也就是说，围绕数据的生成、传输和使用等环节，采取实时、互动方式，实现对金融大数据的监管——是谓“大数据监管”。 这一切的出发点，是金融消费者的利益和整个社会的福祉。...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。...“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。企业也可以形成稳定的政策预期，在基本规则范围内展开创新形成良性竞争格局。...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”。
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。...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。...（3）数据规约：如果执行多数的数据挖掘算法，即使是在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时数据量往往非常大。...数据挖掘分析方法 ? 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。
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。...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。...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。...（3）数据规约：如果执行多数的数据挖掘算法，即使是在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时数据量往往非常大。
通过金融监管科技、金融风控、金融基础安全三大核心模块，将自身能力开放给监管部门、金融机构和生态合作伙伴，成为产业互联网时代下金融行业数字化升级的助手。...何为“超脑”，三大核心优势和两大特点 三大核心优势：技术+数据+人才 技术优势：20年黑灰产对抗经验。...同时拥有3500多位专业安全技术人才，构筑业内领先的AI大数据建模能力。 两大特点：服务全+对象广 首先，涵盖功能健全，能够覆盖多种业务场景。...场景实践，三大领域助力金融行业数字化升级 互联网+金融监管：累计助力识别风险平台破万家 腾讯安全为金融监管部门定制了金融监管科技解决方案。...金融监管科技解决方案自2017年研发上线以来，已经与北京、广州等全国超15个重点省市金融监管部门展开合作，累计监测非法集资金融风险平台1.1万家。
10月24日，十九大刚刚闭幕，在10月18日的开幕式上，习近平总书记代表十八届中央委员会作了重要报告,在报告中强调推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。...严格规范金融市场交易行为，加强互联网金融监管”的思路落实全国金融工作会议精神，开展互联网金融风险监测。互联网金融本质是金融，互联网金融的风险监测工作，必须把握金融为根本，技术为手段的基本思路。...，整合业界和行业优势资源，按照金融监管的规则和理念，为建立国家互联网金融风险监测平台做了许多工作，积累了丰富的数据，也探索了分析监测手段。...长期以来，人民银行等金融监管部门，依托统计分析等手段实现金融风险监测，维护金融稳定。...互联网金融风险监测，也应依托已有金融监管体系，借助金融监管力量，建立统计监测体系，以数据为基础，充分利用数据智能技术手段，防范和化解风险。
单靠人防的传统监管模式已无法应对当前严峻形势，亟待通过大数据等技术手段加以预警和监测，将金融风险和隐患化解在萌芽状态，切实维护地区金融稳定和人民群众的财产安全。...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。...“冒烟指数”模型是在利用金融风险分析大数据中心数据的基础上，以大数据和云计算为技术支撑，从海量数据中筛选出与企业非法集资风险高度相关的几类指标，构建针对五大领域十七个行业的分析模型。...金信网银致力于打造全息、可信、可视化金融大数据平台公司秉承“搜索信息、整合内容、发现知识”的技术理念，专注于金融大数据分析挖掘系统和风险管理综合服务平台的研发和服务，运用大数据技术来满足金融监管部门多角度金融风险预防和监管的需求
整体架构设计 前端Echarts开源库：使用 WebStorm 编辑器； 后端 http服务器：基于 Python 实现，使用 Pycharm 或 VSCode 编辑器； 数据传输格式：JSON； 数据源类型...数据更新方式：采用http get 轮询方式 。在实际应用中，也可以视情况选择j监测后端数据实时更新，实时推送到前端的方式； 三.编码实现 （基于篇幅及可读性考虑，此处展示部分关键代码） 1.... 32 数据可视化-银行监管系统 </div...前端JS - 数据定时更新控制 支持在每个echarts图表中独立控制定时更新的间隔。...-- 浏览器中输入网址查看大屏（端口为 main.py 中的 port 参数定义） --> http://localhost:88/static/index.html 五. 运行效果 六.
