大數據與金融風險管理

『壹』 金融消費信貸的大數據風控如何做

金融的本質是風控，金融科技的關鍵在於追求效率與風險的平衡。那麼金融消費信貸的大數據風控如何做？從目前市場需求來看，一體化解決方案成為大勢所趨。華策數科就是一個典型代表，基於自身科技能力，為金融機構提供全流程服務，涵蓋獲客、運營、風控、客服和貸後管理等多個業務環節。
華策數科智能信貸風控解決方案通過大數據分析、Smart Engine智能決策引擎、智能評分建模、風控策略、風險制度等多項技術，為企業制定精準高效的定製化風控管理方案。該方案從客戶需求出發，結合數據分析與應用技術實現客群精準分類及管理，通過制定反欺詐規則防範金融消費信貸業務的風險。除此之外，華策數科提供全面風險診斷和策略優化建議，構建風險模型並持續監控，定製化輸出全流程高效風控管理方案，節約風控成本，實現風控方案快速落地。
華策數科智能信貸風控解決方案能有效提升金融機構自動化審批水平及風險管理能力，以更好地應對日趨復雜的市場環境挑戰。

『貳』 如何利用大數據做金融風控

大數據能夠進行數據變現的商業模式目前就是兩個，一個是精準營銷，典型的場景是商品推薦和精準廣告投放，另外一個是大數據風控，典型的場景是互聯網金融的大數據風控。

金融的本質是風險管理，風控是所有金融業務的核心。典型的金融借貸業務例如抵押貸款、消費貸款、P2P、供應鏈金融、以及票據融資都需要數據風控識別欺詐用戶及評估用戶信用等級。

傳統金融的風控主要利用了信用屬性強大的金融數據，一般採用20個緯度左右的數據，利用評分來識別客戶的還款能力和還款意願。信用相關程度強的數據 緯度為十個左右，包含年齡、職業、收入、學歷、工作單位、借貸情況、房產，汽車、單位、還貸記錄等，金融企業參考用戶提交的數據進行打分，最後得到申請人 的信用評分，依據評分來決定是否貸款以及貸款額度。其他同信用相關的數據還有區域、產品、理財方式、行業、繳款方式、繳款記錄、金額、時間、頻率等。普惠在線

互聯網金融的大數據風控並不是完全改變傳統風控，實際是豐富傳統風控的數據緯度。互聯網風控中，首先還是利用信用屬性強的金融數據，判斷借款人的還 款能力和還款意願，然後在利用信用屬性較弱的行為數據進行補充，一般是利用數據的關聯分析來判斷借款人的信用情況，藉助數據模型來揭示某些行為特徵和信用 風險之間的關系。

互聯網金融公司利用大數據進行風控時，都是利用多維度數據來識別借款人風險。同信用相關的數據越多地被用於借款人風險評估，借款人的信用風險就被揭示的更充分，信用評分就會更加客觀，接近借款人實際風險。

常用的互聯網金融大數據風控方式有以下幾種：

驗證借款人身份
驗證借款人身份的五因素認證是姓名、手機號、身份證號、銀行卡號、家庭地址。企業可以藉助國政通的數據來驗證姓名、身份證號，藉助銀聯數據來驗證銀行卡號和姓名，利用運營商數據來驗證手機號、姓名、身份證號、家庭住址。

如果借款人是欺詐用戶，這五個信息都可以買到。這個時候就需要進行人臉識別了，人臉識別等原理是調用國政通／公安局 API介面，將申請人實時拍攝的照片／視頻同客戶預留在公安的身份證進行識別，通過人臉識別技術驗證申請人是否是借款人本人。

其他的驗證客戶的方式包括讓客戶出示其他銀行的信用卡及刷卡記錄，或者驗證客戶的學歷證書和身份認證。
分析提交的信息來識別欺詐

大部分的貸款申請都從線下移到了線上，特別是在互聯網金融領域，消費貸和學生貸都是以線上申請為主的。
線上申請時，申請人會按照貸款公司的要求填寫多維度信息例如戶籍地址，居住地址，工作單位，單位電話，單位名稱等。如果是欺詐用戶，其填寫的信息往 往會出現一些規律，企業可根據異常填寫記錄來識別欺詐。例如填寫不同城市居住小區名字相同、填寫的不同城市，不同單位的電話相同、不同單位的地址街道相 同、單位名稱相同、甚至居住的樓層和號碼都相同。還有一些填寫假的小區、地址和單位名稱以及電話等。

