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风险预警处置系统设计方案一、项目背景随着互联网技术的不断发展，企业和组织面临诸多安全威胁，例如数据泄露、网络攻击等，这些威胁可能会对企业的业务运营和形象造成严重损失。
因此，开发一个基于云计算的风险预警处置系统是非常必要的。
二、项目目标本项目旨在开发一个风险预警处置系统，该系统能够对企业的安全状态进行实时监测，并能够预警和处理各种安全事件。
具体目标如下：1.设计一套完整的风险预警处置系统架构。
2.开发监测模块，能够对企业的各种安全事件进行实时监测。
3.开发预警模块，能够对企业可能会面临的安全威胁进行预警。
4.开发处置模块，能够及时处理各种安全事件，并防止安全事件的升级和蔓延。
三、系统架构本系统将采用云计算技术来构建基于云的安全解决方案，系统架构如下：1.数据采集层：该层负责从企业的各种数据来源中采集数据，并将数据发送到数据处理层。
2.数据处理层：该层负责对接收到的数据进行处理和分析，提取有用的信息，并向安全决策层发送警报信息。
3.安全决策层：该层负责接收来自数据处理层的警报信息，进行安全事件评估和决策，并将处理结果通知到预警和处置层。
4.预警和处置层：该层负责根据安全决策层的指令进行预警和处置操作，并向用户发送消息和报告。
四、系统功能介绍1.监测模块：该模块负责对企业各个数据源进行实时监测，并收集其中的异常事件。
2.预警模块：该模块负责根据监测模块的输出结果进行分析和预测，进而发出风险预警。
3.处置模块：该模块负责根据用户配置的规则对异常事件进行自动处置或者通知管理员进行手动处理。
4.分析模块：该模块负责对历史数据进行分析，以便从中发现潜在的安全威胁。
五、系统技术实现1.采用分布式架构，使用Spring Cloud微服务框架构建系统；2.后端采用Java语言开发，使用MySQL数据库存储数据；3.前端采用Vue.js框架实现，使用Bootstrap和Element-UI库来美化界面；4.基于Kubernetes的容器编排技术实现高可用性和水平扩展；5.采用RabbitMQ消息队列和Logstash实现数据的异步处理；6.通过使用OAuth 2.0协议进行身份验证和授权。
银行核心系统架构解析随着社会的发展和科技的进步，银行作为金融行业的核心机构，承担着金融服务、资金流通和风险管理等重要职责。
而银行核心系统作为银行信息化建设的基础，对于银行的正常运营和服务质量有着重要的影响。
本文将对银行核心系统的架构进行解析，以期更好地理解银行核心系统的作用和功能。
一、概述银行核心系统是指银行在内部使用的一套信息系统，它通常包含客户信息管理、账户管理、资金结算、风险控制、业务处理、报表统计等模块。
银行核心系统的架构设计直接影响着银行的运营效率、安全性和灵活性。
下面将从硬件、软件和网络三个维度来解析银行核心系统的架构。
二、硬件架构在银行核心系统的硬件架构中，主要包括服务器、存储设备和网络设备等。
服务器是银行核心系统的基石，通常采用集群的方式来提供高可用性的服务。
存储设备则用于存储海量的数据，常见的是采用网络存储技术，如存储区域网络（SAN）和网络附加存储（NAS）。
此外，网络设备则负责连接服务器和存储设备，保障数据的传输和交换。
三、软件架构银行核心系统的软件架构是银行信息系统的核心，它决定了银行各项业务的处理和管理方式。
软件架构常常采用分布式架构，将核心业务功能拆分为多个子系统，以便于管理和维护。
常见的软件架构包括客户关系管理系统（CRM）、贷款管理系统、支付结算系统、风险管理系统等。
不同的子系统之间通过统一的接口和消息通信来实现数据的共享和交互。
四、网络架构银行核心系统的网络架构主要包括内部网络和对外网络两部分。
内部网络是银行内部各个分支机构之间、各个子系统之间进行数据和消息传递的基础设施。
内部网络采用局域网（LAN）和广域网（WAN）相结合的方式，确保高效率和安全性。
对外网络则是银行与外部机构、客户进行数据交换和通信的重要环节，常用的有互联网、专线和虚拟专用网络（VPN）等。
