大數據對風險管理

Ⅰ 利用大數據是否能夠防範風險

我們正在經歷多元的信息技術變革，雲計算、大數據、移動技術以及物聯網等。這版些變革引導jinrong機構權和用戶從全新的視角來思考產品特性和商業模式，也意味著商業yinhang需要在經濟新常態背景下，更加專注於如何有效運用現代科學技術來防控風險。
信息技術應用於風險管理，主要體現在以下三個方面：
流程電子化，應對復雜風險管理過程；
精準計量，促進風險管理精細化；
提升效能，滿足業務迅速擴張下的風險管控要求；

Ⅱ 大數據徵信與銀行風險控制創新

大數據徵信與銀行風險控制創新

數據將是未來銀行的核心競爭力之一,這已成為銀行業界的共識。在大數據時代，銀行所面臨的競爭不僅僅來自於同行業內部，外部的挑戰也日益嚴峻，互聯網、電子商務等新興企業在產品創新能力、市場敏感度和大數據處理經驗等方面都擁有明顯的優勢。在此形勢下，利用大數據徵信創新和提高銀行的風險把控也逐漸成為業界關注與探討的重要話題。

銀行業在風險控制中的不足之處

普華永道發布的《2015年中國金融及銀行業展望》指出，截至2014年第三季度末中國的商業銀行不良貸款總額上升36%，達到7670億元人民幣，是四年來的高點。預計2015年不良貸款上升的趨勢將持續。上述數據的背後，除了經濟下行導致的逾期風險上升的原因之外，銀行在風險控制中存在漏洞與缺陷也是重要原因。

信息不對稱與貸款欺詐

隨著P2P、小貸等民間借貸的興起，借款人越來越容易通過非銀行途徑獲得貸款。而民間借貸機構無須向人民銀行上報數據，非銀行體系的貸款申請情況、負債情況和逾期情況等信息不清晰、不透明、無法提前預知的矛盾愈發突出，往往到了借款人逾期甚至失聯，銀行才被動了解到借款人在民間借貸領域的部分歷史逾期借貸情況或負債過高等不良行為信息。

貸款欺詐問題也是銀行面臨的另一個問題，尤其是在信用卡領域和部分運用信貸工廠模式運作的貸款產品。銀行固化的發卡審核流程以及信貸工廠運作模式已經不再是秘密。目前信用卡、貸款的包裝、組團欺詐騙貸的情況屢見不鮮，尤其是在信用貸款領域，約有60%的信用貸款來自於欺詐，這其中有一半以上是由於身份造假和資料包裝。在數據維度不全面的情況下，銀行等放貸機構由於沒有第三方大數據支持，缺乏充分和有效的交叉核驗手段，容易被組團騙貸者鑽空子。

信息不及時與貸後風險防範

信息獲取的不及時也給銀行在貸後風險管理中帶來了不同程度上的麻煩。例如，銀行往往希望第一時間知道一家企業客戶在獲得貸款後是否面臨新的法律訴訟，但是大多數銀行使用的方式僅僅是依靠信貸經理不定期手動查詢當地法院網站的方式獲取信息，這當中存在著巨大的不確定性，一旦信貸經理忘記查詢或者操作失誤，貸後司法訴訟監控工作將形同虛設。這還不包括持續監控該客戶在民間借貸中的申請情況、負債情況和逾期情況等風險點。銀行在貸後風險防範過程中的手段和效率都極大地制約了銀行風險控制的效果。

成本和效率的矛盾

為了解決信息不對稱的問題和信息獲取不及時的問題，銀行往往需要採集大量的數據來輔助判斷。但是數據採集的過程中通常運用的方法是要求借款人或企業補充提供大量的資料，這個過程中涉及到大量的人工成本和時間成本。而為了提高效率，需要搭建一套能夠實現部分數據的自動採集，同時需要自動化程度較高的後台管理系統，但是這必須組建專門的工程師團隊和進行大量的IT開發工作，對不少中小銀行來說也是一個沉重的負擔。

大數據徵信與貸款風險控制

大數據徵信產業的興起

2015年1月，中國人民銀行發印發了《關於做好個人徵信業務准備工作的通知》，要求芝麻信用管理有限公司、騰訊徵信有限公司、拉卡拉信用管理有限公司等八家機構做好為期六個月的個人徵信業務准備工作。這意味著，這八家機構或將成為我國首批商業個人徵信機構。由此，正式拉開了大數據徵信產業的序幕，個人徵信市場成長空間已經打開。基於美國個人徵信市場達600億美元的規模，考慮到我國人口基數的龐大，未來發展成熟之後我國的個人徵信市場空間很可能達到1000億元規模。

