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企业风险监测预警大数据平台一.背景介绍1.1国内非法集资现状截至2015年底国内非法集资案件爆发式增长，发案数量、涉案金额、参与集资人数、跨区域案件、大案要案达历年峰值。
新增案件6077起，数量、金额和参与人数，同比增长71%、57%、120%。
跨省案件、亿元以上案件、参与人数1000人以上分别同比增长73%、44%、78%。
2016年公安机关非法集资类案件共立案1万余起，平均案值达1365万元，亿元以上案件逾百起。
2015年法院新收非法吸收公众存款案件4825件，集资诈骗案件1018件；分别同比增长127%、48.83%。
2016年法院新收非法吸收公众存款案件6717件，集资诈骗案件1173件；分别同比增长39.21%、15.22%。
2017年以非法集资犯罪为案由的裁判文书为5782份，与2016年的5747份基本持平，可以判断近两年的非法集资犯罪案件的审判数量基本持平，远超过2015年的2422份，相比2015年增长了138%。
随着国家对金融市场管控政策的不断调整以及互联网金融的快速发展，非法集资项目推介的主渠道也向线上转移，犯罪手段不断翻新，支付方式更加多元，扩散速度不断加快，犯罪活动周期大大缩短，给打击非法集资工作带来了新困局。
面对目前非法集资案件的高发态势，国务院、市委市政府各级领导高度重视，多次批示或召开专题会议，研究部署相关事项，强调要从有效防范和化解风险，维护社会稳定的高度出发，加大力度抓好非法集资案件处置工作。
近几年来先后出台了《关于办理非法集资刑事案件适用法律若干问题的意见》、《促进互联网金融健康发展的指导意见》、《国务院关于进一步做好防范和处置非法集资工作的意见》、《北京市进一步做好防范和处置非法集资工作的管理办法》等规范性文件，强调了防范和打击非法集资工作的重要性并在政策层面上给予规范，同时上述文件中也多次提到监管部门应创新工作方式，充分利用互联网、大数据等技术手段加强对非法集资的监测预警。
危化品企业安全生产风险监测预警平台解决方案一、背景介绍危化品企业安全生产一直是国家关注的重点领域，危化品事故可能造成巨大的人员伤亡和财产损失，甚至引发环境污染和社会恐慌。
因此，建设一个危化品企业安全生产风险监测预警平台，可以有效提前发现和预防潜在的安全风险，降低事故发生的概率，最大限度地保障人民生命财产安全和社会稳定。
二、平台架构和功能设计1.平台架构设计危化品企业安全生产风险监测预警平台的架构设计应该包括数据采集、数据处理、数据分析和预警发布等几个模块。
其中，数据采集模块负责采集危化品企业相关的监测数据，如温度、压力、浓度等；数据处理模块负责对采集到的数据进行实时处理和存储；数据分析模块负责对处理后的数据进行分析，提取潜在的安全风险；预警发布模块负责向相关部门和企业发布安全风险预警信息。
2.功能设计（1）数据采集功能：通过传感器和监测设备，对危化品企业的相关数据进行采集，如温度、压力、浓度等，以及监控摄像头的视频数据。
（2）数据处理功能：对采集到的数据进行实时处理和存储，确保数据的准确性和完整性。
同时，对数据进行分类和归档，方便后期的数据分析和查询。
（3）数据分析功能：对处理后的数据进行分析，使用数据挖掘和机器学习等算法，提取潜在的安全风险因素。
例如，通过对温度数据的分析，可以判断是否存在过热风险；通过对浓度数据的分析，可以判断是否存在泄露风险。
（4）预警发布功能：在发现潜在的安全风险后，根据事前设定的预警规则，自动向相关部门和企业发布预警信息，提醒他们采取相应的措施避免事故的发生。
例如，当温度超过安全标准值时，平台会自动向企业发送温度过高的预警信息。
三、数据采集和处理技术1.数据采集技术：可以采用传感器技术和监控摄像头技术，通过现场设备和系统的接口，实时采集危化品企业的监测数据和视频数据。
