❶ 大数据风险管理:
大数据作为21世纪的“钻石矿”，对于互金行业的重要性已经不言而喻，大数据技术在风险控制领域的应用非常广泛。很多人可能会认为:只要数据量“大”，数据维度“多”，就会有最强大的风控体系和行业最低的坏账率。而事实上，做大数据风险控制是一件非常细致的事情，拥有数据并不意味着拥有一切，重要的不单是数据本身，分析、处理和应用这些数据才更有价值的。
传统的信贷风险控制模型里，贷前、贷中、贷后，三个过程中，贷前是审查中最具价值的，而对贷中、贷后环节的重视程度相对较低。而大数据除了可以帮助互联网金融企业做好传统的贷前审核，还可以通过大数据技术，对数据维度和数据特征进行充分的处理，在贷中、贷后环节更具深度更具广度地做好风险控制。
例如，金融机构使用大数据来监控某一地区的企业经营状况。如果在一段时间内出现异常，该机构将派人调查原因，这个方法是常见的传统风控方法。但是大数据的便利,除了减少劳动力成本,更重要的是,通过大数据多维度的交叉核验，行为数据异常分析，可以发掘更多的判断依据，然后监测预警。
智眼现金贷系统搭载的AI大数据智能风控通过机器学习及人工智能处理技术，采用最前沿的建模算法等，将识别异常交易的速度缩短到‘亚秒’级，可以在欺诈交易发生同时就能够做出判断，直接拦截异常交易。
大数据可以给出结论，但给不了解释，只有把数据通过可视化效果呈现出来，并对其进行分析，才能找出真正的答案。我们面对复杂的数据问题时，首先把数据关联起来，再利用人工智能、机器学习等各种算法，从数据的视角洞察消费生活的方方面面，打造精准合理的数据分析结果。
机器学习是人工智能的核心能力之一，作为一个人工智能系统，惊蛰智能风控引擎拥有极强的机器学习能力，可以随着用户行为对应人数的增加，不断调整策略，持续迭代模型，定期进行优化调整。因此，做好大数据风险控制是一件非常细致的事情。它的秘密不在于数据本身，而在于对数据的理解分析，这个就非常需要专业人士处理，不是一个软件开发程序员，一个金融专业的人能解决的，需要综合性人才，对金融，互联网，企业管理和法律会计知等比较了解，一定要有实操风控经验，至少7年以上。
1，为什么需要大数据做风控：因为小贷公司无法上传人行征信，也无法查询人行征信，只能通过其他数据辅助判断。
2，定义“欺诈”的概念，然后做反欺诈。欺诈每个公司定义不一样，当然后续的反欺诈措施就不一样的。我个人认为的欺诈有以下几个方面：1，身份欺诈，就不是本人申请的，冒用别人身份申请的。2，不管他有没有还款能力，但是没有还款意愿的群体，说白了就是那些撸贷专业户，他们有些人可能很有钱但就是不还。因为不上人行征信，所以有些人敢不还。
剩余的群体就包含了有还款意愿也有还款能力的正常群体和有还款意愿但没还款能力的群体。
3，风控要做什么：
我认为风控主要做反欺诈即可，也就是把控好上述欺诈定义里的两点，第一点是比较容易的一点，这里就不多说了，技术比较成熟了。但是第二点就很难去把控。
所以互联网小贷公司会找一些大数据公司通过各种技术和渠道获取到很多很多信息，例如你的公积金，社保，电商，网上行为轨迹，火车航班记录，学信网，其他贷款记录（多头记录），通话记录，通话详单，通讯录，甚至短信（现在已经获取不到了）等等，几乎你能想到的个人隐私他们都能想办法得到。但是，这么花里胡哨，有用么？
很多申请人会伪装，就像有些人面试的时候很牛逼，真正一到公司里却连试用期都过不了就被淘汰了，这就是因为他在面试的时候伪装了，或许夸大了自己能力，也可能虚构了自己的经验等等。贷款申请人也一样，专业的撸贷人经过多次申请测试，基本能探清楚你设置的一些拦截规则，也知道你们小贷公司想给哪些人群放贷，他们就针对性的去伪装。这就是为什么有些公司明明使用了很多大数据，并且将一些有用的字段入了模，KS还挺高，但最后不良率还是那么高的一个原因。
而且，现在谁还没有支付宝和微信账号？真正有借款需求，有还款意愿的好人，基本都很在乎借款利率的高低，他们第一选择都是借呗和微粒贷（银行或信用卡的现金贷这里就不说了），而被借呗和微粒贷淘汰的人群才会流入普通小贷。