如果企業發現一些重復的信息和電話號碼，申請人欺詐的可能性就會很高。

分析客戶線上申請行為來識別欺詐

欺詐用戶往往事先准備好用戶基本信息，在申請過程中，快速進行填寫，批量作業，在多家網站進行申請，通過提高申請量來獲得更多的貸款。

企業可以藉助於SDK或JS來採集申請人在各個環節的行為，計算客戶閱讀條款的時間，填寫信息的時間，申請貸款的時間等，如果這些申請時間大大小於 正常客戶申請時間，例如填寫地址信息小於2秒，閱讀條款少於3秒鍾，申請貸款低於20秒等。用戶申請的時間也很關鍵，一般晚上11點以後申請貸款的申請 人，欺詐比例和違約比例較高。

這些異常申請行為可能揭示申請人具有欺詐傾向，企業可以結合其他的信息來判斷客戶是否為欺詐用戶。
利用黑名單和灰名單識別風險

互聯網金融公司面臨的主要風險為惡意欺詐，70%左右的信貸損失來源於申請人的惡意欺詐。客戶逾期或者違約貸款中至少有30%左右可以收回，另外的一些可以通過催收公司進行催收，M2逾期的回收率在20％左右。

市場上有近百家的公司從事個人徵信相關工作，其主要的商業模式是反欺詐識別，灰名單識別，以及客戶徵信評分。反欺詐識別中，重要的一個參考就是黑名單，市場上領先的大數據風控公司擁有將近1000萬左右的黑名單，大部分黑名單是過去十多年積累下來的老賴名單，真正有價值的黑名單在兩百萬左右。

黑名單來源於民間借貸、線上P2P、信用卡公司、小額借貸等公司的歷史違約用戶，其中很大一部分不再有借貸行為，參考價值有限。另外一個主要來源是催收公司，催收的成功率一般小於於30%（M3以上的），會產生很多黑名單。

灰名單是逾期但是還沒有達到違約的客戶（逾期少於3個月的客戶），灰名單也還意味著多頭借貸，申請人在多個貸款平台進行借貸。總借款數目遠遠超過其還款能力。

黑名單和灰名單是很好的風控方式，但是各個徵信公司所擁有的名單僅僅是市場總量的一部分，很多互聯網金融公司不得不接入多個風控公司，來獲得更多的 黑名單來提高查得率。央行和上海經信委正在聯合多家互聯網金融公司建立統一的黑名單平台，但是很多互聯網金融公司都不太願意貢獻自家的黑名單，這些黑名單 是用真金白銀換來的教訓。另外如果讓外界知道了自家平台黑名單的數量，會影響其公司聲譽，降低公司估值，並令投資者質疑其平台的風控水平。

利用移動設備數據識別欺詐
行為數據中一個比較特殊的就是移動設備數據反欺詐，公司可以利用移動設備的位置信息來驗證客戶提交的工作地和生活地是否真實，另外來可以根據設備安裝的應用活躍來識別多頭借貸風險。

欺詐用戶一般會使用模擬器進行貸款申請，移動大數據可以識別出貸款人是否使用模擬器。欺詐用戶也有一些典型特徵，例如很多設備聚集在一個區域，一起 申請貸款。欺詐設備不安裝生活和工具用App，僅僅安裝和貸款有關的App，可能還安裝了一些密碼破譯軟體或者其他的惡意軟體。

欺詐用戶還有可能不停更換SIM卡和手機，利用SIM卡和手機綁定時間和頻次可以識別出部分欺詐用戶。另外欺詐用戶也會購買一些已經淘汰的手機，其機器上面的操作系統已經過時很久，所安裝的App版本都很舊。這些特徵可以識別出一些欺詐用戶。

利用消費記錄來進行評分

大會數據風控除了可以識別出壞人，還可以評估貸款人的還款能力。過去傳統金融依據借款人的收入來判斷其還款能力，但是有些客戶擁有工資以外的收入，例如投資收入、顧問咨詢收入等。另外一些客戶可能從父母、伴侶、朋友那裡獲得其他的財政支持，擁有較高的支付能力。

按照傳統金融的做法，在家不工作照顧家庭的主婦可能還款能力較弱。無法給其提供貸款，但是其丈夫收入很高，家庭日常支出由其太太做主。這種情況，就需要消費數據來證明其還款能力了。

常用的消費記錄由銀行卡消費、電商購物、公共事業費記錄、大宗商品消費等。還可以參考航空記錄、手機話費、特殊會員消費等方式。例如頭等艙乘坐次數，物業費高低、高爾夫球俱樂部消費，遊艇俱樂部會員費用，奢侈品會員，豪車4S店消費記錄等消費數據可以作為其信用評分重要參考。

互聯網金融的主要客戶是屌絲，其電商消費記錄、旅遊消費記錄、以及加油消費記錄都可以作為評估其信用的依據。有的互聯金融公司專門從事個人電商消費數據分析，只要客戶授權其登陸電商網站，其可以藉助於工具將客戶歷史消費數據全部抓取並進行匯總和評分。

