大数据对风险管理

Ⅰ 利用大数据是否能够防范风险

我们正在经历多元的信息技术变革，云计算、大数据、移动技术以及物联网等。这版些变革引导jinrong机构权和用户从全新的视角来思考产品特性和商业模式，也意味着商业yinhang需要在经济新常态背景下，更加专注于如何有效运用现代科学技术来防控风险。
信息技术应用于风险管理，主要体现在以下三个方面：
流程电子化，应对复杂风险管理过程；
精准计量，促进风险管理精细化；
提升效能，满足业务迅速扩张下的风险管控要求；

Ⅱ 大数据征信与银行风险控制创新

大数据征信与银行风险控制创新

数据将是未来银行的核心竞争力之一,这已成为银行业界的共识。在大数据时代，银行所面临的竞争不仅仅来自于同行业内部，外部的挑战也日益严峻，互联网、电子商务等新兴企业在产品创新能力、市场敏感度和大数据处理经验等方面都拥有明显的优势。在此形势下，利用大数据征信创新和提高银行的风险把控也逐渐成为业界关注与探讨的重要话题。

银行业在风险控制中的不足之处

普华永道发布的《2015年中国金融及银行业展望》指出，截至2014年第三季度末中国的商业银行不良贷款总额上升36%，达到7670亿元人民币，是四年来的高点。预计2015年不良贷款上升的趋势将持续。上述数据的背后，除了经济下行导致的逾期风险上升的原因之外，银行在风险控制中存在漏洞与缺陷也是重要原因。

信息不对称与贷款欺诈

随着P2P、小贷等民间借贷的兴起，借款人越来越容易通过非银行途径获得贷款。而民间借贷机构无须向人民银行上报数据，非银行体系的贷款申请情况、负债情况和逾期情况等信息不清晰、不透明、无法提前预知的矛盾愈发突出，往往到了借款人逾期甚至失联，银行才被动了解到借款人在民间借贷领域的部分历史逾期借贷情况或负债过高等不良行为信息。

贷款欺诈问题也是银行面临的另一个问题，尤其是在信用卡领域和部分运用信贷工厂模式运作的贷款产品。银行固化的发卡审核流程以及信贷工厂运作模式已经不再是秘密。目前信用卡、贷款的包装、组团欺诈骗贷的情况屡见不鲜，尤其是在信用贷款领域，约有60%的信用贷款来自于欺诈，这其中有一半以上是由于身份造假和资料包装。在数据维度不全面的情况下，银行等放贷机构由于没有第三方大数据支持，缺乏充分和有效的交叉核验手段，容易被组团骗贷者钻空子。

信息不及时与贷后风险防范

信息获取的不及时也给银行在贷后风险管理中带来了不同程度上的麻烦。例如，银行往往希望第一时间知道一家企业客户在获得贷款后是否面临新的法律诉讼，但是大多数银行使用的方式仅仅是依靠信贷经理不定期手动查询当地法院网站的方式获取信息，这当中存在着巨大的不确定性，一旦信贷经理忘记查询或者操作失误，贷后司法诉讼监控工作将形同虚设。这还不包括持续监控该客户在民间借贷中的申请情况、负债情况和逾期情况等风险点。银行在贷后风险防范过程中的手段和效率都极大地制约了银行风险控制的效果。

成本和效率的矛盾

为了解决信息不对称的问题和信息获取不及时的问题，银行往往需要采集大量的数据来辅助判断。但是数据采集的过程中通常运用的方法是要求借款人或企业补充提供大量的资料，这个过程中涉及到大量的人工成本和时间成本。而为了提高效率，需要搭建一套能够实现部分数据的自动采集，同时需要自动化程度较高的后台管理系统，但是这必须组建专门的工程师团队和进行大量的IT开发工作，对不少中小银行来说也是一个沉重的负担。

