【精品】2020年中国金融科技风控大数据报告完整版PPT(获奖作品)图文

第1篇

一、报告概述

随着金融科技的飞速发展，大数据、人工智能等技术在金融领域的应用日益广泛。银行作为金融体系的核心，面临着越来越复杂的风险环境。为了提高风险控制能力，银行需要充分利用数据分析技术，对各类风险进行实时监测和预警。本报告旨在通过对银行数据分析风控的实践研究，总结经验，提出优化建议，为银行风控工作提供参考。

二、数据来源与分析方法

1. 数据来源

本报告的数据来源于以下几个方面：

（1）银行内部数据：包括客户信息、交易数据、信贷数据、运营数据等。

（2）外部数据：包括市场数据、行业数据、宏观经济数据等。

（3）监管数据：包括监管机构发布的政策、法规、风险提示等。

2. 分析方法

本报告主要采用以下分析方法：

（1）描述性统计分析：对数据的基本特征进行描述，如均值、标准差、最大值、最小值等。

（2）相关性分析：分析不同变量之间的关系，如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。

（3）聚类分析：将数据划分为不同的类别，如K-means聚类、层次聚类等。

（4）时间序列分析：分析数据的趋势、周期性等特征，如ARIMA模型、季节性分解等。

（5）机器学习：利用机器学习算法，如逻辑回归、决策树、随机森林等，对风险进行预测和分类。

三、数据分析结果

1. 客户信用风险分析 通过对客户信用数据的分析，我们发现以下风险特征：

（1）信用评分与违约率呈正相关：信用评分越低，违约率越高。

（2）客户年龄与违约率呈负相关：年龄越大，违约率越低。

（3）客户职业与违约率呈正相关：自由职业者、个体工商户等高风险职业的违约率较高。

2. 交易风险分析

通过对交易数据的分析，我们发现以下风险特征：

（1）异常交易与欺诈风险呈正相关：异常交易越多，欺诈风险越高。

（2）交易时间与欺诈风险呈负相关：交易时间越长，欺诈风险越低。

（3）交易金额与欺诈风险呈正相关：交易金额越大，欺诈风险越高。

3. 运营风险分析

通过对运营数据的分析，我们发现以下风险特征：

大数据金融的优质PPT

一、大数据重定义在中国，大数据这个概念已经被各行各业很广泛的引用，变得家喻户晓了，但是限于本身的专业性内涵，大家对大数据的理解又存在巨大的差异。 成就大数据的不仅仅是传统定义中的“大”即三个“V”（Volume – 量, Velocity – 速度,

Variety – 多样性），而是“大”所能带来的“价值”。当人们从海量数据中能够汲取价值，并借助其推动商业模式发生内嵌式变革时，具备“大”的特点的数据才成为真正的“大数据”。

毋庸置疑，今天中国大数据的时代正在汹涌而来，7亿的互联网用户，3.5亿的微信用户以及8亿的智能连接装置都使得数据作为一项基础设施，成为了互联网时代的核心资源。相较于欧美，中国的用户更愿意分享个人信息，根据BCG最近完成的一份调研结果来看。问如果我给您定制一个个性化的产品，你是否愿意分

享你通过使用这一产品所产生的数据。93%的被调研客户会说“我愿意”。而数据的种类多种多样，有超过一半的人愿意分享家庭类传感器的数据、病例上的数据、汽车传感器上的数据等等。这在很大程度上反映了当前的80和70后作为互联网人的张扬心态。这就给我们带来一些新的机会，让我们的金融行业有一些新的发展契机。一般在讨论大数据的时候，很多都是在技术层面上展开，比如说大数据、小数据、快数据、慢数据等等。但大数据的着眼点和落脚点始终在于是否能够推动实体经济或虚拟经济商业模式的转变从而产生巨大的价值。

从不同行业来看，金融行业的数据强度为上述各个行业之首，因此大数据理念在银行业十分流行，但其潜在价值尚未得到充分的开发和利用。举例而言，银行中有着海量的数据存储，在每100万美元收入里，银行业会创造和使用的数据大概是820G，远多于

其它行业。而银行在数据的应用和价值创造上，却非常有限。实际上如果可用的数据是百分之百，最后真正能够用于创造价值的数据只占总数据量的1/3左右。因此对于大数据而言，各行各业普遍的问题是虽然有这样的海量数据，但是并没有很好的应用，未能带来实际的商业价值。大数据在整个金融机构的价值链上潜在价值巨大。如果按价值链环节来看，客户细分、精准营销、定价、增值服务、风险管理都是大数据有非常好应用的领域。尤其在风险管理领域，在确定违约模式、完善评分、催收、检测以及异常情况的检测等等。然而大数据对于传统金融机构和新兴的互联网金融机构或者说小微金融的影响和实现价值的方式确有着很大的差别，以下我们将从大型金融机构和小微金融机构两个方面来探讨如何来充分发挥大数据的真正价值

