大數(shù)據(jù)時(shí)代的金融風(fēng)險(xiǎn)管理

在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，隨著金融脫媒現(xiàn)象加速、服務(wù)渠道逐漸豐富、金融服務(wù)逐漸多元化，金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)面臨的環(huán)境越來越復(fù)雜，金融機(jī)構(gòu)對(duì)客戶行為模式的認(rèn)識(shí)、信息安全的認(rèn)識(shí)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展“新常態(tài)”的認(rèn)識(shí)、國際環(huán)境不確定性的認(rèn)識(shí)均需要重新構(gòu)建。在此背景下，金融機(jī)構(gòu)面臨的風(fēng)險(xiǎn)日趨復(fù)雜化、多樣化、擴(kuò)散化，風(fēng)險(xiǎn)管理的難度增大，風(fēng)控管理機(jī)制亟待重新設(shè)計(jì)，當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)管理組織架構(gòu)面臨著重構(gòu)與調(diào)整。

此外，近年來“一行三會(huì)”頻繁就新形勢(shì)下的金融風(fēng)險(xiǎn)防控提出多條指引、政策性文件，從監(jiān)管、合規(guī)層面對(duì)金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了逐條要求。因此，金融機(jī)構(gòu)管理者、執(zhí)行者需重新審視在復(fù)雜環(huán)境下的金融風(fēng)險(xiǎn)特征，結(jié)合傳統(tǒng)與新興金融計(jì)量方法，創(chuàng)新采用新技術(shù)強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制，才能滿足未來金融風(fēng)險(xiǎn)管理的要求，及早采取防范措施，降低預(yù)期與非預(yù)期損失的風(fēng)險(xiǎn)成本。

1傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)管理體系與挑戰(zhàn)

傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)管理體系，是以風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)控、監(jiān)管合規(guī)為風(fēng)險(xiǎn)管理原則，以確立風(fēng)險(xiǎn)管理目標(biāo)、識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)事件、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、制定風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略與改進(jìn)措施、建立風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告體系為風(fēng)險(xiǎn)管理步驟。傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)管理組織架構(gòu)以風(fēng)險(xiǎn)管理三層防線為主，即各職能部門與業(yè)務(wù)單位為第一道防線、風(fēng)險(xiǎn)管理委員會(huì)和風(fēng)險(xiǎn)管理部為第二道防線、審計(jì)委員會(huì)和內(nèi)審部門為第三道防線。這其中，風(fēng)險(xiǎn)管理組織結(jié)構(gòu)遵循風(fēng)險(xiǎn)分類管理、風(fēng)險(xiǎn)分層管理和風(fēng)險(xiǎn)集中管理原則。

當(dāng)前，我國傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)管理體制面臨著較大的挑戰(zhàn)。這具體體現(xiàn)為：

傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)管理體系以內(nèi)控、合規(guī)為流程導(dǎo)向，三道防線依賴于關(guān)鍵人員的監(jiān)督、管控，但無法規(guī)避因關(guān)鍵崗位人員的徇私舞弊所造成的損失；

傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)管理體系雖然強(qiáng)調(diào)定量與定性結(jié)合的計(jì)量方法評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)，但多依賴于監(jiān)控規(guī)則和具體指標(biāo)，缺乏對(duì)高級(jí)計(jì)量法的運(yùn)用；

在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下金融風(fēng)險(xiǎn)管理的邊界已經(jīng)大大擴(kuò)展，新的風(fēng)險(xiǎn)形式層出不窮，如非法集資、私募拆分、個(gè)人信息濫用、影子銀行體系等。傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)管理體系難以做到穿透式監(jiān)管，對(duì)資金來源、中間環(huán)節(jié)和投資去向難以形成全面覆蓋；

傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)管理體系缺乏對(duì)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新興技術(shù)運(yùn)用的具體要求，也缺少對(duì)數(shù)據(jù)治理的要求。

案例

民生銀行“假理財(cái)”案：2017年4月，民生銀行北京分行航橋支行行長(zhǎng)涉嫌偽造理財(cái)產(chǎn)品，150余名私人銀行高端客戶購買了規(guī)模達(dá)30億元號(hào)稱“保本保息”的偽造理財(cái)產(chǎn)品。航天橋支行行長(zhǎng)涉嫌違法被公安部門調(diào)查。