大数据征信与贷款风险控制

大数据征信产业的兴起

2015年1月，中国人民银行发印发了《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，要求芝麻信用管理有限公司、腾讯征信有限公司、拉卡拉信用管理有限公司等八家机构做好为期六个月的个人征信业务准备工作。这意味着，这八家机构或将成为我国首批商业个人征信机构。由此，正式拉开了大数据征信产业的序幕，个人征信市场成长空间已经打开。基于美国个人征信市场达600亿美元的规模，考虑到我国人口基数的庞大，未来发展成熟之后我国的个人征信市场空间很可能达到1000亿元规模。

值得注意的是，大数据征信成为了互联网巨头的必争之地。除了阿里巴巴和腾讯，网络、京东金融、小米金融、360金融等互联网公司也表示将打造互联网征信系统，并有意申请第二批个人征信牌照，部分机构已经向人民银行提交了申请。互联网公司的高调介入表明，一方面互联网公司的创新特性和快速扩张特性给传统征信领域带来了新的活力和机遇，另一方面互联网公司各自不同的大数据优势和应用场景优势，将使得征信市场的竞争日趋白热化。
国内大数据征信产业发展趋势

各类大数据公司介入大数据征信市场，使数据维度和种类相比两年前有了极大的丰富。特别是伴随着移动互联网时代兴起，围绕着移动上网设备信息、地理位置信息、运营商信息的大数据公司和大数据服务层出不穷，并开始运用在P2P的贷款审核和交叉核验流程中。但是，数据的来源和有效性依然制约着大数据征信产业的发展，目前行业依然处于早起的探索阶段，尚未有成熟的“杀手级”应用工具出现。

信息孤岛依然存在。信息孤岛是目前制约国内信贷行业发展的重要因素。信息不对称、不透明，带来了大量的多头负债风险和欺诈风险。在国内大数据征信产业兴起时，市场对于消除信息不透明、打破信息孤岛寄予极大的期待。从目前行业的发展情况来看，信息孤岛在短期内无法完全消失。

首先，公共事业缴费、固定资产、社保、居住等与贷款风险控制息息相关的信息，依然归属于相关政府部门。虽然工商、司法等信息已经向社会开放，但是政府信息开放程度依然较低，这将是一个长期而复杂的过程。

其次，掌握大量公民信息的互联网公司相互之间难以产生信息互通。目前国内社交数据、电商数据、地理位置数据、搜索数据、移动设备使用行为数据等互联网信息分别集中于阿里、网络、腾讯、京东、360等互联网巨头手中，这些公司在跑马圈地的过程中存在着大量的竞争关系，数据互通、信息共享在目前看来可能性极低。

最后，征信公司之间的信息也难以互通。征信公司的核心竞争力在于拥有自己独有的信息。作为直接竞争对手，征信公司之间不可能用自己的核心数据去提升竞争对手的竞争力。可以说，一方面征信公司致力于解决信息不对称，另一方面征信公司也在构建数据壁垒。

应用场景逐渐丰富，组合信用评估或成主流。放眼征信行业较为发达的美国，征信报告的运用早已不仅限于金融领域，例如招聘、租房、租车、相亲等行业和领域都需要使用个人征信报告。随着“互联网+”的推动、大数据概念的提出以及P2P互联网金融的发展，目前国内的征信公司也在应用场景的丰富性上进行着探索和尝试。

从国内大数据征信行业的发展现状来看，由于信息孤岛、数据不完全共享的现状将长期存在，当行业发展到一定阶段，将会产生组合式的信用评估。譬如要求当事人同时出具多家机构的信用报告，从社交、电商、招聘、浏览行为、地理位置等不同角度对当事人做出全息用户画像，判断其综合情况。这是因为单方面的信用评估已不能全面评价一个人，必须发挥出各家大数据征信公司的信息优势才能全面评价。

大数据征信在贷款风险领域的应用案例

反映电商信用行为的芝麻信用。芝麻信用基于阿里巴巴的电商交易数据和蚂蚁金服的互联网金融数据，并与公安网等公共机构以及合作伙伴建立数据合作，数据涵盖了信用卡还款、网购、转账、理财、水电煤缴费、租房信息、住址搬迁历史、社交关系等等。芝麻信用以芝麻分来直观呈现信用水平，主要包含了用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度，从950～350分划分为5个等级，分数越高代表信用程度越好，违约可能性越低。芝麻征信还出具个人信用报告，其主要由央行征信中心负责提供，记录了个人基本信息、贷款信息、信用卡信息和信用报告查询记录等。

