大数据与风险管理
数据和风险历来就是银行的两大要素。数据是银行最有价值的资产，银行本身从事的是有风险的业务，如何依靠数据，量化风险，是发挥数据价值的关键。银行过去的风险管理与决策，以主观经验判断为主，辅以数据支撑，导致银行风险管理水平较低。而在当前宏观经济调整、利率市场化、外部竞争加剧的大环境中，如何依靠数据，量化风险，提高管理决策水平，进而提升银行竞争力，显得极为重要。本文在大数据不断升温的背景下，就大数据的有效性以及大数据在银行风险管理的应用等相关问题进行分析研究，希望能对有效大数据的建立以及大数据在银行风险管理方面的运用起到一定的借鉴意义。
大数据的有效性
运用大数据对银行风险进行管理，第一步是建立一个安全有效的大数据。大数据服务于银行业务，故有效大数据推进过程中的数据、技术、成本选择方面应于银行业务相融合。在数据选择方面，充分挖掘银行内部沉睡数据（工资代发、年金、基金托管、公司账户等）的同时，注重互联网站、社交媒体、电商等新型数据来源，建立一个覆盖结构化、半结构化、非结构化的360维度的数据库；在技术决策方面，规避选择错误、过于滞后或者超前的风险，大数据是未来总体趋势，然而是分阶段推进的，当前尚处于初级水平。银行切勿急功近利，抱有太高期望，选择不切合实际的软硬件，所有这些都会对银行的发展带来不利影响；在成本投入方面，应综合评估开发管理维护成本，要注重考量银行业务人员使用的难易度。总之一个安全有效的大数据要基于对银行业务的融合，同时要防止数据泄露，保护客户隐私，这是大数据在风险管理应用的前提。
大数据推动风险管理
本文所论述的大数据在风险管理的运用，是银行业务方面，特指信用风险，包括信贷、抵押、信用卡等，而非内部控制风险，也不是银行的操作市场流动性风险。
在信贷领域，由于信息的不对称，将产生道德风险，致使银行遭受损失。银行对客户信息的获取大多源于客户申请贷款所填表格以及银行与客户面对面的交流，信息来源的广度和真实性可见一斑。通过大数据的运用，银行整合更多外
部数据，以拓展对客户的了解，降低信用风险。数据收集包括（1）客户在社交媒体上的行为数据（光大银行建立了社交网络信息数据库）。通过打通银行内部数据和外部社会化的数据可以获得更为完整的客户拼图，从而进行更为精准的风险管理（2）客户在电商网站的交易数据，建设银行则将自己的电子商务平台和信贷业务结合起来（3）企业客户的产业链上下游数据。如果银行掌握了企业所在的产业链上下游的数据，可以更好掌握企业的外部环境发展情况，从而可以预测企业未来的状况（4）其他有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据，如网络广告界目前正在兴起的DMP数据平台的互联网用户行为数据。借鉴国外大数据在银行信贷的实践：美国一家名为SCOR的金融信息公司抓取并分析客户的社交网站数据，为银行提供更为准确的信用评估结果，降低银行的信用风险和成本。SCOR公司收到银行客户的信用评估申请后，经客户同意，将调取其在facebook、twitter等社交媒体的数据，分析客户的行为特点，兴趣爱好，甚至会根据该客户朋友圈特性来对客户信用风险来进行评估。社交数据真实反映客户行为，能帮助银行更准确地判断客户的违约风险，最终降低银行的信用风险。
大数据促进信贷转型降低银行信用风险。新预算法的通过，地方债务的发行，地方投融资平台以及PPP模式，银行建立基于地方政府的大数据平台，在政府信用的保证下，降低信贷风险。对于贷款需求额度小，无抵押品的小微企业，充分利用大数据的数据挖掘技术，获取企业纳税凭证、交易结算、信用记录等数据，在进一步分析的基础上推出适合企业的信贷产品。国内目前，光大银行推出大数据在信贷方面的实践。围绕着风险管理，光大银行全面打造“风险预警平台”，该平台利用互联网大数据挖掘技术、文本数据分析技术以及风险欺诈数据挖掘模型技术，将网络舆情、监管信息与企业账务流水、财务报表数据进行关联分析，通过事件驱动覆盖客户信用风险、账户风险、财务风险、关联风险、声誉风险、经营风险等风险事前预警。在单一客户预警的基础上，还深度挖掘企业与关联企业、企业与关联个人、个人与关联个人之间的关系，使认定的风险预警信号得以传导给与客户相关联的其他客户，更为高效的发现风险，为银行贷后风险管理构建起一道强有力的大数据信息屏障。
