和情报。
就目前来说，舆情 监测已经成为金融行业的一种十分重要的风险管理手段，因为互联网的力量越来越不可忽视。交行等就是其中典型的代表，他们的舆情系统来自Knowlesys,是基于web2db knowlesys 的，其主要的效果是这样的：
1. 可实时监测微博，论坛，博客，新闻，搜索引擎中相关信息
2. 可对重点QQ群的聊天内容进行监测
3. 可对重点首页进行定时截屏监测及特别页面证据保存
4. 对于新闻页面可以找出其所有转载页面
5. 系统可自动对信息进行分类26禁止9盗用0
6. 系统可追踪某个专题或某个作者的所有相关信息
7. 监测人员可对信息进行挑选，再分类
8. 监测人员可以基于自己的工作结果轻松导出制作含有图表的舆情日报周报

② 怎么通过银行大数据风险决策分析系统审核

建议楼主FineBI试试数据技术战略意义于掌握庞数据信息于些含意义数据进行专业化处理换言数据比作种产业种产业实现盈利关键于提高数据加工能力通加工实现数据增值

③ 银行大数据高危几年可以消除

知道大数据知道多世界知道非遗用户知道芝麻知道之星芝麻将-

④ 大数据如何改变银行，金融和信贷

作为银行的一项主要资产业务，贷款资产的运动是一种以“两权分离、按期偿还”为本质特征的特殊价值运动。在现实经济活动中，银行的信贷活动，会受事先无法预料的不确定性因素影响，例如使银行贷款资金有可能遭受损失事件发生。主要表现为贷款到期不能按时收回和贷款的贬值等，这样就产生了贷款风险。从目前国有商业银行贷款资产质量的现状看，形势较为严峻。
国有商业银行信贷风险分析
政府行政干预带来的风险。按照经济发展的客观要求，国有银行是资金配置的主体，政府职能只限于宏观调控。然而在现实中，作为国有商业银行，虽然在人事、行政、业务上不受政府直接管控，但并不等于不受政府影响。作为资金配置的主体，政府并未从实际运作的干预中退出，中心地位并未淡化，往往造成部份项目投资效益不高，形成贷款沉淀。

社会保障机制滞后带来的风险。由于企业破产失业救济制度不完善，国有银行贷款风险无法直接分散和转移。企业与社会的问题没有解决，企业把生产所需资金缺口留给银行贷款解决，形成贷款风险压力；企业保险制度不健全，使银行无法保全贷款资产的安全性，增加了损失的概率。

法制不健全带来的风险。尽管我国陆续出台了银行法、票据法等许多法律，但是这些法律大多内容比较简单，有些内容有待于重新修订，并且有些法律与国家的某些政策相悖，银行在保全债权方面将会遇到较大的阻力，加大了银行的信贷经营风险。

缺乏科学经营管理带来的风险。国有商业银行缺乏科学规范的经营管理方式主要表现在：在经营上把效益性放在首位，而忽视安全隐患；没有建立起完善的责权对等的管理机制，一旦贷款出现问题，很难分清责任，更谈不上追究责任。

借款人(企业)还贷意愿不确定带来的风险。借款人(企业)还贷意愿与其(法定代表)的信用相关，还贷能力强的借款人(企业)还贷意愿不一定强；还贷能力弱的借款人(企业)还贷意愿不一定差。并且，信用度很难进行比较准确的考查、判断。所以，借款人还贷意愿存在很大的不确定性，这种不确定性必然带来一定的风险。
国有商业银行信贷风险的控制对策
为有效防止和化解国有商业银行信贷风险，避免由此带来的金融震荡和经济风险，通过上述对我国商业银行目前面临的信贷风险原因的分析，我们可以从如下几个方面着手治理商业银行的信贷风险。

进一步加强政府监督职能。政企不分一直严重困扰我国企业改革和发展。我国信用的深层次问题很大程度上表现为政府行为和地方保护主义。由于政府尚未完成由市场的参与者向市场的管理者的转变，为了政绩需要而急功近利，期望短期内地方经济有较大起色，过分干预银行贷款，削弱了市场功能作用和市场法则权威。因此，必须重新界定政府职能、规范政府行为。政府职能是弥补市场缺陷、维护社会公平，着力为企业经营提供必要的经济环境，同时支持并配合银行防范和制止企业逃废债务，确保金融资产的安全运行。

建立健全社会保障体系。形成全社会信用是提高银行资产质量的重要保证。恶意逃避银行债务、恶意欠款的单位必须受经济和法律制裁。作为政府部门，央行应对企业改制中兼并、重组、破产等跟踪监督，协助金融机构依法维护金融债权；应健全企业信息披露制度，解决银、企信息不对称问题：严格规范企业会计信息和信息处理标准化，并提高信息公开程度，以降低银行系统风险。