五、功能模块银行核心系统的功能模块是指银行在业务处理和管理中的各项功能要求。
常见的功能模块包括客户信息管理、账户管理、资金结算、风险控制、业务处理、报表统计等。
中信银行股份有限公司风险预警系统体系规划咨询项目风险预警现状评估报告2014年9月X日德勤华永会计师事务所（特殊普通合伙）中信银行风险预警现状评估报告文档版本管理目录1概述 (1)1.1报告背景 (1)1.2项目内容 (4)1.3报告目标 (5)1.4项目工作方法 (6)1.4.1诊断与评估手法说明 (6)1.4.2风险预警体系诊断框架 (6)1.5现状与评估分析结论总结 (8)1.5.1中信银行风险预警管理方面已存在的的基础 (8)1.5.2中信银行风险预警管理体系建设十大关键问题 (8)2风险预警理念现状与诊断结果说明 (12)2.1中信银行在风险预警理念的优势 (12)2.2中信银行风险预警理念主要诊断结果 (12)2.2.1多头管理、权责不清，政策未能上行下效 (13)2.2.2风险偏好不明确，风险文化缺失 (14)2.2.3预警分析结果从未反馈信贷政策、限额管理以及业务规划 (14)2.3风险预警理念国内外领先实践 (15)3风险预警方法与工具现状与诊断结果说明 (18)3.13 风险预警方法与工具主要诊断成果 (18)3.1.1静态预警指标 ..................................................................... 错误!未定义书签。
3.1.2动态预警模型 ..................................................................... 错误!未定义书签。
4风险预警全流程应用主要诊断成果. (19)4.1中信银行在风险预警全流程应用的优势 (20)4.2风险预警全流程应用主要差距诊断成果 (20)4.2.1内部评级及其应用不完善 (21)4.2.2缺乏客户绩效预警 (24)4.2.3未将组合分析应用至管理决策 (26)4.3风险预警全流程应用国内外领先实践 (27)5风险预警管理框架 (41)5.1总体差距描述 (41)5.2组织架构 (41)5.2.1银行现状 (41)5.2.2领先实践 (44)5.2.3差距分析 (45)5.2.4初步建议 (46)5.3预警制度 (46)5.3.1银行现状 (46)5.3.2领先实践 (47)5.3.3差距分析 (48)5.3.4初步建议 (48)5.4风险预警流程管理 (49)5.4.1风险预警分级管理流程 (49)5.4.2预警模型和业务规则的管理流程 (51)5.4.3风险预警作业流程 (52)5.4.4风险预警的应用 (55)5.4.5预警效率分析 (58)5.5风险预警团队建设 (58)5.5.1风险预警岗位配置 (58)5.5.2风险预警专业团队 (60)5.5.3风险预警知识体系 (62)5.5.4风险预警考核管理 (64)6风险预警体系初步建议规划 ....................... 错误!未定义书签。
金融行业风险预警与防控系统开发方案第1章项目背景与概述 (3)1.1 行业背景分析 (3)1.2 风险管理的重要性 (3)1.3 项目目标与意义 (4)第2章风险预警与防控系统设计原则 (4)2.1 系统设计理念 (4)2.1.1 实用性 (4)2.1.2 前瞻性 (4)2.1.3 灵活性 (5)2.1.4 可扩展性 (5)2.2 系统设计要求 (5)2.2.1 高效性 (5)2.2.2 准确性 (5)2.2.3 安全性 (5)2.2.4 稳定性 (5)2.3 技术选型与架构 (5)2.3.1 技术选型 (5)2.3.2 架构设计 (6)第3章风险数据采集与处理 (6)3.1 数据源梳理 (6)3.2 数据采集策略 (6)3.3 数据预处理与存储 (7)第四章风险识别与评估 (7)4.1 风险类型与特征 (7)4.1.1 信用风险 (7)4.1.2 市场风险 (7)4.1.3 操作风险 (8)4.1.4 流动性风险 (8)4.1.5 法律合规风险 (8)4.2 风险识别方法 (8)4.2.1 文献分析法 (8)4.2.2 专家访谈法 (8)4.2.3 案例分析法 (8)4.2.4 数据挖掘法 (8)4.3 风险评估模型 (8)4.3.1 概率模型 (9)4.3.2 风险度量模型 (9)4.3.3 机器学习模型 (9)4.3.4 集成学习模型 (9)4.3.5 模糊综合评价模型 (9)第5章风险预警指标体系构建 (9)5.1.1 科学性原则：指标体系应充分反映金融行业风险的本质特征，保证所选指标具有代表性、合理性和可行性。