透支额度是信用卡风险管理的重要方面。银行通过运用大数据，结合实时、历史数据进行全局分析，每天评估客户的行为，并对客户风险等级进行动态调整，实现对客户授信的精细化管理。银行信用卡中心借助大数据分析技术每天评估客户的行为，并对客户的信用额度随时进行调整。大数据将帮助金融和银行卡产业提升事后、事中、事前的风险管理和防控能力，减少甚至消除损失机会。
本文也整合了大数据在国内银行风险管理方面的实例：民生银行将数据挖掘技术应用于高端客户流失风险预测研究中，利用逻辑回归与决策树分类技术构建了客户流失预测模型以预测客户流失的可能性，将客户按照流失可能性的从高到低进行排序，从而帮助客户经理把握流失挽回工作的轻重缓急程度。此外，民生银行还按流失客户的分布情况进行多类别细分，对潜在流失客户制订适当的挽留策略，最终将数据挖掘结果应用于其管理信息体系中。
针对银行信用卡业务无抵押、风险性较其它信贷业务高的特点，广东发展银行采用数据挖掘与分析技术加强风险控制机制。广东发展银行引入申请计分机制，根据客户资料信息，建立数据挖掘模型对信用卡新申请客户或已有客户进行信用评分，根据信用评分结果可以初步对客户信用分析进行评估，识别客户是优质客户还是高风险客户。最终减少了审批人手压力和审核时间，提升了批核新卡的效率。此外，广东发展银行还引入行为计分机制，对每个客户的行为、消费模式和还款数据进行跟踪和监控，根据建立的数据挖掘模型结果，对客户信贷额度进行智能调整，同时还能寻找到高增值客户，对这类客户推广相应的新产品和服务。
招商银行采用SAS 的Enterprise Miner 模块建立个人贷款评分卡模型。在建立模型过程中，建立了统一的评分卡监测报表，并根据评分卡使用情况对评分卡模型进行相应调整，从而实现综合评价客户信用风险。
为实现业务数据的集中整合，提升业务效率，中信银行引入Greenplum 数据仓库解决方案，建立数据库营销平台。结合实时、历史数据，中信银行进行全局数据挖掘分析，建立统一的客户视图，更有针对性地开展营销活动。根据建立的数据挖掘模型，风险管理部门每天评估客户的行为，并对客户的信用额度在同一天进行调整，从而减少了信用卡不良贷款比率。
领域3：利用大数据进行风险管理 通过与采购等其他部门更加密切的配合，以及与供应链经理一同分析数据流，会计师和财会专业人士就能为发现改善绩效的途径提供帮助。 然而，数据交换的全新领域也面临着阻碍。其中最大的一个阻碍或许就是文化上的抗拒。各部门可能会维护自己的数据。理由包括保密性、害怕吸引过于严格的审查以及（或者）失去对某些工作资本的掌控。会计师和财务部门应该要带头组建跨职能部门的团队。“孤岛思维”是有效数据管理和整合思维的敌人。 企业风险复杂性日益提高，推动了大数据的利用并试图加以控制。 经济学家、企业领袖存在这样一个共识：未来十年波动性将成为一种“新常态”。经济波动、资源紧张以及政治和社会变动都会对企业构成不确定、不稳定的经营环境。 在这一背景下，财会职能部门的风险管理作用将超越合规和内部控制。财会专业人士越来越关心外部力量对企业绩效的影响：从监管制度调整、供应链风险，到自然灾害，乃至对企业信誉和品牌的威胁。此外，财会专业人士将越来越多地参与评估企业增长战略风险，包括并购、进入新市场和新兴市场等。 由此推论，会计师和财会专业人士的工作如今包含更为庞大而多样的数据集。当前数据、预测数据和未来绩效正在成为和历史数据、成果同等重要的资产。 未来5到10年，会计师和财会专业人士将更多地思考如何利用大数据资源帮助企业预测风险，或做到先发制人，从而保护企业业绩。 拓展风险预测中使用的数据资源
这里的一个关键概念是，会计师和财会专业人士将越来越多得利用大数据从整体上把握企业风险。 十年前，电子器件、厨房用具、运动器材以及汽车配饰零售商Canadian Tire曾做过一次突破性的调查，将消费者行为和信用风险相挂钩。通过详细分析消费者在多家店铺使用Canadian Tire公司发行的信用卡消费的情况，这家公司发现延迟交付、信用卡违约都是可以预测的。办法就是通过研究人们购买的商品种类和品牌，以及他们所光顾的酒吧类型。比如，数据显示那些购买金属骷髅头汽车配饰、或者改装大排量排气管的消费者，最终有可能不会支付账单。