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大数据分析下的互联网金融风险预警研究

二、互联网金融风险互联网金融发展过程中,存在不少风险,主要体现如下: 第一,信息技术的不安全性。 三、互联网金融风险预警系统 (一)以数据为中心的体系设计原则 在互联网金融风险预警系统设计的过程中须遵循以下三点原则。 第一,系统性原则。 互联网金融风险预警系统是一个针对互联网金融风险进行检测、预测以及预警的系统,是一个复杂的体系,这个体系涵盖了互联网金融行业的全部,所以在建立这个系统的时候应考虑每个参与者的利益。 第二,时效性。 在建立该预警系统的过程中要保证数据的准确性才能准确的判断出互联网金融风险,避免对金融风险作出错误的估计,造成不必要的损失。 2、数据整合层 要从互联网金融的大数据中实现金融风险的预警,必须对金融风险有透彻的定义和认识。从金融风险的定义出发,确定分析需求,对数据进行重新整合,提取与之对应的分析数据。

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6种可用于互联网金融风险控制的大数据来源

但由于我国互联网金融出现的时间短,发展快,目前还没有形成完善的监控机制和信用体系,一旦现有互联网金融体系失控,将存在着巨大的风险。 首先是信用风险大。 目前我国信用体系尚不完善,互联网金融的相关法律还有待配套,互联网金融违约成本较低,容易诱发恶意骗贷、卷款跑路等风险问题。 我国互联网安全问题突出,网络金融犯罪问题不容忽视。一旦遭遇黑客攻击,互联网金融的正常运作会受到影响。 互联网金融企业通过获得多渠道的大数据原料,利用数学运算和统计学的模型进行分析,从而评估出借款者的信用风险,典型的企业是美国的ZestFinance。 目前,可被用于助力互联网金融风险控制的数据存在多个来源。 1.

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    【系列文】数据分析在互联网金融风险管控的应用!

    1 “失控”体系下的互联网金融 互联网的快速发展,给我们的生活带来了诸多便利,也改变了我们的传统生活模式。 在互联网环境下,金融参与者深谙互联网“开放、平等、协作、分享”的精髓,通过互联网、移动互联网等工具构造出第三方支付、在线理财产品的销售、信用评价审核、金融中介、金融电子商务等模式的互联网金融模式。 风险管控的内容及困难 金融业是高风险行业,存在着汇率风险、利率风险、会计风险、市场风险、信用风险等诸多的金融风险。 随着我国金融市场的逐步开放和外资金融机构的快速进入,加大了我国金融机构的经营风险,因此,目前国内金融控股企业、证券公司、投资银行与商业银行、资产管理公司、证券公司、保险公司、各大型企业集团的财会与稽核部门纷纷加强了金融风险控制 3、对于业务过程的质量过程监控 金融产品的整个过程是否合规,也是保证金融风险的重要内容。

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    【数据分析】数据分析在互联网金融风险管控的应用

    “失控”体系下的互联网金融 互联网的快速发展,给我们的生活带来了诸多便利,也改变了我们的传统生活模式。 在互联网环境下,金融参与者深谙互联网“开放、平等、协作、分享”的精髓,通过互联网、移动互联网等工具构造出第三方支付、在线理财产品的销售、信用评价审核、金融中介、金融电子商务等模式的互联网金融模式。 风险管控的内容及困难 金融业是高风险行业,存在着汇率风险、利率风险、会计风险、市场风险、信用风险等诸多的金融风险。 随着我国金融市场的逐步开放和外资金融机构的快速进入,加大了我国金融机构的经营风险,因此,目前国内金融控股企业、证券公司、投资银行与商业银行、资产管理公司、证券公司、保险公司、各大型企业集团的财会与稽核部门纷纷加强了金融风险控制 3、对于业务过程的质量过程监控 金融产品的整个过程是否合规,也是保证金融风险的重要内容。

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    【数据分析】六种可用于互联网金融风险控制的大数据来源

    但由于我国互联网金融出现的时间短,发展快,目前还没有形成完善的监控机制和信用体系,一旦现有互联网金融体系失控,将存在着巨大的风险。 首先是信用风险大。 目前我国信用体系尚不完善,互联网金融的相关法律还有待配套,互联网金融违约成本较低,容易诱发恶意骗贷、卷款跑路等风险问题。 我国互联网安全问题突出,网络金融犯罪问题不容忽视。一旦遭遇黑客攻击,互联网金融的正常运作会受到影响。 互联网金融企业通过获得多渠道的大数据原料,利用数学运算和统计学的模型进行分析,从而评估出借款者的信用风险,典型的企业是美国的ZestFinance。 目前,可被用于助力互联网金融风险控制的数据存在多个来源。

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    中国互联网金融协会信息科技部(数据中心)主任助理戴志辉:数据智能在互联网金融风险监测领域的应用