參考社會關系來評估信用情況

物以類聚，人與群分。一般情況下，信用好的人，他的朋友信用也很好。信用不好的人，他的朋友的信用分也很低，

參考借款人常聯系的朋友信用評分可以評價借款人的信用情況，一般會採用經常打電話的朋友作為樣本，評估經常聯系的幾個人（不超過6六個人）的信用評分，去掉一個最高分，去掉一個最低分，取其中的平均值來判斷借款人的信用。這種方式挑戰很大，只是依靠手機號碼來判斷個人信用可信度不高。一般僅僅用於反欺詐識別，利用其經常通話的手機號在黑名單庫裡面進行匹配，如果命中，則此申請人的風險較高，需要進一步進行調查。

參考借款人社會屬性和行為來評估信用

參考過去互聯網金融風控的經驗發現，擁有伴侶和子女的借款人，其貸款違約率較低；年齡大的人比年齡低的人貸款違約率要高，其中50歲左右的貸款人違 約率最高，30歲左右的人違約率最低。貸款用於家庭消費和教育的貸款人，其貸款違約率低；聲明月收入超過3萬的人比聲明月收入低於1萬5千的人貸款違約率 高；貸款次數多的人，其貸款違約率低於第一次貸款的人。

經常不交公共事業費和物業費的人，其貸款違約率較高。經常換工作，收入不穩定的人貸款違約率較高。經常參加社會公益活動的人，成為各種組織會員的人，其貸款違約率低。經常更換手機號碼的人貸款違約率比一直使用一個電話號碼的人高很多。

午夜經常上網，很晚發微博，生活不規律，經常在各個城市跑的申請人，其帶貸款違約率比其他人高30%。刻意隱瞞自己過去經歷和聯系方式，填寫簡單信 息的人，比信息填寫豐富的人違約概率高20%。借款時間長的人比借款時間短短人，逾期和違約概率高20%左右。擁有汽車的貸款人比沒有汽車的貸款人，貸款 違約率低10%左右。

利用司法信息評估風險

涉毒涉賭以及涉嫌治安處罰的人，其信用情況不是太好，特別是涉賭和涉毒人員，這些人是高風險人群，一旦獲得貸款，其貸款用途不可控，貸款有可能不會得到償還。

尋找這些涉毒涉賭的嫌疑人，可以利用當地的公安數據，但是難度較大。也可以採用移動設備的位置信息來進行一定程度的識別。如果設備經常在半夜出現在 賭博場所或賭博區域例如澳門，其申請人涉賭的風險就較高。另外中國有些特定的地區，當地的有一部分人群從事涉賭或涉賭行業，一旦申請人填寫的居住地址或者 移動設備位置信息涉及這些區域，也要引起重視。涉賭和涉毒的人員工作一般也不太穩定或者沒有固定工作收入，如果申請人經常換工作或者經常在某一個階段沒有 收入，這種情況需要引起重視。涉賭和涉毒的人活動規律比較特殊，經常半夜在外面活動，另外也經常住本地賓館，這些信息都可以參考移動大數據進行識別。

總之，互聯網金融的大數據風控採用了用戶社會行為和社會屬性數據，在一定程度上補充了傳統風控數據維度不足的缺點，能夠更加全面識別出欺詐客戶，評價客戶的風險水平。互聯網金融企業通過分析申請人的社會行為數據來控制信用風險，將資金借給合格貸款人，保證資金的安全。

『叄』 如何運用大數據進行商業銀行風險管理

商業銀行的風險管理除了對基於銀行過往的數據對未來做出預測以外，還內會涉及到公司層容面的問題。比如，公司以及其產品在網民中的地位如何，有哪些優點和不足，公司的競爭對手目前有什麼舉動等等。這里就涉及到對於網路進行信息的採集，進而進行輿情監測，發覺公司需要的有價值的信息和情報。
就目前來說，輿情 監測已經成為金融行業的一種十分重要的風險管理手段，因為互聯網的力量越來越不可忽視。交行等就是其中典型的代表，他們的輿情系統來自Knowlesys,是基於web2db knowlesys 的，其主要的效果是這樣的：
1. 可實時監測微博，論壇，博客，新聞，搜索引擎中相關信息
2. 可對重點QQ群的聊天內容進行監測
3. 可對重點首頁進行定時截屏監測及特別頁面證據保存
4. 對於新聞頁面可以找出其所有轉載頁面
5. 系統可自動對信息進行分類26禁止9盜用0
6. 系統可追蹤某個專題或某個作者的所有相關信息
7. 監測人員可對信息進行挑選，再分類
8. 監測人員可以基於自己的工作結果輕松導出製作含有圖表的輿情日報周報