反映互联网社交行为的腾讯征信。腾讯征信的数据更多的是社交数据，其征信产品有两大类别：一是反欺诈产品，包括人脸识别和欺诈评测；二是信用评级产品，包括信用评分和信用报告。腾讯征信反欺诈产品的主要服务对象包括银行、证券、保险、消费金融、小贷、P2P等商业机构，它能帮助企业识别用户身份，防范涉黑账户或有组织欺诈，发现恶意或者疑似欺诈客户，避免资金损失。对于之前没有个人征信报告的蓝领工人、学生、个体户、自由职业者等用户，腾讯通过他们使用社交、门户、游戏、支付等服务，通过海量数据挖掘和分析技术来预测其风险表现和信用价值，为其建立个人信用评分。

反映借款人风险的好贷云风控。好贷云风控是好贷网和全球最大的个人信用评分机构FICO（费埃哲）共同打造的大数据风控平台，整合征信公司、司法数据、工商数据、消费数据等重要数据源头，构建了金融贷款机构风控所需全行业各领域的风险数据库，同时包括反欺诈风险名单库、重大风险识别名单库、贷款申请记录名单库的数据，合计已超过7000万条。多达6000多个维度的数据库不仅能有效补足贷款机构本地的数据库，还能协助其大幅提高反欺诈识别和信用风险识别能力，同时结合FICO的信贷决策引擎为信贷机构提供服务。金融机构不用再投入巨资自建系统，不用花巨大精力和成本寻找各种风控数据。

银行风险控制与大数据征信的结合

大数据难以解决所有问题，但可以作为有效的工具。大数据能为信贷行业带来什么价值？笔者的判断是：大数据在未来一段时间，仍无法解决信贷风控中的所有问题；或者说单纯依靠大数据进行信贷风控、审批全流程的贷款种类还很有限。

但是，大数据已经可以解决信贷行业的一部分问题，并且将发挥越来越重要的作用。比如，大数据在进行反欺诈识别、风险动态监测、用户行为分析、用户画像等领域，都已经有了越来越多的运用。银行机构应当拥抱大数据，敢于和善于运用大数据辅助进行风险把控。
通过大数据，将民间借贷信息对银行透明化。银行机构通过大数据征信的数据，可以了解借款人在民间借贷的信息。目前大数据征信公司提供的民间借贷相关信息主要包含黑名单信息、贷款申请信息和被查询信息。以好贷云风控为例，其包含了各家征信公司的黑名单信息以及好贷云风控平台整合的数十家P2P平台的黑名单信息，同时也包含了好贷网的1000万条贷款申请记录和每个星期增加一倍的被查询信息。这些信息都从侧面反映了借款人的民间借贷情况。通过大数据征信，将能够使民间借贷信息对银行机构越来越透明，识别出更多的民间借贷风险，更好地进行贷款审核和反欺诈识别。

丰富数据维度，提升对信用档案客群风控能力。2014年，美国政策与经济研究委员会（PERC）对于非金融信息（也成为替代性信息）在信贷决策中作用的研究表明：诸如水、电、煤、有线电视、手机等非金融信息纳入征信系统，显著地提高了信用档案在案人群的信贷获得能力。

目前不少银行逐步认识到已经纳入银行传统数据库的信息量并不丰富和完整，开始积极与第三方大数据征信公司频繁接触与接洽合作，如客户信息、银行拥有客户的基本身份信息等。但客户其他的信息，如性格特征、兴趣爱好、生活习惯、行业领域、居住状况等却是银行难以准确掌握的；另一方面对于多种异构数据的分析是难以处理的，如银行有客户的资金往来的信息、网页浏览的行为信息、服务通话的语音信息、营业厅、ATM的录像信息，但除了结构化数据外，其他数据无法进行分析，更谈不上对多种信息进行综合分析，无法打破“信息孤岛”的格局。通过与第三方大数据征信公司的合作，尽力弥补自身在获取信息维度以及数据挖掘和分析能力方面的不足。

