银行小程序数据风险管理（银行大数据风险控制）

本篇文章给大家谈谈银行小程序数据风险管理，以及银行大数据风险控制对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享银行小程序数据风险管理的知识，其中也会对银行大数据风险控制进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、网上银行的风险管理
• 2、简述商业银行风险管理的基本程序
• 3、银行风险管理的技巧

网上银行的风险管理

导语银行小程序数据风险管理：本论文主要分析网上银行风险形成的原因银行小程序数据风险管理，总结网上银行风险防范中面临的主要问题，提出银行小程序数据风险管理了网上银行的风险管理措施，解决目前网上银行建设中所面的问题，研究如何使银行通过科学的风险管理方法，避免网上交易风险，为网上银行健康发展提出建议。

网上银行的风险管理

一、网上银行

网上银行(E-Bank)是银行等金融机构使用计算机及网络技术在网络开设的银行，通过Internet向客户提供开户、销户、查询、对账、行内转账、跨行转账、信贷、网上证劵、投资理财等传统服务项目，使客户可以足不出户就方便地管理活期和定期存款、支票、信用卡及进行个人投资的虚拟银行柜台。

二、网上银行的风险

为保证银行内部整个金融网的安全，银行小程序数据风险管理我们需要保证网上银行交易系统的安全，最大限度避免交易风险，这是网上银行建设中最至关重要的问题，也是银行保证顾客资金安全的`最根本的考虑。

1.来自网上银行物理结构的风险

网络是虚拟的，但又是物理存在的，数据通过物理介质进行运输和储存，进行储存的介质有硬盘、软盘和磁带等，若遭受物理损失，损失的不仅仅是这些设施，更严重的是存储于这些设施中的数据，所以注重网上银行的物理安全问题是网上银行发展的前提。

它主要包括两个方面，第一是环境安全，及对系统所在环境的安全进行保护，如区域保护和灾难保护等。第二是设备安全，主要包括设备的防盗、防毁、防电磁信息辐射泄露、防止线路截获、抗电磁干扰及电源保护等。

2.来自网上银行技术结构的风险

网上银行的技术风险主要包括网络风险和交易风险两个方面，网络安全能够确保网上银行网站的安全性，交易安全能够确保客户通过网上银行进行交易的资金安全。

在网络风险问题中，最重要的是内部网与外部网之间的访问控制问题，在这个环节上时常发生问题，这也是黑客经常攻击的地方;另外一个问题是内部网不同网络安全域的访问控制问题，不同内部网具有重要性不同的信息资料，因而，内部犯罪人员往往利用内部网管理上的漏洞，寻找盗窃或破坏漏洞。

计算机技术不断更新发展的同时，防病毒技术、防火墙技术的更新发展存在一定的滞后性。计算机病毒、黑客、木马等技术有威胁网上银行安全的可能。

三、网上银行风险对策设计

1.重视物理环境安全设计

首先，制度的安全需要提高安全防范意识，参照国家标准制定相关的规章制度，加强安全管理，提高员工整体素质，建立健全安全防范制度。其次，建筑的安全，机房建筑和结构从安全的角度出发，应该考虑多个方面，例如，计算机周围应有足够亮度的照明设施和防止非法进入的设施，计算机中心周围100米内不能有危险建筑物等。最后是计算机设备的防火、防盗、防雷、防静电，计算机在摆放时，可以根据消防火级别来确定机房的设计方案。

2.确保硬件安全

硬件安全主要是物理安全和设备安全。为确保物理安全，要防止意外的发生，和人员的故意破坏;确保设备安全就要求管理人员保护设备的钥匙、口令、密码等，防止人为或网络病毒、近远程对于安全的攻击。

3.控制访问权限

控制访问权限，是网络安全防范和保护的主要策略，它的主要任务是保证网络资源不被非法使用和访问。

4.保护主机自身安全

利用系列网络隔离的手段对计算机中心的硬件系统进行隔离。要着重考察主机及系统的安全、稳定、持续性，防止黑客、木马等入侵的渠道。

5.确保内部网络安全性

使用加密、签名认证等技术避免数据篡改;局域网技术利用vlan技术进行物理隔离不同的位置、不同的业务网。

6.防火墙隔离安全

防火墙的硬件基础应选择性能优良的物理平台，设置防火墙时要截止所有从135到142的TCP和UDP连接，改变默认配置端口，拒绝Ping信息包，通过设置过滤规则来实现包过滤功能。实际运行操作中可采取防火墙双机备份，选择两台同样的设备安装防火墙(一台作为备份)。