值得注意的是，大數據徵信成為了互聯網巨頭的必爭之地。除了阿里巴巴和騰訊，網路、京東金融、小米金融、360金融等互聯網公司也表示將打造互聯網徵信系統，並有意申請第二批個人徵信牌照，部分機構已經向人民銀行提交了申請。互聯網公司的高調介入表明，一方面互聯網公司的創新特性和快速擴張特性給傳統徵信領域帶來了新的活力和機遇，另一方面互聯網公司各自不同的大數據優勢和應用場景優勢，將使得徵信市場的競爭日趨白熱化。
國內大數據徵信產業發展趨勢

各類大數據公司介入大數據徵信市場，使數據維度和種類相比兩年前有了極大的豐富。特別是伴隨著移動互聯網時代興起，圍繞著移動上網設備信息、地理位置信息、運營商信息的大數據公司和大數據服務層出不窮，並開始運用在P2P的貸款審核和交叉核驗流程中。但是，數據的來源和有效性依然制約著大數據徵信產業的發展，目前行業依然處於早起的探索階段，尚未有成熟的「殺手級」應用工具出現。

信息孤島依然存在。信息孤島是目前制約國內信貸行業發展的重要因素。信息不對稱、不透明，帶來了大量的多頭負債風險和欺詐風險。在國內大數據徵信產業興起時，市場對於消除信息不透明、打破信息孤島寄予極大的期待。從目前行業的發展情況來看，信息孤島在短期內無法完全消失。

首先，公共事業繳費、固定資產、社保、居住等與貸款風險控制息息相關的信息，依然歸屬於相關政府部門。雖然工商、司法等信息已經向社會開放，但是政府信息開放程度依然較低，這將是一個長期而復雜的過程。

其次，掌握大量公民信息的互聯網公司相互之間難以產生信息互通。目前國內社交數據、電商數據、地理位置數據、搜索數據、移動設備使用行為數據等互聯網信息分別集中於阿里、網路、騰訊、京東、360等互聯網巨頭手中，這些公司在跑馬圈地的過程中存在著大量的競爭關系，數據互通、信息共享在目前看來可能性極低。

最後，徵信公司之間的信息也難以互通。徵信公司的核心競爭力在於擁有自己獨有的信息。作為直接競爭對手，徵信公司之間不可能用自己的核心數據去提升競爭對手的競爭力。可以說，一方面徵信公司致力於解決信息不對稱，另一方面徵信公司也在構建數據壁壘。

應用場景逐漸豐富，組合信用評估或成主流。放眼徵信行業較為發達的美國，徵信報告的運用早已不僅限於金融領域，例如招聘、租房、租車、相親等行業和領域都需要使用個人徵信報告。隨著「互聯網+」的推動、大數據概念的提出以及P2P互聯網金融的發展，目前國內的徵信公司也在應用場景的豐富性上進行著探索和嘗試。

從國內大數據徵信行業的發展現狀來看，由於信息孤島、數據不完全共享的現狀將長期存在，當行業發展到一定階段，將會產生組合式的信用評估。譬如要求當事人同時出具多家機構的信用報告，從社交、電商、招聘、瀏覽行為、地理位置等不同角度對當事人做出全息用戶畫像，判斷其綜合情況。這是因為單方面的信用評估已不能全面評價一個人，必須發揮出各家大數據徵信公司的信息優勢才能全面評價。

大數據徵信在貸款風險領域的應用案例

反映電商信用行為的芝麻信用。芝麻信用基於阿里巴巴的電商交易數據和螞蟻金服的互聯網金融數據，並與公安網等公共機構以及合作夥伴建立數據合作，數據涵蓋了信用卡還款、網購、轉賬、理財、水電煤繳費、租房信息、住址搬遷歷史、社交關系等等。芝麻信用以芝麻分來直觀呈現信用水平，主要包含了用戶信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質、人脈關系五個維度，從950～350分劃分為5個等級，分數越高代表信用程度越好，違約可能性越低。芝麻徵信還出具個人信用報告，其主要由央行徵信中心負責提供，記錄了個人基本信息、貸款信息、信用卡信息和信用報告查詢記錄等。

反映互聯網社交行為的騰訊徵信。騰訊徵信的數據更多的是社交數據，其徵信產品有兩大類別：一是反欺詐產品，包括人臉識別和欺詐評測；二是信用評級產品，包括信用評分和信用報告。騰訊徵信反欺詐產品的主要服務對象包括銀行、證券、保險、消費金融、小貸、P2P等商業機構，它能幫助企業識別用戶身份，防範涉黑賬戶或有組織欺詐，發現惡意或者疑似欺詐客戶，避免資金損失。對於之前沒有個人徵信報告的藍領工人、學生、個體戶、自由職業者等用戶，騰訊通過他們使用社交、門戶、游戲、支付等服務，通過海量數據挖掘和分析技術來預測其風險表現和信用價值，為其建立個人信用評分。