廣發(fā)銀行“假保函”案：2016年12月，廣東惠州僑興集團(tuán)旗下兩公司僑興電訊、僑興電信3億私募債逾期。浙商保險(xiǎn)和廣發(fā)銀行涉“僑興債”案，稱“僑興私募債相關(guān)擔(dān)保文件、公章、私章均系不法分子偽造”。廣發(fā)銀行惠州分行營(yíng)業(yè)部總經(jīng)理彭某及副總經(jīng)理鄧某被刑拘，銀監(jiān)會(huì)進(jìn)駐廣發(fā)銀行。

上述兩則案例不僅涉及到商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)和聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)，還涉及到內(nèi)控合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)和欺詐風(fēng)險(xiǎn)。案例表明，傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)管理體系無法識(shí)別內(nèi)控機(jī)制和內(nèi)控管理存在的漏洞，乃至不能采取有效的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避、風(fēng)險(xiǎn)緩釋策略，從而引起重大風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)生。

隨著金融機(jī)構(gòu)面臨的內(nèi)外部環(huán)境日趨復(fù)雜，金融業(yè)務(wù)日趨多樣化，風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性、影響程度也日趨增大，如何應(yīng)對(duì)新形勢(shì)下多樣、復(fù)雜的金融風(fēng)險(xiǎn)成為傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)管理體系亟待思考的命題。企業(yè)管理者應(yīng)積極探索、采用創(chuàng)新技術(shù)手段評(píng)估、規(guī)避、預(yù)測(cè)金融風(fēng)險(xiǎn)，改造現(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)，以適應(yīng)市場(chǎng)環(huán)境、監(jiān)管體系及自身風(fēng)控的要求。

2大數(shù)據(jù)時(shí)代的金融風(fēng)險(xiǎn)管理特征

在過去的傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)管理體系下，金融機(jī)構(gòu)面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)包括市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、戰(zhàn)略與聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)、法律與道德風(fēng)險(xiǎn)等，以表內(nèi)外風(fēng)險(xiǎn)的資本充足率為衡量標(biāo)準(zhǔn)，重點(diǎn)衡量金融機(jī)構(gòu)在傳統(tǒng)業(yè)務(wù)開展過程中面臨的內(nèi)外部風(fēng)險(xiǎn)。從負(fù)債風(fēng)險(xiǎn)管理、信貸風(fēng)險(xiǎn)管理、資產(chǎn)負(fù)債管理、資本充足率管理到巴塞爾協(xié)議III的全面風(fēng)險(xiǎn)管理，傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管理體系以“前中后臺(tái)”傳統(tǒng)業(yè)務(wù)為主要評(píng)估對(duì)象，具有風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)化、規(guī)則流程化、風(fēng)控制度化、評(píng)估定性化的特點(diǎn)。

而在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)時(shí)代，金融混業(yè)經(jīng)營(yíng)趨勢(shì)明朗，金融科技改變了“銀證?；迸c客戶聯(lián)系的方法，擴(kuò)展了金融服務(wù)邊界，促進(jìn)金融服務(wù)的多元化發(fā)展。在此形勢(shì)下，由于金融機(jī)構(gòu)、FinTech公司通過互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)觸達(dá)客戶，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)改造傳統(tǒng)金融工具和服務(wù)，參與人群廣泛、觸達(dá)率高，也同時(shí)帶來了新的風(fēng)險(xiǎn)；此外，金融創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)的多元化，在為消費(fèi)者帶來便捷的同時(shí)，也容易形成不確定性的增大，帶來了風(fēng)險(xiǎn)隱藏和傳遞效應(yīng)。在新時(shí)期新形勢(shì)下的金融風(fēng)險(xiǎn)管理特征可體現(xiàn)為：