(9)5.1.2 系统性原则：指标体系应涵盖金融行业的各个方面，包括宏观经济、金融市场、金融机构、金融产品等多个维度，形成有机整体。
(9)5.1.3 动态性原则：指标体系应能反映金融风险的变化趋势，及时捕捉风险因素的变化，为风险预警提供实时数据支持。
(9)5.1.4 可比性原则：指标体系应具备较强的可比性，便于在不同金融机构、不同时间段、不同市场环境下进行风险程度的评估。
基于大数据技术的金融风险预警与分析系统设计随着金融市场的快速发展和金融交易的复杂性增加，金融风险预警与分析系统的设计和应用变得尤为重要。
大数据技术作为一种强大的工具，在金融领域的风险管理和监测中发挥着关键作用。
本文将介绍基于大数据技术的金融风险预警与分析系统的设计，包括系统架构、数据处理和分析方法。
1. 系统架构设计基于大数据技术的金融风险预警与分析系统的架构设计应该具备高可用性、可扩展性和实时性。
系统架构可以分为以下几个关键模块：1.1 数据采集模块：通过数据源的接入和采集，获取各种金融数据，包括市场行情数据、交易数据和企业财务数据等。
数据采集模块需要支持多样化的数据源接入，并具备数据清洗和格式转换的功能。
1.2 数据存储模块：将采集到的数据存储在分布式数据库中，如Hadoop和NoSQL数据库。
这样可以保证系统对海量数据的处理和存储需求。
1.3 数据处理模块：利用大数据技术对原始数据进行预处理和分析。
该模块需要具备数据清洗、数据聚合、数据挖掘等能力，以提取有用的信息和指标。
1.4 预警模块：根据预设的风险指标和模型，对数据进行实时的风险评估和预警。
预警模块需要能够即时发现异常情况并发送预警通知，以帮助管理人员及时做出决策。
1.5 可视化展示模块：将预警结果以图表和报表的形式展示给用户，在用户界面上提供直观的数据分析结果和风险趋势展示。
2. 数据处理和分析方法在基于大数据技术的金融风险预警与分析系统中，数据处理和分析方法至关重要。
以下是一些常用的数据处理和分析方法：2.1 数据清洗和数据转换：由于金融数据的来源多样和质量不一致，需要对数据进行清洗和转换，以确保数据的准确性和一致性。
清洗过程包括去除重复数据、填充缺失值和处理异常值等。
2.2 数据聚合和数据压缩：针对大量的交易数据和市场行情数据，采用合适的数据聚合和压缩方法，以降低数据存储和处理的复杂度。
2.3 数据挖掘和机器学习：通过数据挖掘和机器学习技术，对金融数据进行模式识别和建模。
银行业风险管理策略与流程手册第一章风险管理概述 (2)1.1 风险管理定义与目标 (2)1.1.1 风险管理定义 (2)1.1.2 风险管理目标 (2)1.2 风险管理原则与框架 (3)1.2.1 风险管理原则 (3)1.2.2 风险管理框架 (3)第二章风险识别 (3)2.1 风险识别方法 (3)2.2 风险识别流程 (4)2.3 风险识别工具 (4)第三章风险评估 (5)3.1 风险评估方法 (5)3.1.1 定性评估方法 (5)3.1.2 定量评估方法 (5)3.1.3 综合评估方法 (5)3.2 风险评估流程 (5)3.2.1 风险识别 (5)3.2.2 风险分析 (5)3.2.3 风险评价 (5)3.2.4 风险应对 (5)3.2.5 风险监控 (5)3.3 风险评估指标 (6)3.3.1 财务指标 (6)3.3.2 非财务指标 (6)3.3.3 宏观经济指标 (6)3.3.4 法律法规指标 (6)3.3.5 内部管理指标 (6)第四章风险分类 (6)4.1 风险类型划分 (6)4.2 