银行小程序数据风险管控（大数据银行风险管理）

本篇文章给大家谈谈银行小程序数据风险管控，以及大数据银行风险管理对应的知识点，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控的知识，其中也会对大数据银行风险管理进行解释，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、银行如何做好风险管控
• 2、大丰农商银行：科技赋能小微信贷全流程服务链
• 3、海峡银行的手机小程序纯存款安全吗
• 4、银行如何管控金融风险
• 5、大数据+银行数据安全何去何从
• 6、银行或金融单位的数据分析岗需要具备什么能力？

银行如何做好风险管控

导语：在银行做好操作风险内部把关的同时，还要加强对操作风险管理系统的监管。商业银行应确保本行能够及时应对操作风险，其内部相关职能部门应当定期报告操作风险及管理情况，并严格履行重大事项报告制度。以下是我为大家收集的银行如何做好风险管控，希望能够帮助到大家。

银行如何做好风险管控 篇1

1、建设智能防控系统，强化案件防控体系

通过一体化平台连通所有的场景，提高整体管控的效率。通过防护舱的远程管理，保护用户的用卡安全和人身财产安全。系统可以实时监测舱内是否有人、舱门是否上锁等状态，如发生门异常未锁，会第一时间进行安全提示，保障客户安全。同时，可以实现系统远程控制，针对小孩误入的情况，远程协助开门;发生损坏ATM机紧急情况，远程锁闭防护舱，阻止罪犯逃脱;多人进舱操作，进行信息上报。

2、加强安全风险提示，提高客户防范意识

通过系统智能远程语音投放，制定投放计划，定期重点针对行内安全风险、案例分享、规章制度等进行语音提示。一方面，不断强化银行和客户的风险防范意识和自我保护能力，另一方面，可以将安全管理落实到日常业务操作中。

3、强化监控中心统一管理，充分发挥“大脑中枢”作用

主要体现在智能报警管理、智能运维管理、数据统计三方面。以数据统计为例，监控中心通过全行安防信息的汇总呈现，可以从基础设备数据、业务数据(报警处理、设备故障)等不同维度进行报表统计和数据分析。寻找系统隐患风险，开展预测性运维防范工作。比如，向金融企业提供包括银行营业厅、自助银行、银行金库、监控中心联网、理财风险管控、远程查勘定损在内的多种视频监控解决方案，应用于银行大厅、金库、理财部门、保险公司远程定损等不同的金融业务场景，同时通过一体化平台连通所有场景，提高整体管控效率。预测老旧设备运行年限，进行老旧设备的提前更新换代预警，避免老旧设备大面积宕机。

银行如何做好风险管控 篇2

专业能力

风险管理序列从业者既要掌握相关授信业务知识和审批政策，也要了解宏观经济、相关行业趋势，以及必要的财务和法律知识。在审批的过程中不是刻板地硬套规则，而是能够根据项目情况提出切实可行的授信条件，从而化解风险，为银行赢得利润。对于高级从业者来说还需要具有引领业务发展的能力，能够通过对国家宏观经济政策和社会经济发展趋势的把握，对地区经济发展水平的预测，制定科学的授信政策，进行有效的信贷资源配置，指引业务发展方向，为业务发展创造有利的竞争机会。因此风险管理工作对从业人员的广泛学习各类知识、快速提升自我专业水平的能力有较高的要求。

洞察力

风险管理从业者需要有能力通过对关键信息的把握和对细微环节的觉察，判断企业的发展潜力或经营中存在的问题。企业的现金流、企业家素质、企业的某个重大的经营决策、行业相关的某个突发事件、发起该项目的客户经理的个人品质等都能成为风险管理从业者做出授信决策的重要依据。一个优秀的风险管理人员能够通过财务报表中的蛛丝马迹发现企业经营中的问题，再通过深入地佐证分析确认企业经营漏洞，从而主动采取措施，避免授信风险。因此对风险的敏锐洞察力是风险管理人员必不可少的要求。

责任心

每个岗位都需要从业者具有责任心，风险管理工作强调从业者要使用好手中的权利，不能利用手中权利去谋取个人私利;同时也要能够为组织的长远发展负责，为了组织的终极利益，敢于冒风险，敢于承担个人责任。风险管理从业者不能过多的考虑个人风险，将个人风险凌驾于组织风险之上。在相关政策指引下因地制宜开展工作的过程中，难免会遇到模棱两可的地方，这时既需要风险管理从业者的专业判断，也需要有一种为了全行的业务发展负责的'精神，果断做出决策，而不是将问题上交或在等待中失去机会。