而曾在蒙特利尔Sharx Pool Bar酒吧里消费的顾客中，有47%的人消费以后在12个月内曾经四次拖欠还款，令这家酒吧成为加拿大“风险最高的”酒馆。 事实证明，这种预测比传统的行业预测方法更为精准。Canadian Tire后来决定放弃使用（在社会上比较敏感的）调查结果来管理客户，但它的故事反映了大数据分析学的一个关键问题：它们能够向你展现更为全面的景象（New York Times 2009）。会计师和财会专业人士可以利用这种大局的优势。通过将多样化的数据集引入计算，就能提高对风险的认识并降低风险。 在大数据时代，外部资源被证实是一种愈发实用和直接的风险管理工具。社交媒体是有效的早期预警系统，能够反映消费者的情绪变化、重大的宏观经济风险乃至社会和政治风险。战乱、自然灾害的消息可能会首先在Facebook、Twitter，以及中国的新浪微博、俄罗斯的VK等社交媒体上被曝光。 但是，对于全面景象的分析和预测需要有一些注意的地方。其中最重要的一个就是可能混淆因果关系和相关性。伯克利大学教授David Leinweber对这种风险做出了充分诠释。他发现，1983年到1993年之间的标普500指数收盘价竟然和孟加拉国的黄油生产量呈现正向关联（Leinweber 2009）。 而证明因果关系，不仅仅是注意到数据趋势恰好一致那么简单。大数据分析学的风险必须时刻谨记。 实时发现风险 这里的一个关键概念是，“实时”数据流将成为重要的欺诈监测和法务会计工具。 大数据令审计师更容易发现大规模欺诈。不同数据集之间的反向关联（例如对业务绩效的非财务衡量数据和财务衡量数据，可能是“存在操纵行为”的预警信号）。 不过在法务会计与审计领域，最主要、也是更直接的可能性还是在于实时分析学和“灵敏”风险识别。如今可以将测试直接编入公司实时系统，提供不间断的交易监测。自动化欺
智慧城市运行大数据平台建设项目风险与风险管理办法 1.1风险识别和分析 本项目是系统化工程，具有复杂性高，技术含量高，技术更新快，时效性强等特点。这些特点决定了该项目具备一定的风险性。因此，对于项目建设过程中存在的潜在风险应正确识别并加以认真的分析。 1.1.1信息安全类风险 信息化风险首先是信息安全类风险。安全风险威胁主要来自以下几个方面： 内部威胁：恶意或误操作引起的信息泄漏或毁坏重要信息，以欺诈手段使用重要信息或者令合法用户无法正常使用相 关的信息。 外部威胁：主要承受来自互联网的安全威胁。 数据存储风险：该项目有较大的数据存储需求，并且其中的信息都是十分重要的，所以，数据的安全存储将影响到项目建设的安全性。 1.1.2政策类风险 政策风险是项目建设自身无法避免的，关于大数据产业及建设实施相关的政策法规不够完善和健全，无法及时跟进 大数据产业信息化发展的速度，会在很大程度上制约信息化建设的开展和实施，在项目建设中充分考虑到相关因素，尽
可能减少因为政策因素而产生的影响。 1.1.3资金类风险 开发一个新系统所花的成本可能并不大，但要收集原系统的原始数据，所花的成本可能要高于系统本身的开发费用。在项目建设期间，有可能出现资金不能满足需求的情况，这也是规划和资金风险的一个部分，要提前进行风险识别和给予风险分析，为规避此类风险做出相应的对策。 1.1.4技术类风险 信息技术风险，主要是IT行业技术高速发展所带来的风险。IT行业技术日新月异，原来采用的先进设备三五年以后可能就不能满足新的应用要求，甚至不符合行业新的标准了，原生产厂商也不再继续生产，备品备件很难寻找，甚至原来的生产厂商也已不复存在。原来采用的操作系统、应用系统软件已成为过时产品，失去了普遍性，无法与新的技术形成无缝链接等等。这些技术的未来发展前景，在某种程度上很难预测，规避风险很难，无论是哪一个政府部门和企业都无法从根本上解决。． 1.1.5管理类风险 组织自身的管理变革，也是项目建设的重要风险源。尽管现在的管理信息系统强调要能够适应政府部门和企业自身的 管理变革，但因为伴随机构的变动而产生的职责变化，会导致时间跨度较长的应用系统开发项目责任人产生变化，使项