7.数据备份与隔离保护

鉴于数据库的重要性，应对数据进行分级管理并提供可靠的故障恢复机制，实现数据库的访问、存取、加密控制，具体实现方案有安全数据库系统、数据库保密系统、数据库扫描系统等。

8.保障通信与信息安全

完善并发控制，利用C/S(客户/服务器)模式、B/W(浏览器/服务器)在关系数据库中进行管理，完成数据浏览以及数据探索，尽量降低无用数据交换;完善FLX FLX支持数据传输加密。

加强与改进安全协议。在信息数据传输方面，采用DES128位对称加密技术来保障数据传输的安全性，可以防窃听、防伪造和防篡改等;选择合适加密算法，考虑到国家对信息安全的控制权，我国网上银行最终目标要定位在选用国内加密算法。目前国内暂没有成熟方案和产品，初期可以选国外产品，条件成熟时改用国内加密产品。

简述商业银行风险管理的基本程序

依次是风险识别、风险分析与评价、风险控制和风险决策四个方面。

1、风险识别是在商业银行周围纷繁复杂的宏、微观风险环境和内部经营环境中识别出可能给商业银行带来意外损失或额外收益的风险因素。

2、风险分析与评价是预计风险因素发生的概率银行小程序数据风险管理，可能给银行造成的损失或收益的大小银行小程序数据风险管理，进而确定银行的受险程度。风险控制是在风险发生之前或已经发生时采取一定的方法和手段银行小程序数据风险管理，以减少风险损失、增加风险收益所进行的经济活动，包括风险回避、风险抑制、风险分散、风险转移、风险的保险与补偿。

3、风险决策是在综合考虑风险和盈利的前提下，银行经营者根据其风险偏好，选择风险承担的决策过程。

4、风险管理是现代商业银行资产负债管理不可缺少的部分。

扩展资料：

核心实质

核心指标的设置实质是将风险量化的方法，同时通过持续监测，衡量哪些做法是可行的，而哪些是不可行的，从而逐渐减少风险，将风险降至最低。风险量化的第一阶段主要是计量和跟踪，必须要知道如何对数据进行量化，这是一项极具挑战的工作。

大多数欧洲和美国的银行，目前都在经历这样一个阶段。这些信息要以一种系统的方式收集，而且必须量化。第二阶段是评估的阶段。当银行量化有关信息之后，要对它进行衡量，因此在第二阶段需要很多相关技术的开发。

银行可以建立来自于内部和外部的风险损失事件数据库，并从数据中拟合风险损失的分布，通过设置一个置信区间，比如95%，银行就可以计算出风险损失，也就可以为其分配资本了。

为风险分配资本的最大好处就在于，当银行遭受某种灾难性损失的时候不至于瘫痪，甚至于倒闭。而到了第三阶段，就是向各个管理层提供数据，以让他们采取适当的补救措施，解决所面临的问题。

参考资料来源：百度百科－商业银行风险管理

银行风险管理的技巧

导语： 可以预见，未来商业银行风险管理将面临十分复杂的局面，越早因势而动，就越能在瞬息万变的发展大潮中赢得先机。报告指出，到2025年，银行风险管理模式需进行彻底变革，其变革程度要比过去十年更加猛烈，如果商业银行不立即行动,做好长期改革准备，在面对新的客户和市场需求时，它们将无所适从。

银行风险管理的技巧

趋势一：监管广度与深度将持续扩大

2008年金融危机以来，公众和政府对银行的种种“失败”已越发不能容忍，“巧”用纳税人的钱来拯救银行的各种策略也在大众的口诛笔伐中无处遁形。麦肯锡报告认为，未来对商业银行的监管将发生显著变化。

政府正不断提高对商业银行的要求，以期制定能同时满足国内和国际的监管标准。政府需要的是全球性的优秀商业银行，而非仅符合国内标准的普通商业银行。同时，政府对非法及有失职业道德行为的监督查处力度也不断加大。例如，美国政府要求商业银行要与其共同防止金融犯罪行为。

此外，随着大众对商业银行提高客户待遇及遵守职业操守的期待越来越高，有关商业银行对客户服务理念的监管也将出现大幅变化。要知道在过去的150年中，越来越多的人开始对银行保护少数有权势地位人群的行为表示不满。