独立性

风险管理工作与很多人的利益相关，某些人甚至是领导，会通过个人权力对风险管理从业者施加压力，这就要求从业者能够坚持组织利益第一的原则，即使受到暗示、阻挠、甚至诽谤，也不改变初衷，坚持自己正确的主张。当然，这种独立性也需要从业者能够主动吸收他人的合理建议，但是不受其左右。以往大量事实证明，正是风险管理人员具备了这种独立性，在关键的时刻避免了业务风险，维护了组织利益。

银行如何做好风险管控 篇3

一、商业银行会计风险形成的原因

会计部位风险点的形成一般说都有其客观原因和主观原因。客观上是由业务发展与人员配置、人员素质不适应导致的制度把握不透、管理不到位形成的；主观原因是由于网点负责人或管理部门管理不严、监控不力，各项规章制度的贯彻落实不到位，操作人员工作责任心不强，违规违章操作，思想道德滑坡而形成。具体表现在：

(一)管理检查不到位，监控不严

一是网点、管理部门的管理检查不到位或检查流于形式，没有查出或纠正操作中存在的问题；二是检查的内容、方式方法、操作程序不够规范，对检查存在问题整改不彻底；三是网点无专职风险主管，由网点负责人或业务主管兼职造成的管理不严、制度执行不力、监控不严。

(二)业务推广与人员配置和业务素质的不协调

业务品种的推出与人员配置和部分柜员素质达不到要求，业务处理风险增大。一是网点过分强调业务的发展而忽视了业务人员的配备，容易造成操作人员一人多岗、串岗、混岗等违章现象，潜藏着风险隐患。二是前台人员变动频繁，对新业务培训不足，业务不熟练，造成的操作风险。

(三)新业务管理不到位，留存漏洞

新业务的推出，由于配套的管理办法、实施细则、操作规程等的不配套，或者制度执行人、管理者对新业务掌握不透、管理不到位，留存漏洞存在的风险。综合客户服务系统上线后，由于操作系统的变化较大，也可能存在一些管理不到位衍生的风险点。如前台操作程序变化，库包、业务印章个数增多，单证管理分散，现场监管难度较大；网络运行故障影响前台营业，后台操作失误导致前台业务处理错误。

(四)工作责任心不强，劳动强度大，思想教育不到位，道德滑坡

一些营业网点由于业务量大，表现出普遍的心理焦虑问题，潜藏着会计失误的风险隐患。在营销指标和各种“数字”下网点也没有什么时间进行思想道德方面的教育，思想教育的工作往往停留在表面，没有真正深入下去，对员工的思想政治工作缺乏针对性和有效性，使得一些员工对内控管理掉以轻心，有章不依，有规不循，不加重视，放纵自行。

二、建立商业银行会计风险防范体系

在充分认识会计风险管理存在问题的同时，如何以新巴塞尔协议提供的操作风险有效管理和监管的架构以及国外银行的经验，建立一套适合我国金融体系的会计风险防范系统，笔者认为应从以下几方面入手：

(一)建立和完善会计管理体制

首先，应积极稳妥地推进银行内部治理结构，使会计风险管理获得强劲的原动力。其次，进一步强化会计集中管理，实现与总行的数据大集中。科学合理界定前后台业务办理范围，规范营业网点交易与后台核算分离模式。再次，不断完善会计风险防范机制。要从系统和发展的观点来审视制度体系的科学性、有效性和合理性，使各项制度在责任上有明确划分，使各项规章相互配套，相互协调。最后，各商业银行还应积极严格推行基层领导轮换制、会计主管委派制、会计督导员、稽核员委派制度等办法，将风险管理人员与会计管理人员相对独立，从人员上保证全行集中统一的会计管理落到实处，进一步防范、化解“选手与裁判”引发的银行会计风险。

(二)建立科学的内控制度体系

科学合理的内控制度是内控目标得以实现的充分必要条件。首先，完善内控制度，强化制约措施。制定涵盖全部会计业务和各个岗位的操作流程和岗位责任制，通过各环节设置相互制约的职能岗位，进行内部会计控制。其次，严密程序，强化管理。要按照相互分离、相互制约的原则，对所有岗位都要制订制约措施，避免管理失控、制度悬空。再次，明确责任，奖罚分明。要对会计人员的职责权限和会计岗位责任制作出明确规定，把会计任务和工作职责具体分解到各个柜组和岗位，落实到具体经办人员。