综上，笔者认为，在互联网时代和大数据时代的背景下银行如欲进一步加快转型的步伐、实现诚信社会与普惠金融的愿景、肩负信用风险管理重任，就要在信息使用、贷前调查、贷中监控等风险控制方面借助互联网的优势，拥抱大数据征信，充分利用内外各种信息做好客户征信和增信，进一步提高对风险的控制和管理水平，才能立于不败之地。

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Ⅲ 大数据与风险社会的危机管理创新

大数据与风险社会的危机管理创新

德国社会学家乌尔里希·贝克1986年在《风险社会》一书中，首次提出风险社会的概念。人们普遍认为，它很好地描述和分析了当代社会的结构特征，为理解当下中国转型时期的社会风险，应对公共危机，提供了有益思路。大数据开启了一场新的数据技术革命，大数据技术的引入，可以重构传统的风险管理体制，再造危机管理流程，变革和创新政府管理思维。

社会转型与社会风险

根据贝克的理解，随着现代化的推进、科技的发展及经济全球化进程的加速，人类进入了一个风险频发的风险社会。虽然风险古已有之，但现代风险具有整体性、不可感知性、不确定性、全球性、自反性等传统风险所不具备的特性，它从根本上改变了工业社会的运行逻辑、社会动力和基本结构，使人类进行了一场“从短缺社会的财富分配逻辑向晚期现代性的风险分配逻辑的转换”。现代科技在推动社会发展的同时，也带来大量潜在的风险，这种“自反性”现代化的结果是，科技和现代化发展得越快、越成功，风险便越多、越突出。

此外，风险社会的另一个后果，便是社会的“个体化”。人们不再以阶级、家庭等制度性标准作为行动参照，而完全以自身作为决策主体；人们也不再以阶级地位，确定某人的家庭地位、观点、关系、社会、政治与认同。这是社会结构的巨大的变迁。在传统社会，个体遭遇风险，可被当成不由个体负责的事件；而在风险社会，则被视为个体的失败案例。这就导致风险在数量上增加，类型上更加复杂化，因为不同的人会遇到性质和形式不同的风险和罪责归因。

与此相关，风险社会的另两个结构性变化，是工作场所的多元化和工作的灵活化。传统单位里终身的全职工作，转变为充满风险的，多样、灵活和分散的就业体系，这带来了普遍的就业不安全感，并对现行的劳动保障体制及法律制度的合理性提出了质疑，给社会发展和政府管理带来了威胁与挑战。

风险社会与危机管理

经过30多年的高速发展，当代中国正处于社会转型和危机高发的风险社会阶段。现阶段我国不仅受到环境与资源的巨大制约，而且还需在尽可能短的时间内完成发达国家相当长时期内完成的社会变迁和结构转型。这种快速转型，可能导致社会结构出现断裂，带来频繁的社会危机和剧烈的社会震荡。20世纪80年代，拉美国家出现的“拉美陷阱”，原因正在于此。

一般而言，现代风险社会具有三大特征：风险的人化、制度化、普遍性。当前，我国正处于全球风险、社会转型风险混合叠加的高风险时期——由传统社会向现代社会转型，既存在机遇，也面临风险；经济全球化加速了全球信息与物质的流动，将我国裹入全球风险之中。近年来，源自国内外的一系列公共危机，清晰地表明我国业已步入高风险社会。

2003年非典以来，我国“一案三制”的应急管理架构，“统一领导、综合协调、分类管理、分级负责、属地管理为主”的危机管理体制，得以初步成形，并在若干重大危机应对中凸显优势。然而，随着经济、社会的急剧转型，这种集中资源的“拳头式”危机管理体制，问题和缺陷也日渐显现。例如，这种危机管理体制的理论预设是危机的“非常态”，将危机视为偶然事件，侧重于事后的应急处置，忽视前期预警和全流程监控，致使本可早期预防的危机频繁发生。同时，脱胎于传统官僚体制的政府危机管理体系立足危机“已然存在”的假设之上，依靠权力分工、责任认定和制度化的应急手段予以消除，但随着风险社会的来临，风险来源不断增多，变异性、扩散性日益增强，仅对危机进行局部改良已难以从根本上解决问题。因此，必须引进新的技术与方法，创新危机管理，推进治理体系和治理能力的现代化。