『肆』 大數據金融-第一章 大數據金融概論

1.大數據與小數據

2.大數據的內涵
（1） 數據類型方面

（2） 技術方法方面

（3） 分析應用方面

3.大數據的特徵

多樣性：隨著互聯網的發展和感測器種類的增多，諸如網頁、圖片、音頻、視頻、微博類的未加工的半結構化和非結構化數據越來越多，以數量激增、類型繁多的非結構化數據為主。非結構化數據相對於結構化數據而言更加復雜，數據存儲和處理的難度增大。

時效性：大數據的時效性是指在數據量特別大的情況下，能夠在一定的時間和范圍內得到及時處理，這是大數據區別於傳統數據挖掘最顯著的特徵。只有對大數據做到實時創建、實時存儲、實時處理和實時分析，才能及時有效的獲得高價值的信息。

價值型：包含很多深度的價值，大數據分析挖掘和利用將帶來巨大的商業價值。

4.大數據與傳統數據的區別

5.大數據的產生背景

1.按照大數據結構分類

2. 按照大數據獲取處理方式分類

3.按照其他方式分類

1.銷售機會增多

0. 商業大數據的來源

1. 客戶

2. 市場

3. 商品

4. 供應鏈

0. 數據來源

2. 市場與精準營銷

3. 客戶關系管理

4. 企業運營管理

5. 數據商業化

0. 數據來源

2. 付款定價

3. 研發

4. 新的商業模式

5. 公共健康

1. 營銷

2. 服務

3. 運營

4. 風控

大數據金融是指運用 大數據技術和大數據平台 開展 金融活動和金融服務 ，對金融行業 積累的大數據以及外部數據 進行雲計算等信息化處理，結合傳統金融，開展資金融通、創新金融服務。

1. 呈現方式網路化
大量的金融產品和服務通過網路呈現。

2. 風險管理有所調整
風險管理理念 ——財務分析（第一還款來源）、可抵押財產或其他保證（第二還款來源）重要性將有所降低。
風險定價方式 ——更注重將交易行為的真實性、信用的可信度通過數據來呈現。
對客戶的評價 ——全方位、立體的/活生生的。
風險管理的主要手段 ——基於數據挖掘對客戶進行識別和分類。

3. 信息不對稱降低
4. 金融業務效率提高
在合適的時間、合適的地點，把合適的產品以合適的方式提供給合適的消費者。

5. 金融企業服務邊界擴大
由於效率提升，其經營成本必然隨之下降，最適合擴大經營規模。
金融從業人員個體服務對象會更多。

6. 產品是可控的、可受的
通過網路化呈現的金融產品，對消費者而言，其收益或成本、產品的流動性是可以接受的，其風險是可控的。

7. 普惠金融
大數據金融的高效率性及擴展的服務邊界，使金融服務的對象和范圍也大大擴展，金融服務也更接地氣。

1. 放貸快捷，精準營銷個性化服務
立足長期大量的信用及資金流的大數據基礎之上，在任何時點都可以通過計算得出信用評分，並採用網上支付方式，實時根據貸款需要及其信用評分等數據進行放貸。

2. 客戶群體大，運營成本低
大數據金融是以大數據雲計算為基礎，以大數據自動計算為主，不需要大量人工，成本較低，整合了碎片化的需求和供給，服務領域拓展至更多的中小企業和中小客戶。

3. 科學決策，有效風控
根據交易借貸行為的違約率等相關指標估計信用評分，運用分布式計算做出風險評估模型，解決信用分配、風險評估、授權實施以及欺詐識別等問題，有效地降低了不良貸款率。

基於 電商平台基礎 上形成的網上交易信息與網上支付形成的金融大數據，利用雲計算等先進技術對數據進行處理分析而形成的信用或訂單融資模式。
典型代表有 阿里小貸 ，基於對電商平台的 交易數據、社交網路的用戶交易與交互信息和購物行為習慣 等的大數據通過 雲計算 來實時計算得分和分析處理，形成網路商戶在電商平台中的累積信用數據，通過電商所構建的網路信用評級體系和金融風險計算模型及風險控制體系，來實時向網路商戶發放訂單貸款或者信用貸款，例如，阿里小貸可實現數分鍾之內發放貸款。

