银行大数据审计PPT课件

我国参与国际反洗钱合作情况介绍
参与国际组织和公约
我国积极参与FATF、APG等国际组织 和公约，认真履行成员义务，推动反 洗钱国际合作深入开展。
加强双边合作
提升自身能力
我国不断完善反洗钱法律法规和监管 体系，提高金融机构和特定非金融机 构的反洗钱意识和能力，为参与国际 反洗钱合作提供有力支持。
我国与多个国家签订了反洗钱合作协 议或谅解备忘录，加强双边合作和信 息交流，共同打击跨国洗钱活动。
密切关注与客户身份、财务状况、经营业 务明显不符的交易，包括大额现金交易、 频繁转账、跨境汇款等。
运用大数据分析、人工智能等技术手段， 对客户交易进行实时监测和分析，提高可 疑交易识别的准确性和效率。
可疑交易报告制度及流程
报告制度
金融机构应建立可疑交易报告制度，明确报告的标准、流程、时限等要求，确保可疑交易 能够及时、准确地被报告。
金融机构应当建立健全可疑交易报告后续控制措施，确保对可疑交易报告所涉客户、账户（ 含可疑账户和关联账户）和资金（含关联资金）等进行持续监控，涉及恐怖活动组织及恐怖 活动人员名单的予以冻结。
03
客户身份识别与风险等级 划分
客户身份识别基本流程和要求
了解客户的基本信息
包括姓名、性别、国籍、职业等。
核实客户身份信息的真实性
报告流程
金融机构在发现可疑交易后，应立即进行初步分析并填写可疑交易报告表，报送给反洗钱 监管部门。监管部门在收到报告后，将进行进一步的分析和调查，并根据情况采取相应的 监管措施。
保密要求
金融机构和相关人员在报告可疑交易时，应严格遵守保密规定，确保客户隐私和信息安全 。
案例分析：可疑交易识别与报告实践
利用风险评分模型对客户进 行量化评分，确定风险等级

' LOGO '
COMPANY LOGOTYPE INSERT
Value 价值
• 挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息. • 价值密度低,是大数据的一个典型特征.
' LOGO '
COMPANY LOGOTYPE INSERT
• 2010年海地地震，海地人散落在全国各地，援助人员为 弄清该去哪里援助手忙脚乱。传统上，他们只能通过飞往 灾区上空来查找需要援助的人群。
数据量增加
数据结构日趋复杂
大量新数据源的出现则导致了非结构化、 半结构化数据爆发式的增长
根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级 增长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之 前会继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生 的数据量相当于之前产生的全部数据量。
TB
PB
EB
ZB
' LOGO '
• 一些研究人员采取了一种不同的做法：他们开始跟踪
海地人所持手机内部的SIM卡，由此判断出手机持有人所
处的位置和行动方向。正如一份联合国(UN)报告所述，此
举帮助他们“准确地分析出了逾60万名海地人逃离太子港
之后的目的地。”后来，当海地爆发霍乱疫情时，同一批
研究人员再次通过追踪SIM卡把药品投放到正确的地点，
这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16 年…
每天亚马逊上将产生 6.3 百万笔订单…
每个月网民在Facebook 上要花费7 千亿分钟，被移动互联
网使用者发送和接收的数据高达1.3EB…
Google 上每天需要处理24PB 的数据…
' LOGO '
COMPANY LOGOTYPE INSERT

•大数据（big data），又称巨量数据集合，是指无法 在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管 企业内部数据的采集是对企业内部各种文档、视频、音频、邮件、图片等数据格式之间互不兼容的数据采集。
Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。
理和处理的数据集合。 （4）背景数据的可视化
知识计算是从大数据中首先获得有价值的知识，并对其进行进一步深入的计算和分析的过程。 1 大数据可视化简介 互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、
MapReduce由Map和Reduce两部分用户程 序组成，利用框架在计算机集群上根据需求运行 多个程序实例来处理各个子任务，然后再对结果 进行归并输出。
大数据的相关技术
MapReduce
举例： “统计54张扑克牌中有多少张♠？” 最直观的做法：你自己从54张扑克牌中一张一张地检查并数出13张♠。 而MapReduce的做法及步骤如下： 1.给在座的所有牌友（比如4个人）尽可能的平均分配这54张牌； 2.让每个牌友数自己手中的牌有几张是♠，比如老张是3张，老李是5张，老 王是1张，老蒋是4张，然后每个牌友把♠的数目分别汇报给你； 3.你把所有牌友的♠数目加起来，得到最后的结论：一共13张♠。 这个例子告诉我们，MapReduce的两个主要功能是Map和Reduce。 Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。 Reduce：每个牌友不需要把♠牌递给你，而是让他们把各自的♠数目告诉 你。
企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机 分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访 问的静态、历史数据。通过这些数据，我们能了解过去 发生了什么。
海量交互数据：
源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交 媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传 感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传 输Manage File Transfer协议传送的海量图像文件、We b文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可以告 诉我们未来会发生什么。