同时，也可以利用物联网技术，实现远程监控和数据采集。
2.数据处理技术：可以采用大数据和云计算技术，将采集到的数据进行实时处理和存储。
国务院安委会办公室关于印发《城市安全风险综合监测预警平台建设指南（2023版）》的通知
文章属性
•【制定机关】国务院安全生产委员会
•【公布日期】2023.11.19
•【文号】安委办函〔2023〕145号
•【施行日期】2023.11.19
•【效力等级】部门规范性文件
•【时效性】现行有效
•【主题分类】国家安全
正文
国务院安委会办公室关于印发
《城市安全风险综合监测预警平台建设指南（2023
版）》的通知
安委办函〔2023〕145号各省、自治区、直辖市及新疆生产建设兵团安全生产委员会，国务院安委会各成员单位：
为深入贯彻党的二十大精神和习近平总书记关于城市安全的重要指示精神，进一步推动和完善城市安全风险综合监测预警平台建设，深入推进国家安全发展示范城市创建工作，国务院安委会办公室在总结评估试点经验的基础上，组织编写了《城市安全风险综合监测预警平台建设指南（2023版）》，现印发给你们，请认真贯彻执行。
国务院安委会办公室
2023年11月19日。
企业风险预警工作报告概述本报告旨在总结我公司近期的风险预警工作情况，并提供相关数据和分析，以帮助管理层了解和评估公司所面临的风险，并制定相应的应对措施。
通过及时预警和有效管理风险，我们将为公司的持续发展提供有力支撑。
风险预警系统概况我公司风险预警系统是基于先进技术和信息化手段建立起来的。
该系统通过实时监测市场环境、公司内部运营情况以及各类外部事件的变化，快速识别潜在风险，并及时向相关部门和领导层发布预警信息。
系统采用多种数据源，包括财务报告、市场数据、供应链信息等，通过数据挖掘和模型分析，帮助管理层及时发现和应对各类风险。
风险预警工作情况1. 市场风险预警我们的风险预警系统通过对市场供求关系、竞争态势和消费者行为等数据的监测，持续分析市场风险。
在过去三个月中，系统共发出市场风险预警信号50次，其中主要涉及价格波动、新竞争对手的涌现以及消费者需求的变化。
通过及时调整产品定价、研发创新以及改进市场推广策略，我们成功地化解了这些风险，确保了公司在市场中的竞争地位。
2. 财务风险预警我们的风险预警系统通过对财务数据的分析，实时监测公司的财务状况。
在过去三个月中，系统共发出财务风险预警信号20次，这种风险主要涉及收入下滑、成本上升以及资金流动不畅。
通过及时采取控制成本、拓展新的收入渠道以及优化资金运作等措施，我们成功地应对了这些风险，保持了公司的财务稳定。
3. 客户风险预警我们的风险预警系统通过对客户关系的分析，实时监测潜在的客户风险。
在过去三个月中，系统共发出客户风险预警信号10次，主要涉及潜在客户的信用风险、投诉风险以及客户流失风险。
通过及时加强与客户的沟通以及改善售后服务，我们成功地减少了客户风险，保持了客户满意度的稳定。
4. 员工风险预警我们的风险预警系统通过对员工相关数据的分析，实时监测员工风险。
在过去三个月中，系统共发出员工风险预警信号5次，主要涉及员工流失、内部不和谐以及安全事故等风险。
通过加强员工福利、改善工作氛围以及加强安全培训等措施，我们成功地管理了员工风险，保证了公司的稳定运营。