企業利用自身所處的 產業鏈上下游 （原料商、製造商、分銷商、零售商），充分整合供應鏈資源和客戶資源，提供金融服務而形成的金融模式。

京東商城、蘇寧易購是供應鏈金融的典型代表。

在供應鏈金融模式當中， 電商平台只是作為信息中介提供大數據金融 ，並不承擔融資風險及防範風險等。—— 渠道商為核心企業。

『伍』 互聯網金融借力大數據玩轉風險控制

互聯網金融借力大數據玩轉風險控制
近兩年，金融行業內競爭在網路平台上全面展開。大數據時代，這種競爭說到底就是「數據為王」。為什麼大數據在互聯網金融領域扮演著如此重要的角色？業內人士認為，「互聯網+金融」具有共享性，提供了「大數據」和更充分的信息，即通過更完善的價格信號，幫助協調不同經濟部門非集中化決策。
信息占據核心地位
信息占金融市場核心地位。金融市場是進行資本配置和監管的一種制度安排，而資本配置及其監管從本質上來說是信息問題。因此，金融市場即進行信息的生產、傳遞、擴散和利用的市場。
在「互聯網+金融」時代，信息的傳遞和擴散更加便捷，信息的生產成本更為低廉，信息的利用渠道和方式也愈發多元化，從而越來越容易實現信息共享。這種共享不僅包含著各類不同金融機構之間的信息共享，而且包含著金融機構與其他行業之間的信息共享、金融機構和監管機構及企業間的共享等。
信息共享並由此形成的「大數據」，降低了單個金融機構獲得信息、甄別信息的成本，提高了信息利用的效率，使信息的生產和傳播充分而順暢，從而極大地降低了信息的不完備和不對稱程度。「大數據」不僅使投資者可以獲取各種投資品種的價格及影響這些價格的因素的信息，而且籌資者也能獲取不同的融資方式的成本的信息，管理部門能夠獲取金融交易是否正常進行、各種規則是否得到遵守的信息，使金融體系的不同參與者都能作出各自的決策。
正確看待大數據徵信
互聯網金融的發展帶火了P2P市場，也折射出風控體系建設的缺失。P2P跑路現象主要原因就是風控缺失，體現在「重擔保、輕風控」和「重線上風控、輕線下調查」。
當前，多數P2P平台「重擔保、輕風控」的思路是不正確的，擔保是外界因素，風控是內在因素，一味強調用外在的因素而不解決自身的問題，不可能實現良好運轉。互聯網金融的風險管理不在規則之中，而在互聯網和金融雙重疊加的對象之中，其最基本的風險邊界應是保證投資者的資產安全。守住了安全底線，這些平台才能健康成長。所以，P2P平台根本的安全底線還在於加強自身對象的風控。
另一方面，風控分為貸前、貸中、貸後風控。目前有些P2P平台從最開始的貸前風控就缺失，貸前風控最重要的是要實現「線下調查」，即通過線下實地走訪和考察，對客戶信息進行交叉驗證和真實性驗證，包括對借款人銀行流水、徵信報告、財產證明、工作證明等的審查，通過審查評估借款人還款能力。這些線下風控是不可或缺的，不能迷信或過分誇大「互聯網+」的效率和普惠，線上的大數據和線下的實地考察必須結合。
基於大數據、個人徵信的風控手段已有很多，大數據徵信是實現P2P風控的創新路徑。但是也需要正確看待，既不能要求大數據徵信一步登天，一下子帶來質的改變；也不能風聲鶴唳，一有創新就以各種名義圍追堵截，而需要給予更多理性的包容和試錯的空間，在漸進創新中不斷完善大數據徵信體系。
目前存在的困難：
一是數據的虛擬性和「信息噪音」。雖然大數據及其分析提高了信息獲取的數量和精度，但由於虛擬世界中信息大爆炸造成的「信息噪音」，導致交易者身份、交易真實性、信用評價的驗證難度更大，反而可能在另一層面更強化信息不對稱程度，也更容易存在信息壟斷。
二是信用數據關聯的不確定性。信用數據是多樣化的，包括朋友信用、愛情信用、事業信用等。所謂忠孝不能兩全，一個對朋友忠誠的人不一定對事業忠誠。對事業或工作忠誠，也不一定能說明他的金融信用好。大數據通過日常信用來判斷金融信用會出現偏差。
三是「數據孤島」不能實現數據共享。互聯網平台具有強烈的規模效應，平台越大越容易產生數據，越容易使用數據。例如，阿里小貸主要通過賣家累計的海量交易信息及資金流水，也可通過大數據的分析在幾秒內完成對商家的授信。但是，阿里小貸的數據，不可能提供給其他公司使用。因此，下一步應推動數據的整合和共享。
玩轉大數據風控系統
傳統的風控模式更多關注的是靜態風險，對風險進行預判。而P2P市場讓越來越多的傳統金融企業轉型互聯網金融，大數據技術要對風險進行實時把握，要做到兩點：大數據和雲計算結合以及大數據的流處理模式。
大數據和雲計算結合，實現了實時監控。雲計算為大數據實時把握提供了硬體基礎，可以實現秒級的數據採集、分析和挖掘。流處理模式實現了靜態風險和動態風險的有效結合。一種人習慣先把信息存下來，然後一次性地處理掉，也叫批處理，如定期處理過期郵件；另一種人喜歡信息來一點處理一點，無用信息直接過濾掉，有用的存起來。後者就是流處理的基本範式，實現了實時監控。
怎樣才能針對企業自身的發展和業務方向，玩轉大數據風控系統，使其發揮到最大作用？我認為，要關注「大眾數據」。要意識到互聯網「長尾效應」的作用，互聯網環境下「得大眾者得天下」，關注大眾數據，要了解大眾心態，在歸屬感、成就感和參與感上下功夫。
還要將業務驅動轉向數據驅動。理解數據的價值，通過數據處理創造商業價值，看似零散的數據背後尋找消費邏輯。此外，還應改造公司數據相關的IT部門，將其從「成本中心」轉化為「利潤中心」，充分認識大數據是核心競爭力，重視其挖掘和預測的能力。
當然，實時大數據風控還需要很多方面的探索，如何藉助大數據建立全生命風控體系，形成貸前、貸中、貸後流程管理系統和決策系統。另外，還需加強信用數據相關性研究和量化模型的開發，金融信用（主要指借貸數據）可獲得性比日常信用數據難，以金融信用為中心，通過日常信用，構建個人信用評估體系。