南方航空的大数据管理，一些平台公司的大数据管理都是有缺陷的，做大数据的人，也没有专业的法律和金融常识，就进入这个领域负责风险管理，水平有限，当然和这个公司收入来源有直接的关系，企业主要盈利是接受外包数据。
一家企业的风险管理是否健全，主要看这个公司对财务和法律的重视以及管理这个法务部财务部或者合规部风险管理部门的负责人的水平和公司的执行董事的能力。
❷ 大数据风险管理不容忽视
大数据风险管理不容忽视
当前，我国信息化快速发展，人工智能正以前所未有的速度、广度和深度融入经济社会各个方面，大数据风险管理的重要性和紧迫性日益凸显。对此，我们必须与时俱进，切实重视数据安全问题，从组织管理、规程标准、技术手段等多角度着手进行风险防范，围绕大数据市场准入的风险屏障与防范、生产使用过程中的风险监控和管制，以及风险预警和化解等关键环节，采取组织控制、制度控制与技术控制的综合治理机制，形成数据安全防护“三位一体”的闭环管理链条。
信息和数据是进行国家公共治理的基础，在经济社会发展中的基础性、战略性、先导性地位日益突出。随着信息和数据容量、复杂性和战略意义的提升，如何更为有效地化解数据治理中战略导向缺失、数据权属体系不完善、分级分类机制缺失等难题，是当前需要研究的课题。要实现数据安全防护总体目标，就必须更好实施全面风险管理体制改革，有效统筹数据资源和风险管理，切实提升我国数据治理能力。
完善组织管理
应着力打造“集中式”风险管理组织架构，围绕大数据市场准入的风险屏障与防范、生产使用过程中的风险监控和管制，以及风险预警和化解等关键环节，成立统一的大数据管理部门，负责组织领导、统筹协调全国大数据发展和具体的风险防范管控，以及发生重大事故时的危机管理。
具体来看，大数据管理部门应做好数据采集、数据维护、数据分析和风险管理以及数据政策的主导者，将主要开展跨区域、跨部门、跨层级的大数据交换共享，以及数据关联、比对、清洗、安全防护等治理工作，需要具备包括数据收集能力、数据解读能力、判断能力和辅导能力等方面的专业能力，通过加强数据资源的建设、管理和开发，满足监管、隐私保护和安全等方面的要求，保证数据安全管理方针、策略、制度的统一制定和有效实施。
同时，推进国家公共治理数字化基础设施的建设，构建一个扩展性强、高度可靠的，以互联网为基础的数字平台，负责管理基础数据资源安全。搭建“数据资源服务施政平台”，充分发挥平台组织协调和快速部署数据安全措施的作用。构建“安全即服务”的新模式，推进数据资源的整合共享、统一管理、主动防护，力争将原本分散存储在不同部门、行业的数据信息孤岛连接成一个互联互通的新价值网络，形成传统以控制为核心的安全模式和新型的主动性数据安全模式相互支撑、协同发挥作用的数据风险防范体系。
强化制度规范
为确保数据风险管理工作有规可依，建议构建与现代化经济体系和国家治理能力现代化相适应的风险管理制度环境，努力将保护数据信息资产的措施融入现代化经济体系建设、国家治理体系建设，探索出一条以控制功能和主动保护双管齐下、共同落实数据安全管理责任的发展模式和路径。
一是强化顶层设计，打造全方位的安全保障体系。应在国家法律法规层面，进一步完善包括数据权属、数据管理、关键基础设施、稳定性保障、数据安全等在内的相关专门性法律。同时，在生产使用过程中的风险监控和管制方面，应聚焦大数据领域的技术研究与应用，推进大数据采集、管理、共享、交易等标准规范的制定和实施，研究制定一批基础共性、重点应用和关键技术标准;在风险预警和化解方面，应在确保大数据法律性开放的基础上，加强风险管理流程、授权管理制度、风险限额管理、风险评价考核、风险奖惩处罚、风险责任约束、风险决策报告等方面的建设，构建全面数据风险管理的体系架构。