基于大数据的企业风险预警与防控预案第1章大数据与企业风险预警概述 (3)1.1 企业风险管理与大数据 (3)1.1.1 企业风险管理概述 (4)1.1.2 大数据概念与特点 (4)1.1.3 大数据在企业风险管理中的应用 (4)1.2 大数据在企业风险预警中的应用 (4)1.2.1 风险预警指标体系构建 (4)1.2.2 大数据分析方法在风险预警中的应用 (4)1.2.3 风险预警与防控措施 (5)第2章企业风险识别与评估 (5)2.1 风险识别方法与流程 (5)2.1.1 风险识别方法 (5)2.1.2 风险识别流程 (5)2.2 风险评估模型与指标体系 (5)2.2.1 风险评估模型 (5)2.2.2 风险评估指标体系 (6)2.3 基于大数据的风险识别与评估 (6)2.3.1 大数据风险识别 (6)2.3.2 大数据风险评估 (6)第3章风险预警体系建设 (6)3.1 风险预警体系框架 (6)3.1.1 风险识别 (6)3.1.2 风险评估 (7)3.1.3 预警信号 (7)3.1.4 预警响应 (7)3.1.5 预警效果评估 (7)3.2 预警指标与阈值设定 (7)3.2.1 预警指标体系构建 (7)3.2.2 预警阈值设定 (8)3.3 预警模型与算法 (8)3.3.1 预警模型 (8)3.3.2 预警算法 (8)第4章财务风险预警与防控 (8)4.1 财务风险识别与评估 (8)4.1.1 财务风险的分类 (8)4.1.2 财务风险识别 (8)4.1.3 财务风险评估 (9)4.2 财务风险预警体系建设 (9)4.2.1 预警体系构建原则 (9)4.2.2 预警指标体系 (9)4.2.3 预警模型构建 (9)4.3 财务风险防控策略 (9)4.3.1 风险预防策略 (9)4.3.2 风险应对策略 (9)4.3.3 风险监控策略 (9)4.3.4 风险处置策略 (9)4.3.5 风险沟通与信息披露 (10)第5章市场风险预警与防控 (10)5.1 市场风险识别与评估 (10)5.1.1 风险识别 (10)5.1.2 风险评估 (10)5.2 市场风险预警体系建设 (10)5.2.1 预警指标体系 (10)5.2.2 预警模型 (10)5.2.3 预警系统运行与维护 (10)5.3 市场风险防控策略 (10)5.3.1 防控原则 (10)5.3.2 防控措施 (10)5.3.3 防控机制 (11)第6章运营风险预警与防控 (11)6.1 运营风险识别与评估 (11)6.1.1 风险识别方法 (11)6.1.2 风险评估模型 (11)6.1.3 风险数据库建立 (11)6.2 运营风险预警体系建设 (11)6.2.1 预警指标体系构建 (11)6.2.2 预警阈值设定 (11)6.2.3 预警模型开发 (12)6.2.4 预警信息系统构建 (12)6.3 运营风险防控策略 (12)6.3.1 风险防范措施 (12)6.3.2 风险应对策略 (12)6.3.3 风险监控与反馈 (12)6.3.4 风险防控能力提升 (12)第7章法律风险预警与防控 (12)7.1 法律风险识别与评估 (12)7.1.1 法律风险内涵与分类 (12)7.1.2 法律风险识别方法 (12)7.1.3 法律风险评估 (13)7.2 法律风险预警体系建设 (13)7.2.1 法律风险预警机制 (13)7.2.2 法律风险预警指标体系 (13)7.2.3 法律风险预警信息化建设 (13)7.3 法律风险防控策略 (13)7.3.2 法律风险应对策略 (13)7.3.3 法律风险监控与持续改进 (13)第8章信用风险预警与防控 (13)8.1 信用风险识别与评估 (13)8.1.1 风险识别方法 (13)8.1.2 风险评估模型 (14)8.1.3 风险分类与等级划分 (14)8.2 信用风险预警体系建设 (14)8.2.1 预警指标体系构建 (14)8.2.2 预警模型与方法 (14)8.2.3 预警阈值设定 (14)8.2.4 预警信息系统 (14)8.3 信用风险防控策略 (14)8.3.1 防控组织架构 (14)8.3.2 防控措施制定 (14)8.3.3 防控预案制定 (14)8.3.4 防控效果评价与持续改进 (15)第9章风险预警与防控信息系统 (15)9.1 系统架构与功能设计 (15)9.1.1 