『陸』 防範外資銀行泄露重要金融信息：金融大數據下金融安全三大戰略點

#管清友：防外資行泄重要信息#

金融信息安全越來越重要已經成為一個不爭的事實，更是一個緊迫的事實。

管清友的觀點和指向是非常明確的，而其提出的銀行信息安全是外資銀行的金融信息安全卻具有非常大的普遍性意義和戰略性意義，特別是在金融大數據趨勢之下，金融信息越來越具有戰略性和國家安全特性，而曾經或者已經出現的一些事件也大多與金融信息相關。

在金融大數據下金融信息安全三大戰略要點：

一是在金融大數據下，金融信息安全應該上升為國家安全戰略

我國已經進入一個金融大數據時代，金融大數據的火爆已經遠遠超出人們的想像。經過幾年的發展和新技術的廣泛應用，金融大數據的分析和應用已經進入到了一個新的層次，也就是說經過十年的數據積累和 科技 分析能力的提升，目前的大數據分析進入到了一個廣泛的應用階段，又一次的火爆並進入人們的視野也就是理所應當的。

但在金融大數據背景下，金融信息安全越來越應該受到重視。今年以來，金融安全成為人們熱議最多的話題，許多 社會 熱點話題都或多或少與金融安全高度相關。我國也前所未有地對金融安全問題高度重視，將維護金融安全視作「關系我國經濟 社會 發展全局的一件帶有戰略性、根本性的大事」。

金融安全風險和經濟安全風險、生態安全風險、網路安全風險等都屬於非傳統安全風險范疇，但非傳統安全風險越來越對我國的國家安全產生非常大的危害，以前我們對傳統金融信息的安全是比較重視的，但在傳統金融信息安全的前提下，非傳統金融信息安全更應該上升到國家安全戰略以提升我國金融信息安全的保障能力。

二是在金融大數據的大環境下，金融信息安全要內外兼治，特別是對外資金融機構涉及我國金融信息的安全要強化戰略構想和設計

應該說，我們對我國內資金融機構和內資金融信息的安全還是比較重視的，對相關風險的處理也是非常重視和有力度的。

以前我們常說，金融改變人們的生活，生活也會改變著金融；但如今卻是，金融大數據已經成為改變人們的生活和金融行為的重要手段和方式，而這種對生活的改變和對行為的改變卻有可能成為我國的一種國家安全的風險隱患。

近年來，金融領域的個人信息保護也開始受到重視，而銀行客戶信息泄露的事件也時有發生，包括個人徵信信息未經授權被查詢甚至泄露、銀行內鬼倒賣客戶信息謀利、貸款客戶財產信息被泄露、銀行App違規收集信息屢遭點名等，不僅僅體現出了金融信息的價值，更體現出了金融信息安全的重要性。

而外資銀行涉及的金融信息安全更對我國的經濟安全和經濟風險帶來非常大的安全隱患，特別是華為事件的發生和發展，更是對我國的金融信息安全特別是外資銀行、外資審計機構、外資評估機構和外資投資銀行機構的金融信息安全敲響了警鍾，內外統籌治理金融信息安全應該上升到國家戰略的角度並不為過，而且很緊迫。