反映借款人風險的好貸雲風控。好貸雲風控是好貸網和全球最大的個人信用評分機構FICO（費埃哲）共同打造的大數據風控平台，整合徵信公司、司法數據、工商數據、消費數據等重要數據源頭，構建了金融貸款機構風控所需全行業各領域的風險資料庫，同時包括反欺詐風險名單庫、重大風險識別名單庫、貸款申請記錄名單庫的數據，合計已超過7000萬條。多達6000多個維度的資料庫不僅能有效補足貸款機構本地的資料庫，還能協助其大幅提高反欺詐識別和信用風險識別能力，同時結合FICO的信貸決策引擎為信貸機構提供服務。金融機構不用再投入巨資自建系統，不用花巨大精力和成本尋找各種風控數據。

銀行風險控制與大數據徵信的結合

大數據難以解決所有問題，但可以作為有效的工具。大數據能為信貸行業帶來什麼價值？筆者的判斷是：大數據在未來一段時間，仍無法解決信貸風控中的所有問題；或者說單純依靠大數據進行信貸風控、審批全流程的貸款種類還很有限。

但是，大數據已經可以解決信貸行業的一部分問題，並且將發揮越來越重要的作用。比如，大數據在進行反欺詐識別、風險動態監測、用戶行為分析、用戶畫像等領域，都已經有了越來越多的運用。銀行機構應當擁抱大數據，敢於和善於運用大數據輔助進行風險把控。
通過大數據，將民間借貸信息對銀行透明化。銀行機構通過大數據徵信的數據，可以了解借款人在民間借貸的信息。目前大數據徵信公司提供的民間借貸相關信息主要包含黑名單信息、貸款申請信息和被查詢信息。以好貸雲風控為例，其包含了各家徵信公司的黑名單信息以及好貸雲風控平台整合的數十家P2P平台的黑名單信息，同時也包含了好貸網的1000萬條貸款申請記錄和每個星期增加一倍的被查詢信息。這些信息都從側面反映了借款人的民間借貸情況。通過大數據徵信，將能夠使民間借貸信息對銀行機構越來越透明，識別出更多的民間借貸風險，更好地進行貸款審核和反欺詐識別。

豐富數據維度，提升對信用檔案客群風控能力。2014年，美國政策與經濟研究委員會（PERC）對於非金融信息（也成為替代性信息）在信貸決策中作用的研究表明：諸如水、電、煤、有線電視、手機等非金融信息納入徵信系統，顯著地提高了信用檔案在案人群的信貸獲得能力。

目前不少銀行逐步認識到已經納入銀行傳統資料庫的信息量並不豐富和完整，開始積極與第三方大數據徵信公司頻繁接觸與接洽合作，如客戶信息、銀行擁有客戶的基本身份信息等。但客戶其他的信息，如性格特徵、興趣愛好、生活習慣、行業領域、居住狀況等卻是銀行難以准確掌握的；另一方面對於多種異構數據的分析是難以處理的，如銀行有客戶的資金往來的信息、網頁瀏覽的行為信息、服務通話的語音信息、營業廳、ATM的錄像信息，但除了結構化數據外，其他數據無法進行分析，更談不上對多種信息進行綜合分析，無法打破「信息孤島」的格局。通過與第三方大數據徵信公司的合作，盡力彌補自身在獲取信息維度以及數據挖掘和分析能力方面的不足。

綜上，筆者認為，在互聯網時代和大數據時代的背景下銀行如欲進一步加快轉型的步伐、實現誠信社會與普惠金融的願景、肩負信用風險管理重任，就要在信息使用、貸前調查、貸中監控等風險控制方面藉助互聯網的優勢，擁抱大數據徵信，充分利用內外各種信息做好客戶徵信和增信，進一步提高對風險的控制和管理水平，才能立於不敗之地。

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Ⅲ 大數據與風險社會的危機管理創新

大數據與風險社會的危機管理創新

德國社會學家烏爾里希·貝克1986年在《風險社會》一書中，首次提出風險社會的概念。人們普遍認為，它很好地描述和分析了當代社會的結構特徵，為理解當下中國轉型時期的社會風險，應對公共危機，提供了有益思路。大數據開啟了一場新的數據技術革命，大數據技術的引入，可以重構傳統的風險管理體制，再造危機管理流程，變革和創新政府管理思維。