系统架构 (15)9.1.2 功能设计 (15)9.2 数据采集与处理 (15)9.2.1 数据采集 (15)9.2.2 数据处理 (15)9.3 预警与防控决策支持 (16)9.3.1 预警模型 (16)9.3.2 防控决策支持 (16)第10章企业风险防控预案制定与实施 (16)10.1 防控预案框架与内容 (16)10.1.1 预案框架构建 (16)10.1.2 预案内容概述 (16)10.2 预案制定与优化方法 (17)10.2.1 制定方法 (17)10.2.2 优化方法 (17)10.3 防控预案的实施与评估 (17)10.3.1 实施步骤 (17)10.3.2 评估方法 (17)第1章大数据与企业风险预警概述1.1 企业风险管理与大数据企业风险管理作为企业持续健康发展的重要组成部分，关乎企业生存与竞争能力。
数据预警平台引言概述：数据预警平台是一种基于大数据技术的预警系统，通过对海量数据的分析和挖掘，及时发现异常情况并提供预警信息，帮助企业和组织做出及时决策，提高运营效率和风险管理能力。
本文将从数据预警平台的定义、功能、应用场景、优势和发展趋势等方面进行详细阐述。
一、数据预警平台的定义1.1 数据预警平台的概念数据预警平台是一种基于大数据技术的系统，通过对实时数据和历史数据的分析，利用机器学习和模型算法等技术手段，实现对异常情况的预警和提醒。
1.2 数据预警平台的组成数据预警平台主要由数据采集、数据存储、数据分析和预警展示等模块组成。
数据采集模块负责从各种数据源获取数据，数据存储模块用于对数据进行存储和管理，数据分析模块则是对数据进行挖掘和分析，而预警展示模块则将分析结果以可视化的形式展示给用户。
1.3 数据预警平台的作用数据预警平台可以帮助企业和组织及时发现异常情况，如设备故障、市场波动、网络攻击等，提供预警信息，帮助用户做出及时决策，减少损失和风险。
二、数据预警平台的功能2.1 实时监测和预警数据预警平台可以实时监测各种数据指标，如销售额、用户活跃度、网络流量等，一旦发现异常情况，如数据波动过大或超过预设阈值，系统会自动发出预警通知。
2.2 数据分析和挖掘数据预警平台可以对海量数据进行分析和挖掘，发现数据中的规律和异常情况，如用户行为模式、市场趋势等，为企业和组织提供决策支持。
2.3 预警信息展示和报告生成数据预警平台可以将分析结果以可视化的方式展示给用户，如图表、报表等形式，同时还能生成详细的预警报告，帮助用户更好地理解数据和做出决策。
三、数据预警平台的应用场景3.1 金融行业数据预警平台在金融行业的应用较为广泛，可以用于风险控制、欺诈检测、交易监测等方面，帮助金融机构及时发现异常情况，减少风险。
3.2 电商行业数据预警平台在电商行业可以用于监测商品销量、用户行为、库存情况等，及时预警并调整运营策略，提高销售效率和用户满意度。
基于大数据的企业风险管理与预警系统设计随着信息技术的快速发展，大数据在企业管理中的作用越来越凸显。
传统的企业风险管理方式不再适应复杂多变的市场环境，传统的手工风险评估和预警方式已经无法满足企业快速决策的需求。
为了解决这一问题，建立基于大数据的企业风险管理与预警系统成为迫切的需求。
一、大数据在企业风险管理中的应用大数据技术以其海量的数据、高速的处理能力和智能化的分析工具，为企业风险管理提供了有力的支持。
首先，大数据技术可以对企业内部和外部的各种数据进行全面的采集和整理，包括企业经营数据、市场数据、供应链数据、舆情数据等。
通过对这些数据的实时监控和分析，可以帮助企业发现潜在的风险因素，及时预警并采取相应的措施。
其次，大数据技术可以挖掘数据背后的关联关系，帮助企业识别和分析风险的来源和发展趋势。
通过数据挖掘和机器学习算法，可以发现隐藏在大数据中的规律和趋势，为企业风险管理提供科学的决策依据。