(三)建立会计流程监督体系

创新管理控制手段，应充分发挥高科技在会计管理方面的作用，在目前情况下，会计核算系统的建设和完善，应减少人为的控制操作，不断实现“人控”向“机控”的转变。首先，建立预警系统，对异常的资金活动，系统自动进行预警提示，复杂业务以及需要当时作出会计估计、判断的事项，应及时产生相应的报告信息。其次，建立符合业务发展需要的会计稽核模式。通过研究当前会计风险的特点、近期出现的共性问题确定专项稽核主题，制定稽核预案，明确各阶段稽核重心和稽核方法。再次、建立长效、系统、有序的监控机制。一是建立并严格执行财务报告内部控制体系有效性测试制度。二是建立各项制度评估机制。三是建立、落实会计工作问责制度。四是要建立机构负责人、会计主管及柜台员工风险防控能力评价制度。

(四)以人为本，构建会计风险防范长效机制

首先，提高对会计管理工作重要性的认识。提高会计管理工作水平，不仅是会计从业人员的事情，也是基层行负责人的一项重要职责。各基层行的负责人及会计人员要认识到会计管理工作的重要性，把提高会计管理水平作为日常工作的一项重头戏。

其次，要充分发挥委派制会计主管在基层行会计管理的中坚力量，一是理顺委派制会计主管的责、权、利关系。二是要明确委派制会计主管的具体目标和责任，让委派制会计主管从繁杂的各项事务中解脱出来，做好该做的事，管好该管的人。三是将会计主管在人事、工资等方面从基层行中独立出来，以确保监督主体身份以及监督行为的中立性。

再次，开拓会计队伍建设思路，全面增强会计人员素质。提高基层行的会计管理水平，很大程度上依赖于基层行会计人员的素质水平，这就需要我们必须建设一支技能熟练的业务操作队伍。通过业务培训和有计划、有步骤的岗位定期轮换，有意识地培养若干业务骨干，将有防范意识的高素质人员选配到会计队伍，特别是会计的重要岗位。最大限度地为会计人员拓宽发展空间和晋升通道，增强员工的归属感、责任感。

大丰农商银行：科技赋能小微信贷全流程服务链

编者按：随着我国新农村建设的不断发展和农村金融改革的不断深化，农村商业银行凭借体制及地缘优势，在农村金融领域具有极大的发展空间。作为农村金融市场的主体，农村商业银行如何拓展业务、管控风险、发挥优势，为 社会 经济发展做出更大贡献？人民网聚焦大丰农商银行，解读其发展模式，挖掘区域农商银行的时代价值。

当前，金融 科技 发展迎来了重要窗口期，农商银行如何借力 科技 实现弯道超车？大丰农商银行清醒地认识到， 科技 是中小银行破局普惠小微金融服务的必由之路，必须充分利用数据智能、移动互联网等技术，在风控、产品、运营、获客等全领域重塑小微信贷全流程价值服务链，实现小微金融的商业可持续性。

2015年，大丰农商银行曾以“铁脚板”深入乡村整村授信的方式推出了信贷产品“阳光信贷”。依靠巨大人力积攒的小微客户资源如何便捷地运用维护？大丰农商银行作出了有效地 探索 。

推倒“部门墙” 打造“智能服务”新体系

数字经济时代，如何打造 科技 含量高又贴近百姓的金融环境，大丰农商银行下了一番苦功夫。该行迅速抓住机会，全力支持银行数字化转型。自2019年开始，该行在技术软硬件上投入共约1.7亿元。

在谋划部门整体架构工作中，为了凸显 科技 赋能对银行业转型的重要作用，大丰农商银行设立 科技 信息部，并按照职能结构划分为软件开发中心、运维管理中心和 科技 管理中心，在后端建起一道 科技 屏障。同时，该行还在前端零售业务部设立产品研发部，打造一支既懂 科技 又懂产品的研发队伍。“用通俗的话讲，产品研发部按照要求来‘画图纸’， 科技 信息部负责‘盖房子’。” 科技 信息部副总经理卞毓彬打了个形象的比方。