三是在金融大數據的大背景下，金融信息安全要做到標本兼治，特別是強化國家法律的硬性約束特別關鍵

金融大數據之下，不僅對未來的金融產業發展前景產生重要的影響，會催生和細分出很多新的行業，如數據存儲行業、數據分析行業以及新的其它行業，如人工智慧醫生、人工智慧分析師，都依託於大數據，更重要的是任何人都可以藉助於大數據的分析和應用，對產業模式和人們的行為習慣進行改進和引導，從而導致金融服務方式和模式的改變。

更嚴重的是，如果這些金融大數據被一些不懷好意的境外機構所利用，那就不僅僅涉及到盈利和虧損多少的問題，更可能會在經濟安全和國家安全領域帶來無法彌補的損失。

由於金融行業數據的量級和復雜性，對金融數據的風險控制、信息安全和數據防護能力以及技術處理手段都提出了更高的要求。更重要的是，我國目前金融信息法律保障機構不健全，缺乏專門性立法，對違法機構和個人的法律追究機制尚不健全。雖然我國從近年來先後出台了關於金融信息的保護性法律法規，但從進一步建立健全金融信息安全的法律法規上還需要進一步完善，特別是對外資銀行機構和金融機構涉及金融信息安全的違法行為，一定要從標本兼治的高度進行設計和完善，從而為我國的金融國家安全提供法律保障。

金融信息安全已經上升到國家安全和國家戰略，三大戰略因素成為重點。 （麒鑒）

『柒』 大數據分析在金融領域里的應用主要是

大數據目前最主要應用在於幫助金融機構實現精準營銷、客戶價值管理和風險控制。
1、首先，實現精準營銷。
2、其次，高效的客戶價值管理。
3、最後，加強風險控制。

『捌』 金融科技專業學什麼

金融科技專業主要學習微觀經濟學、宏觀經濟學、Python程序設計、C++程序設計、數據結構與演算法、計量經濟學、金融學、現代密碼學、金融科技學、金融工程概論、金融科技監管與監管科技、公司金融、大數據與金融、金融風險管理、軟體工程、區塊鏈技術及應用、人工智慧原理及應用等課程。

『玖』 大數據在金融領域的應用主要包括

主要包括以下方面：
1. 客戶的管理
金融機構內部也擁有大量具有價值的數據，如業務訂單數據、用戶屬性數據、用戶收入數據、客戶查詢數據、理財產品交易數據、用戶行為等數據，這些數據可以通過用戶賬號的打通，建立用戶標簽體系。在此基礎之上，結合風險偏好數據、客戶職業、愛好、消費方式等偏好數據，利用機器學習演算法來對客戶進行分類，並利用已有數據標簽和外部數據標簽對用戶進行畫像。進而針對不同類型的客戶提供不同的產品和服務策略，這樣可以提高客戶滲透力、客戶轉化率和產品轉化率。也就是說，通過大數據應用，金融機構可以逐漸實現完全個性化客戶服務的目標。
2. 產品的管理
通過大數據分析平台，金融機構能夠獲取客戶的反饋信息，及時了解、獲取和把握客戶的需求，通過對數據進行深入分析，可以對產品進行更加合理的設置。通過大數據，金融機構可以快速高效地分析產品的功能特徵和喜歡的狀態，產品的價值，客戶的喜好原因，產品的生命周期，產品的利潤，產品的客戶群等。如果處理得好，可以做到把適當的產品送到需要該產品的客戶手上，這是客戶關系管理中一個重要的環節。
3. 營銷的管理
藉助大數據分析平台，通過對形式多樣的用戶數據（基本信息數據、財富信息數據、教育數據、消費數據、瀏覽數據、購買路徑、客戶的微博、客戶的微信、客戶的購買行為）進行挖掘、追蹤、分析，以提升精準營銷水平。
拓展資料：
特徵
1.網路化的呈現。在大數據金融時代，大量的金融產品和服務通過網路來展現，包括固定網路和移動網路。
2.基於大數據的風險管理理念和工具。在大數據金融時代，風險管理理念和工具也將調整。
3.信息不對稱性大大降低。在大數據金融時代，金融產品和服務的消費者和提供者之間信息不對稱程度大大降低。
4.高效率性。大數據金融無疑是高效率的。許多流程和動作都是在線上發起和完成，有些動作是自動實現。
5.金融企業服務邊界擴大。首先，就單個金融企業而言，其最合適經營規模擴大了。由於效率提升，其經營成本必隨之降低。金融企業的成本曲線形態也會發生變化。
6.產品的可控性、可受性。通過網路化呈現的金融產品，對消費者而言，是可控、可受的。