創(chuàng)新業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)比重趨大。互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)強(qiáng)化了買方市場(chǎng)，創(chuàng)新服務(wù)和體驗(yàn)式金融成為新的競(jìng)爭(zhēng)驅(qū)動(dòng)力。網(wǎng)絡(luò)金融、直銷銀行、線上信貸、互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)等新業(yè)務(wù)的出現(xiàn)，金融機(jī)構(gòu)通過互聯(lián)網(wǎng)觸達(dá)大量客群，也帶來了資質(zhì)審查、信用評(píng)估的難度和風(fēng)險(xiǎn)；

創(chuàng)新產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)比重趨大。隨著金融創(chuàng)新不斷發(fā)展，金融市場(chǎng)涌現(xiàn)出如信用違約掉期(CDS)等新興金融產(chǎn)品，其流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)較高，價(jià)格波動(dòng)性強(qiáng)，杠桿率高，難以衡量其對(duì)于資金頭寸和風(fēng)險(xiǎn)暴露的影響；此外，理財(cái)產(chǎn)品火爆，期限結(jié)構(gòu)改變，資本市場(chǎng)成為新的融資渠道。而資本市場(chǎng)產(chǎn)品波動(dòng)率更高、風(fēng)險(xiǎn)敞口更大、周期性較強(qiáng)，帶來了較大的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理難度；

創(chuàng)新風(fēng)控技術(shù)比重趨大。越來越多的機(jī)構(gòu)運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等新技術(shù)強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制，以量化決策驅(qū)動(dòng)的智能風(fēng)控成為監(jiān)管和機(jī)構(gòu)共同的議題。

3金融風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量基本方法

根據(jù)巴塞爾協(xié)議III的框架，資本充足率、外部監(jiān)管和市場(chǎng)約束為風(fēng)險(xiǎn)管理三大支柱，提出精確評(píng)估市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、戰(zhàn)略與聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)、道德與法律風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量方法：

市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)：以概念性度量、風(fēng)險(xiǎn)敏感度、風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值度(VaR)等計(jì)量方法為主，衡量市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)頭寸、利率風(fēng)險(xiǎn)敞口、持有期分析、久期分析等

信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量：以違約概率(PD)、違約損失率(LGD)、債項(xiàng)評(píng)級(jí)風(fēng)險(xiǎn)暴露(EAD)、信用利差風(fēng)險(xiǎn)(CS)等信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，和外部評(píng)級(jí)模型(如Moody、S&P)、內(nèi)部評(píng)級(jí)模型(對(duì)公、零售)為主要計(jì)量方法；

操作風(fēng)險(xiǎn)：以操作風(fēng)險(xiǎn)三大工具(RCSA、KRI、LDC)為理論基礎(chǔ)，以標(biāo)準(zhǔn)法(基本指標(biāo))和高級(jí)計(jì)量法(如損失分布法)為計(jì)量方法；

流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)：財(cái)務(wù)比率分析(如資產(chǎn)負(fù)債率、速動(dòng)比率)、流動(dòng)性比率(流動(dòng)性覆蓋率LCR、凈穩(wěn)定資金率NSFR)分析為計(jì)量方法，結(jié)合資產(chǎn)負(fù)債分析與現(xiàn)金流分析；

聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)：結(jié)合內(nèi)外部聲譽(yù)事件、輿情數(shù)據(jù)計(jì)量。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，隨著金融機(jī)構(gòu)獲取內(nèi)外部數(shù)據(jù)日趨便捷，海量數(shù)據(jù)處理、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理可以形成更全面的風(fēng)險(xiǎn)管理視圖，擴(kuò)充了上述金融風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，也對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量提出了更高的技術(shù)要求。例如：

行為分析：客戶留痕數(shù)據(jù)可擴(kuò)充信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；

爬蟲技術(shù)：非零售客戶評(píng)級(jí)可以通過互聯(lián)網(wǎng)爬蟲技術(shù)獲得更多相關(guān)數(shù)據(jù)；

輿情分析：企業(yè)異常擔(dān)保、關(guān)聯(lián)關(guān)系可以借助網(wǎng)絡(luò)輿情文本分析；

實(shí)時(shí)計(jì)算：結(jié)合實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)、客戶360畫像分析進(jìn)行反欺詐偵測(cè)；