“我们要做的是，通过敏捷转型，建立起前端营销人员和后端 科技 部门的桥梁。结合客户和业务需求，将技术用到实践中。比如一款贷款产品，前端客户经理反馈给我们，我们会适时调整并提交 科技 部门。”产品研发部总经理刘来山介绍，通过在前端设立产品研发部，将 科技 人才向前端输出，可以避免出现后端不懂业务，前端不懂技术的情况，使产品更精准、更有吸引力。

除了从人员和经费上保障 科技 力量运转外，大丰农商银行还特别注重创新这一核心要素。该行客户和流程节点实现标签数字化，产品研发部按照客户实际情况和需求定制信贷产品。

大丰农商银行依托政务数据、银行数据及互联网数据获取征信情况，收集确定客户画像，大数据后台分析确定信贷额度。这套臻于成熟的流程现已满足30万以下的小额贷款全覆盖，实现90%以上个人贷款线上自助办理。

“交易系统”是金融 科技 系统建设的重中之重，而保障交易系统高效运转，提高业务管理效率及规范化程度，离不开“管理系统”的建设。早在2012年该行就开始启动研发“流程银行”系统，将内部所有部门的管理系统进行线上整合，做到数据共享、规范管理、流程简便，从而提高银行内部审批效率。

审批贷款的流程被置于网络“高速公路”上，客户不再像从前一样东奔西跑。对于数据不完善或不正常的客户，“流程银行”系统可以按照自动分析生成清单，提高了客户经理的办事效率。

跨出“铁柜台” 树立“易贷敢贷”新思路

与股份制银行给出信贷金额需要参考客户工资、社保、公积金不同，农商行客户大部分集中在乡村，信贷金额不能按照传统模式考量。大丰农商银行通过收集各村农户田亩数、农机数等数据，加入银行信贷系统作为新参数，分析信贷客户的画像，制作数据模型，给出符和条件的信贷金额。

2018年开始，大丰农商银行依托 科技 支撑，将“阳光信贷”打造成“金丰e贷”，农户可以轻松线上进行贷款，从申请到资金到账，最快只需要3分钟。

就当前而言，金融网络化服务，农商行与一些大型银行相比还有一定的差距，如手机银行、网上银行等，大型银行因为发展早，投入高，已经抢占了一定的农商客户源。对于农商行来说，如何补齐网上银行业务短板，亟待解决。

前有深入乡村“整村授信”的经验，大丰农商银行意识到，如何让老百姓方便“贷”又敢“贷”，必须要依靠线上，打造便捷又安全的信贷产品。

张老板在大丰开了一家商店，由于受疫情影响，经营周转出现了困难。他想起自己的店铺加入了“大丰农商银行e社区”，就直接通过手机申请，只用3分钟就测出他的贷款额度15万元，然后按照系统提示步骤操作，急需的10万元资金就到了他的社保卡上。

借贷款不用去柜台，不用准备过多的材料，已经越来越成为大多数客户的共识，这也是大丰农商银行以客户为中心，改善金融服务的实际措施之一。

为了让老百姓易“贷”，大丰农商银行借力大数据技术，打造“数据评信、银行授信、客户诚信”的新型服务模式，将支柱信贷产品“阳光信贷”进化打造为“金丰e贷”，并先后推出了“金丰随易贷”“金丰E贷”等线上产品，实现在线申请、审查、审批、放款。目前，该行线上业务客户近5万户，贷款余额48.62亿元。其中“金丰随易贷”达18亿元。

信贷与风险是一对孪生兄弟，如何把信贷风险降到最低？为了让老百姓敢“贷”，大丰农商银行在发展网络信贷的同时，更坚守风险底线，通过技术赋能提升风控案防能力。“通过 科技 手段，系统实现内部数据实时监测，我们可以提前预判客户的画像变化，规避风险。”风险管控部负责人盛冬梅说。

构建“共同体” 践行“排忧解难”新担当

近年来，大丰农商银行秉承“以客为尊”的服务理念，围绕城乡客户需求，依托 社会 保障卡载体功能，致力打造集“金融+社保+生活”为一体的普惠金融服务，真正把惠民好事做好，把为民实事办实，得到了 社会 各界的广泛好评。

正是对农商行金融网络化服务有着深刻认识，大丰农商银行以方便城乡客户日常生活为重要目的，将大众客户之“流”归纳成城乡经济之“海”。聚焦当地百姓的衣食住行，大丰农商银行大力发展场景金融，通过搭建互联网金融平台，营造起一个有区域特色的金融服务生态圈，在提升银行获客能力的同时，也为大丰居民和商户提供了更多便利。