趋势二：用户期望不断变化

麦肯锡报告预计，未来十年，客户期望与科学技术的转变将在银行内部引起大规模变革,并为银行未来发展道路指明方向。到那时，运用高科技手段为用户服务将是一件稀松平常的事，即使是年龄超过40岁的客户也将乐于接受这些转变，银行亦能从这部分人群的财产管理中获得丰厚利润。

过去两年里，创新成为金融业发展的普遍策略之一，它正影响着这条价值链上的每一环。从实际情况来看，近几年对财经科技创业企业的投资正显著增加，这使得该类企业开始成为银行未来的直接竞争对手。实际上，财经科技企业并不想成为银行，而是想直接“接管”银行拥有的客户关系，将其纳入自己的价值链。

因此，未来商业银行要想仍保有自己的客户资源，在竞争中不“损兵折将”，就要在科技创新上下大功夫。例如，让客户能在任何地点和设备上管理自己的账户，并保证安全性等。

趋势三：前沿数据分析技术助力风险管理

科技的日新月异不仅改变了银行用户的需求，还改变着银行风险管理者的管理策略和基本工具，特别是在数据分析方面。麦肯锡报告指出，前沿数据分析技术的出现将提供更加廉价、快捷的数据存储和分析功能，从而支持管理者作出更好的决策。未来十年，三大数据分析技术将为银行风险管理带来关键改变——

大数据。时至今日，银行已能接触到大量的.客户数据，大数据手段将有助于其得到更利于风险管理的有价值信息。比如，用户支付习惯、消费行为、社交媒体参与度以及网站浏览活动等。

机器学习。在大量的数据集合中，机器学习能识别复杂的非线性数据集合，并生成更精准的风险模型。目前，已有部分银行开始“试水”，用机器学习进行信用卡诈骗探测。

众包。它是指一个公司或机构把过去由员工执行的工作任务，以自由自愿的形式外包给非特定(且通常是大型的)大众网络的做法，即通过网络做产品开发需求调研，以用户真实的使用感受为出发点。

趋势四：附加风险类型的出现

过去20年来，银行金融风险管理水平已有显著提高，但近年来随着其他风险类型，特别是非金融风险的不断出现，使得商业银行在罚金、损害赔偿及法务方面的支出大量增加，这迫使银行开始关注这些类型的风险管理。报告提出，目前主要的非金融风险类型包括——

危机扩散风险。金融和宏观经济的连通性使市场经济、企业和银行在金融危机中变得更加脆弱。市场不景气的“气氛”很容易就会扩散至银行并引起银行经营环境的改变。同时，随着全球资本市场的流动，这种“气氛”还会跨越国界“传染”，成为全球性危机。

模式风险。银行对成熟模式的依赖性，要求风险管理者须清醒地认识到这些模式可能带来的风险。大量数据和计算机的使用扩大了各种模式的使用范围，然而，一旦模式中的某一环节出现问题就可能导致整个决策的失败。一些银行事实上已经尝到了苦头，只是并未公开而已。

黑客攻击。大部分银行已将网络安全置于整体发展战略中的重要位置，这是十分明智的决定，因为黑客攻击导致的后果往往不堪设想。

报告认为，未来随着监管力度的不断加大，银行在上述风险管理方面的成本支出必将随之提高。

趋势五：通过消除偏见获得更好的风险决策

过去的30年中，人们已经在理解人类经济行为及活动方面取得了长足进步，我们认识到，当人类试图理性地去解决某些问题的时候，其决策往往并不是最优的，这源于人们种种有意或无意识的偏见——有时人们会过度自信，而有时又变得畏首畏尾。

报告认为，如果决策者不能认识到自己在决策制定过程中的偏见，他很可能要为此付出惨重代价。而未来“去偏见化”(de-biasing)技术手段的使用，将大大提高决策的科学性和准确性。比如，偏见识别技术，这类技术将首先评估银行决策，重点是那些受制于偏见的决策，然后通过建立的模型在以后的决策中找出可能存在的偏见，并提醒决策者进行修正。

趋势六：竭尽全力节约成本

事实上，当前银行系统已开始遭受常态性的利润下滑，决策者们正在竭尽全力阻止这一趋势。尽管这在不同国家和地区还存在较大差异，但麦肯锡的报告指出，这种下行压力将在未来很长一段时间内持续，而且更加严格的监管制度将加快下行速度。为此，报告建议所有商业银行都应重新考量自己的运营成本和投入，开始运用零基预算法、附加值分析及外包等多种方式，削减运行成本，以求在低成本运行情况下取得相对多的价值回报。

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