本次获奖的15大领先科技成果从全球多个国家的300多个项目中挑选而出，涉及人工智能、5G、大数据、云计算、数字化制造、工业互联等领域，由中国工程院院士、中国互联网协会理事长邬贺铨主持发布活动，微软、华为...其中，腾讯积累20年的安全能力在市场监管治理方面发挥了重要作用。由腾讯安全研发的灵鲲科技监管平台（下简称灵鲲），可以辅助城市构建互联网+监管、市场监管、地方金融风险监管体系。...领先而完善的安全大数据，辅之以AI技术能力，能够推动腾讯与政务、金融等关键环节数据融合，这正是灵鲲与腾讯安全所独有的优势所在。...在备受关注的金融监管上，灵鲲采用基于金融犯罪样本挖掘金融风险并进行数据化、可视化的方式方法，以及建立从监测、分析、模型拟定、欺诈定型的全流程管理，搭建了从数据源管理到风险展示的系统架构，实现智能监管和智能风控...借助这一监管“黑科技”，深圳市的金融风险监测预警能力得到了大幅度提升：通过对全市25万家新兴企业的覆盖扫描和其中4.7万家的深度分析，共识别风险企业1400余家。
数据可视化大屏的出现，掀起一番又一番的浪潮，众多企业主纷纷想要打造属于自己的“酷炫吊炸天”的霸道总裁大屏驾驶舱。...一、效果图展示 1、动态实时更新数据效果图 2、鼠标右键切换主题 二、 确定需求方案 1、确定产品上线部署的屏幕LED分辨率 本案例基于16:9 屏宽比，F11全屏显示。...三、整体架构设计 前端基于Echarts开源库设计，使用WebStorm编辑器； 后端基于Java Web实现，使用 IDEA 编辑器； 数据传输格式：JSON； 数据源类型：目前采用JSON文件方式，...数据更新方式：采用http get 轮询方式 。...version>1.2.51 3、代码结构说明 a、静态路径 b、Java 目录 c、端口配置 4、启动命令 5、浏览器查看 浏览器中输入网址查看大屏
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，致力于通过资源共享，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。...在金融创新方面，腾讯金融安全大数据监管平台对促进金融和科技同步发展，实现普惠金融具有重要意义。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。...金融安全大数据监管平台依托微信、QQ等强大的社交平台，及腾讯安全与网络黑产势力对抗十多年积累沉淀的大数据平台，采用基于金融犯罪样本挖掘金融风险并进行数据化、可视化的方式方法，以及建立从监测、分析、模型拟定...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。
(2)事前监测预警难 面对目前非法集资手段的电子化、网络化、传播途径多样化、行业分布的广泛化等特点，想要实现对非法集资犯罪活动的事前预测、事中预警，是重庆市金融监管部门面临的一大挑战。...它是一门研究机器以获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问，是将无序数据转化为有用信息的方法，价值在于从数据中抽取规律，并用于解释数据或预知未来。机器学习分为四大块：降维、分类、聚类和回归。...金信网银建立自己的专家智库，一起探索非法集资监测预警工作的方向，辅助监管层更有效地降低区域金融风险。 此外，金信网银还加强和市场合作、媒体合作、高校资源合作，以及未来资本运作等方面的合作。...- 关于企业 - 北京金信网银金融信息服务有限公司(以下简称金信网银)，成立于2014年，是一家专门从事金融大数据分析挖掘系统、风险管理综合服务平台的研发和服务公司，能够满足金融监管部门多角度金融风险预防和监管的需求...公司致力于大数据监测预警金融风险，技术驱动创新社会治理，打通政府信息壁垒，用“冒烟指数”辅助地方金融监管部门守住不发生系统性金融风险，促进社会和谐稳定，为中国金融体系完善和信用体系建设注入正能量!
腾讯天御通过流量风控、金融风控、内容风控三大产品体系，提供电商风控、一物一码营销风控、星云-信贷风控、星云-交易风控、O2O身份风控、数字内容风控等六大解决方案，二十六个SAAS、PAAS产品，为客户解决行业中最为集中和突出的金融欺诈...腾讯安全灵鲲：立足金融监管，助力政府预警、防范金融风险 腾讯灵鲲大数据监管科技平台则立足于金融监管科技，帮助监管部门与金融机构克服当下金融行业在数据、算法和计算力三个方向上的瓶颈。...腾讯安全灵鲲采用基于金融犯罪样本挖掘金融风险并进行数据化、可视化的方式方法，建立从监测、分析、模型拟定、欺诈定型的全流程管理，搭建了从数据源管理到风险展示的系统架构，实现智能监管和智能风控，有效解决了目前金融监管过程中的识别与定性困难...在与深圳市地方金融监督管理局的合作中，灵鲲对深圳25万多家从事金融业务的企业进行扫描，对其中5万余家做了重点分析，识别风险企业1400余家，已全部移交公安等部门核查，帮助深圳市金融监管局成功实现金融风险的...产业数字化升级，腾讯安全在行动 相比消费互联网，产业互联网安全突发性更强、威胁性更大、更瞄准基础设施，数据安全及保护成为企业的生命线。
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。...金融安全大数据监管平台依托微信、QQ等强大的社交平台，及腾讯安全与网络黑产势力对抗十多年积累沉淀的大数据平台，采用基于金融犯罪样本挖掘金融风险并进行数据化、可视化的方式方法，以及建立从监测、分析、模型拟定...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。...此次战略合作的签订，腾讯与北京市金融工作局将合作推进金融监管科技相关技术研发与推广，通过引入多维度金融相关数据，研究并系统跟踪、研判不同业态金融风险，共同开发基于监测、分析、模型拟定、欺诈定型、监管科技等全流程管理模型