⑤ 大数据时代对商业银行的影响

大数据来时代到来后自,信息的数量剧增,并且传播非常迅速,这对于商业银行来说是一个非常大的挑战。
大数据有力地推动了商业银行传统客户管理形式的不断完善,新的经营管理方法因运而生,将第三方加入到了金融竞争中,并迫使其增强自身的管理能力,在这样的状况之下,商业银行如果不在第一时间内转换传统的经营管理形式,就很有可能会成为大数据时代的牺牲品。
身处在大数据时代,应当及时调整原有思维,加大对数据变动的关注度,发扬自身优势,借助大数据努力处理好新产品的研究和开发、客户管理和银行内部管理等事项,采用完备数据库、创建数据平台、建设数据队伍等手段,通过对大数据技术的合理运用,推动商业银行的整体发展。

⑥ 大数据征信和银行征信的区别

1、央行征信是传统征信方式，大数据征信是伴随互联网金融发展起来的。
2、央行征信与大数据征信差异主要从征信数据来源、权威性、数据完整性、用途等区分。
3、央行征信特点：数据主要来自银行、证券、保险、社保等体系里构成一个数据循环，权威性高，数据基本完整，主要用于资产评估、银行放贷、信用卡额度等。
4、大数据征信特点：数据主要来自互联网各大平台，使用互联网技术抓取或接口合作获取征信数据，资质再好一点的企业可以申请接入央行征信，权威性不如央行征信，但随着互联网金融的发展会越来越重要，数据完整性各大数据征信平台不同，主要用于互联网金融，例如P2P，如果p2p拿不到央行征信数据风险会很大。
5、随着互联网金融的发展，大数据征信与央行征信会不断融合直至融为一体，真正的满足数据的完整性。

⑦ 网贷大数据会影响银行贷款

网贷大数据会影响银行贷款吗？答案是会的，风控系统不仅仅会看征信，还会看个人的大数据评分，蓝冰数据小程序上可以看到自己的大数据评分，可以评估出自己的大数据哪里出了问题