二是明确相关部门和人员责任，完善风险管理体制机制。在大数据市场准入的风险屏障与防范方面，明确数据系统权限和数据管理相关责任部门，制定数据系统权限及数据管理办法，规范政府部门数据系统权限申请及数据管理流程，形成数据安全实践工作的制度保障。建立完善数据服务、网络安全防护和信息安全等级保护等相关制度。在生产使用过程中的风险监控和管制方面，有必要针对大数据安全可能引发的负面影响，编制数据管理制度和规程文件。在风险预警和化解方面，相关部门必须适应风险管理从静态数据向动态数据的转化、从人为判断向模型分析的转化、从零散管理向体系管理的转化，加强数据安全事件监测和事态发展信息搜集工作，积极开展应急处置、风险评估和安全控制的能力建设，提升基于持续检测、态势感知和及时响应处置的数据安全保障能力，释放数据活力。
三是加快建立数据信息资源目录体系，满足技术性开放的数据安全要求。立足实际情况，根据数据应用的差异化需求和不同场景，明确数据信息资源目录的管理者、提供者和使用者的不同角色和职责，按照管理范围和职责权限，落实数据资源的编目、注册、发布和维护。在生产使用过程中也要加快建立统一的数据标准体系并制定数据安全策略，通过数据链的标准化和主动性数据安全模式，确保数据的清晰可溯，确保相关机构和个人最大程度地自由安全获取和利用数据。
加强技术保障
有效的技术保障，是保障大数据安全、提升数据治理能力的关键。
一是加强政策引导，不断提升技术能力。推动大数据领域产学研协同创新合作，加强大数据风险管理核心技术的联合攻关，增强防范和处置数据安全事件的技术支撑能力。重点支持网络安全监测预警、处置救援、应急服务等，以核心技术的突破和发展，有效降低大数据的安全风险。
二是建立数据安全防范数据库，加强数据共享。鼓励以大数据产业联盟、相关行业协会等组织为依托，在大数据生产使用过程中的风险监控和管制，以及风险预警和化解方面，建立一个共享的数据安全防范数据库，促进数据安全防范信息和修复举措的收集和共享，低成本、高质量、高频度地生产、使用数据安全防范相关知识。
❸ 如何利用机器学习和大数据分析来优化投资组合和风险管理策略
机器学戚扒习和大数据分析可以在投资组合和风险管理方面提供有价值的信息和洞见，以下是一些基本的步骤：
数据准备：获取和整理数据，包括资产价格、财务指标、市场数据、宏观经济数据等。
特征工程：从数据中提取有意义的特征，如市场波动、行业变化、财务稳定性等，用于机器学习模型的训练和预测。
模型选择和训练：根据投资组合和风险管理的需求，选择合适的机器学习算法，如回归、分类、聚类等，利用历史数据对模型进行训练。
模型评估和优化：评估模型的表现，比较不同算法和参数组合的效果，进行枯缺优化，以提高预测准确度和投资回报率。
风险管理：利用机器学习模型高败昌预测风险和波动性，制定相应的风险管理策略，如对冲、分散投资等。
实时监控和调整：定期更新数据和模型，实时监控投资组合和风险管理策略的表现，及时调整和优化。
在以上步骤中，特征工程和模型选择和训练是非常重要的，需要具备一定的数据科学和机器学习技能。此外，还需要一定的金融和投资知识，以确保模型的合理性和有效性。
❹ 2018年开始运用大数据进行内部控制和风险管理的企业有哪些
你好朋友，随着时代的发展这样的企业只有好多的。数据观微信速递专
随着金融科技的深入属发展和多方面应用，以大数据等科技手段提收增效成为金融行业核心诉求。数据观微信小编获悉，3月12日，网络金融携手爱分析联合发布了《2018年中国大数据风控调研报告》，对能够有效降低金融风险管理成本的大数据风控技术和市场进行了研究分析。
2017年中国大数据风控市场规模达140亿人民币，发展潜力巨大，互联网巨头、产业类公司、创新类公司和IT类公司四类公司纷纷入场。随着开源类技术迅猛发展、行业趋于合规化，以及百行征信的成立，大数据分析市场越来越趋于集中，技术、数据、场景理解、客群和获客成为了大数据风控公司五大核心竞争力，其中，互联网巨头更占优势。
❺ 大数据安全层面的风险主要包括
大数据在应用和存储中存在着一系列安全风险，包括以下几个层面：
数据泄露风险：大数据的存储和传输，容易面临数据泄露的风险。这些数据可能是敏感性数据，如个人身份信息、财务信息、医疗记录等。