社會轉型與社會風險

根據貝克的理解，隨著現代化的推進、科技的發展及經濟全球化進程的加速，人類進入了一個風險頻發的風險社會。雖然風險古已有之，但現代風險具有整體性、不可感知性、不確定性、全球性、自反性等傳統風險所不具備的特性，它從根本上改變了工業社會的運行邏輯、社會動力和基本結構，使人類進行了一場「從短缺社會的財富分配邏輯向晚期現代性的風險分配邏輯的轉換」。現代科技在推動社會發展的同時，也帶來大量潛在的風險，這種「自反性」現代化的結果是，科技和現代化發展得越快、越成功，風險便越多、越突出。

此外，風險社會的另一個後果，便是社會的「個體化」。人們不再以階級、家庭等制度性標准作為行動參照，而完全以自身作為決策主體；人們也不再以階級地位，確定某人的家庭地位、觀點、關系、社會、政治與認同。這是社會結構的巨大的變遷。在傳統社會，個體遭遇風險，可被當成不由個體負責的事件；而在風險社會，則被視為個體的失敗案例。這就導致風險在數量上增加，類型上更加復雜化，因為不同的人會遇到性質和形式不同的風險和罪責歸因。

與此相關，風險社會的另兩個結構性變化，是工作場所的多元化和工作的靈活化。傳統單位里終身的全職工作，轉變為充滿風險的，多樣、靈活和分散的就業體系，這帶來了普遍的就業不安全感，並對現行的勞動保障體制及法律制度的合理性提出了質疑，給社會發展和政府管理帶來了威脅與挑戰。

風險社會與危機管理

經過30多年的高速發展，當代中國正處於社會轉型和危機高發的風險社會階段。現階段我國不僅受到環境與資源的巨大制約，而且還需在盡可能短的時間內完成發達國家相當長時期內完成的社會變遷和結構轉型。這種快速轉型，可能導致社會結構出現斷裂，帶來頻繁的社會危機和劇烈的社會震盪。20世紀80年代，拉美國家出現的「拉美陷阱」，原因正在於此。

一般而言，現代風險社會具有三大特徵：風險的人化、制度化、普遍性。當前，我國正處於全球風險、社會轉型風險混合疊加的高風險時期——由傳統社會向現代社會轉型，既存在機遇，也面臨風險；經濟全球化加速了全球信息與物質的流動，將我國裹入全球風險之中。近年來，源自國內外的一系列公共危機，清晰地表明我國業已步入高風險社會。

2003年非典以來，我國「一案三制」的應急管理架構，「統一領導、綜合協調、分類管理、分級負責、屬地管理為主」的危機管理體制，得以初步成形，並在若乾重大危機應對中凸顯優勢。然而，隨著經濟、社會的急劇轉型，這種集中資源的「拳頭式」危機管理體制，問題和缺陷也日漸顯現。例如，這種危機管理體制的理論預設是危機的「非常態」，將危機視為偶然事件，側重於事後的應急處置，忽視前期預警和全流程監控，致使本可早期預防的危機頻繁發生。同時，脫胎於傳統官僚體制的政府危機管理體系立足危機「已然存在」的假設之上，依靠權力分工、責任認定和制度化的應急手段予以消除，但隨著風險社會的來臨，風險來源不斷增多，變異性、擴散性日益增強，僅對危機進行局部改良已難以從根本上解決問題。因此，必須引進新的技術與方法，創新危機管理，推進治理體系和治理能力的現代化。

大數據與危機管理創新

大數據技術及管理模式的引入，能有效重塑危機管理體制的理念、機制和流程，提高危機管理的科學性和可預見性，促進現有體制結構性問題的解決。

重塑管理理念。風險社會的危機事件具有高度的復雜性、普遍性、衍生性和利益關聯性。必須突破現有理念中「重應對、輕管理」的誤區和「重權力、輕技術」的傾向，主動運用大數據的挖掘、分析、預測和流程整合能力，對危機生命周期的全程進行流程管理，實現從單一的事件應對向全流程管理的理念轉變。避免聚焦於應對環節，忽視監測預防、緩解、評價、學習、反思等重要步驟。避免一次次成功的事件應對過後，處置能力和應急管理水平毫無長進，一事過後同類問題反復發生。大數據最大的價值在於預測，它能實現有預見性的管理。

變革管理體制。現代危機具有很強的跨領域性、衍生性、危害的全社會性，在此背景下，現行體制縱向分工的慣性與現代危機管理橫向整合要求之間存在嚴重的功能性沖突和結構性矛盾，一個部門負責一種危機的模式也已無法適應當代危機管理的需要。而大數據技術及相關管理模式，能為現有體制及專業分工所致的信息壁壘提供很好的解決方法，原因在於管理流程中產生的數據流，只遵循數據本身的性質和管理的要求，而不考慮專業分工區隔。