大数据与危机管理创新

大数据技术及管理模式的引入，能有效重塑危机管理体制的理念、机制和流程，提高危机管理的科学性和可预见性，促进现有体制结构性问题的解决。

重塑管理理念。风险社会的危机事件具有高度的复杂性、普遍性、衍生性和利益关联性。必须突破现有理念中“重应对、轻管理”的误区和“重权力、轻技术”的倾向，主动运用大数据的挖掘、分析、预测和流程整合能力，对危机生命周期的全程进行流程管理，实现从单一的事件应对向全流程管理的理念转变。避免聚焦于应对环节，忽视监测预防、缓解、评价、学习、反思等重要步骤。避免一次次成功的事件应对过后，处置能力和应急管理水平毫无长进，一事过后同类问题反复发生。大数据最大的价值在于预测，它能实现有预见性的管理。

变革管理体制。现代危机具有很强的跨领域性、衍生性、危害的全社会性，在此背景下，现行体制纵向分工的惯性与现代危机管理横向整合要求之间存在严重的功能性冲突和结构性矛盾，一个部门负责一种危机的模式也已无法适应当代危机管理的需要。而大数据技术及相关管理模式，能为现有体制及专业分工所致的信息壁垒提供很好的解决方法，原因在于管理流程中产生的数据流，只遵循数据本身的性质和管理的要求，而不考虑专业分工区隔。

再造管理流程。即依据危机管理数据流的传播方向而非专业分工来构建和再造管理流程，使危机管理体制围绕数据流形成相应的机构、团队和人员，有效提高管理流程整体的运行效能。

构建数据分享系统。大数据技术获取的全样本数据，是现代危机管理的基础。在创新管理体制的过程中，有必要从国家层面打破部门垄断和专业区隔，构建政府内部无缝衔接的大数据危机管理系统，为联合开展危机管理提供共享的管理数据网络，实现以大数据分析决策为核心的整合式危机管理效益的最大化。

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Ⅳ 大数据风控是什么

大数据风控指的就是大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法进行风险控制和风险提示。通过采集大量企业或个人的各项指标进行数据建模的大数据风控更为科学有效。

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据风控主要是通过建立数据风险模型，筛选海量数据，提取出对企业有用的数据，再进行分析判断风险性。

(4)大数据对风险管理扩展阅读：

大数据风控能解决的问题：

1、有效提高审核的效率和有效性：

引入大数据风控技术手段分析，通过多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张全面的申请人数据画像，辅助审核决策，可以提高审核的效率和有效性。 

2、有效降低信息的不对称：

引入大数据风控技术手段分析，通过多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张全面的申请人数据画像，辅助审核决策，可以提高审核的效率和有效性。 

3、有效进行贷后检测：

通过大数据技术手段对贷款人进行多维度动态事件（如保险出险、频繁多头借贷、同类型平台新增逾期等）分析，做到及时预警。

参考资料来源：网络-大数据风控

Ⅳ 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。

Ⅵ 大数据 银行风险管理的“金钥匙”

大数据 银行风险管理的“金钥匙”