风险分类标准 (7)4.3 风险分类流程 (7)第五章风险控制 (7)5.1 风险控制策略 (7)5.2 风险控制措施 (8)5.3 风险控制流程 (8)第六章风险监测 (9)6.1 风险监测方法 (9)6.2 风险监测流程 (9)6.3 风险监测工具 (10)第七章风险预警 (10)7.1 风险预警机制 (10)7.2 风险预警流程 (11)7.3 风险预警指标 (11)第八章风险应对 (12)8.1 风险应对策略 (12)8.2 风险应对措施 (12)8.3 风险应对流程 (12)第九章风险管理信息系统 (13)9.1 风险管理信息系统概述 (13)9.2 风险管理信息系统设计 (13)9.3 风险管理信息系统实施 (14)第十章风险管理组织与职责 (14)10.1 风险管理组织结构 (14)10.2 风险管理职责分配 (14)10.3 风险管理培训与考核 (14)第一章风险管理概述1.1 风险管理定义与目标1.1.1 风险管理定义风险管理是指在金融机构运营过程中，通过对各类风险因素进行识别、评估、监控和控制，以达到降低风险、保障金融机构稳健经营和可持续发展的目的。
金融业风控系统构建方案第一章风控系统概述 (2)1.1 风控系统的定义与作用 (2)1.2 风控系统的目标与任务 (3)1.2.1 风控系统的目标 (3)1.2.2 风控系统的任务 (3)第二章风险识别与评估 (4)2.1 风险类型分析 (4)2.2 风险识别方法 (4)2.3 风险评估模型 (5)第三章数据管理与分析 (5)3.1 数据采集与清洗 (5)3.1.1 数据采集 (5)3.1.2 数据清洗 (6)3.2 数据存储与管理 (6)3.2.1 数据存储 (6)3.2.2 数据管理 (6)3.3 数据分析与挖掘 (6)3.3.1 数据预处理 (6)3.3.2 数据分析方法 (7)3.3.3 数据挖掘技术 (7)第四章风险预警与监控 (7)4.1 风险预警指标体系 (7)4.2 风险预警模型 (7)4.3 风险监控与报告 (8)第五章风险防范与控制策略 (9)5.1 风险防范措施 (9)5.1.1 完善风险管理制度 (9)5.1.2 强化风险识别与评估 (9)5.1.3 加强风险预警与监测 (9)5.2 风险控制策略 (9)5.2.1 优化风险控制流程 (9)5.2.2 建立风险控制组织架构 (9)5.2.3 制定风险控制措施 (9)5.3 风险应对措施 (9)5.3.1 应对信用风险 (9)5.3.2 应对市场风险 (10)5.3.3 应对操作风险 (10)第六章系统架构与设计 (10)6.1 系统架构设计 (10)6.1.1 架构风格 (10)6.1.2 技术选型 (10)6.1.3 系统架构层次 (11)6.2 系统模块划分 (11)6.3 系统开发流程 (11)6.3.1 需求分析 (11)6.3.2 设计阶段 (11)6.3.3 开发阶段 (11)6.3.4 测试阶段 (11)6.3.5 部署与上线 (11)6.3.6 运维与优化 (12)第七章技术选型与实现 (12)7.1 技术选型标准 (12)7.2 技术实现方法 (12)7.3 系统集成与测试 (13)第八章安全性与合规性 (13)8.1 系统安全性保障 (13)8.1.1 安全框架设计 (13)8.1.2 安全技术措施 (13)8.1.3 安全管理措施 (14)8.2 合规性要求与实施 (14)8.2.1 合规性要求 (14)8.2.2 合规性实施策略 (14)8.3 法律法规与监管政策 (14)第九章人力资源与培训 (15)9.1 人才队伍构建 (15)9.1.1 人才选拔与招聘 (15)9.1.2 人才培养与储备 (15)9.2 培训体系与实施 (15)9.2.1 培训体系构建 (15)9.2.2 培训实施与评估 (16)9.3 人员激励与考核 (16)9.3.1 激励机制 (16)9.3.2 考核机制 (16)第十章系统运维与优化 (16)10.1 系统运维管理 (16)10.2 系统功能优化 (17)10.3 系统升级与迭代 (17)第一章风控系统概述1.1 风控系统的定义与作用金融业风险控制系统（以下简称风控系统）是指在金融业务活动中，运用现代信息技术、数学模型和风险管理理论，对金融业务所涉及的各种风险进行识别、评估、监控和控制的一系列方法和手段。