其实谈到金融科技，很多人脑子里面印出来的第一个词就是大数 据风控，因为其实没有大数据风控的话，金融科技其实也无从谈起。 我们首先来看一下大数据风控怎么玩。第一个部分我们先看一下大数 据风控的一个价值。说到大数据风控，我们先要看一下什么叫风控风 控它其实有两个步骤，第一个步骤是要感知风险，第二个步骤是控制 风险，我们如何去感知风险？其实我们就是把每一个事件金融的事件 分成几个要素，谁在什么时候通过什么方式，这什么对象做了什么， 我们逐一的去盘查这几个要素的时候，其实就会发现风险点所在的地 方要么是谁，就是欺诈者，或者说违约者在什么时候就是说是风险事 件的一个时间，通过什么方式就是欺诈的手段，或者说违约的一个方式，这什么对象就是受害者做了什么东西，具体是什么东西出现了风 险事件。 所以要感知风险的存在是需要去针对每一个业务流程，对它的一 个人物是时间方式对象以及具体的一个业务的标的进行一个感知。其 次是要控制风险，要控制风险的话，我们首先说是要站在攻击者或者 说的违约者的角度来考虑问题。我们如果说站在攻击者也就是说欺诈 风险防范的角度来看的话，基本上是七大风险，它欺诈的什么？他攻 击的是什么？攻击的其实就是利益，它的目的就是利益，所以说利益 在什么地方，风险就在什么地方。所以通过这两种方式，一个是感知 风险，一个是控制风险，就组成了我们大家说的风控。那大数据风控 它其实它的价值是在风控的基础之上，我们说有三个价值，第一个是 拓宽了的边界，第二个是更新了风控的一个理念，就是大数据风控， 它相对于传统的风控，它是一种全新的一种风控理念。第三个是拓宽 了金融的边界，我们接下来逐一的看一下，我们知道风控传统的风控 它依靠的一个数据其实就是征信数据，主要是央行的征信数据，然后 其次再加上一些人口的基本属性的数据，比如说你的职业，你的收入，你的学历等基础信息，它主要是依靠这些数据来对一个人做一个信用 的一个评分，根据信用评分的结果给予你进行信贷的决策，包括授信 的额度，授信的利率等等，大数据风控其实它的数据源是拓宽了的， 他除了这些传统的风控数据以外，他还把消费特征的数据社交属性的 数据，兴趣爱好的数据包括互联网行为的数据加了进来。 所以说大数据风控它丰富了信用风险评估的一个数据维度，它纳 入了更为多样的一个数据，尤其是各类互联网行为数据，然后得以以 多个信用模型进行多角度的分析，能够大大的提升信用评价模型的一
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/8a4947477.html, 大数据在金融风险管理中的应用研究 作者：朱梦诗徐向宇王馨 来源：《广告大观》2019年第08期 摘要：大数据在金融风险管理中的有效应用是现代社会科学技术不断发展的结果。在通过技术支持大数据提供的数据的基础上，可以更好地提升金融风险管理的有效性。财务管理缺乏安全性也可以在一定影响程度上得到有效补充和增强。在金融风险管理的大数据分析和讨论具体的应用程序和内容，提升大数据技术的科学思想和理论的有效性的具体作用提供了金融发展的重要参考依据。风险进行管理，同时可以促进国内社会主义经济持续稳定发展。 关键词：大数据;金融风险管理;应用研究 近十年来，国民经济水平和速度得到有效提高，金融业呈现出快速发展的趋势。传统的金融机构模式已经逐渐被替换为各种金融传统和新形式。在金融业的运作管理方式可以发生进行相应发展变化的同时，金融业可能影响存在的风险的种类和数量也在增加。虽然国家的高度重视，也引起了金融风险管理的相关学术思考和探索。一、金融风控管理进行优化企业中大数据信息技术的应用 为了实现金融风险管理的目标，组织金融风险管理可以实施更详细、更具体的金融风险管理和控制措施，同时提高金融风险控制管理的有效性，以更好地适应新的监管发展，金融业需要取得更好的预期监管效果，促进国内现代社会金融业的可持续健康发展。在金融风险控制和管理的不断优化的过程中，有效地利用大数据的科学和技术，可以充分有效的利用价值和大数据分析技术工具，但弥补了金融风险的一些不足和薄弱环节控制管理，金融风险就可以实现管理优化，更好地实现优化金融风险控制管理的管理的目的。根据实际发展情况，大数据分析与挖掘技术在优化财务风险进行控制系统管理中的具体应用研究内容主要包括以下几点： （一）有助于科学完善的风险防范体系的建立 事实上，金融风险管理是对各类金融风险和复杂系统集成的经营活动。通过学生积极有效地开展此项业务管理活动，在更好地满足现代企业社会主义经济不断发展过程中需要的基础上，能够得到一定影响程度的控制，能够对各种不同类型的金融市场风险带来预期的危害，从而为实现和谐，协调发展做出贡献。现代企业社会经济稳定持续发展。在生活中多种因素的影响和影响下，金融管理风险的种类越来越多，不仅可以包括信用进行风险和市场环境风险等外部倾斜的风险，还包括生产经营活动风险和流动性风险等内部倾斜的风险。有各种各样的金融风险，正常的金融活动，顺利和有效实施带来了相应的负面影响。同时，金融市场风险种类的数量持续发展增加，这也可以大大增加了企业金融风险监管的难度。通过挖掘大数据的分析和技术的有效使用，在所提出的计算方法对不同类型的金融风险结合“巴塞尔协议”，金融风险经