⑧ 大数据时代来临，银行怎么办

大数据概念的兴起似乎还是昨天的事，但托这个高速发展时代的福，我们已经可以看到很多成熟的大数据应用工具了。在很短的时间内，我们就能在茫茫的数据海洋中精确定位、分析，并拿到自己想要的结果。当然，这些技术的进步并非由银行推动，大型零售商、网上商城和各种门类的技术公司才是大数据的主导者，只不过，经过他们的探索之后，大数据也为银行打开了一扇精确营销的大门。从长远来看，银行如能充分利用大数据的优势，可以在市场细分、客户服务、客户研究、产品研发、产品测试等等方面取得重大进步，并在某种程度上彻底改变银行服务客户、销售产品的方式和渠道。 当然，这一切的前提是银行能找对切入大数据时代的方法和工具。对于银行来说，以正确的数量模型和分析方式来契合银行目前的业务需求，是合理利用大数据，达成更多经济回报的关键。其他行业的经验已经证明，大数据固然好，但如果不能对数据进行有效筛选和正确利用，最后只会赔了夫人又折兵。尤其银行是一个比较特殊且敏感的行业，在全局层面彻底进行所谓大数据革命是不实际的，正确的做法是从小的具体业务和关键节点入手，以能被银行现有管理架构和外部监管机制接受的方式，逐步将大数据纳入银行的经营体系中来。 举例来说，当前银行业普遍在为两件事头疼：留住客户、满足客户的期待。对于这两个难题，大数据机制下的情绪分析和行为预测可以发挥意想不到的作用。 分析客户情绪 传统的客户意见收集及调查方式往往以一个组别为单位，通过对于部分群体客户的调查和研究，银行可以得到客户方方面面的情况。随着时代的进步，这样的方式在获得客户金融消费的最新趋势、挖掘客户隐藏的需求等方面已不太管用。最为致命的一点是，这样的客户信息、数据收集方式往往耗时较长，花费更多，但最终得出的结果又往往无法应对客户实时产生的需求变化。 所谓情绪分析，是指收集客户在包括社交网络在内的网络平台上的言论和活动，不仅包括他自己的部分，还包括他最近关联到的其他好友，由此得到的数据，经过一套科学设计过的计算、分析系统，得出某个具体客户近期的情绪走向，为预测客户行动、帮助银行指定具体的应对措施提供帮助。 在这里，“情绪”并不简单代表客户的情感变化，还包括客户的态度立场、情感倾向等等。这在以往的调查分析工具中，是极难把握的东西，但在这个自媒体时代，这样的信息散布在网络上，极易获取、分析。而且抓取、分析这些数据的方法已经相当成熟，从宅在家里的技术男，到正经严肃的学院派，大家都在推出这样的工具。银行只需要选择一个比较稳定的技术供应商，并将结果实时反馈、整合到自己的系统中来，就能在第一时间确定客户对于银行的产品、服务、定价或政策调整的反应，并采取合适的方式应对。如果客户的反应对银行有利，银行可以及时介入，对客户的情绪加以引导，以实现更好的服务和销售；如果客户对银行表露出不太好的情感，银行也能及时发觉并积极处理，进一步提升客户的服务体验。 下面举出几个银行必须及时关注的客户表态例子： “XXX银行在小微业务上的确很好用，但缺乏合适的当天到账服务就太那啥了！” “XX银行的网上查阅账户余额功能的确设计得不错，但客户服务的一些细节真的有待改善。” 以普通人的角度，这不过是两句简单的客户意见表达而已。但在情绪分析工具的帮助下，通过对于“好用”、“缺乏”、“改善”等关键词汇的识别与统计，以及对于上下文意思的了解，就可以形成一张完整的客户情绪变化表，将更多的客户情绪变化汇集到一起，就可以形成一份颇具价值的报告（所谓舆情监控就是这类报告的简单形态）。通过这些报告，银行可以知道自己在客户心中真实的反馈，并知道客户最需要银行在哪些方面做出改变。也就是说，银行可以得知客户的“心愿单”，并将此纳入自己的产品、服务革新计划当中，逐一予以满足。 对于银行来说，客户情绪分析最有用的一点是帮助银行更有效率地回馈客户。我们都组织过各种客户回馈活动，但又不知究竟应当挑选哪些客户进行回馈、哪些客户经过我们的维护可以促成更多的交易——大部分时候，银行只是完成既定的任务，将礼品派送出去就完事，以为这样就能在激烈的竞争中留住自己的目标客户。而现在，银行可以在客户情绪分析工具的帮助下更有选择的进行类似的活动。例如，近期要做一个针对产品的活动，就以产品为关键词，对当前的客户情绪进行研判，得出主流客户群体对于我们产品的态度，再依照态度的不同来选择不同的活动策略和活动力度。这样不仅能帮银行节约成本、提高效率，最为重要的是，这也是维持现有客户忠诚度，并尽可能多地吸收目标客户的有效方式。 当然，批评者会说，目前虽然有大量的客户情绪分析工具，但这些工具的可行性与分析结果的真实性一直都存在疑问。已经有一些银行依照这些工具的帮助进行了一些实验，效果并未如想象中理想。那么，银行应当怎么应对这种尚处在完善过程当中的新兴事物呢？我们的态度很明确：虽然这还是一个有待完善的工具，但大数据的整体趋势是不容置疑的。当银行等到一切都齐备完善到不会出错时，其实就已经落后于时代的脚步了。要想成为行业的领军者，就必须承受创新可能带来的负面效应。 预测客户行为 比分析客户情绪更大的挑战是预测客户行为。关于大数据如何应用于预测客户行为最早最著名的例子，来自美国第二大超市塔吉特百货。明尼苏达州一家塔吉特门店曾被客户投诉，一位中年男子指控塔吉特将婴儿产品优惠券寄给他的女儿——一个高中生。但没多久他却来电道歉，因为女儿经他逼问后坦承自己真的怀孕了。塔吉特百货就是靠着分析用户所有的购物数据，然后通过相关关系分析得出事情的真实状况。 对于银行来说，正确地预计消费者的需求，并及时组织好可匹配的产品与服务响应客户的需求还是一件比较难完成的任务。这需要大量历史数据的储存与分析，还需要有应对各种行为可能的预测机制（不同的行为意味着不同的算法），才能实现塔吉特百货那样“料事如神”的效果。令人头疼的是，零售银行所需的数据关联性与零售商业的数据存在着一定的差异，因此需要针对银行产品和服务的特点进行重新设计。只要银行能解决这样的问题，并把分析的结果实时、具象的体现在前端营销人员的电脑、手机里，就能帮银行解决很多眼下头疼的问题。在全局层面上，这样的预测机制也能帮银行少走很多弯路，避免不必要的资源浪费。 银行可以根据客户以往的消费记录，尤其是与金融产品直接相关的消费记录，以及目前所持有的银行产品的使用情况建立数据收集模型，通过一定时间的数据收集和分析之后，便能为银行下一步的产品策划与营销提供翔实的数据参考。在此基础上，诸如交叉销售、深度挖潜、提升单个客户贡献度、保持客户忠诚度等等业绩或营销目标都能更轻松的完成。当你知道客户的情绪变化，还知道客户可能的购买需求，只要你能以合适的方式将客户所需要的东西及时递上，客户自然会乐意接受。 以合适的方式来发挥大数据的效用非常重要。大数据可能带来的一个负面效应就是客户隐私的被侵犯，前面提到的塔吉特百货就是一个例子。在这个事件之后，塔吉特百货调整了自己寄送优惠广告的方式：当发现某位客户可能怀孕之后，塔吉特百货还是会寄送一份包含孕妇所需产品的小册子到她手上，只不过通过视觉排版、其他品类产品交叉排列等等方式，在不引发客户那种“被窥视”的反感的前提下，实现了产品的精准推荐。最终，在大数据的帮助下，2002年到2010年间，塔吉特百货的销售额从440亿美元增长到了670亿美元。 值得一提的是，大数据应用还能帮助银行实现有效的风控。国外已经有一些金融机构利用大数据来帮助金融产品交易、信用卡消费等方面的风控。尤其是在信用卡、无抵押贷款等产品上，通过大数据建立的模型，银行能准确的知晓某个客户的生活和消费情况，从而选择是不是要发放卡片/贷款给他，或者要不要给他提升额度、延迟还款期。一旦某个客户出现异常行为，银行也能在最短的时间内知晓，并采取相应的措施防止风险案件的发生。 总之，虽然还不够完善，但大数据拥有无可限量的未来。