再造管理流程。即依據危機管理數據流的傳播方向而非專業分工來構建和再造管理流程，使危機管理體制圍繞數據流形成相應的機構、團隊和人員，有效提高管理流程整體的運行效能。

構建數據分享系統。大數據技術獲取的全樣本數據，是現代危機管理的基礎。在創新管理體制的過程中，有必要從國家層面打破部門壟斷和專業區隔，構建政府內部無縫銜接的大數據危機管理系統，為聯合開展危機管理提供共享的管理數據網路，實現以大數據分析決策為核心的整合式危機管理效益的最大化。

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Ⅳ 大數據風控是什麼

大數據風控指的就是大數據風險控制，是指通過運用大數據構建模型的方法進行風險控制和風險提示。通過採集大量企業或個人的各項指標進行數據建模的大數據風控更為科學有效。

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據風控主要是通過建立數據風險模型，篩選海量數據，提取出對企業有用的數據，再進行分析判斷風險性。

(4)大數據對風險管理擴展閱讀：

大數據風控能解決的問題：

1、有效提高審核的效率和有效性：

引入大數據風控技術手段分析，通過多維度的信息分析、過濾、交叉驗證、匯總，可以形成一張全面的申請人數據畫像，輔助審核決策，可以提高審核的效率和有效性。 

2、有效降低信息的不對稱：

引入大數據風控技術手段分析，通過多維度的信息分析、過濾、交叉驗證、匯總，可以形成一張全面的申請人數據畫像，輔助審核決策，可以提高審核的效率和有效性。 

3、有效進行貸後檢測：

通過大數據技術手段對貸款人進行多維度動態事件（如保險出險、頻繁多頭借貸、同類型平台新增逾期等）分析，做到及時預警。

參考資料來源：網路-大數據風控

Ⅳ 2018年開始運用大數據進行內部控制和風險管理的企業有哪些

你好朋友，隨著時代的發展這樣的企業只有好多的。數據觀微信速遞專

隨著金融科技的深入屬發展和多方面應用，以大數據等科技手段提收增效成為金融行業核心訴求。數據觀微信小編獲悉，3月12日，網路金融攜手愛分析聯合發布了《2018年中國大數據風控調研報告》，對能夠有效降低金融風險管理成本的大數據風控技術和市場進行了研究分析。

2017年中國大數據風控市場規模達140億人民幣，發展潛力巨大，互聯網巨頭、產業類公司、創新類公司和IT類公司四類公司紛紛入場。隨著開源類技術迅猛發展、行業趨於合規化，以及百行徵信的成立，大數據分析市場越來越趨於集中，技術、數據、場景理解、客群和獲客成為了大數據風控公司五大核心競爭力，其中，互聯網巨頭更占優勢。