数据动态早报，让您了解数据新变化，新创造和新价值。...据张峰介绍，加大网络强国战略实施力度，将成为今年工信部工作的一大主线，年内工信部还将有针对性地出台一系列措施和手段，推进网络设施建设、5G研发、工业互联网创新等相关领域的重点任务和项目。...【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。...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。...、移动互联网、通信设备、智能硬件、北斗、集成电路、MEMS、LED、存储器芯片、手机芯片、功率器件、平板显示、医疗电子、汽车电子、光伏、机器人、无人机、新能源汽车、环保产业、大健康、生物医药等30个领域列入新兴产业中
、云计算、大数据、区块链等新技术的非线性发展，不断夯实技术应用底座，支撑着监管科技的落地及演进。...白皮书以监管端和合规端为研究抓手，分析了国内“3+3”热点应用领域，分别是监管端：科技创新监管试点、地方金融监管、市场监管科技；企业合规端：金融合规管理、金融风险控制、以及版权保护场景。...例如，深圳市金融办联合腾讯共同建设灵鲲金融安全大数据平台，以及金融安全监管科技实验室，共同为打赢防范化解金融风险攻坚战研发“监管科技”新工具。...而在如今更多行业的企业普遍关注的版权保护场景，大数据、区块链、人工智能等技术也能很好地在版权确权、侵权监测、取证以及版权交易等环节发挥作用。...同时，在腾讯安全牵头下，开普云、大恒数据、中美创投、金证前海、合合信息、深圳市金融稳定发展研究院、北京金信网银等多家企业、机构联合发起“监管科技生态倡议”，在技术研发、解决方案打造、趋势洞察、实践落地等领域呼吁多方主体协同合作
如同凯文·凯利在《失控》一书中所描述的，网络的出现，宣告着乌合之众登上历史大舞台，原来只能“一将功成万骨枯”的炮灰生命其历程或将从此改变。...第一，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。...特别是P2P网贷平台由于准入门槛低和缺乏监管，成为不法分子从事非法集资和诈骗等犯罪活动的温床。 第二，网络安全风险大。我国互联网安全问题突出，网络金融犯罪问题不容忽视。...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。...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。
我国互联网金融创新步伐较快，而起步又相对较晚，其相应的监管措施尚未及时跟进，使得互联网金融的宏微观风险逐渐凸显。...从我国当前的法律法规和监管来看，均处于不健全和不完善的现状。...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。...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。
【数据猿导读】又是一年3.15！每年都是有人开心，也有人伤心、痛苦、焦头烂额......那么，你属于哪种情况呢？...去年金融领域风险的防范力度不断增强，中央层面更多次强调"防范化解系统性金融风险"问题。...从金融改革方向看，监管层将引导"表外"金融配给，并依据风险实质促使"回表"，借此促进风险的显性化；另一方面，加强宏观审慎管理，依据市场发展实际，强化实施"效果评估"及监管指标体系完善，由"系统性金融风险指标...2017年汽车及零部件投诉量创历史新高，同比增长34%，合资品牌为主要投诉品牌，售后服务、合同纠纷及产品质量成为三大投诉热点，发动机故障、变速箱故障成为车型问题的通病；重大负面事件涉及日企"造假门"、传祺...习近平总书记"十九大"报告提出，实施实食品安全战略，让人民吃得放心。他认为，食品安全既是重大的民生问题，也是重大的政治问题。这种顶层设计上的治理思路，意味食品安全已被提升至国家战略的高度。
从广义上讲，高杠杆资金进入市场有两大途径：一是，处在监管内的高杠杆股票配资业务，如券商的加杠杆融资，伞形信托资金入市，银行、券商等各种理财产品资金高杠杆配资入市等。...中国证券业协会统计数据显示，目前中国场外配资规模大约有5000亿元人民币，但业内人士表示远远低估了其规模。据申万宏源证券此前的测算，整个场外配资市场规模约为1.7～2万亿元。 ...包括券商融资融券在内的、处在监管体系内的的高杠杆资金监管起来有法可依，监管层和券商的控制规范、严格，风险基本可控，也较容易监管；而场外配资业务由于长期游离于监管之外，它属于一种未纳入监管的民间配资，并且形式多种多样...资本市场亟待大数据为基础的监测管理体系 此次股灾暴露出中国资本市场的结构性问题和制度性的缺陷。非常措施拯救了股指，但救赎不了股市；巨量资金可以翻转交易，却改变不了人性。...目前，互联网金融配资属于民间金融的做法，但假如通过这次和资本市场的联动导致资本市场的风暴，行业有可能被列入法律监管。 见英国《金融时报》：大数据监管下的资本市场
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。...特别是P2P网贷平台由于准入门槛低和缺乏监管，成为不法分子从事非法集资和诈骗等犯罪活动的温床。 其次是网络安全风险大。我国互联网安全问题突出，网络金融犯罪问题不容忽视。...在进行数据处理之前，对业务的理解、对数据的理解非常重要，这决定了要选取哪些数据原料进行数据挖掘，在进入“数据工厂”之前的工作量通常要占到整个过程的60%以上。...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。...四是小额贷款类大数据，目前可以充分利用的小贷风控数据包括信贷额度、违约记录等。由于单一企业信贷数据的数量级较低、地域性较强，业内共享数据的模式已正逐步被认可。
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