适用于大规模数据 集处理，具有高效 的数据处理能力和 内存管理。
Flink平台
详细描述
提供丰富的API和工具，如 DataStream API、DataSet API 、Table API等。
总结词：实时流数据处理引擎。
支持基于流的处理和批处理。
适用于实时数据处理和复杂事件 处理场景。
Kafka工具
要点二
发展
大数据的发展经历了三个阶段：第一个阶段是大数据技术 的萌芽期，这个阶段出现了许多大数据技术的基础组件， 如分布式存储和计算系统；第二个阶段是大数据技术的成 熟期，这个阶段出现了许多成熟的大数据产品和解决方案 ；第三个阶段是大数据技术的普及期，这个阶段大数据技 术被广泛应用于各个领域。
大数据的研究与应用
02
大数据处理技术
数据采集与预处理
01
02
03
数据采集
从各种数据源（如数据库 、网络、文件等）获取数 据的过程。
数据清洗
去除重复、无效或错误的 数据，保证数据的质量和 准确性。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种，以便进行 后续处理。
数据存储与管理
数据存储
使用存储设备（如硬盘、 闪存等）保存数据，以便 长期保存和使用。
数据挖掘与分析
关联规则挖掘
发现数据之间的关联和模式，揭 示潜或属性进行 分组，以便进行分类和识别。
预测分析
利用已有的数据进行预测，对未 来的趋势和结果进行预测和分析
。
03
大数据平台与工具
Hadoop平台
总结词：分布式存储和计算平台，适合 大规模数据处理。
特点
大数据通常具有四个特点，即4V：体量（Volume）指数据 的大小、速度（Velocity）指数据生成或处理的快慢、多样 性（Variety）指数据的种类、真实性（Veracity）指数据的 准确性和可信度。

THANK YOU
感谢观看
总结词
通过大数据分析，深入了解用户在电商平台上的行为模 式和偏好，优化产品推荐和营销策略。
详细描述
收集用户在电商平台上的浏览、搜索、购买、评价等数 据，运用数据分析工具进行挖掘和分析。识别用户的购 买习惯、兴趣爱好和消费趋势，为产品开发和营销提供 有力支持。
社交媒体情绪分析
总结词
利用大数据分析社交媒体上的文本、图片和视频，了 解公众的情绪和态度，为企业决策提供依据。
预测性分析
预测模型建立
利用回归分析、时间序列分析、机器学习等技术，建 立数据预测模型，对未来数据进行预测。
模型评估与优化
通过交叉验证、调整参数等方法，评估模型的预测精 度和稳定性，并进行优化和改进。
预测结果解读
对预测结果进行解释和说明，帮助用户理解预测的意 义和价值。
规范性分析
01
数据关联分析
通过关联规则挖掘、相关性分析 等技术，发现数据之间的关联和 规律，为决策提供支持。
数据清洗
在数据存储之前，需要对数据进行清洗，去除重 复、错误或不完整的数据。
数据整合
将来自不同数据源的数据进行整合，以便进行更 全面的分析。
数据分析
利用统计分析、机器学习等技术对大数据进行深 入分析，以揭示数据中的模式和趋势。
数据可视化
数据可视化是将大数据以图形、图表 等形式呈现出来，以便更好地理解和 解释数据。
数据泄露风险
大数据的收集和处理涉及到大量的个人隐私信息，需要采取有效 的安全措施，防止数据泄露和滥用。
访问控制和权限管理
建立完善的访问控制和权限管理制度，对数据进行分级管理，确 保只有经过授权的人员能够访问相关数据。
加密与脱敏技术