Ⅵ 大數據 銀行風險管理的「金鑰匙」

大數據 銀行風險管理的「金鑰匙」

數據越豐富則分析結果會越強大，大數據分析及相關分析數據迎來了黃金期。
隨著數據量的增大以及數據多樣性的增強，如何駕馭好這些數據讓它更好的為決策服務、減少損失以及增加收益變得越來越重要。銀行的業務經營依託於對風險的評估，以及對評估結果加以利用。這對當下的銀行管理者提出更高的要求，包括分析獲取可信的數據以及與公司員工分享得到的結果。
風險一直在增長
正如最近一些頭條所指出的，風險的復雜性在增加，這種復雜性遍布於銀行業的各個角落。銀行業的集中度越來越高，更多的大型機構要協調不同層級和維度的關系，包括產品、流程、技術、組織架構以及合同等。金融創新帶來了新的工具，不同市場之間的關聯性增強也帶來更頻繁的跨界信息流動。由此帶來的問題是，當風險出現的時候，市場的波動率會瞬時增加，從而造成會帶來巨大流動性風險的「波動聚類(VolatilityClustering)」，就像2007—2009年的金融危機以及2001年的互聯網泡沫破裂那樣。
顯然，銀行業的風險非常廣泛。「我們已經定義了13種系統性風險：網路風險、高頻交易風險、對手風險、擔保風險、流動性風險等等，同時我們也從如此多的大型銀行的清算和結算活動中總結出一整類的關聯性風險定義」。MikeLeibrock說，Mike是美國存款信託清算公司(DTCC)負責系統風險的副總裁（DTCC為所有的大型銀行提供清結算服務）。
作為監管者，當然也包括他們監管的機構，還是像之前一樣關注與識別和管理金融系統中的潛在風險，同時數據的管理實踐也在不斷變化。
大數據的潛力
銀行在處理儲存在他們資料庫的數據方面都是專家。他們能夠從把每天發生的數據整理成報告提供給中台和前台人員，供他們研究最新的市場趨勢。
大數據是不同的。它數量巨大、形式多樣並具有瞬時性，它可以從移動設備、社交應用、網頁訪問以及第三方獲取，包括信用消費等方面的數據。它可以幫人們揭示那些連專家都不易察覺到的潛在消費習慣。大數據能夠幫助銀行從更細致的層面上發掘潛在的風險，可以細致到單一客戶、產品以及投資組合水平，有些甚至可以更細致，達到信用審批以及定價層面。
為了了解更多關於大數據和銀行風險管理的關系，EIU調查了6大洲55個國家的208位風險及合規管理上的高管，涵蓋了零售銀行（29%）、商業銀行（43%）、投資銀行（28%）。結果顯示越來越多的銀行界開始傾向於使用大數據，但他們仍然面臨著一些挑戰，主要是將分析結果應用在更高級的風險管理中，尤其是流動性風險和信用風險。
調查要求高管們為他們自己的機構打分，主要在控制以及緩解風險方面。結果顯示了如下的一些相同點，包括：
基本的大數據工具來進行整理和獲取那些有序及無序的數據（有35%高於平均分及7%低於平均分的高管選擇了此項）；更高級的大數據工具來進行預測和視覺化分析（有33%高於平均分及8%低於平均分的高管選擇了此項）。
換句話說，那些表現更好的銀行更喜歡使用多種不同的方法來進行風險分析，包括基礎的和高級的分析工具。更進一步說，他們也更喜歡靠大量的數據解決風控問題。
支持風險管理的大數據投資
除了來自四個區域，受訪者還來自三類機構：43%的商業銀行，剩下的一半來自零售銀行，一半來自於投資銀行。相比較於其他類型的風險，三類機構的受訪者均更加關注流動性風險和信用風險。同時，隨著行業和地區的不同，他們賦予不同風險的重要性不同。
在所有地區和行業中，絕大部分銀行已經或者很快在支持風險管理中投資大數據。五分之四的銀行（81%）定期向高級管理人員提供關於銀行風險狀況的綜合報告，另外有15%的銀行打算在未來三年內也這樣做。幾乎所有銀行都在致力於推動風險管理信息至銀行高級決策者。但問題是他們是否獲取到了正確的大數據工具並且真正有效。
僅僅過了十分之四的受訪者創建風險概況時，擁有整合、操作和質疑大數據的能力。近半數的受訪者在未來三年有計劃在這些工具上進行投資。
先進的大數據工具的佔比稍微有些低。例如，預測分析和數據可視化：41%的正在使用它們，44%的預計在未來三年內獲取它們。
盡管如此，來自各大洲的絕大多數的零售銀行、商業銀行和投資銀行都致力於利用大數據的力量。