機(jī)器學(xué)習(xí)：歷史數(shù)據(jù)結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)多因子分析。

4基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

當(dāng)前，金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)建設(shè)以傳統(tǒng)集中式架構(gòu)模式進(jìn)行業(yè)務(wù)集中處理。以典型全面風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)為例，應(yīng)用體系架構(gòu)如圖所示：

伴隨著金融業(yè)務(wù)種類繁多、數(shù)據(jù)類型千差萬別，金融機(jī)構(gòu)多以建設(shè)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫(EDW)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中，將數(shù)據(jù)按照通用性原則分為客戶、產(chǎn)品、機(jī)構(gòu)等業(yè)務(wù)主體，運(yùn)用于金融風(fēng)險(xiǎn)管理、績(jī)效評(píng)估、多維盈利分析等方面。對(duì)于全面風(fēng)險(xiǎn)管理應(yīng)用系統(tǒng)，綜合計(jì)量需要整合全部風(fēng)險(xiǎn)主體數(shù)據(jù)，如客戶數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、合同數(shù)據(jù)、市場(chǎng)行情數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、操作行為數(shù)據(jù)、抵質(zhì)押品數(shù)據(jù)、機(jī)構(gòu)行為數(shù)據(jù)等，在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)精細(xì)化風(fēng)險(xiǎn)管理。

應(yīng)該看出，風(fēng)險(xiǎn)敞口的多樣化、風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的復(fù)雜化、風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的多維化，均給傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管理集中式體系架構(gòu)帶來了極大挑戰(zhàn)。具體體現(xiàn)為：

傳統(tǒng)集中式架構(gòu)橫向擴(kuò)展能力不足，資源調(diào)度不靈活，無法滿足當(dāng)下海量并發(fā)、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的要求；

風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)無法處理半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體行為不存在感知效應(yīng)；

對(duì)于實(shí)時(shí)性風(fēng)險(xiǎn)的排查與度量要求日趨迫切，需要新的系統(tǒng)架構(gòu)支撐；

傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)多以流程引擎和規(guī)則引擎為核心業(yè)務(wù)觸發(fā)單元，仍以組織、人員的審計(jì)、內(nèi)控為主要流程的觸發(fā)點(diǎn)，難以規(guī)避內(nèi)外部人員的行為因素。

隨著以分布式技術(shù)為主的數(shù)據(jù)管理架構(gòu)的日趨成熟，能夠滿足金融機(jī)構(gòu)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫，支撐上層風(fēng)險(xiǎn)集市應(yīng)用，滿足傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管理模塊（市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、輿情與聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)）。此外，利用互聯(lián)網(wǎng)渠道的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入，可以滿足欺詐風(fēng)險(xiǎn)、異常交易風(fēng)險(xiǎn)、擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)、關(guān)聯(lián)關(guān)系風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別與偵測(cè)，可作為新業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理模塊中的應(yīng)用。

如下圖所示，一個(gè)構(gòu)建在Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)之上的全面風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)可作為金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)決策引擎，其數(shù)據(jù)架構(gòu)包括：

數(shù)據(jù)源層：從外圍業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)接入數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)倉庫：涵蓋風(fēng)險(xiǎn)主題模型、主題功能、應(yīng)用接口、通用匯總和數(shù)據(jù)明細(xì)，用以描述風(fēng)險(xiǎn)敞口、頭寸、評(píng)級(jí)、指標(biāo)、限額、資本計(jì)量模型、壓力測(cè)試場(chǎng)景等具體項(xiàng)；

實(shí)時(shí)計(jì)算：利用流數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)滿足風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)、實(shí)時(shí)預(yù)警、實(shí)時(shí)分析研判、實(shí)時(shí)指標(biāo)分析等；

數(shù)據(jù)集市：涵蓋基礎(chǔ)明細(xì)、共享加工、數(shù)據(jù)回流和對(duì)外服務(wù)接口等；

數(shù)據(jù)管控：包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)視圖、數(shù)據(jù)字典、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)據(jù)安全管理；