国内主要商业银行风险管理架构介绍一、工商银行一工商银行风险管理组织框架图1：工商银行风险管理组织架构图1.风险管理部职责风险管理部主要职责：牵头推进本行全面风险管理工作,统筹研究提出全行风险偏好与战略,汇总报告各类风险情况；组织信用风险、市场风险、操作风险等各类风险的量化管理；组织推动内部评级法工程,负责收集、整理、分析与测算各类风险要素数据,进行模型设计；拟定全行产品控制的政策制度；开展不良贷款管理与清收处置;此外,风险管理部为本行风险管理委员会和市场风险管理委员会提供行政支持,直接向首席风险官汇报;3.机构设置、派驻、报告及业务介入情况二、农业银行一农业银行风险管理组织框架图2：农业银行风险管理组织架构图1.风险管理部职责风险管理部主要职责：负责统筹协调全行风险管理,负责制定及实施全面风险管理战略、政策和流程；组织实施巴塞尔新资本协议,开发符合监管要求的风险计量工具；负责客户信用等级评定；组织开展资产分类和减值测试工作；负责全行经济资本的计量；监控全行关键风险指标和重大风险事项,组织实施风险报告制度；拟定并监督执行风险限额和组合管理方案；评估全行的风险敞口水平；协调各业务部门和分支行的风险管理工作等;3.机构设置、派驻、报告及业务介入情况三、中国银行一中国银行风险管理组织框架图3：中国银行风险管理组织架构图二风险管理职责要求1.风险管理部职责风险管理部主要职责：根据风险管理战略的要求,传导、落实和执行各项具体风险管理目标,监督、指导和后评价分行各级风险管理部门和业务部门的风险窗口的工作,保障风险管理战略的实现,在风险管理体系的建设和运行中发挥核心推动作用;同时承担风险政策委员会秘书处工作;3.机构设置、派驻、报告及业务介入情况四、建设银行近期改革前一建设银行风险管理组织框架图4：建设银行风险管理组织架构图1.风险管理部职责风险管理部主要职责：风险偏好及风险管理战略的拟定、风险管理体制的建设和推进、风险管理政策及基本制度的制定、风险计量工具开发和运行、资产质量控制计划和考核、全面风险报告、风险组合管理和经济资本计量、信贷业务授权、非信贷资产风险管理、产品风险管理、押品管理、操作风险管理、业务持续性管理以及巴塞尔资本协议的推进等工作;风险管理部下设市场风险管理部二级部,承担牵头制定全行市场风险管理政策、制度和程序,交易性市场风险日常管理,牵头海外分行风险管理等工作;3.机构设置、派驻、报告及业务介入情况附件：四大行及邮储银行总行风险管理部组织人员情况表附件：四大行及邮储银行总行风险管理部组织人员情况表。
金融行业风险预警与防控系统开发方案第一章风险预警与防控系统概述 (2)1.1 系统开发背景 (2)1.2 系统开发目标 (2)1.3 系统开发意义 (3)第二章风险类型与识别 (3)2.1 风险类型分析 (3)2.1.1 信用风险 (3)2.1.2 市场风险 (3)2.1.3 操作风险 (3)2.1.4 法律风险 (4)2.1.5 流动性风险 (4)2.1.6 系统性风险 (4)2.2 风险识别方法 (4)2.2.1 定性分析 (4)2.2.2 定量分析 (4)2.2.3 案例分析 (4)2.2.4 数据挖掘 (4)2.3 风险识别技术 (4)2.3.1 神经网络 (4)2.3.2 支持向量机 (5)2.3.3 决策树 (5)2.3.4 聚类分析 (5)2.3.5 时间序列分析 (5)第三章数据采集与处理 (5)3.1 数据采集范围 (5)3.2 数据处理流程 (6)3.3 数据质量控制 (6)第四章风险评估模型构建 (6)4.1 风险评估方法选择 (6)4.2 风险评估模型设计 (7)4.2.1 数据预处理 (7)4.2.2 模型构建 (7)4.3 模型验证与优化 (7)4.3.1 模型验证 (8)4.3.2 模型优化 (8)第五章风险预警与防控策略 (8)5.1 预警指标体系构建 (8)5.2 预警阈值设定 (9)5.3 