实体商户受到市场冲击经营遇到困难时，需要打开营销渠道。大丰农商银行通过开发微信小程序、APP建立快销品营销渠道，将商品与客户对接，让客户以更便利的价格获得优质的商品。

在大丰区，有一张帮助居民开启衣食住行新体验的“金融钥匙”，这是该行在大丰地区代理发行的 社会 保障卡，其服务场景涵盖医疗、教育、 旅游 、交通、校园等众多领域。目前，该行代理发行社保卡72.6万张，实现城乡居民全覆盖。

拥有了与城乡客户息息相关的渠道，大丰农商银行积极践行 社会 责任，对接卫健委、医保局等单位，加大资金投入，与大丰各级医院深入合作。据悉，大丰农商银行投资1000多万元，在140家医保定点单位布设扫码设备。“对于农商行来说，不仅要为客户提供金融服务，还要利用资源为客户排忧解难。”大丰农商银行网络渠道部总经理宗慕说。

海峡银行的手机小程序纯存款安全吗

安全。
银行是受银监会强监管银行小程序数据风险管控的银行小程序数据风险管控，如果一旦发生用户信息泄露，银行卡盗刷现象，根据某些领导的尿性，一刀切政策也会发生，银监会可以以各种理由要求下线所有银行类的小程序，有鉴于之前的证券类，基金类的被监管强行下线交易功能可以看出，监管风险依旧存在。
小程序30岁以下人群78.6%，35岁以下占比91.5%，占比年轻人对新鲜事物的尝鲜欲望和接受能力较强，因此小程序的用户群更加偏年轻化。

银行如何管控金融风险

导语：“强化内控机制银行小程序数据风险管控，增强风险掌控力成为培育现代商业银行核心竞争力银行小程序数据风险管控的重要内容，能否实施有效的风险防范和控制是衡量各家银行核心竞争力强弱的重要标尺。”

银行如何管控金融风险

一、加强教育，打造合规文化。

让合规的观念和意识渗透到每一个员工的血液中，渗透到每个岗位、每个业务操作环节中，营造重操守、讲合规、促案防的良好氛围，促使所有员工在开展经营管理工作时能够遵循法律、规则和标准，自觉抵制各种违纪、违规、违章行为，从源头上预防案件的发生。

二、与时俱进，完善规章制度。

根据自身的改革和发展的形势，制定尽可能详尽的业务规章制度和操作流程。规章制度是构筑内部控制的基本要素，是各项业务应当遵循的标准和程序的总和，也是检查和纠正一切违规问题的依据。规章制度的制定，要着重解决内部控制的“真空地带”的问题，并且把可操作性的规程规范建设放在完善内控制度的首位，对那些不适应新发展的规定和办法，该废止的废止，该补充的补充，该修订的修订。在制度面前做到人人平等，坚持以制度为标准，事实为依据，不搞双重或多重标准，不故意夸大或缩小问题，不回避矛盾，不当“和事老”，报实情、说实话。对一切破坏内部控制运行的违纪违规者，不管是谁，做到王子犯法与庶民同罪，以维护制度的严肃性、权威性。否则，姑息迁就则久必酿成大祸。

三、运用科学，量化银行风险。

风险量化的第一阶段是计量和跟踪，对数据进行量化。第二阶段是评估的阶段，当量化有关信息之后，要对它进行衡量，在第二阶段需要很多相关技术的开发。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%，可以计算出风险损失。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。

四、优选客户，防范信贷风险。

信贷业务作为银行的主要盈利来源，风险防控至关重要，而防范信贷风险关键在于选择客户。一是选择信用记录好及实力强的客户。在信贷业务过程中，客户自身的信誉与实力起着非常重要的作用。

银行如何管控金融风险

(一)保持理性的信贷增长。

现阶段银行的主要风险依然是信用风险，做大信贷总量实际上是对银行风险管理能力的考验。现在我国每年有10万亿元的新增融资投放，加上几十万亿元存量贷款到期后的重新发放，对后续的信贷风险管理、防控大面积金融风险将带来很大的压力。因此，各银行要恪守稳健的风险偏好，坚持稳健经营，信贷投放要循序渐进，不搞突击放款，坚决避免非理性的.信贷增长。要改进和完善银行内部考核评价机制，不宜把贷款增加多少列入对分支机构经营业绩的考核评价指标，从机制上避免分支机构不顾潜在风险，过度强调业务的增长，过度激励贷款业务发展，过度追求短期业绩的行为。同时，还要通过信贷业务的后评价机制来杜绝分支机构发放没有实际用途或没有真实交易背景的贷款，严格限制过度依赖抵押品来偿还的贷款、过度依赖第三方保证的贷款、过度依赖担保公司担保的贷款等。

