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快页互联网金融大数据风险监测预警解决方案
发布日期:2017-01-11 01:34    浏览次数:     作者:admin    
如今,各行各业都在加速互联网化,海量数据呈几何数式爆炸式增长,大数据时代已经正式到来。监管层也意识到大数据监测金融风险的必要性,如何进行数据挖掘、数据分析,利用大数据防范金融风险已经得到重视。
 
一、互联网金融核心问题是什么?
 
原全国人大常委会财经办公室副主任王连洲指出,“从中央到地方,对于互联网金融的监管趋于重视。2017年将会更严,这对互联网金融的规范健康发展是绝对必要的。”
 
P2P的野蛮生长缺乏管理,导致大公司不敢创新,而小公司胡乱创新,也对行业的有序发展带来了不良影响。
 
监管部门规范P2P行业的信号越来越浓,每一次监管层释放监管信号,都会引来热议。其中,去年年末,银监会会同工业和信息化部、公安部、国家互联网信息办公室等部门研究起草了《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法(征求意见稿)》,认为地方金融监管部门应负责本辖区网络借贷信息中介机构的规范引导、备案管理和风险防范、处置工作,指导本辖区网络借贷行业自律组织,即网络借贷的监管职责在地方。该意见稿进一步明确了行业监管职责,不过至今仍未出台一份正式监管文件和明确可行的监管办法。
 
互联网金融作为一种金融的新型范畴,将“开放、平等、协作、分享”的互联网精神融入金融服务,相比传统金融已呈现一些本质上的差异。所以,对传统金融的监管办法并不能完全适用于互联网金融业态。而监管互联网金融最核心的问题就是要防控金融风险的发生,对于互联网金融的监管,应该向大数据模式过渡。
 
金融监管的模式转变、大数据监管的落地,与其他行业的大数据模式落地有共同点。应用大数据监管,互联网金融可实现主动、精准、动态、实时、协同监管,并创新社会治理模式。
 
大数据通过对金融机构的画像,构造金融机构的信用图谱,实现对行业的风险监测,从而达到创新监管。同时,这需要监管机构有相应的思维方式的转变,需要用大数据思维构造新的监管模式、业务流程,构造新的组织管理机构,当然也需要大数据的技术支撑和具备复合知识的人才素养。
 
二、如何利用大数据,实现高效监管?
 
相比传统金融,P2P呈现出新的特点,包括平台信息透明度、项目进展透明度、融资方式等。另一方面,传统监管作业方式不能做到实时动态监测,难以及时发现和预警问题平台。
 
通过对历史上出现的问题平台的剖析,我们发现P2P存在的风险特征有欺诈风险、市场风险、操作风险、信用风险、政策风险和流动性风险等。
 
那如何发现这种新型的问题平台呢?
 
就要收集了数百个问题平台的信息,包括网络舆论信息、工商注册信息、法院信息、平台基本信息、平台项目信息、投资记录数据等,总结出相关规律和风险点,利用机器学习的方式对这些风险点归纳总结,建设风险模型。同时,还与政府部门的数据比对和回测,不断调优模型。
 
基于以上构想,从而搭建出快页金融大数据分析平台。
 
首先,对新闻网站、政府网站、社交媒体、P2P网站等数据源大规模采集,同时对接了全国工商数据和法院数据。并根据行业、区域、产品自动分类、标引、存储在金融风险分析大数据平台中。
 
然后,通过机器学习技术分析各类数据相关关系,不断积累风险信号库、预警模型库,通过多个模型分析风险预警,辅助金融监管,做风险信用评估。
 
最后,根据模型计算结果可视化地展现出来。
 
三、大数据平台的技术难点是什么?
 
在构造的快页金融大数据分析平台中,有三个关键技术点需要突破,分别是数据采集、数据挖掘和风险模型。对采集到的信息进行挖掘主要通过文本语义识别技术,通过对大量的文章做信息的抽取,把非结构化信息转化为机构化或半结构信息。风险模型需要根据不同问题平台的情况而分别建立的。
 
例如我们的大数据系统,就是依托国内领先的大数据技术和服务提供商TRS,实现了三大技术关键点的突破。
 
第一,应用海量异构数据采集的技术对网络新闻、财经媒体报道、百度贴吧、社交网络信息等实时、精准采集,同时应用此技术可获取经授权的工商税务数据、法院诉讼数据等信息。
 
第二,使用大数据挖掘分析平台对每家公司分析和挖掘它们的公示信息、招聘信息、网络投诉,并对这些信息数据清洗,便于量化处理,构造风险模型。
 
第三,训练分析样本,采用机器学习的方式,设计了针对金融风险高发领域的多个风险模型。
 
其实,上述问题,快页互联网金融风险监测预警系——几年前就完善解决,可以实现高效监管。

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