大数据下的信用风险管理—专访中信银行网络银行部总经理助理 时间:2015-01-05 15:50来源:未知作者:文章加载管理员点击: 147 次 王晓蕾(以下简称“王”)：陈总，您好。有人说，数据是新时代的金矿，大数据就 是大金矿。整体而言，您如何看待大数据在信用风险管理方面的使用？ 陈树军（以下简称“陈”）：非常感谢王主任提供这样一个机会，就这个主题分享我的一些看法。我总体的一个判断是：在大数据时代，谁能深刻理解并熟练运用大数据于业务中，谁就把握了开启未来的钥匙。商业银行应用数据加强信用风险管理由来已久，积累了很多经验。随着风险控制理念和技术的发展，以及大数据时代的来临，商业银行面临新的挑战和机遇。我认为，大数据时代信用风险管理数据应用呈现三个新的趋势。第一是数据应用领域多样化，第二是数据建模专业化，第三是数据来源多元化。 王：请您详细谈谈信用风险管理方面的这三个趋势？ 陈：首先，应用领域多样化体现在从信用卡产品，发展到消费信贷、经营贷款等业务产品，从个人客户信用管理，发展到企业客户信用管理，从贷中管理发展到贷前、贷后管理，从贷款应用发展到市场风险、交易对手管理。甚至从还款能力分析逐步向还款意愿分析发展。 其次，数据建模专业化体现在数据建模是一件科学的事，用过去的数据预测未来，存在很大的挑战，也可以说是“科学算命”。因此，对于模型采取的方法、参数的选择、权重的动态调整、模型准确性的持续监控和调整，需要专业操作。 王：数据来源多元化体现在哪里？ 陈：这方面，我们可以举一个例子：万达集团董事王思聪在京东商城上购买了一张200元的电脑桌，单凭这条交易记录，是很难了解王思聪的财富水平的，即使他有连续交易记录，由于购买的是生活消费品，如纯以其网购交易记录来建模，为其提供消费贷款，可能给出的额度只有2000元、1万元级别。因此，要充分了解一个企业和个人的真实的信用水平，必须是多维信息，包括但不限于银行管理资产、家庭信息、职业信息、教育信息、户口信息、房产信息、车辆信息、信用卡交易信息、网购交易信息、名下企业信息、公积金信息、工资/奖金信息、债务信息、社保信息、纳税信息、旅行信息、健康信息等等。 商业银行自身拥有的数据库不足以覆盖上述信息，因此，商业银行千方百计拓展数据来源，通过加入人民银行征信中心等机构，以及与业务合作伙伴合作方式，在获得客户授权的情况下，尽可能多的获取客户数据，建立更清晰的客户信用视
25 2014年第15期主持人:贾瑛瑛 大数据思维为基础发展起来的互联网金融，不仅使数据信息应用 发生了质的飞跃，更引发了对银行经营与风险管理方式变革的思考，在风险识别、防范和提高效率等方面带来了很多全新的理念。 数据信息在风险管理中的运用 风险是信息不对称的表现，因此数据信息是银行风险管理的基础。作为经营风险的机构，银行既有数据信息应用的环境，更有数据信息应用的强烈需求。银行只有拥有尽可能多的各种数据信息，才有可能减少不确定因素，更多地了解借款人的真实情况，才有可能对其中的一些隐性风险、潜在风险进行揭示，对虚假信息、欺诈行为进行识别。就此而言，银行对数据信息的采集、整合与挖掘分析能力决定银行的风险管理能力，而风险管理的能力决定银行的竞争力。 要充分发挥数据信息在银行风险管理中的作用，就必须要尽可能多地获取和拥有数据信息，更充分有效地应用数据信息，以实现借款人的信息流、资金流、物流“三流合一”。在此基础上凭借以往的经验和定性因素以及市场变化预期来对借款人进行风险管理，使信贷经营行为更为理性，这也是银行风险管理提质升级的基本要求和重要内容。 银行传统的风险管理方式以良好的社会信用为基础，且借款人的生产经营方式比较简单、关联关系也比较清楚， 以 需识别和判断的风险因素相对也比较清晰，其所需的相关数据信息采集主要由基层机构客户经理的现场调查和借款人提供。