⑨ 大数据如何助力银行业金融机构舆情防控

金融企业运用大数据和机器学习算法，对欠款客户进行人群聚类并根据聚类的结果识别骗贷、恶意欠款、恶意透支、盗刷盗用、对交易有疑问拒绝还款、经济状况恶化无力还贷、遗忘还贷等多种欠款类型；从而准确预测客户的还款概率和金额，从而进行催收策略评估，最大限度降低催收成本。
中国建设银行资产总行风险管理部/资产保全部副总经理谭兴民曾详尽分析大数据何以帮助银行提高征信水平和风险管控能力：
首先，一站式征信平台可以进行贷前客户甄别。目前，银行查询客户的情况既费时、费力，又增加银行费用，而利用企业的一站式征信平台，则可以最大限度地节省银行的人力、物力及时间，并确保数据有效、及时、准确。
其次，风险量化平台可以助力贷后风险管控。平台基于企业日常经营数据，结合平台数据模型，采用动态、实时的云端数据抓取技术，对企业的发展进行分析和评测，给出风险量化分数，并第一时间发现企业的生产经营异动，在风险触发前3到6个月预警，使银行等金融机构能够及时采取相应措施，防止和减少损失发生。
同时，利用“企业族谱”查询，对不良贷款进行监控。如一些企业通过关联交易转移利润、制造亏损的假象，为不偿还银行贷款寻找理由；或者通过关联交易制造虚假业绩，为继续获得银行贷款提供依据，这些假象通过关联交易查询，都可以很快发现蛛丝马迹，让企业造假暴露原形，可防止银行上当受骗。
大数据风控相对于传统风控来说，建模方式和原理其实是一样的，其核心是侧重在利用更多维的数据，更多互联网的足迹，更多传统金融没有触及到的数据。比如电商的网页浏览、客户在app的行为轨迹、甚至GPS的位置信息等，这些信息看似和一个客户是否可能违约没有直接关系，但实则通过大量的数据累积，能够产生出非常有效的识别客户的能力。
在运行逻辑上，大数据风控不强调较强的因果关系，看重统计学上的相关性是大数据风控区别于传统金融风控的典型特征。传统金融机构强调因果，讲究两个变量之间必须存在逻辑上能够讲通因果。
在数据维度这个层级，传统金融风控和大数据风控还有一个显著的区别在于传统金融数据和非传统金融数据的应用。传统的金融数据包括上文中提及的个人社会特征、收入、借贷情况等等。而互金公司的大数据风控，点赞了大量的非传统金融数据。
相对于传统金融机构，互金公司扩大了非传统数据获取的途径，对于新客户群体的风险定价，是一种风险数据的补充。当然，这些数据的金融属性有多强，仍然有待验证。
巨头优势明显，并不代表创业公司的路已被堵死。大公司不可能面面俱到，布局各种场景。在互联网巨头尚未涉及的领域，小步快跑，比巨头更早的抢下赛道，拿到数据，并且优化自己的数据应用能力，成为创业公司杀出重围的一条路径。