最后，大数据技术可以提供多维度的风险评估和预测模型。
传统的企业风险评估主要基于统计概率模型，无法全面、准确地评估风险的复杂性和不确定性。
而基于大数据的风险评估和预测模型可以结合多个维度的数据，综合分析企业的市场风险、财务风险、运营风险等，提供全面、准确的风险评估和预测结果。
二、基于大数据的企业风险管理与预警系统的设计基于大数据的企业风险管理与预警系统应该具备以下几个主要功能：1. 数据采集和整理：系统应当能够实时采集企业内外的各种数据，并对数据进行有效整理和存储。
在数据采集过程中要保证数据的准确性和完整性，以确保后续分析的可靠性。
2. 数据分析和挖掘：系统应当具备数据分析和挖掘的功能，可以通过大数据处理和机器学习算法发现数据中的潜在规律和趋势。
可以通过数据可视化和报告的方式，向企业管理层提供直观、清晰的风险分析结果。
3. 风险评估和预测模型：系统应当建立多维度的风险评估和预测模型，综合分析企业的市场风险、财务风险、运营风险等。
企业风险监测预警大数据平台一. 背景介绍1.1国内非法集资现状截至2015年底国内非法集资案件爆发式增长，发案数量、涉案金额、参与集资人数、跨区域案件、大案要案达历年峰值。
新增案件6077起，数量、金额和参与人数，同比增长71% 57% 120%跨省案件、亿元以上案件、参与人数1000人以上分别同比增长73% 44% 78%2016年公安机关非法集资类案件共立案1万余起，平均案值达1365万元，亿元以上案件逾百起。
2015年法院新收非法吸收公众存款案件4825件，集资诈骗案件1018件;分别同比增长127%48.83% 2016年法院新收非法吸收公众存款案件6717件，集资诈骗案件1173 件；分别同比增长39.21%、15.22%。
2017年以非法集资犯罪为案由的裁判文书为5782份，与2016年的5747份基本持平，可以判断近两年的非法集资犯罪案件的审判数量基本持平，远超过2015年的2422份，相比2015年增长了138%随着国家对金融市场管控政策的不断调整以及互联网金融的快速发展，非法集资项目推介的主渠道也向线上转移，犯罪手段不断翻新，支付方式更加多元，扩散速度不断加快，犯罪活动周期大大缩短，给打击非法集资工作带来了新困局。
面对目前非法集资案件的高发态势，国务院、市委市政府各级领导高度重视，多次批示或召开专题会议，研究部署相关事项，强调要从有效防范和化解风险，维护社会稳定的高度出发，加大力度抓好非法集资案件处置工作。
近几年来先后出台了〈〈关于办理非法集资刑事案件适用法律若干问题的意见》、〈〈促进互联网金融健康发展的指导意见》、〈〈国务院关于进一步做好防范和处置非法集资工作的意见》、〈〈北京市进一步做好防范和处置非法集资工作的管理办法》等规范性文件，强调了防范和打击非法集资工作的重要性并在政策层面上给予规范，同时上述文件中也多次提到监管部门应创新工作方式，充分利用互联网、大数据等技术手段加强对非法集资的监测预警。
所以，迫切需要将大数据技术运用到非法集资的监测预警中，建立立体化、社会化、信息化的监测预警体系，及早的引导、规范、和处置非法集，遏制非法集资高发势头。
针对目前的形势，九次方大数据设计并研发了大数据监测预警非法集资平台。
1.2非法集资政策法规近几年来国内先后出台了〈〈关于办理非法集资刑事案件适用法律若干问题的意见》、〈〈促进互联网金融健康发展的指导意见》、〈〈国务院关于进一步做好防范和处置非法集资工作的意见》、国务院〈〈处置非法集资条例（征求意见稿）》。
在2018年两会政府工作报告，对于2018年的工作工作安排中,“坚决打好三大攻坚战”第一项就强调了“严厉打击非法集资、金融诈骗等违法活动”，可见2018年打击非法集资依旧是政府的重点工作。
1.3非法集资监控困境第一、侦查取证难。