『拾』 陳華：基於數據分析的金融風險管理領軍人

無論是在工作還是生活中，我們無時無刻不在跟風險打交道，在管控風險。不管是日常生活中開車的時候，或是制定新的保險或醫療計劃時。多數人在日常中都在無意識地管理風險。但當談到金融市場與商業運營時，評估管理金融風險就變得非常重要和關鍵了。

在互聯網時代，隨著金融服務渠道逐漸豐富、金融服務逐漸多元化，金融機構經營面臨的環境越來越復雜，金融機構對客戶行為模式的認識、信息安全的認識、經濟發展「新常態」的認識、國際環境不確定性的認識均需要重新構建。在這樣的背景下，全球金融機構面臨的風險也日趨復雜化、多樣化、擴散化，風險管理的難度增大，風控管理機制亟待重新設計，當前風險管理組織架構面臨著重構與調整。

在這樣的行業環境背景下，有越來越多的金融風險管理頂級專業人才運用自己的傑出才能持續推動著行業的發展。其中，陳華作為基於數據分析的金融風險管理領軍人物對於行業的發展做出了巨大的貢獻。

陳華在重新審視復雜環境下的金融風險特徵的基礎上，結合傳統與新興金融計量方法，創新採用獨創的金融風險數據分析技術強化風險防範機制，滿足金融風險管理的要求，及早採取防範措施，降低預期與非預期損失的風險成本。

隨著金融機構面臨的內外部環境日趨復雜，金融業務日趨多樣化，風險發生可能性、影響程度也日趨增大，如何應對新形勢下多樣、復雜的金融風險成為傳統金融風險管理體系亟待思考的命題。企業管理者應積極 探索 、採用創新技術手段評估、規避、預測金融風險，改造現有風險管理系統，以適應市場環境、監管體系及自身風控的要求。

陳華打造的金融風險管理體系通過收集123個維度的數據信息，建立全面、精準的數據模型，分析用戶行為特徵和信用風險之間的關系，促進金融企業在金融業務的全生命周期中，不斷提升效率和服務能力。這些數據信息主要分為四類，基礎信息數據（姓名、身份證、銀行卡、手機號、用戶學歷、收入、家庭地址等基本信息）、用戶徵信數據（該用戶是否在其他平台有過多頭借貸行為，在非銀機構是否有過逾期行為、有沒有上過徵信系統的黑名單等等）、運營商數據（通過運營商數據可以判斷用戶的設備是否有異常，比如入網時長、入網狀態、每月消費情況、通話記錄、簡訊情況等）以及用戶行為數據（包括用戶的搜索記錄、購買記錄、社交數據等，通過這些數據可以判斷識別該用戶是一個什麼樣的人、有多強的消費能力、 社會 關系如何等等）。

大數據時代正在影響著各行各業的發展，各種信息化設備和應用系統所產生的數據量的年均增速超過50%，2020年全球產生的數據量達到約44Z（44x1021B），數據量的指數型增長顯著改變了當今 社會 的競爭方式和經營方式。對於金融行業來說，大數據時代的核心競爭力就是選擇正確的技術，對銀行擁有的海量數據進行全方位、系統化地分析與挖掘，參考有價值的結果並做出正確的商業決策，提高風險控制技術和水平，進而在競爭中保持長期優勢。

2008年國際金融危機之後，世界各地的金融機構越來越多地採用主動風險管理的新模式，在加強信用卡欺詐檢測、金融犯罪合規、信用評分、壓力測試和網路分析等領域，大數據分析技術在風險管理方面發揮著重要作用。

英國Big DataFinance（2015-2019）制定並開展了關於「金融研究與風險管理」的大數據創新培訓網路計劃，開發和實施大型復雜數據集的實證金融和新的風險管理定量和計量方法，以此來增強歐洲銀行和其他金融機構的風險防範能力。美國跨國投資銀行和金融服務公司摩根大通通過生成大量有關其美國客戶的信用卡信息和其他交易數據，利用大數據分析技術，能夠將消費者市場劃分為更小的細分市場，並可在幾秒鍾內生成報告。

陳華獨創的基於數據分析的金融風險管理體系目前已在全國金融行業得到廣泛應用，成為維護金融業各項業務正常運營以及降低風險事件發生概率的重要工具。這個體系從數據收集、存儲、使用、傳輸及銷毀等關鍵環節，確保用戶數據信息不留存，在遭受潛在的安全威脅時不泄漏，從而實現了真正意義上的數據安全。目前全球都在大力提升基於數據分析的金融風險管理水平和能力，相信在不久的將來，由陳華打造的金融風險管理體系在全球范圍內廣泛應用，促進全球金融風險管理能力的提升。（文 / 陳珊）