防控策略制定 (9)第六章系统架构设计 (10)6.1 系统架构总体设计 (10)6.2 关键技术模块设计 (10)6.3 系统安全性设计 (11)第七章系统功能模块开发 (11)7.1 数据采集模块 (11)7.2 数据处理模块 (11)7.3 风险评估模块 (12)第八章系统集成与测试 (12)8.1 系统集成策略 (12)8.2 系统测试方法 (13)8.3 测试结果分析 (13)第九章系统运维与维护 (14)9.1 系统运维策略 (14)9.2 系统维护方法 (14)9.3 系统升级与优化 (15)第十章项目实施与风险管理 (15)10.1 项目实施计划 (15)10.1.1 项目组织结构 (15)10.1.2 项目进度安排 (16)10.1.3 项目实施步骤 (16)10.2 风险管理策略 (16)10.2.1 风险识别 (16)10.2.2 风险评估 (16)10.2.3 风险应对 (16)10.3 项目评估与总结 (17)10.3.1 项目评估指标 (17)10.3.2 项目总结 (17)第一章风险预警与防控系统概述1.1 系统开发背景金融行业的快速发展，金融风险日益凸显，对金融市场的稳定和金融体系的健康发展构成严重威胁。
商业银行风险预警系统整体架构设计目录第1章前言 (3)1.1项目背景 (3)1.2项目目标 (3)1.3建设原则 (4)第3章总体架构设计 (5)3.1风险预警系统整体架构 (5)3.2网络架构 (25)3.3运行环境配置 (27)3.6系统性能指标 (31)第1章前言1.1项目背景随着商业银行业务的不断创新和快速发展以及数据集中程度和核算自动化程度的提高，现有运营监督工作重心、内容等都发生了很大变化，传统的账务监督已愈来愈偏离事后监督设计的初衷，各项会计核算的风险点增多，风险的隐蔽性增强，防范风险的难度也随之加大,且在监督工作中存在着监督技术手段落后、监督时效性不强、监督重点不突出等问题。
商业银行目前运营风险的预警和监控主要依靠事后监督系统，其建设较早，存在预警功能模块存在功能单一、预警模型预警针对性不强、预警模型开发不便利等问题，已经不能充分发挥其在防弊纠错、规范行为、保证资金安全等方面的重要作用。
为加快传统事后监督方式方法转型，运用科学的监督技术和管理手段，建立科学、高效、智能的监督管理架构，迫切需要引入先进的科技手段，建设较完善的风险预警、监测和控制平台, 实现对基础账务数据、会计业务内控、风险预警数据系统化、电子化管理的目标，提高运营管理的质量和效率、加强风险控制水平,实现对风险的事前优化、事中预警阻断、事后监督评估。
1.2项目目标本系统的建设目标为建立独立的、开放的、全行统一的风险监测预警系统，辅助行内实现对重要的网点、柜员、交易、业务的智能、连贯、动态化的监控，实现全渠道风险监测的目标，防范操作风险，消除案件和事故隐患，充分依托先进的科技手段和信息技术，使业务监督从简单操作型的静态事后复审向动态预警分析转变，使操作过程的事中控制前移，加大业务风险的检查、监督以及监控力度。
通过建设该系统，我们期待达到：1.有效利用技术手段强化对运营业务的风险监督和控制，实现运营业务风险监控的科学化管理。
2.提高预警系统的实用性，扩大预警系统的使用范围，实现运营监督检查任务的系统化管理。
3.实现对系统中各个预警规则的灵活配置，提高预警模型配置效率，减少后期技术运维人力。
4.实现按村镇银行进行风险预警的分级、分机构、差异化管理，提升村镇银行的运营业务风险控制水平。
5.实现与事后监督系统功能的整合，促进风险预警、非现场检查、现场检查、监督检查辅助等系统功能的全面提升，提高运营监督检查的系统管理水平。
1.3建设原则该系统的主要目的是整合本行各业务系统数据，利用先进的科学技术方法和经验，进行业务风险预警。
根据本行业务特点以及未来发展要求，借鉴国内外同业成熟的技术和经验，建设一个较完善的风险评估、监测、预警和防范平台，有利于规范日常风险预警监测工作，防范业务风险，改善经营管理水平。
本系统应能满足今后 3－5 年内系统进一步扩充与发展的需要。