系统的发展历程与趋势
发展历程
从手工处理到自动化处理，再到信息 化和数字化处理。
趋势
智能化、移动化、云端化、大数据分 析等。
PART 02
数据流图基础
数据流图的定义与作用
定义
数据流图是一种图形化表示方法，用于描述数据在系统中的流动和处理过程。
作用
帮助理解和分析系统的数据流程，发现数据流中的问题，优化系统设计。
提升系统分析与设计效率
降低复杂度
优化设计流程
数据流图能够清晰地表示数据在系统 中的流动和处理过程，降低系统分析 的复杂度。
数据流图作为中间表示，便于在分析 、设计和实现之间进行转换，提高开 发效率。
提高理解性
通过图形化的方式展示系统逻辑，使 开发人员和业务人员更容易理解，减 少歧义。
优化系统性能与功能
详细描述
在完成初步的数据流图后，需要进行模拟和测试，检查数据流图的准确性和完整性。根据测试结果，对数据流图 进行必要的调整和优化，确保其能够准确反映银行储蓄系统的实际运作情况。同时，还需要考虑数据流图的易读 性和可维护性，以便于团队成员理解和维护系统。
PART 04
数据流图在银行储蓄系统 中的应用
数据流图的组成元素
数据流
表示数据在系统中的流动 ，用箭头表示。
数据流图节点
表示对数据的处理或变换 ，用圆圈表示。
数据存储
表示数据的存储，用方框 表示。
数据流图的绘制方法与步骤
确定系统的输入和输出
明确系统的主要数据来源和去向。
确定系统的处理和数据流路径
分析系统中数据的处理和流动过程。
绘制数据流图
审查和优化
•·
数据流图采用分层设计，从高到

银行IT发展历程和趋势
发展历程 阶段一：电子化阶段，实现银行业务电子化处理。
阶段二：网络化阶段，实现银行之间的联网和通存通兑。
银行IT发展历程和趋势
阶段三
信息化阶段，实现业务数据集中处理 和分析。
阶段四
智能化阶段，利用大数据、人工智能 等技术提升银行服务质量和效率。
银行IT发展历程和趋势
01
趋势
安全培训与意识提升
定期开展信息安全培训，提高员工对信息安全的认知和防范意识。
安全审计与监控
通过定期的安全审计和实时监控，发现潜在的安全隐患，确保信息 系统的稳定运行。
业务连续性计划与灾难恢复
备份与恢复策略：定期对关键业务数据和系统进 行备份，确保在发生故障时能够迅速恢复业务运 行。
灾难恢复中心：建立灾难恢复中心，当主数据中 心遭受灾难性故障时，可迅速启动灾难恢复中心 ，保障银行业务的持续运行。
云计算概述
介绍云计算的基本概念、特点、类型，以及云计 算如何改变企业IT架构和运营模式。
银行业云计算应用
阐述银行如何利用云计算技术，实现业务系统的 弹性扩展、高可用性和快速部署，降低成本和提 高运营效率。
云计算安全与合规性
分析银行业在采用云计算过程中面临的安全与合 规性挑战，以及如何通过技术手段和政策措施来 保障业务数据安全。
大数据与智能分析
大数据概述
阐述大数据的概念、特点、来源 ，以及大数据技术如何推动银行
业实现数据驱动决策。
银行大数据应用
介绍银行如何利用大数据技术， 实现客户画像、精准营销、风险 防控等业务场景，提升客户体验
和经营效益。
智能分析技术
探讨数据挖掘、机器学习、人工 智能等技术在银行业的应用，以 及如何提高银行数据分析和决策

招商银行的优势与挑战
• 国际化程度高：招商银行在海外拥有多个分支机构，具备 国际化的服务能力。
招商银行的优势与挑战
市场竞争加剧
01
随着金融市场的不断开放，国。
监管压力加大
02
随着监管政策的收紧，招商银行需要加强合规管理，防范风险。
客户需求的多样化
总结词
定制化解决方案，满足个性化需求
详细描述
招商银行根据中小企业的不同行业、经营状况和融资需 求，提供定制化的融资解决方案，满足企业的个性化需 求，帮助企业实现快速发展。
总结词
简化流程，提高融资效率
详细描述
招商银行通过优化内部流程、加强信息化建设等手段， 大幅提高了中小企业融资服务的效率，缩短了融资周期 ，降低了企业的等待时间和成本。
信用风险管理
01
02
03
信用风险识别
通过数据分析、行业调研 等方式，全面识别潜在的 信用风险。
信用风险评估
运用内部评级系统，对借 款人的信用状况进行量化 评估，确定风险等级。
信用风险控制
制定严格的信贷政策，限 制高风险客户的授信，并 对已授信客户进行持续监 控。
市场风险管理
市场风险识别
关注国内外经济形势、利 率、汇率等市场因素的变 化，及时发现潜在的市场 风险。
操作风险控制
建立严格的内部控制体系，加强 员工培训和合规教育，降低操作
风险的发生概率。
04 招商银行未来展望
CHAPTER
业务拓展计划
拓展国际业务
招商银行计划进一步拓展海外市 场，提升国际金融服务能力，以 满足客户在全球范围内的需求。
创新金融产品
招商银行将加大金融创新力度，开 发更多符合市场需求的金融产品， 提升客户体验和满意度。