数据完整性风险：大数据存储和传输中，数据可能会遭受损坏、篡改或丢失，因此需要采取保护措施，保证大数据的完整性。
权限管理风险：“大数据时代”涉及众多数据源，管理人员要对各类数据源的权限进行仔细的分析和考虑，设置合适的权限，避免数据泄漏、篡改等风险。
命令注入风险：黑客利用安全漏洞，通过构造特殊的输入进行攻击，从而在系统内执行恶意命令，造成系统瘫痪、用户数据丢失等风险。
恶意软件攻击：恶意软件是指那些被创建来入侵计算机、网络或移动设备的软件，通过恶意指令来获取敏感数据，窃取隐私信息，或者破坏系统的完整性。
供应链风险：大数据往往依赖于云服务、第三方应用等，这些供应商存在安全问题时，会直接影响大数据的安全。
数据处理风险：大数据可能存在各种数据处理问题，如特征选择错误、处没烂理数据集不准确、应用算法核闭缺陷等，从而导致大数据的隐私和安全问题。
这些安全风险需要引起我们的注意，企业或个人在使用、处理与存储大数据时，应制定安全策略和措施，加强数据管理与安枯氏漏全运维，从而有效地缓解数据的安全风险。
❻ 浅议大数据时代如何加强税收风险管理
内容提要：“大数据”时代的到来，为税收风险管理提供了新机遇，带来了新挑战。本文在分析大数据为税收风险管理提供契机的基础上，结合基层税务机关工作实践，尝试提出相应的税收风险管理策略和建议，提升风险管理水平。
关键字：大数据，税收风险管理
税收风险管理是提升税收征管质量、提高纳税人税收遵从度的重要手段，“大数据含顷”时谈局陆代的到来又为税收风险管理提出了新的要求，如何运用大数据提升税收风险管理水平，是新形势下基层税务机关面临的巨大挑战。
一、大数据时代的税收风险应对的机遇与挑战
（一）涉税数据规模大，速度呈现跳跃性增长。大数据时代的进步，给税务管理以信息管税带来了前所未有的机遇：现成的网络资源和真实的数据基础。“信息管税”，内涵要求是管住信息，没有信息谈何信息管税。2011年地税就实现了征管数据的全国大集中，标志已经步入了“数据驱动决策方法”的大数据时代，据统计，“金税三期”工程在全国推行后，数据量和业务量将会极大地增长，数据规模的增长速度也会呈跳跃性增长。
（二）涉税信息采集和掌握比较困难。大数据时代的进步，给税务管理以信息管税带来的挑战也是前所未有的，理论上客观存在的这些涉税信息，税务系统是既看不着，也摸不着。面对这突变发展的大数据时代，由于落后的税务征管信息系统背离大数据时代互通特征与现实应用的网络资源脱节腊拆，所以征管系统现存的数据就不可能做到完整、真实、准确。而由于不重视文明、进步社会管理的基本理理念，至今尚未开展税源信息标准化的基础工作，致使社会税源信息五花八门，其产生只能将就各市场主体自身业务推进的需要，不能满足税源信息采集的需要，进入大数据时代就如何采集和掌握现实税源信息成了信息管理最大的难题。
二、大数据时代下基层税务机关税收风险管理现状
（一）税收风险管理专业人才匮乏。在大数据时代中，税收风险管理要通过建立风险监控模型，来进行预测分析。特别是面对海量的数据，监控模型能左右着税收风险管理的成败。能建立或者组织建立风险监控模型的人才首先要有专业的税收业务知识、要熟练掌握税收应用系统、要有大数据的理念、熟悉数据的来源和构成，同时还要有创新意识和奉献精神。在基层税务机关，这种风险管理领域的专业人才少，导致工作实绩不明显。
（二）数据获取不全面。风险管理必须依靠大量正确的数据信息，金税三期的推行，解决了内部数据获取的问题，但是，纳税人的生产经营信息、财务信息以及第三方信息的获取渠道仍然有限。基层税务机关无法像总局大企业司的全流程风险监控那样获取信息，外部涉税信息主要来源于自行报送，获取信息的范围狭窄、渠道少且不准确。一些对风险分析至关重要的物流、资金流信息数据无法取得。同时，金税三期等含有无效甚至垃圾数据，严重影响了风险监控的准确性。