非法集资案发时，往往有部分案件中的受害人则基于人情关系或者依然相信行为人终究会归还欠款，不愿意报案, 并排斥司法手段的介入，甚至要求办案机关释放或对集资人取保候审，以便集资人能够积极筹措资金归还欠款；还有部分受害人则会要求通过民事诉讼途径来要求集资人返还款项。
与之相对，部分集资人在归案后也会辩称，认为白己不涉嫌非法集资犯罪，并积极表示愿意归还集资参与人的款项。
在多方利益诉求相互冲突的情况下，如何让受害人第一时间报案，并第一时间获取证据，成为侦查中的难题。
第二、定性处理难。
首先，民间借贷、融资与非法集资行为之间存在一定程度的交叉，界限相对模糊，在查处非法集资犯罪的过程中若未对司法权力行使的“度”予以得当把握，极有可能对正常的民间借贷或融资行为构成不当限制，影响民间金融的健康发展。
但若对司法权力予以过分限制，待到被害人至公安机关报案，又可能已经为时已晚，难以挽回损失。
为此，为非法集资的定性带来一定不确定性。
另外在非法集资的定性上也有诸多不确定性，如：罪与非罪、此罪与彼罪定性争议大；程序上刑民交叉案件处理规则不清、做法不一；关于犯罪数额的计算标准不一；管辖权争议较大、证据收集要求不一；涉案财物的认定、追缴与处置缺乏明确规定；共同犯罪的认定存在疑1.4大数据平台应用非法集资监管的优势第一、高效率、低成本。
防控互联网金融风险关键要建立和完善跨地区跨部门的预警体系。
非法集资涉及面广，花样翻新，仅靠线下人防肯定力不从心，而且等到案发的时候，往往损害已经造成，很多损失也难以追回。
采用大数据打击非法集资行为，可以通过数据手段，对监测公司的经营和资金流动情况进行实时监控，建立立体化、社会化、信息化监测预警体系，大大降低了人工投入成本，提高了监管效率。
第二、全面查、无遗漏。
早期的人防战略，只能通过准入、备案、定期报送等手段，对银行、担保公司等机构进行监管，而以往监管到的领域，往往发生非法集资的几率很小，近几年发生非法集资的案件，基本是类金融机构或者是金融机构之外的行业，这就出现了监管空白。
采取大数据监管模式，可以实现全方位、无死角的分类监管、分类处置，避免监管空白。
第三、早发现、早预防。
大数据监管通过关口前移，源头布控，更能对非法集资早发现、早识别、早预警、早核实、早打击。
该模式能够第一时间锁定涉嫌非法集资的账户信息、资金动向、异常行为，及时发现疑似非法集资线索。
有利于从源头上打击包装隐蔽、名目繁多、手段翻新的非法集资行为，在出现苗头时期、涉众范围较小时解决问题，防范区域性、系统性金融风险，维护正常的金融秩序，维护社会稳定和广大投资者合法权益。
二.总体方案2.1监管特点第一、专业性。
系统利用大数据信息，运用多个有针对性的专业风险预测模式，对多个数据源的数据进行分布式计算，把数据集合统一转换成可供分析的结构化数据，计算出不同的“涉非”风险指数，组织专业力量研判。
第二、超前性。
系统采取多格式数据白动接入，对数据信息白动分析挖掘，第一时间报警“涉非”线索，为公安机关第一时间锁定证据、打击违法犯罪，提供有效的证据支撑，做到“打早打小、露头就打”。
第三、精准性。
系统通过大数据技术可从海量数据中快速锁定目标，符合非法集资特征的资金交易行为无一遗漏。
能够有效解决非法集资手段翻新，监管成本大的问题。
第四、可视性。
系统通过一台电脑和显示器即可完成操作，嫌疑人、关联人可视化展示，资金流向层层拓展、直观展示，一目了然，便于核查侦办。
同时根据业务场景灵活配置算法、模型，深度分析挖掘数据内部隐藏关系、规律，满足监管、监测需要。
第五、保密性。
系统各个环节均实现专人、专事管理，建立严格的保密制度，在采用硬件安全保障，提高系统安全性前提下，所用数据均进行加密处理和脱敏处理，切实保护公民、法人信息安全。
2.2建设思路金融领域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。