中国金融科技和数字普惠金融发展报告（2020）

核心观点

随着新冠疫情在国际上不断蔓延，中美贸易摩擦变数增多，给全球金融科技产业发展带来更多的不确定性。根据我院研究，当前的国际形势对金融科技发展产生的影响利大于弊，重点在三个方面：

加快了金融科技发展变革和融合应用

以人工智能、5G、物联网等为主的关键核心技术创新突破逐渐成为国际竞争焦点，推动金融科技发展模式创新

安全发展被摆在了一个更为突出的战略位置，金融科技监管和标准化工作进程加快。尤其是部分金融科技企业通过跨界混业经营成长为BigTech，反垄断也被提上日程。

金融为民、科技向善的属性进一步显现，金融科技健康良性发展循环逐渐形成。

全球形势变化加速了中国金融科技“双稳”结构的成型和新阶段的塑造。

2019-2020年，金融科技的发展上了一个新台阶。金融科技逐渐成为经济增长的新动能，各国在金融科技关键底层技术布局进一步加快。中国金融科技增长稳定，发展潜力不断激发。“ABCD+”技术生态正在逐步完善。中国银行数字化转型进入快车道，互联网保险业务得到飞速发展，智能投顾、供应链金融等行业稳步发展。数字普惠金融服务链条更加顺畅，在服务“三农”、精准脱贫、小微企业融资与智慧城市建设等场景，新服务、新产品不断涌现。

站在2020年的高度上展望2021年，我们发现，金融科技发展逐渐由双稳阶段向集聚阶段过渡；农村数字普惠金融服务更加精准；底层技术乘数效应显现，加速带动上层业务深度融合；新基建推进金融科技B端服务，加速智慧社会建设；数字人民币应用场景逐步扩展；金融机构全流程数字化转型力度加强；区块链与实体经济融合更加深入；金融科技监管更加全面、系统；金融科技与科技金融相互赋能效应凸显；数据隐私保护逐渐规范。

金融科技行业发展篇

各国在金融科技关键底层技术布局进一步加快，数字货币、数字银行等领域发展有诸多亮点。金融科技政策持续利好，各国扬长避短以金融科技推动数字化转型发展。中国金融科技增长稳定，在推进数字货币和金融科技创新监管试点等方面取得一定成绩。金融科技企业上市热情高涨。北京、上海、深圳、杭州等城市金融科技发展位居国内前列，依然发挥着引领示范作用。

报告精读金融科技蓝皮书：中国金融科技发展报告（2020）

近日，北京区块链技术应用协会、北京中科金财科技股份有限公司、社会科学文献出版社共同发布了《金融科技蓝皮书：中国金融科技发展报告（2020）》。

《金融科技蓝皮书：中国金融科技发展报告（2020）》是金融科技领域极具行业影响力的专业著作之一。本书由中国金融学会金融科技专业委员会（专委会）组织编写，旨在系统分析国内外金融科技应用情况，充分把握国内外金融科技领域从技术应用、业态创新到风险监管的发展动态和趋势，提出相应的对策建议，不断完善金融科技相关理论基础与研究方法。

本年度蓝皮书包括六个部分。一是“总报告”，概述2019年中国金融科技发展总体情况，提出数字化转型发展思路，以推动金融科技健康发展。二是“政策与监管篇”，解读《金融科技（FinTech）发展规划（2019—2021年）》政策，分析金融科技发展过程中存在的风险与相应的监管措施。三是“核心技术篇”，围绕大数据、云计算、人工智能、区块链、新一代IT基础设施、网络AI等信息技术，从产业发展和金融应用着手，分析金融科技发展过程中的典型案例，展望技术应用下金融未来的发展前景。四是“产业篇”，从传统金融行业拥抱科技情况入手，回顾银行业、证券业、保险业等金融科技发展历程，并围绕金融科技创新业态，详细介绍当前金融科技在不同金融细分领域的应用方向，分析了供应链金融和投资管理行业中金融科技应用的情况，并着重分析了区块链推动金融业发展的应用场景。五是“国际视野篇”，采用比较分析方法，介绍2020年全球金融科技的投融资状况与我国的发展情况，描述了全球金融科技发展态势并与中国进行比较，由此汲取国际经验。六是“附录”，对2019年金融科技发展重大事项进行梳理，并对金融科技行业类型、分布与典型企业进行地图索引式描述，以供金融科技行业人士与对其感兴趣的其他人士参考借鉴。本书充分肯定了2019年以来我国金融科技发展的主要成绩，客观评价了金融科技对金融风险监管与控制的重要作用以及金融科技自身的风险，预测了金融科技发展的发力点在于数字化转型。