    下面,我结合近年来从事互联网金融行业自律的工作实践和思考,与各位专家共同探讨“数据智能在互联网金融风险监测领域的应用”这一重要议题。 面对互联网金融风险,风险监测工作异常重要。 第一,加强互联网金融风险监测是防范化解金融风险的重要依托。党中央、国务院高度重视互联网金融风险监测工作。 第二,加强互联网金融风险监测是行业健康发展的保障。 第三,加强互联网金融风险监测是风险专项整治工作的需要。目前,互联网金融风险专项整治工作已由第一阶段摸底排查进入第二阶段清理整顿。 以上是我们在互联网金融风险监测领域的具体实践和探索。中国互联网金融协会作为国家行业自律组织,高度重视数据智能在互联网金融风险监测领域的应用实践。

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    数据挖掘在金融风险预警中的应用

    因此,金融风险预警更有挑战性。运用数据挖掘技术能够从海量的金融数据中发现隐藏在其背后的规律,有效地降低金融机构的运营风险。因此数据挖 掘在金融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。 金融风险管理 金融风险指任何可能导致企业或机构财物损失的风险,是企业未来收益的不确定性与波动性。 按照金融风险产生根源可将金融风险分为静态与动态两类;按风险涉及 范围可分为微观金融风险与宏观金融风险;按照金融机构类别可分为银行风险、证券风险、保险风险与信托风险等。 可见,金融风险管理是调节金融投资安全性与收益性均衡的一种金融管理方法。 认识数据挖掘 1. 数据挖掘概念 数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识。 数据挖掘在金融风险预警中的应用 金融数据挖掘流程 ? 数据挖掘在金融风险预警中典型应用 (1)信用风险评估 数据挖掘对信用风险的评估包括银行信用卡风险评估和贷款信用评估等。

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    朱小黄:网络金融风险要害在平台

    网络众筹的风生水起,引起人们对互联网金融风险积聚的担忧。众筹的运作目前以风险自担为条件,在市场条件下,风险自担当然无可非议,但真正的风险自担是承担风险后仍有法律救济的渠道去主张权益,索回损失。 (一)网络金融与传统金融差异很大 互联网的功能依赖其核心技术,如传感器技术、射频识别技术、微机电系统功能和GPS、广电网、引擎搜索等技术的运用,而互联网金融的核心价值则依赖于金融功能在网络上的实现,尤其是风险管理技术的网络化 传统的金融风险管理,是建立在实物线索基础上的。 互联网环境下,不同网络的质量与功能正是在数据完整性上区分高下,在风险管理能力上尤其显著。 其三,数据的真实性。 上述前提所包含的风控和民事法律的原理为网络金融交易提供了有效安全可靠的运营环境,这在互联网金融快速膨胀的时期尤为重要。没有人对数据的完整性和真实性负责,就会使网络逐渐沦为野外的荒芜之地。

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    数据挖掘在金融风险预警中的应用!

    金融风险预警是金融数据挖掘中的一个重要研究方向,由于金融数据具有类型多样、关系复杂、数据动态性、数据量大等一般特征,此外还有高噪音、非 正态等特征。因此,金融风险预警更有挑战性。 因此数据挖 掘在金融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。 一、金融风险管理 金融风险指任何可能导致企业或机构财物损失的风险,是企业未来收益的不确定性与波动性。 按照金融风险产生根源可将金融风险分为静态与动态两类;按风险涉及 范围可分为微观金融风险与宏观金融风险;按照金融机构类别可分为银行风险、证券风险、保险风险与信托风险等。 可见,金融风险管理是调节金融投资安全性与收益性均衡的一种金融管理方法。 二、认识数据挖掘 1. 数据挖掘概念 数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识。 数据挖掘在金融风险预警中典型应用 (1)信用风险评估 数据挖掘对信用风险的评估包括银行信用卡风险评估和贷款信用评估等。

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    两会说要控制金融风险,问题是该怎么控?

    与前几年“促进发展、规划发展”的口吻不同,今年李克强总理提出“累积的风险高度警惕”和“整顿规范金融秩序,筑牢金融风险防火墙”,着重强调了要控制金融风险。 为什么要控制风险呢? 知名财经金融评论家余丰慧告诉数据猿记者,总体上来说,互联网金融风险主要出现在P2P行业,各种跑路、欺诈案件非常多。 有关专家解读为,科技将成为互联网金融企业下半场决胜的关键要素。 余丰慧告诉记者,互联网金融是以大数据为基础,通过搭建大数据风控系统,挖掘用户的借贷数据,可以判断用户信用情况,从而有效防范其金融风险。 在利用科技控制金融风险过程中,数据和技术将发挥巨大作用。 运用新的技术手段将金融业务数据进行整合,然后利用人工智能技术进行数据挖掘和分析,才能应用于金融风险管控。