而防范和预警互联网金融领域的非法集资事件已成为了监管部门打击非法集资活动中的难点。
本项目建设围绕非法集资犯罪的“发现难、研判难、决策难、控制难、处置难”等问题，以解决五难问题为导向，建立大数据监测预警非法集资平台。
利用大数据、云计算、机器学习等技术手段，实现主动发现风险、评估风险、固化证据、判断趋势、及时干预和联合打击六大目标。
推动地方金融治理由传统的被动监管、粗放监管、突发式应对向主动监管、精准监管和协同监管模式转变，切实维护金融秩序和社会稳定，以及人民群众财产安全。
面向非法集资监测预警的实际需求，通过完善基础应用，打通、融合政府横向数据源，建设非法集资监测预警应用软件平台，整合各类信息资源，建设相关的信息化支撑环境。
领导决策科学化：利用大数据技术，挖掘和分析各类信息资源，构建分析模型，预警模型，把握行政管理需求，准确判断区域金融风险的趋势。
决策手段信息化与智能化：消除信息孤岛，实现资源共享，运用数据挖掘、地理信息系统等实现数据整合和可视化；梳理核心业务流程，立足统一的决策支持平台，提高协同管理能力。
优化整合信息资源：将数据有效分类，并建立数据间的关联关系, 建设综合数据查询与分析系统，为各级领导及相关监管执法工作人员提供信息获取渠道。
实现数据的统一采集、统一存储、统一处理，统一的数据展示、分析平台和门户，提高数据的及时性和准确性。
推进业务协同。
运用科学管理、预测、监测方法，增强地方政府和相关委办局的业务协同调控、决策的定量分析，减少人为主管臆断。
2.3系统架构非法集资监测预警系统架构由数据采集层、数据管理层、数据分析层、数据服务层、数据应用层组成，并需建立相应的标准规范体系、安全保障体系和运维管理体系，全方位保障平台的健康运行。
采集层实现企业相关信息采集，包括互联网爬虫数据采集，第三方机构数据采集，网络借贷信息平台数据采集以及省内各行业主管部门的数据采集等等；数据管理层接收数据采集层采集的数据并形成数据库，主数据包括企业基本信息，互联网舆情数据，招聘数据，财务数据等等，专题数据库包括政府等部门提供的其他数据;数据分析层对数据实现结构化、过滤、清洗、纠错和分类处理后, 按照系统数据分析模型实现金融企业风险分析、集资项目风险分析、 异常情况发现分析、行业发展分析以及数据挖掘分析等；数据服务层为省金融办和省内各行业主管部门提供监测结果预警、 企业分析，协同判别、协同处置、报表输出、流程管理以及信息共享;数据应用层在系统完成数据处理分析后，可通过平台进行功能展 现；系统架构如图所示：2.4安全架构大数据安全架构主要从六个方面考虑，包括物理安全、系统安全、 网络安全、应用安全、数据安全和管理安全六个维度。
物理安全强调物理硬件的国产化， 系统安全强调操作系统的开源化；网络安全包括设备安全和部署安全两个层面上的内容；分网分 柄准|<元共享交挽 slew WQ Iftp) 1障海目录 原虫1大数据安全钵系 非法集堑监啪 警大敷据平台堀考总线大数据标准蜩范体系域的网络隔离措略：机密数据放在内网（分保标准，保密局） ；敏感数据放外网（公安局）；公开数据放互联网；应用安全则重点是统一 认证和分级授权；数据安全从数据存储、访问和传输三个方面保障； 管理安全主要是规章和规范。
以下是系统的安全架构: 操作系统安全 遍库系统安全网,结构安全 统—认证分蚁授板数据有储安全数据访问控制数据传期安全安全策略 评怙审计 2.5技术原理大数据对于非法集资风险的监测预警，通过建立非法集资监测预警平台，重点监控非法集资十大高发行业，包括：民间投融资中介机 构、网络借贷机构、虚拟理财、房地产行业、私募基金、地方交易场、 相互保险、养老机构、“消费返利”网站、农民合作社。
并从海量的 互联网信息中提取涉及非法集资的相关信息， 大数据中心对企业数据、 政府数据新闻、舆情数据等进行动态监测。