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Ⅶ 大數據及物聯網讓風險管理如虎添翼

大數據及物聯網讓風險管理如虎添翼
企業善用大數據與物聯網等科技，可進行有效的風險管理。運用大數據分析，除精算保險費率及揪出詐保、勾稽可疑的股票操作或違法貸款集團，亦可分析金流與人際網以強化洗錢防制。物聯網技術則有助掌握諸多風險狀況，利於預防搶救，甚至對風險降低提供優惠獎勵。
過去一年並不平靜，金融危安事件層出不窮，如第一銀行ATM遭駭盜款案與兆豐銀行防制洗錢疏失案等，風險管理順勢成為熱門。據媒體報導，第一銀行將出包的ATM機種全數汰換且重新整頓銀行信息安全系統，兆豐銀行則擬斥資人民幣6億元打造洗錢防制及法遵相關的信息安全系統。
經濟不景氣的年代，詐欺及各種違法案件特別多，技術也越來越高級，金融業與其他企業均有強化風險管理的需求。有需求就有供給，對於企管顧問與信息科技公司來說，客戶端面臨層出不窮的危機也可轉化為源源不絕的商機，應善加把握。科技有助於風險管理，而以處理風險為主的行業當屬保險業，企業可以從保險業的最近發展趨勢，探索大數據與物聯網等科技強化風險管理的門道。
大數據與保險詐欺
2016年9月間傳出警方破獲台灣南北兩大知名醫師涉嫌與保險黃牛勾結，以開立不實診斷證明書的手法協助病患詐領保險金，亦向社保中心申請社保補助，詐領保險金額合計約人民幣1300萬。本件能夠順利破案的主要關鍵就是大數據（BigData），財團法人保險犯罪防制中心透過保險資料庫的大數據統計分析，發現有特定保戶向特定醫院、特定醫師求診且有諸多不尋常現象，乃向警方舉報因而破獲這起巨額保險詐欺案。
保險業原來就是運用大數法則進行風險評估與保險相關金額（包括保險費、保險金及責任准備金等）的精算。隨著大數據數據的海量擴增與分析技術的精進，保險公司更容易藉助對特定族群與保險事故相關因素的大數據分析而精算適合的保險費與保險金。在上述保險詐欺案例，保險犯罪防制中心還能透過保險事故與保險金請領相關的大數據數據綜合比對分析而勾稽出涉嫌詐領保險金的犯罪集團。此外，保險公司如新光人壽也有導入大數據以研析理賠風險，如建立「壞人模型」：被歸類為壞人的客戶系經由大數據綜合分析後依其風險分數而推測其詐保可能性較高，基此保險公司在核保與出險理賠作業上就可更加謹慎，降低被詐保的風險。
物聯網與外溢效果的保單
金融管理機構鼓勵保險公司推出外溢效果的保單，不僅對保戶提供保險的保障，還可達到健康促進的外溢效果，亦即對於降低保險事故發生機率的保戶（如有良好運動習慣者），提供降低保費的優惠。國泰人壽於2016年9月間推出台灣首張外溢效果保單，保戶投保後符合健康要求，續期保費可打折，再退還先前溢繳保費作為健康促進獎勵金。富邦人壽也向金管申請具有外溢效果的計步保單，多走路可減免保費，只要1年中有120天以上，每天走路達5000步，即可享有保費減免的優惠。
物聯網（IoT，如穿戴設備、智能衣、車聯網等）有助於推廣外溢效果的保單，透過穿戴設備、智能衣量測使用者的行動步數、生理數據，或是透過車聯網記錄駕駛的使用習慣與車輛狀態，可讓保險公司衡量保戶的風險狀況。如果因為保戶保持良好的運動與駕駛習慣而可減少生病或車禍意外事故的發生，則可調降保險費，該保單也會比較好銷售，具有雙贏的效果。
物聯網技術與大數據分析的結合運用還可提高預測的準度，保險公司除可更准確地抓出「壞人模型」以合理控制風險之外，亦可建立「好人模型」，亦即將風險較低的客戶歸類為好人，提供保費優惠也加速理賠審核作業。
科技、商業與風險
風險管理包括風險規避、風險降低、風險轉嫁、風險承擔等面向，可透過保險安排、契約設計、科技措施、政府介入等方式來處理。由前述保險業的最近發展趨勢可知，大數據分析可運用在風險管理上，實務上除了保險之外，在股票市場進行市場監視以查緝內線交易、炒作股票，或是在銀行貸款作業揪出詐貸或超貸等犯行，均可利用大數據來勾稽可疑的股票操作或是違法貸款集團，亦可藉助綜合分析金流與人際關系網以強化洗錢防制。物聯網技術則有助於對於諸多風險狀況的掌握，風險提高，則進行預防搶救；風險降低，則提供優惠獎勵。企業如妥善利用大數據與物聯網等科技，應可進行有效的風險管理。