经过多年的改革发展，市场环境、信息技术、借款人生产经营方式及风险特征等都发生了很大的变化。交易结构复杂了，数据信息量增多了，有效应用数据信息的难度也增大了，其中的不确定性又给银行信贷业务带来了新的风险。 近年来银行的不良贷款出现了持续上升的态势，打破了近10年不良贷款额和不良贷款率的“双下降”，其中有20%左右可能会形成损失，需要核销。按现行的利差水平来计算，1亿元不良贷款的核销，需要有约50亿元正常贷款一年的净收益来弥补，可见风险管理对银行经营绩效影响很大。从银行自身的风险管理情况来分析，不良贷款的形成至少存在以下一些值得关注的问题。 首先，银行对借款人的数据信息收集不完整，缺失遗漏多。随着市场环境的变化，银行对借款人数据信息收集的难度不断增大，对借款人的生产经营、资金流向了解不清楚，对其盲目投资、过度融资以及关联关系的数据信息掌握不全面，一些深层次的、及时的、连续的数据信息更是难采集，缺失和遗漏多。加上数据信息的采集主要是靠分支机构和借款人提供，还普遍存在分散采集、重复采集等问题。 其次，银行对数据信息的整合、挖掘分析不到位。数据信息不完整，又缺乏有效的整合，很难能支撑银行对借款人 整体风险的识别，甚至还有可能误导银行对借款人风险的判断。尤其是对于跨区域、跨行业经营的集团客户，不进行数据信息的整合和深度挖掘分析，风险就很难识别和判断。此类借款人或借款人的实际控制人在不同地域多处注册，分头融资的情况较为普遍，对其复杂的交易及大量跨区域、跨市场、跨银行的业务经营和资金流动等情况，仅从表层的数据信息来看，很难清晰地了解其生产经营和社会关联的全部真实情况，其中的关联风险、互保连保风险、交叉违约风险以及虚假信息等多层复杂风险基本无法发现。 最后，银行现行的风险管理方式不适应业务发展和市场环境变化的需要。银行现行的经验型风险管理，主要靠定性因素来分析，凭经验来判断风险，这种方式又主要依赖分支机构相关人员的经验来对借款人风险进行识别和防控，局限性很大，不仅效率很低，而且质量也不高。借款人大量的风险或潜在风险容易被忽略，对借款人提供的一些不实数据信息缺乏基本的鉴别，对一些重大数据信息缺失和遗漏也不能及时发现，更没有要求借款人补充完善。就是发现一些异常情况或风险因素也因缺乏有效途径和方法去验证或辨别，一旦风险暴露就已错过最佳的保全补救或退出时机了。 现行风险管理模式不适应新形势 从深层次上来分析，上述问题的存 银行风险管理变革要引入大数据思维，通过大量数据信息来支持风险识别、防控能力的提升，推进现场检查与非现场数据信息挖掘分析相结合的风险管理创新 大数据与银行风险管理 魏国雄
大数据与风险管理 数据和风险历来就是银行的两大要素。数据是银行最有价值的资产，银行本身从事的是有风险的业务，如何依靠数据，量化风险，是发挥数据价值的关键。银行过去的风险管理与决策，以主观经验判断为主，辅以数据支撑，导致银行风险管理水平较低。而在当前宏观经济调整、利率市场化、外部竞争加剧的大环境中，如何依靠数据，量化风险，提高管理决策水平，进而提升银行竞争力，显得极为重要。本文在大数据不断升温的背景下，就大数据的有效性以及大数据在银行风险管理的应用等相关问题进行分析研究，希望能对有效大数据的建立以及大数据在银行风险管理方面的运用起到一定的借鉴意义。 大数据的有效性 运用大数据对银行风险进行管理，第一步是建立一个安全有效的大数据。大数据服务于银行业务，故有效大数据推进过程中的数据、技术、成本选择方面应于银行业务相融合。在数据选择方面，充分挖掘银行内部沉睡数据（工资代发、年金、基金托管、公司账户等）的同时，注重互联网站、社交媒体、电商等新型数据来源，建立一个覆盖结构化、半结构化、非结构化的360维度的数据库；在技术决策方面，规避选择错误、过于滞后或者超前的风险，大数据是未来总体趋势，然而是分阶段推进的，当前尚处于初级水平。银行切勿急功近利，抱有太高期望，选择不切合实际的软硬件，所有这些都会对银行的发展带来不利影响；在成本投入方面，应综合评估开发管理维护成本，要注重考量银行业务人员使用的难易度。总之一个安全有效的大数据要基于对银行业务的融合，同时要防止数据泄露，保护客户隐私，这是大数据在风险管理应用的前提。 大数据推动风险管理 本文所论述的大数据在风险管理的运用，是银行业务方面，特指信用风险，包括信贷、抵押、信用卡等，而非内部控制风险，也不是银行的操作市场流动性风险。 在信贷领域，由于信息的不对称，将产生道德风险，致使银行遭受损失。银行对客户信息的获取大多源于客户申请贷款所填表格以及银行与客户面对面的交流，信息来源的广度和真实性可见一斑。通过大数据的运用，银行整合更多外