(二)制定多维度的信贷政策。

商业银行董事会应根据宏观经济金融形势，结合本行的战略导向、风险偏好、资本实力等，统一制定信用风险政策，确定区域、行业、产品信贷政策与风险限额。经营管理层要进行市场细分，确定重点行业，分析行业经济周期、行业法律与政策环境、行业依存度、行业产品可替代性、行业主要经济技术指标等。通过行业数据的收集，确定银行信贷行业相关指标领先值、标准值、最低值，确定风险管理技术与方法，明确哪些行业是进入类行业，哪些行业是禁入类行业，并制定出行业风险限额、授信总额等限额指标。在区域信贷政策方面，对于跨区域经营银行来说，要依据不同区域经济发展状况、信用环境，制定差异化区域信贷政策，对县及县以下还需要制定有别于城市金融的信贷政策。有条件的银行应当实行区域评级，对区域授信额度的确定要遵循发展、收益、风险相协调的原则。通过制定多维度的信贷政策，将行业或客户区分为积极支持类、适度支持类、清收退出类。这样既便于董事会及高级管理层明确风险政策、掌握整体风险状况，也便于前台营销部门有的放矢开展营销，有利于中台部门掌握统一的审批标准，还有利于后台管理部门明确风险监控的重点。

(三)建立信用评级、统一授信管理体系。

客户信用评级是指对客户市场竞争力、经营状况、管理能力、信誉状况、发展前景设置若干定性、定量指标，按照一定的方法与技术对客户偿债能力与意愿作出评价，并映射得出相应信用等级，作为投资与信贷管理准入的依据。对商业银行来讲，什么样的客户可以进入，什么样的客户不能进入，客户评级是基本依据。目前国内评级企业不少，几家较大的评级企业有了较快发展和一定声誉，外资及中外合资评级公司对上市企业尤其是境外上市企业及重大项目融资评级占有较大业务份额。但由于受文化习惯、信用环境等因素的影响，相当部分中小企业缺乏公认的评级管理。国内商业银行一般根据开户客户群状况、风险偏好进行内部评级。各银行应当引进评级公司并结合自身力量，建立符合自身客户状况及风险偏好的评级系统。除公司类客户评级系统外，对个人客户还应当按照信用卡、按揭贷款、汽车贷款、个人消费贷款、生产经营贷款等，分别建立评分卡系统。

(四)依托大数据创新信用风险管理方式。

银行既不能弱化对借款人的实地调查，又要创新风险管理方式，通过多渠道的信息采集，强化多信息的校验分析和逻辑判断，解决调查、审查、贷后管理中的信息不对称问题，并为经营决策、政策制定、审查审批等提供支持。还要充分运用数据信息和技术，以大数据思维来改革风险管理方式。银行总行要发挥信息集中的优势，整合内外部数据信息，对客户进行全方位的复合式动态风险评估，以便更全面地了解客户，及时发现其潜在的风险及变化趋势，为分支机构提供信息支持。

大数据+银行数据安全何去何从

大数据+银行数据安全何去何从

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。对于银行来讲，只有拥有强大的“大数据”处理能力，才能使银行数据应用达到价值最大化。在银行信息化、网络化时代，如何利用大数据的优势加强银行机构的内部控制，防范和化解敏感数据信息泄密风险，是当前银行业信息安全关注的重点和难点。

大数据来了 出路OR死路？

根据麦肯锡《大数据的下一个前沿》报告，无论从大数据应用综合价值潜力维度，还是平均数据量而言，银行的大数据应用综合价值潜力都非常高，是继互联网及运营商之后大数据产生最为庞大的热点行业之一，已然成为大数据应用的一片沃土。

大数据的数量巨大、形式多样同时具有瞬时性，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。以正确的数量模型和分析方式来契合银行目前的业务需求，是合理利用大数据，达成更多经济回报的关键。通过大数据技术把收集的海量碎片化数据有效整合，可以在市场分析、客户服务、客户研究、产品研发及产品测试等方面节约成本、提高效率。