系统应具有：开放式原则：该系统的应用主体不仅仅只是风险监测人员使用，而应包括管理风险预警工作的行领导、各被检查对象、各业务管理部门及其他用户。
可扩展原则：系统数据来源应具有可扩展性能，未来根据工作需要，可将新系统数据方便快捷的接入本系统，同时可根据需要进行快捷的二次开发。
易维护原则：各模块之间必须具备很强的定制功能，业务人员可根据业务流程和管理的变化自行对基础参数进行适当维护，使得业务操作、管理模式等可灵活调整。
易操作原则：系统应具有友好的用户操作界面，操作方法方便简单、易学易懂。
可转换原则：系统应具有各模块功能之间能相互快速连接，满足风险预警监测人员各自的操作习惯。
科学管理原则：各功能实现上要具有强大管理功能，不仅要实现作业流程的电子化，更要实现有效的系统管理功能，提高风险预警管理水平。
安全性和可靠性原则：系统应对数据的访问、传输、下载、分析、应用等操作具有加密功能或设置严格的权限控制体系。
第3章总体架构设计3.1风险预警系统整体架构风险地图我的收藏用功能公共控制辑处理服务接口数据存储数据采集3.1.1业务数据层业务数据是本系统的数据来源，包括行内各业务系统数据及第三方数据。
系统利用自主开发的 ETL 工具或者第三方 ETL 工具自动加载各业务系统数据至风险数据库，第三方数据可通过ETL 加载或者通过前台页面功能手工加载。
3.1.1.1业务系统数据◼核心业务系统◼信贷管理系统◼财务管理系统◼银行卡系统◼电子银行系统◼报表系统◼中间业务系统◼对账系统◼..........3.1.1.2第三方数据政府、银监、人行、海关、税务、工商、水气煤电公布的不良信用企业、网上收集的不良信息、黑名单、影子银行、广告（信用卡代办广告）、信用卡套现等3.1.2系统支撑平台3.1.2.1智能引擎组件⚫规则引擎：将业务模型从应用程序代码中脱离出来，形成模型规则库，负责模型规则解析、执行等操作。
⚫计算分析引擎：包括事中模型和批量模型计算分析，负责接收输入数据，调用模型规则引擎，计算出模型结果。
⚫报表工具：负责系统各类报表的设计、修改等功能。
⚫搜索引擎：负责知识管理平台中全文搜索服务。
⚫工作流引擎：负责系统中风险项目流程、问题整改跟踪等作业流程的配置、流转驱动服务。
3.1.2.2公共控制服务⚫批量作业管理：应用于模型批量运行的管理，包括模型批量运行、模型数据查询分析等。
⚫模型配置管理：模型规则的配置，包括模型的添加、修改、删除等操作。
⚫日志管理：系统日志查询、备份和清理。
⚫参数管理：系统运行各类参数的增加、修改、删除等。
⚫权限管理：系统权限、角色权限、用户权限的管理，包括系统权限的新增、修改、删除以及用户权限的新增、修改、删除等操作。
⚫数据管理：负责系统业务数据的转换、加载，备份和清理等操作。
⚫系统监控：包括ETL 运行监控、模型跑批计算监控、系统用户监控等。
3.1.3应用服务平台系统主要为业务人员提供基础管理平台、监测预警平台、风险检查平台、风险评价平台等功能。
3.1.4应用服务接口影像视频接口：系统与行内影像平台、账户档案管理系统、信贷档案管理系统、视频监控平台实现连接，实现业务数据与视频监控、影像档案在风险监管工作中的一体化应用。
短信接口：预警监测产生的信息可以通过短信平台接口发送；另外问题管理与风险评估平台中，下发问题的同时会通过短信平台接口发送至问题整改人。
另外包括统一认证、OA 接口、邮件接口等其他接口。
3.1.5授权用户风险管理系统的用户包括：主管领导、风险管理、风险执行、技术支持等。
◼主管领导主要负责本行风险工作管理、督查及风险资源调配与管控，一般多为行领导、风险委员会成员或风险部门负责人等。
◼风险管理该类用户负责日常风险工作的管理控制，包括风险检查、风险评价、知识管理等核心工作，一般为风险部门的中层或基层管理领导或项目主审人。
◼风险执行该类用户执行风险管理领导层分配的工作任务，执行风险检查、风险评价及知识管理等基层工作，包括预警线索处理、协查分析、风险评价执行、风险质量评估执行、知识管理等多个工作岗位。
◼技术支持该类用户主要对本系统进行日常运维管理，多为信息科技部人员或风险部门内部IT 技术人员。