（三）思想认识上有偏差。风险管理的基础是信息的采集，也就是对数据的处理。在基层税务机关，多数人认为税收数据是信息中心的活。因此，把数据管理也看成了技术活，一方面觉得事不关己高高挂起，另一方面会认为数据管理高深莫测的，遥不可及。其实数据是业务载体和表现形式，是决定风险管理质量的基础和关键所在。
（四）涉税数据更新不及时。税务管理包括税务登记、纳税申报、税款征收、发票管理、纳税评估、税务稽查等产生的涉税信息资源，构成了税务机关征管系统的主体数据。由于采集方式多以手工录入为主，数据在质量上，特别是在完整性、准确性、规范性、逻辑性等方面，依然难以满足税收风险管理的需要。另外，不同纳税人的名称、生产经营地、法人、财务负责人、经营范围经常变化，使税务机关征管系统的数据很难做到随时更新，也给税收风险管理带来难题。
（五）数据分析技术能力有待提高。在基层税务机关，绝大多数的数据分析仍停留在简单的查询和比对层面，缺乏行之有效的数据分析工具，使大量沉积在业务操作层的数据尚未有效转换为管理决策层所需要的信息，即使是纳税人提供的网上申报数据和财务报表数据电子信息，也难以实现所有信息的全面自动读取、分类加工。税务机关难以对这些数据进行深层次的分析，获得更有价值的信息，对数据所反映出的税收风险、经济内涵进行分析监控乏力，没有建立税收与相关经济数据之间的关联模型，难以对现有数据进行数理统计和趋势预测分析，不能为管理决策提供科学、有效的信息支撑。
三、税收风险管理适应大数据时代发展的建议与对策
（一）强化以数治税理念。将该理念贯穿于税收征管改革和体系建设的全过程，引导基层税务干部正确理解大数据的核心理念，培养大数据的思维方式，自觉运用大数据查找风险疑点，开展风险排查和应对，营造用数据管理、用数据决策、用数据创新的风险管理氛围。强化税收风险共治理念。立足工作实际，以科学有效的税收风险共治平台为支撑，持续推进税务部门、纳税人、政府部门、社会组织在税收风险管理上的深度合作和协同治理，构 建党 政领导、税务主责、部门合作、社会协同、公众参与的税收风险共治模式，实现部门之间数据信息的开放共享、互联互通和深度应用，形成风险管理合力。
（二）建立良性的风险监管工作机制。基层税务机关可以建立本地区专门的风险监控管理机构。并且明确各岗位的职责权限：税源管理和纳税服务部门在变管户为管事的基础上，深化纳税服务，同时提供个性化的纳税服务，比如建立对话、帮助签订税收遵从协议等。风险监控部门可以看成是既有税收业务知识和一定数据管理水平的成员组成的本地区团队，负责数据管理、设计并更新维护本地区风险监控指标、对税收风险进行分析识别、向相关部门进行风险推送。纳税评估部门接收推送过来的风险任务、采取纳税评估或者税务审计等手段进行风险应对、同时将风险应对结果向相关部门推送。综合业务部门在执行税收政策的同时，审核风险应对结果，同时向风控部门推送风险应对的审核结果，为其更新和完善风险监控指标提供依据，由此形成了一个协调配合、联动监督、良性互动的闭环工作模式。
（三）建立以风险管理为导向的扁平化立体式征管模式。为积极应对大数据时代给税收风险管理带来的挑战，应进一步明确职能，规范流程，建立上下联动、横向互动的两级任务中心，形成扁平化立体式征管模式，以适应税收风险管理工作的开展。同时，按照纳税人的“规模或行业+征管事项分类”的原则，结合税源结构特点设置与风险管理相适应的税源管理机构，形成事项分类管理、风险专门应对，科学化、专业化、精细化更加突出的征管模式。通过征管模式的重构，形成市局、基层局相互呼应、互为依托、相互补充、共同提升的工作模式，继续提升大数据时代地税部门的工作质效。