意义
非现场监管报表指标体系是银行风险管理的重要组成部分，对于提高银行的风险防范意识和能力、保障金融市场 的稳定发展具有重要意义。同时，完善的非现场监管报表指标体系也有助于提高银行的合规意识和内部管理水平， 促进银行的可持续发展。
Part
02
非现场监管报表指标体系概述
定义和特点
定义
非现场监管报表指标体系是指通过收集、整理和分析银行财务报表及相关资料， 对银行的经营状况、风险状况和合规状况进行监测和评估的一套指标体系。
优势互补：非现场监管和现场监管各有优势，两者相互补充。非现场监管能够及时发现潜在风险并提供预警，有助于现场监 管更有针对性地开展工作；而现场监管则能够更直观地了解银行的实际经营情况和风险状况，为非现场监管提供更为准确的 信息和依据。在实际监管工作中，应充分发挥两者的优势，形成合力，提高监管效能。
Part
Part
06
结论
研究成果总结
建立了一套完整的银行非现场监 管报表指标体系，涵盖了银行的 主要业务领域和风险点。
研究成果对于提高银行监管的效 率和效果具有重要意义，为银行 业务的稳健发展提供了保障。
通过实证分析，验证了该指标体 系的可行性和有效性，为银行非 现场监管提供了有力支持。
指标体系具有灵活性和可扩展性， 可以根据不同银行的特点和监管 要求进行调整和优化。
特点
全面性、客观性、及时性、规范性和可比性。该体系能够全面反映银行的经营 状况，客观评估银行的风险和合规水平，及时发现潜在问题和风险，为监管部 门提供决策依据。
重要性及应用范围
重要性
非现场监管报表指标体系是银行监管的重要组成部分，对于防范化解金融风险、保障金融安全具有重 要意义。通过对各项指标的监测和分析，能够及时发现和预警潜在风险，指导银行规范经营，促进银 行业健康发展。

宏观经济指标预测
宏观经济指标预测
通过对国内生产总值、通货膨胀率、利率、汇率等宏观经济指标的 分析，可以预测未来的经济发展趋势和市场走势。
经济模型
利用各种经济模型和技术，如时间序列分析、回归分析等，可以对 宏观经济指标进行预测和分析。
政策影响
分析政府政策和措施对经济的影响，以及预测未来的政策走向和经济 走势。
智能投顾
利用人工智能技术，为客户提供个性化的投资建议和资产配 置方案，提高客户满意度和忠诚度。
欺诈检测
通过人工智能算法，快速准确地识别和预防金融欺诈行为， 保护客户和机构的利益。
数据安全与隐私保护的挑战与应对策略
数据泄露风险
金融机构需要采取有效的安全措施， 保护客户数据不被泄露或滥用。
隐私保护
金融机构需要遵守相关法律法规，确 保客户隐私得到合法保护，同时避免 侵犯客户隐私的行为。
数据清洗与预处理
01
02
03
04
缺失值处理
对于缺失的数据，采用插值、 删除或填充等方法进行处理。
异常值检测与处理
通过统计方法或机器学习方法 检测异常值，并进行处理。
格式转换
将不同来源的数据格式统一， 便于后续处理和分析。
数据类型转换
将数据从一种类型转换为另一 种类型，以满足分析需求。
数据存储与备份
和指标之间的关系。
数据地图
通过地理信息系统（GIS）技术， 将金融数据与地理位置信息相结合 ，展示区域性金融数据分布和变化 情况。
可视化交互
利用数据可视化工具提供的交互功 能，允许用户对数据进行筛选、过 滤和深入探索，提高数据分析和洞 察能力。
PART 04
金融数据应用案例
股票市场数据分析