Ⅷ 大數據風險管理不容忽視

大數據風險管理不容忽視
當前，我國信息化快速發展，人工智慧正以前所未有的速度、廣度和深度融入經濟社會各個方面，大數據風險管理的重要性和緊迫性日益凸顯。對此，我們必須與時俱進，切實重視數據安全問題，從組織管理、規程標准、技術手段等多角度著手進行風險防範，圍繞大數據市場准入的風險屏障與防範、生產使用過程中的風險監控和管制，以及風險預警和化解等關鍵環節，採取組織控制、制度控制與技術控制的綜合治理機制，形成數據安全防護「三位一體」的閉環管理鏈條。
信息和數據是進行國家公共治理的基礎，在經濟社會發展中的基礎性、戰略性、先導性地位日益突出。隨著信息和數據容量、復雜性和戰略意義的提升，如何更為有效地化解數據治理中戰略導向缺失、數據權屬體系不完善、分級分類機制缺失等難題，是當前需要研究的課題。要實現數據安全防護總體目標，就必須更好實施全面風險管理體制改革，有效統籌數據資源和風險管理，切實提升我國數據治理能力。
完善組織管理
應著力打造「集中式」風險管理組織架構，圍繞大數據市場准入的風險屏障與防範、生產使用過程中的風險監控和管制，以及風險預警和化解等關鍵環節，成立統一的大數據管理部門，負責組織領導、統籌協調全國大數據發展和具體的風險防範管控，以及發生重大事故時的危機管理。
具體來看，大數據管理部門應做好數據採集、數據維護、數據分析和風險管理以及數據政策的主導者，將主要開展跨區域、跨部門、跨層級的大數據交換共享，以及數據關聯、比對、清洗、安全防護等治理工作，需要具備包括數據收集能力、數據解讀能力、判斷能力和輔導能力等方面的專業能力，通過加強數據資源的建設、管理和開發，滿足監管、隱私保護和安全等方面的要求，保證數據安全管理方針、策略、制度的統一制定和有效實施。
同時，推進國家公共治理數字化基礎設施的建設，構建一個擴展性強、高度可靠的，以互聯網為基礎的數字平台，負責管理基礎數據資源安全。搭建「數據資源服務施政平台」，充分發揮平台組織協調和快速部署數據安全措施的作用。構建「安全即服務」的新模式，推進數據資源的整合共享、統一管理、主動防護，力爭將原本分散存儲在不同部門、行業的數據信息孤島連接成一個互聯互通的新價值網路，形成傳統以控制為核心的安全模式和新型的主動性數據安全模式相互支撐、協同發揮作用的數據風險防範體系。
強化制度規范
為確保數據風險管理工作有規可依，建議構建與現代化經濟體系和國家治理能力現代化相適應的風險管理制度環境，努力將保護數據信息資產的措施融入現代化經濟體系建設、國家治理體系建設，探索出一條以控制功能和主動保護雙管齊下、共同落實數據安全管理責任的發展模式和路徑。
一是強化頂層設計，打造全方位的安全保障體系。應在國家法律法規層面，進一步完善包括數據權屬、數據管理、關鍵基礎設施、穩定性保障、數據安全等在內的相關專門性法律。同時，在生產使用過程中的風險監控和管制方面，應聚焦大數據領域的技術研究與應用，推進大數據採集、管理、共享、交易等標准規范的制定和實施，研究制定一批基礎共性、重點應用和關鍵技術標准;在風險預警和化解方面，應在確保大數據法律性開放的基礎上，加強風險管理流程、授權管理制度、風險限額管理、風險評價考核、風險獎懲處罰、風險責任約束、風險決策報告等方面的建設，構建全面數據風險管理的體系架構。
二是明確相關部門和人員責任，完善風險管理體制機制。在大數據市場准入的風險屏障與防範方面，明確數據系統許可權和數據管理相關責任部門，制定數據系統許可權及數據管理辦法，規范政府部門數據系統許可權申請及數據管理流程，形成數據安全實踐工作的制度保障。建立完善數據服務、網路安全防護和信息安全等級保護等相關制度。在生產使用過程中的風險監控和管制方面，有必要針對大數據安全可能引發的負面影響，編制數據管理制度和規程文件。在風險預警和化解方面，相關部門必須適應風險管理從靜態數據向動態數據的轉化、從人為判斷向模型分析的轉化、從零散管理向體系管理的轉化，加強數據安全事件監測和事態發展信息搜集工作，積極開展應急處置、風險評估和安全控制的能力建設，提升基於持續檢測、態勢感知和及時響應處置的數據安全保障能力，釋放數據活力。
三是加快建立數據信息資源目錄體系，滿足技術性開放的數據安全要求。立足實際情況，根據數據應用的差異化需求和不同場景，明確數據信息資源目錄的管理者、提供者和使用者的不同角色和職責，按照管理范圍和職責許可權，落實數據資源的編目、注冊、發布和維護。在生產使用過程中也要加快建立統一的數據標准體系並制定數據安全策略，通過數據鏈的標准化和主動性數據安全模式，確保數據的清晰可溯，確保相關機構和個人最大程度地自由安全獲取和利用數據。
加強技術保障
有效的技術保障，是保障大數據安全、提升數據治理能力的關鍵。
一是加強政策引導，不斷提升技術能力。推動大數據領域產學研協同創新合作，加強大數據風險管理核心技術的聯合攻關，增強防範和處置數據安全事件的技術支撐能力。重點支持網路安全監測預警、處置救援、應急服務等，以核心技術的突破和發展，有效降低大數據的安全風險。
二是建立數據安全防範資料庫，加強數據共享。鼓勵以大數據產業聯盟、相關行業協會等組織為依託，在大數據生產使用過程中的風險監控和管制，以及風險預警和化解方面，建立一個共享的數據安全防範資料庫，促進數據安全防範信息和修復舉措的收集和共享，低成本、高質量、高頻度地生產、使用數據安全防範相關知識。