数据源系统核心系统信贷系统票据系统影像系统网银系统集中运营国际结算财务系统信用卡系统其它系统第三方数据风险预警系统数据架构图交易系统数据架构风险管理系统业务数据从各业务系统中经数据处理区加载到风险基础数据存储区，经计算分析引擎，模型分析工具，后台服务程序以及业务人员分析确认后自动把数据存储于风险数据库中。
ODS层数据核心系统信贷系统票据系统影像系统网银系统集中运营国际结算财务系统信用卡其他系统第三方数据3.1.6数据库规划和设计策略风险管理系统需要海量数据，所以数据库规划尤为关键。
以下是风险基础数据库设计过程中关注的几个设计要点。
3.1.6.1数据压缩策略将表存储在磁盘上时,如果对数据行､空值和系统缺省值使用诸如压缩之类的功能,则表可能占用较少的空间｡通过数据压缩,可以使用较少的数据库页来存储数据,从而节省磁盘公共信息类会计记账授信交易卡片信息类中间层数据公共信息类会计记账客户信息授信交易卡片信息类信贷管理类交易流水统计全科目客户风险统计存储空间｡由于每页可以存储更多的逻辑数据,因此访问同样多的逻辑数据时需要读取的页数将会少一些｡这意味着压缩还可以节省磁盘 I/O｡I/O 速度也会加快,因为可以将更多的逻辑数据高速缓存在缓冲池中｡➢采用压缩技术的优点是：✧使用更少的存储；✧增加 I/O 吞吐量；✧以将更多的数据高速缓存在缓冲池中。
➢采用压缩技术的缺点是：✧有少量的 CPU 消耗。
3.1.6.2表分区策略表分区功能是一种数据组织方案,根据一个或多个表列中的值将表数据划分到多个称为数据分区或范围的存储对象中｡每个数据分区都是单独存储的｡这些存储器对象可位于不同的表空间和/或相同的表空间中｡跨多个存储器对象对表数据进行分区的能力为数据库管理员提供了更高的可伸缩性和灵活性,同时提高了性能和控制能力｡➢采用表分区技术的优点是：✧将大表按照某种关系分成若干个逻辑小表，可以减少数据扫描，提高效率；✧为数据库管理员提供了更高的可伸缩性和灵活性。
➢采用表分区技术的缺点是：✧数据库管理员有较高的要求。
3.1.6.3元数据管理建立风险管理系统一个重要的工作是元数据管理。
元数据管理就是描述业务风险数据信息，用于建立、管理、维护和使用系统。
元数据模块是系统中的关键组件，贯穿于风险管理系统的各个部分。
元数据相关工作大致包括元数据采集、元数据存储和元数据访问几个环节。
➢元数据采集元数据采集是元数据管理流程的第一步。
系统中元数据采集的来源有三个：ETL、业务数据文件、数据导入模块。
➢元数据存储通过元数据库集中存储来自不同系统和环境下的元数据，形成元数据基准，减少元数据访问时对源系统的影响和依赖：✧面向开发人员的在线的数据字典、术语表、代码表；✧面向设计人员的实体关系、数据加工过程、影响分析；✧面向业务人员的业务用户指南，有业务元数据定义和数据使用提示。
➢元数据访问对外提供统一的元数据访问服务，将元数据存储细节以及差异屏蔽在服务内部。
3.1.6.4 系统数据分布数据环境是整个系统的数据存储环境，这个环境分为如下三个区域：➢ ETL 服务器这个区域存放的是从一些从源系统中卸载过来的数据文件：✧ 数据缓冲区（DATAPOOL ）：存放准备处理的数据文件；✧数据处理区（STA ）：存放当前需要处理的数据文件，这些数据文件在下次同类数据处理前被删除。
➢ 数据库服务器✧ 风险基础数据区✓ 业务基础数据，包括客户类、服务渠道类、产品类等数据；✓ 导入数据，通过 ETL 功能组件导入到系统中的外部数据；✓公共数据，由外部获取的公共信息资料，如外汇汇率。
应用服务器 上传临时文件目录 用户导出 文件目录数据库服务器 UIA 数据 指标数据 外部导入 数据 参数表 审计基础数据 元数据 落地数据 文件目录ETL 服务器 DATAPOOL 数据处理目录 数据仓库服 务器 交易 数据✧风险数据区存放风险功能相关的数据资料，包括：✓风险资料库，即风险项目的备份资料以及风险资料；✓风险模型库，即风险模型的脚本；✓UIA 数据，即风险模型的结果数据，存储于数据库表中；✓标签库，即风险数据标签管理；✓归集库，即风险抽样、预警、指标等结果数据的归集管理。