浅析大数据时代的税收风险管理 大数据技术是近年来快速兴起并广泛应用于生产和销售等各个领域的一项数据分析和应用技术。作为一种现代化的生产手段，它的产生实质上是由于生产力的发展而在客观上对生产工具产生的更新换代要求。税务机关的大数据应用，指的是采用新的平台，将申报、征收、金税、退税、登记、票管、情报等信息进行收集汇总，通过数据清洗、去轨迹等操作，使多系统数据进行共享与分析。简而言之，即是对内部管理及外部采集的大数据信息的综合归整和利用。能否对大数据进行处理、分析与整合，将成为税务管理质效的关键。在未来的税收管理工作中，我们需要利用各种大数据分析技术和工具，挖掘和处理涉税大数据，在此基础上预测和分析最佳的税收管理方案，以支持税务机关做出更加合理的决策，提高税收征管质效，加快服务创新步伐，发现和开拓新的税源增长点，促进税收事业更快发展。 一、大数据背景下税收风险管理遇到的问题及原因 大数据时代的到来，为税收征管与科技的有效融合，为税收征管服务一体化开辟了广阔空间，也为税收征管大数据平台准备了充足的技术条件，更为深化税收风险管理提供了技术支撑。但是，大数据背景下的税收风险管理不是简单地应用信息技术手段实现工作流程的计算机化，而是涉及税收管理理念、业务流程、制度机制、资源配置等方面重大、深刻的变革，必将给税收工作发展带来深远的影响。税收风险管理在大数据背景下遇到的一系列问题亟待解决。这些问题有： （一）涉税数据质量和更新速度有待提高 税务管理各个环节，包括税务登记、纳税申报、税款征收、发票管理、纳税评估、税务稽查等产生的涉税信息资源，构成了税务机关征管系统的主体数据。近年来，各地税务机关通过设立数据审计规则、错误数据推送、初始数据校验、发布数据质量通报等措施，使征管系统数据质量有了较为明显的改善。但由于采集方式多以手工录入为主，数据在质量上，特别是在完整性、准确性、规范性、逻辑性等方面，依然难以满足税收风险管理的需要。另外，不同纳税人的名称、生产经营地、法人、财务负责人、经营范围经常变化，使税务机关征管系统的数据很难做到随时更新，也给税收风险管理带来难题。 （二）第三方数据采集缺乏制度保障和先进技术手段 第三方数据的采集为税收风险管理的开展提供了广阔的空间，但从目前情况看，少数政府部门、社会团体、协会组织等仍以自身利益、商业秘密为由，对第三方数据交换不支持、不配合，不愿意或不提供纳税人涉税信息。第三方数据采集工作难以有效开展的主要原因是缺乏法律法规层面的制度保障。《税收征管法》及其实施细则仅规定政府各有关部门和单位应当支持、协助税务机关依法履行职责，但对具体采取的方式和程序、违反规定应如何追究和处罚等均没有具体规定。另外，第三方数据采集缺乏先进的技术手段，大多以人工搜索和拷贝网上信息为主，通过搭建信息化平台，运用科技手段实现采集自动化的程度还不高，使信息采集工作耗时较长，数据采集的精度有偏差。 （三）数据接口标准有待进一步统一 当前，同一主体多个代码共存现象较为普遍，影响信息比对，降低行政效率。我国现有机构代码分为原始码和衍生码两类。前者主要包括工商部门的工商注册号、机构编制部门的机关及事业单位证书号、民政部门的社会组织登记证号等。后者主要包括组织机构代码管理部门的组织机构代码、人民银行的机构信用代码、国家税务总局的纳税人识别号等。2015 年6 月份，国务院下发《法人和其他组织统一社会信用代码制度建设总体方案》，规范统一国务院部门制定政务数据的接口标准，建立覆盖全面、稳定且唯一的以组织机构代码为基础的法人和其他组织统一社会信用代码制度，为税收风险管理数据拓展利用建立了坚实的基础。尽管上述文件从源头上达到了“书同文，车同轨”的效果，但不可否认的是，自然人以身份证号或社会保障号作为唯一的识别码，在税收领域的全覆盖还应引起政府的足够重视。