数据越丰富则分析结果会越强大，大数据分析及相关分析数据迎来了黄金期。
随着数据量的增大以及数据多样性的增强，如何驾驭好这些数据让它更好的为决策服务、减少损失以及增加收益变得越来越重要。银行的业务经营依托于对风险的评估，以及对评估结果加以利用。这对当下的银行管理者提出更高的要求，包括分析获取可信的数据以及与公司员工分享得到的结果。
风险一直在增长
正如最近一些头条所指出的，风险的复杂性在增加，这种复杂性遍布于银行业的各个角落。银行业的集中度越来越高，更多的大型机构要协调不同层级和维度的关系，包括产品、流程、技术、组织架构以及合同等。金融创新带来了新的工具，不同市场之间的关联性增强也带来更频繁的跨界信息流动。由此带来的问题是，当风险出现的时候，市场的波动率会瞬时增加，从而造成会带来巨大流动性风险的“波动聚类(VolatilityClustering)”，就像2007—2009年的金融危机以及2001年的互联网泡沫破裂那样。
显然，银行业的风险非常广泛。“我们已经定义了13种系统性风险：网络风险、高频交易风险、对手风险、担保风险、流动性风险等等，同时我们也从如此多的大型银行的清算和结算活动中总结出一整类的关联性风险定义”。MikeLeibrock说，Mike是美国存款信托清算公司(DTCC)负责系统风险的副总裁（DTCC为所有的大型银行提供清结算服务）。
作为监管者，当然也包括他们监管的机构，还是像之前一样关注与识别和管理金融系统中的潜在风险，同时数据的管理实践也在不断变化。
大数据的潜力
银行在处理储存在他们数据库的数据方面都是专家。他们能够从把每天发生的数据整理成报告提供给中台和前台人员，供他们研究最新的市场趋势。
大数据是不同的。它数量巨大、形式多样并具有瞬时性，它可以从移动设备、社交应用、网页访问以及第三方获取，包括信用消费等方面的数据。它可以帮人们揭示那些连专家都不易察觉到的潜在消费习惯。大数据能够帮助银行从更细致的层面上发掘潜在的风险，可以细致到单一客户、产品以及投资组合水平，有些甚至可以更细致，达到信用审批以及定价层面。
为了了解更多关于大数据和银行风险管理的关系，EIU调查了6大洲55个国家的208位风险及合规管理上的高管，涵盖了零售银行（29%）、商业银行（43%）、投资银行（28%）。结果显示越来越多的银行界开始倾向于使用大数据，但他们仍然面临着一些挑战，主要是将分析结果应用在更高级的风险管理中，尤其是流动性风险和信用风险。
调查要求高管们为他们自己的机构打分，主要在控制以及缓解风险方面。结果显示了如下的一些相同点，包括：
基本的大数据工具来进行整理和获取那些有序及无序的数据（有35%高于平均分及7%低于平均分的高管选择了此项）；更高级的大数据工具来进行预测和视觉化分析（有33%高于平均分及8%低于平均分的高管选择了此项）。
换句话说，那些表现更好的银行更喜欢使用多种不同的方法来进行风险分析，包括基础的和高级的分析工具。更进一步说，他们也更喜欢靠大量的数据解决风控问题。
支持风险管理的大数据投资
除了来自四个区域，受访者还来自三类机构：43%的商业银行，剩下的一半来自零售银行，一半来自于投资银行。相比较于其他类型的风险，三类机构的受访者均更加关注流动性风险和信用风险。同时，随着行业和地区的不同，他们赋予不同风险的重要性不同。
在所有地区和行业中，绝大部分银行已经或者很快在支持风险管理中投资大数据。五分之四的银行（81%）定期向高级管理人员提供关于银行风险状况的综合报告，另外有15%的银行打算在未来三年内也这样做。几乎所有银行都在致力于推动风险管理信息至银行高级决策者。但问题是他们是否获取到了正确的大数据工具并且真正有效。
仅仅过了十分之四的受访者创建风险概况时，拥有整合、操作和质疑大数据的能力。近半数的受访者在未来三年有计划在这些工具上进行投资。
先进的大数据工具的占比稍微有些低。例如，预测分析和数据可视化：41%的正在使用它们，44%的预计在未来三年内获取它们。
尽管如此，来自各大洲的绝大多数的零售银行、商业银行和投资银行都致力于利用大数据的力量。