數(shù)據(jù)應(yīng)用：從傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管理模塊和新興風(fēng)險(xiǎn)管理模塊兩部分覆蓋金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理應(yīng)用、商業(yè)智能、報(bào)表工具和管理駕駛艙等。

5數(shù)據(jù)挖掘在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用

巴賽爾新資本協(xié)議對(duì)金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)積累提出了具體的要求，包括完善數(shù)據(jù)治理機(jī)制、推進(jìn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化工作、規(guī)范內(nèi)部數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，隨著金融機(jī)構(gòu)獲取數(shù)據(jù)的便利性提高，數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度提高，獲得數(shù)據(jù)的維度增加，數(shù)據(jù)研判的時(shí)效性可提高至T+0，將有助于提升風(fēng)險(xiǎn)管控的效率、提升防范效果，采取風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移和風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的策略也愈發(fā)多樣化。

在傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)管理體系中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的場(chǎng)景如：

用于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)資本計(jì)量的模型法，如VaR值計(jì)算、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)限額等，采用預(yù)測(cè)和時(shí)序分析的方式，挖掘歷史數(shù)據(jù)規(guī)律；計(jì)算衍生品市場(chǎng)KRI指標(biāo)、債券凸性和久期分析等；

用戶信用風(fēng)險(xiǎn)違約損失率、違約概率和期限計(jì)算和分析；

用于金融資本充足率計(jì)算，評(píng)估金融風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)(RWA)；

用于操作風(fēng)險(xiǎn)KRI數(shù)據(jù)指標(biāo)計(jì)算、閾值分析等；

在互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)管理體系中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的場(chǎng)景如：

用于建設(shè)大數(shù)據(jù)信用評(píng)估體系，融合內(nèi)外部數(shù)據(jù)如客戶行為、交易記錄、存貸數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、消費(fèi)記錄等，形成對(duì)公、零售的信用視圖，為小微企業(yè)貸款、個(gè)人理財(cái)產(chǎn)品推薦等業(yè)務(wù)形成風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別依據(jù)；

用于信貸風(fēng)險(xiǎn)管理中擔(dān)保分析，通過大數(shù)據(jù)在擔(dān)保人(企業(yè))、被擔(dān)保人(企業(yè))、貸款流向、擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)影響力、風(fēng)險(xiǎn)集中度等形成具體指標(biāo)，識(shí)別擔(dān)保圈，達(dá)到預(yù)警目的；

用于實(shí)時(shí)反欺詐和反洗錢，利用直銷銀行業(yè)務(wù)、電商、供應(yīng)鏈金融、消費(fèi)信貸、網(wǎng)絡(luò)支付等多維數(shù)據(jù)源，形成反欺詐基礎(chǔ)信息；結(jié)合貝葉斯、邏輯回歸、SVM、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法，對(duì)欺詐行為進(jìn)行分析預(yù)測(cè)，規(guī)避欺詐風(fēng)險(xiǎn)造成的損失；

用于輿情分析，結(jié)合爬蟲技術(shù)獲取社交網(wǎng)站、新聞?wù)搲葦?shù)據(jù)，運(yùn)用自然語言處理、算法實(shí)現(xiàn)分詞、語義分析、特征提取、關(guān)聯(lián)分析和情感分析，對(duì)市場(chǎng)負(fù)面輿情跟蹤預(yù)警；結(jié)合聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)事件，形成定期聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)分析；

用于異常交易行為分析，對(duì)證券、期貨實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，獲取具體時(shí)間點(diǎn)的異常下單、委托事件，觸發(fā)交易系統(tǒng)或監(jiān)察系統(tǒng)的實(shí)時(shí)預(yù)警和風(fēng)險(xiǎn)防范。

可以看出，當(dāng)前大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)工程方法論實(shí)踐逐漸成熟，可以對(duì)傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)管理方法形成較好的補(bǔ)充，輔助監(jiān)管部門和金融機(jī)構(gòu)在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)時(shí)代構(gòu)建新的全面風(fēng)險(xiǎn)管理體系，為新形勢(shì)下的風(fēng)險(xiǎn)管理、內(nèi)控合規(guī)奠定扎實(shí)的基礎(chǔ)。