大数据背景下的税收风险管理所谓税收风险是指国家在组织税收收入的过程中，限于征税手段及税收制度本身的不足，再加上各种不确定因素的影响造成的税收损失。税收风险管理秉承实现税收遵从最大化的原则，以有效方式进行风险识别、风险等级排序、风险应对处理、过程监督及绩效评估等过程，根据风险等级合理配置征管资源，从而达到减少风险损失的目的。 近年来，虽然我国税收风险管理在信息化建设方面取得一定的成效，但尚存在各种不完善因素难以实现税收管理方式的根本性转变。 一方面，各级税务机关税务信息采集渠道有限，难以收集到广泛全面的涉税信息，比如难以获取资金流、物流方面的数据，未将交易第三方报送真实数据明确为法定义务，而且税收风险管理系统的整体运行水平不高，各系统间之间信息共享度和信息集中度不高，难以实现信息在各部门之间的有效流动，这一系列问题最终导致税收风险管理工作的质量偏低。 另一方面，信息管理应对效果不佳，主要表现在：一是应对缓解与信息的采集和分析环节契合度不高；二是应对手段单一，受多方面因素影响，应对措施的针对性和有效性有待于进一步改善。 大数据技术是近年来快速兴起并广泛应用于生产和销售等各个领域的一项数据分析和应用技术。税务机关的大数据应用，将申报、征收、金税、退税、登记、票管、情报等信息进行收集汇总，通过数据清洗、去轨迹等操作，使多系统数据进行共享与分析，对内部管理及外部采集的大数据信息的综合归整和利用。在未来的税收管理工作
中，我们需要利用各种大数据分析技术和工具，挖掘和处理涉税大数据，在此基础上预测和分析最佳的税收管理方案，提高税收征管质效，加快服务创新步伐，发现和开拓新的税源增长点，促进税收事业更快发展。 一、大数据背景下税收风险管理遇到的问题及原因 大数据时代的到来，为税收征管与科技的有效融合，为税收征管服务一体化开辟了广阔空间，也为税收征管大数据平台准备了充足的技术条件，更为深化税收风险管理提供了技术支撑。但是，大数据背景下的税收风险管理不是简单地应用信息技术手段实现工作流程的计算机化，而是涉及税收管理理念、业务流程、制度机制、资源配置等方面重大、深刻的变革，必将给税收工作发展带来深远的影响。税收风险管理在大数据背景下遇到的一系列问题亟待解决。这些问题有： （一）涉税数据质量和更新速度有待提高 税务管理各个环节，包括税务登记、纳税申报、税款征收、发票管理、纳税评估、税务稽查等产生的涉税信息资源，构成了税务机关征管系统的主体数据。近年来，各地税务机关通过设立数据审计规则、错误数据推送、初始数据校验、发布数据质量通报等措施，使征管系统数据质量有了较为明显的改善。但由于采集方式多以手工录入为主，数据在质量上，特别是在完整性、准确性、规范性、逻辑性等方面，依然难以满足税收风险管理的需要。另外，不同纳税人的名称、生产经营地、法人、财务负责人、经营范围经常变化，使税务机关征
XX集团集团有限公司 大数据时代的风险管控风险管控一体化系统建设项目研究报告 2015/9/22 华博风控信息技术（北京）有限公司 基于华博大数据 摘要：本报告以国资委、财政部发布的风险管控理论为依据，利用先进的IT技术手段，从我公司实际管理情况出发，探讨了如何利用信息化，有效的解决风险管控落地的问题，明确了“风险管控融入业务、融入信息化”的重要意义。通过实地考察和研究，探索出了新型的、有效的风险管控落地实施策略。研究结果表明，要实现有效的风险管控，必须应用信息化手段，实现风险、内控、审计的融合，形成事前、事中、事后的三位一体的管控模式。
风险管控一体化系统建设项目研究报告 目录 引言 (3) 第一章问题的提出 (4) 第二章项目目标与意义 (6) 2.1 整体目标 (6) 2.2目标分解 (7) 2.3 项目意义 (8) 第三章项目总体思路 (9) 3.1 项目效果蓝图 (10) 3.2 风险、内控、审计一体化循环 (11) 3.3风险管控融入业务过程 (12) 3.4 构建集团风险管控运行机制 (13) 3.5建设集团风险管控业务模式 (13) 第四章项目实施方案 (14) 4.1 实施路径及工作原则 (14) 4.2 实施规划及内容 (15) 4.3 风险内控一体化信息系统建设项目（第一阶段）组织 (17) 4.4 风险内控一体化信息系统（第一阶段）目标 (18) 4.5 风险内控一体化信息系统（第一阶段）实施步骤 (20) 第五章项目成果展现 (22) 5.1 XX集团风险内控一体化信息系统架构 (22) 5.2 系统功能展现 (23) 第六章项目价值 (27)