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    【案例】大数据监测预警非法集资平台建设

    客户名称/所属分类 北京市金融工作局/大数据技术服务 任务/目标 金融领域的的移动互联化和新型机构的不断涌现,导致现有监管架构已经不适应创新型金融监管需要,当前形势下防范互联网金融风险,规范互联网金融发展已相当紧迫 挑战 金融领域的的移动互联化和新型机构的不断涌现,导致现有监管架构已经不适应创新型金融监管需要,当前形势下防范互联网金融风险,规范互联网金融发展已相当紧迫。 ,构筑金融风险防控体系。 2、金融风险分析大数据中心 金融风险分析大数据中心为大数据监测预警非法集资平台提供数据支撑,从海量的互联网信息中7x24小时不间断提取企业的非法集资相关信息,围绕非法集资的监测预警,建设金融风险大数据中心 2016年,北京市互联网金融风险专项整治行动中,大数据监测预警非法集资平台协助北京金融局排查了近17万家互联网金融机构的运营风险,为有关部门采取相应措施提供了有力依据。

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    腾讯与北京金融局战略合作 发布首个金融安全大数据监管平台

    ,助力地方金融监管,防控金融风险。 既要深刻认识首都金融所处的重要地位,更要以首善标准加强金融发展环境建设,切实加强金融监管和风险防控,坚决守住不发生系统性金融风险的底线。 同时,腾讯金融安全大数据监管平台也将助力北京地区各金融企业防范互联网黑产风险,为金融创新保驾护航。 十九大报告曾提出,健全金融监管体系,守住不发生系统性金融风险的底线。 腾讯金融安全大数据监管平台的推出,是腾讯在互联网+业务中通过自身科技力量赋能于金融生态圈里的合作伙伴,并充分保障被赋能者安全地掌握自身命运,实现真正的去中心化赋能,双方一起共建开放、共赢的互联网金融生态圈

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    3月6日数据动态早报 | 利用大数据防范金融风险

    过去外贸电商只是信息展示,没有数据沉淀,因此外贸并未真正享受互联网变革的红利。未来基于数据和生态建立的新型外贸,将为出口企业带来真正的竞争力。 【雨果网】 三、互金行业数据动态 1 利用大数据防范金融风险。金融发展与现代信息技术的深度融合,运用大数据技术作为支撑,提升办案能力,是应对金融犯罪信息化、智能化新情况的必然举措。 一是要采用大数据聚合方法进行风险预警,互联网金融企业的注册信息、招聘信息、网站访问量、营销广告等特征数据经大数据平台聚合,形成对企业的“数据画像”。 【经济日报】 2 互联网金融再入“两会”视野 风险防范被重点提及。李克强总理所做的政府工作报告中,互联网金融再度被提及,并特别强调了互联网金融在内的金融风险防范。 【金融界】 四、医疗建康数据动态 1 在《“洞见·2017”新兴产业投资机会》白皮书中,将人工智能(AI)、虚拟现实(VR)、大数据、云计算、信息安全、工业软件、泛娱乐、社交网络、互联网医疗、互联网金融

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    园丁式监管走向大数据监管

    如何做好风险管理,是所有开展互联网金融业务的企业必须做好的基本功,来不得半点侥幸。而互联网金融的风险特性是互联网金融风险管理需要防范的重点。 操作风险。 另一方面,互联网金融企业可能通过一些渠道放大系统性金融风险,例如,互联网金融或许会增加金融风险交叉传染的可能性。 “园丁式监管”的理念,就是以“包容性”和“底线思维”来防范金融风险、以“自然选择”来促进效率提升、以“适时修剪”来规范行业运作,同时对核心变量采取量化监控。 “包容性”是指考虑到互联网金融生态体系的前述特征,需要鼓励、培育和呵护互联网金融的创新。 “底线思维”是指监管机构不必在制定和修改规则上疲于奔命,而可以采取主动,事先预防金融风险的发生。 根据“底线思维”逻辑,监管者可以通过对核心变量采取量化跟踪监控,及时发现和控制金融风险。这就好比园丁对花园里的花进行“体检”。

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    国内首个金融安全大数据监管平台亮相

    腾讯与北京市金融工作局达成战略合作 12月16日下午,腾讯公司与北京市金融工作局战略合作签约仪式在京举行,双方将联合开发基于北京地区的金融安全大数据监管平台,通过资源共享,对各种金融风险进行识别和监测预警 ,共同保护金融消费者合法权益,助力地方金融监管,防控金融风险。 同时,腾讯金融安全大数据监管平台也将助力北京地区各金融企业防范互联网黑产风险,为金融创新保驾护航。 在金融监管方面,腾讯金融安全大数据监管平台较大提升非法集资等涉众型金融犯罪“打早打小”的事前预警处置能力,实现对金融风险的识别和监测预警。 腾讯金融安全大数据监管平台的推出,是腾讯在互联网+业务中通过自身科技力量赋能于金融生态圈里的合作伙伴,并充分保障被赋能者安全地掌握自身命运,实现真正的去中心化赋能,双方一起共建开放、共赢的互联网金融生态圈

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