（四）提升数据采集和应用能力。税收大数据是税务部门最核心和关键的征管资源。为了不断提升税务机关的核心竞争力，必须加强对税收大数据的交换共享、智能比对和逻辑相关分析，拓宽采集渠道，全面获取各方各类涉税信息。对地税内部、外部海量涉税数据信息进行全面归集采集、整合加工，实现“信息+数据”增值应用，着力突破征纳双方信息不对称的管理瓶颈，有效促进纳税遵从和管理增效。在信息采集方面，一是继续做好政府部门涉税信息采集工作。充分发挥《江西省地方税收保障条例》的作用，继续争取政府和相关职能部门的大力支持，发挥跨部门信息交换和共享平台作用，形成跨部门协同治理格局，全面准确及时地获取涉税信息，形成全面实时、动态化的税源监控网络，有效加强地方税收征管。二是继续加强互联网涉税信息的采集力度。充分利用互联网海量资源，甄别、采集、整合上市公司中涉及企业的有效数据，为税收管理提供数据基础。
（五）多措并举，不断提升数据应用的有效性。一是规范数据质量管理。严格规范纳税人的财务报表、基本资料等基础数据信息，把好数据入口关、校验关；
同时，对通过风险管理发现的数据质量问题进行跟踪管理，确保错误数据及时得到更正；
注重发挥纳税辅导提示、服务作用，提醒纳税人重视数据质量并及时更正错误数据。二是做好数据整合应用。其一，实现税务系统内部信息的有机整合和结构化存储。对税收征管主体软件、发票系统、风险管理等各系统中的涉税信息，第三方渠道采集的各类信息，以及税务人员在实地巡查、约谈、评估、稽查中获取的各类信息，进行有机整合和一户式归集，建立起统一规范的纳税人数据仓库，在各级税务机关、各税种管理部门、前台服务人员之间，按照职能权限实行信息开放和增值应用。其二，加强内外部数据的合作应用。对内，加强市局各业务处的合作，共同探讨信息分析应用途径；
积极征求基层局意见建议，了解信息的有效性、针对性，通过信息分析方与应用方的对接，形成数据采集、整理、运用的良性互动，进一步提升信息应用效率。对外，加强与国税、财政等部门的合作，对获取的数据进行综合分析，共同应用，互利共赢，共同提升信息应用水平。
（六）建立人才培养机制，打造专业税收风险分析管理团队。以风险分析、应对纳税、调整账务处理、计算机操作技能和评估约谈技巧等为主要内容，组织开展风险管理能力培训，激发干部业务学习活力；
要优化组合，合理配备资源，使得人尽其才。逐步建立一支综合素质高、专业技能强的专业化风险管理团队。加强风险管理队伍建设。结合“数字人事”和个人绩效管理，将管、考、训、用有效统一, 围绕打造风险管理专业团队的目标加强业务培训,面向风险管理人员定期考核,优化激励机制，重视工作实绩，促进风险管理人员自觉学习业务、钻研业务,不断提高风险管理能力和水平。
参考文献
（1）彭骥鸣曹永旭 韩晓琴 《大数据时代税源专业化管理面临的机遇与挑战》，《税收经济研究》，2013年6期
（2）林伟胜 许卓伟 《大数据时代信息系统建设的一些思考》，《信息与电脑》,2013年1期
（3）阿里2014财年数据,2014
（4）赵国栋 《大数据时代的三大发展趋势》，高科技与产业化，2013
（5）孙开沈昱池 《大数据，构建现代税收征管体系的推进器》，《税务研究》，2015年1期
（6）刘畅 《大数据背景下需改革税收征管模式》，《税收征纳》2014年12期
❼ 如何运用大数据进行商业银行风险管理
商业银行的风险管理除了对基于银行过往的数据对未来做出预测以外，还内会涉及到公司层容面的问题。比如，公司以及其产品在网民中的地位如何，有哪些优点和不足，公司的竞争对手目前有什么举动等等。这里就涉及到对于网络进行信息的采集，进而进行舆情监测，发觉公司需要的有价值的信息和情报。
就目前来说，舆情 监测已经成为金融行业的一种十分重要的风险管理手段，因为互联网的力量越来越不可忽视。交行等就是其中典型的代表，他们的舆情系统来自Knowlesys,是基于web2db knowlesys 的，其主要的效果是这样的：
1. 可实时监测微博，论坛，博客，新闻，搜索引擎中相关信息
2. 可对重点QQ群的聊天内容进行监测
3. 可对重点首页进行定时截屏监测及特别页面证据保存
4. 对于新闻页面可以找出其所有转载页面
5. 系统可自动对信息进行分类26禁止9盗用0
6. 系统可追踪某个专题或某个作者的所有相关信息
7. 监测人员可对信息进行挑选，再分类
8. 监测人员可以基于自己的工作结果轻松导出制作含有图表的舆情日报周报