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Ⅶ 大数据及物联网让风险管理如虎添翼

大数据及物联网让风险管理如虎添翼
企业善用大数据与物联网等科技，可进行有效的风险管理。运用大数据分析，除精算保险费率及揪出诈保、勾稽可疑的股票操作或违法贷款集团，亦可分析金流与人际网以强化洗钱防制。物联网技术则有助掌握诸多风险状况，利于预防抢救，甚至对风险降低提供优惠奖励。
过去一年并不平静，金融危安事件层出不穷，如第一银行ATM遭骇盗款案与兆丰银行防制洗钱疏失案等，风险管理顺势成为热门。据媒体报导，第一银行将出包的ATM机种全数汰换且重新整顿银行信息安全系统，兆丰银行则拟斥资人民币6亿元打造洗钱防制及法遵相关的信息安全系统。
经济不景气的年代，诈欺及各种违法案件特别多，技术也越来越高级，金融业与其他企业均有强化风险管理的需求。有需求就有供给，对于企管顾问与信息科技公司来说，客户端面临层出不穷的危机也可转化为源源不绝的商机，应善加把握。科技有助于风险管理，而以处理风险为主的行业当属保险业，企业可以从保险业的最近发展趋势，探索大数据与物联网等科技强化风险管理的门道。
大数据与保险诈欺
2016年9月间传出警方破获台湾南北两大知名医师涉嫌与保险黄牛勾结，以开立不实诊断证明书的手法协助病患诈领保险金，亦向社保中心申请社保补助，诈领保险金额合计约人民币1300万。本件能够顺利破案的主要关键就是大数据（BigData），财团法人保险犯罪防制中心透过保险数据库的大数据统计分析，发现有特定保户向特定医院、特定医师求诊且有诸多不寻常现象，乃向警方举报因而破获这起巨额保险诈欺案。
保险业原来就是运用大数法则进行风险评估与保险相关金额（包括保险费、保险金及责任准备金等）的精算。随着大数据数据的海量扩增与分析技术的精进，保险公司更容易借助对特定族群与保险事故相关因素的大数据分析而精算适合的保险费与保险金。在上述保险诈欺案例，保险犯罪防制中心还能透过保险事故与保险金请领相关的大数据数据综合比对分析而勾稽出涉嫌诈领保险金的犯罪集团。此外，保险公司如新光人寿也有导入大数据以研析理赔风险，如建立“坏人模型”：被归类为坏人的客户系经由大数据综合分析后依其风险分数而推测其诈保可能性较高，基此保险公司在核保与出险理赔作业上就可更加谨慎，降低被诈保的风险。
物联网与外溢效果的保单
金融管理机构鼓励保险公司推出外溢效果的保单，不仅对保户提供保险的保障，还可达到健康促进的外溢效果，亦即对于降低保险事故发生机率的保户（如有良好运动习惯者），提供降低保费的优惠。国泰人寿于2016年9月间推出台湾首张外溢效果保单，保户投保后符合健康要求，续期保费可打折，再退还先前溢缴保费作为健康促进奖励金。富邦人寿也向金管申请具有外溢效果的计步保单，多走路可减免保费，只要1年中有120天以上，每天走路达5000步，即可享有保费减免的优惠。
物联网（IoT，如穿戴设备、智能衣、车联网等）有助于推广外溢效果的保单，透过穿戴设备、智能衣量测使用者的行动步数、生理数据，或是透过车联网记录驾驶的使用习惯与车辆状态，可让保险公司衡量保户的风险状况。如果因为保户保持良好的运动与驾驶习惯而可减少生病或车祸意外事故的发生，则可调降保险费，该保单也会比较好销售，具有双赢的效果。
物联网技术与大数据分析的结合运用还可提高预测的准度，保险公司除可更准确地抓出“坏人模型”以合理控制风险之外，亦可建立“好人模型”，亦即将风险较低的客户归类为好人，提供保费优惠也加速理赔审核作业。
科技、商业与风险
风险管理包括风险规避、风险降低、风险转嫁、风险承担等面向，可透过保险安排、契约设计、科技措施、政府介入等方式来处理。由前述保险业的最近发展趋势可知，大数据分析可运用在风险管理上，实务上除了保险之外，在股票市场进行市场监视以查缉内线交易、炒作股票，或是在银行贷款作业揪出诈贷或超贷等犯行，均可利用大数据来勾稽可疑的股票操作或是违法贷款集团，亦可借助综合分析金流与人际关系网以强化洗钱防制。物联网技术则有助于对于诸多风险状况的掌握，风险提高，则进行预防抢救；风险降低，则提供优惠奖励。企业如妥善利用大数据与物联网等科技，应可进行有效的风险管理。

Ⅷ 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。