没有数据安全就没有信息安全，数据安全管理必须贯穿数据生命周期的全过程。大数据的应用存在运维风险和运营风险等，前者如数据丢失、数据泄露、数据非法篡改、数据整合过程中的信息不对称导致错误决策等，后者如企业声誉风险、数据被对手获取后的经营风险等。因此，必须加强数据管控。尽管大多数银行企业经过多年系统的信息安全建设，但是仍然缺乏内容识别相关的措施来配合防护，当前数据内容防护层面临着识别难、定位难、防护难的系列问题。

明朝万达——实现银行敏感数据安全管理

作为中国领先的内网安全、数据安全和移动安全解决方案提供商，北京明朝万达专注于银行数据安全，以自主可控的国产密码算法为基础，以符合国家和行业监管为要求，基于“安全服务”理念，为银行客户量身打造整体数据安全解决方案。同时，结合银行业务应用场景以及银行的安全管理和特性需求，建立安全服务体系，实现银行内敏感数据从产生、存储、使用、流转、追踪到销毁的整个生命周期的安全管控。

深耕金融业多年，公司凭借优质的产品、专业的服务和良好的信誉，已经成功服务于国开行、中国银行、光大银行、中信银行及中国农业银行等众多客户,在大数据时代，明朝万达将继续秉承“安全服务于业务”的理念，持续为银行的智能化数据安全管理建设献策献力。

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银行或金融单位的数据分析岗需要具备什么能力？

最重要还是数据治理和数据分析的能力！

近年来银行小程序数据风险管控，随着大数据产业的蓬勃发展，企业和政府对于自身数据资产的价值也产生了重新的认识。但遗憾的是数据本身并不能直接产生价值。当银行小程序数据风险管控我们想利用数据产生价值的时候，很多问题都会暴露出来，比如银行小程序数据风险管控：数据标准缺失，数据源头不清晰，数据质量缺乏监管等。这就要求我们要有统一的数据标准和良好的数据质量来构成数据价值实现的基础。而数据治理恰是保障这一基础的存在。

国际数据管理协会（DAMA）对数据治理给出的定义是：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。

在国内企业的实际应用中，一般将数据治理和数据管理综合考虑，认为数据治理是将数据作为组织资产而展开的一系列的集体化工作，包括从组织架构、管理制度、操作规范、信息技术应用、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期等方面进行全面的梳理、建设以及持续改进的过程。

而说到数据治理，没有一个行业能比金融行业更加依赖，几乎所有的环节都与数据息息相关。银行业信息化已发展30多年，早期的数据基本上都是交易的副产品，很少得到利用。近年来，商业银行逐渐开始利用数据进行更为精准的客户营销，风险管理、运营优化等等。但这一过程并非一帆风顺，数据管理体制不健全、统计数据不完整、数据分布零散化等诸多问题都是阻碍银行业进一步数字化转型的“拦路虎”。银行业加强数据治理工作已势在必行，只有做好数据治理工作，才能实现从数据向价值的升华，真正为银行提升经营管理水平和市场竞争能力。

数据治理是银行运营安全的需要

数据已经是银行的重要资产之一，银行需要安全地保管自身及客户的信息。各类涉及商业秘密和敏感数据信息在处理、使用过程中面临被违规、非法使用或信息泄露的风险，会给银行带来不可估量的损失。在良好的数据治理环境下，可以规范数据的管理和使用，更好地适应经营过程中的不确定性因素。

数据治理是银行风险管控的需要

随着金融科技（Fintech）的发展应用，商业银行运用大数据、数据挖掘、机器学习、反欺诈、区块链等技术来对风险进行综合评估。但这些都有赖于数据能够良好地运用于数据模型。数据的一致性、完整性可以保障银行风险管控的良好运作，有效地管理和降低风险。

数据治理是银行业务创新的需要，

银行历来会被冠以“传统”二字，随着市场竞争的加剧，在客户、产品、渠道、营销等方面都面临巨大挑战。在大数据环境下，银行需要对历史和现有的业务数据进行挖掘、分析，在传统的业务运营基础上推出各种创新业务，提高客户体验、提升银行竞争力。

数据治理是政策和监管的要求

2018年5月21日，中国银保监会发布《银行业金融机构数据治理指引》，从数据治理架构、数据管理、数据质量控制、数据价值实现、监督管理等方面规范了银行业金融机构的数据管理活动。这也标志着银行已经全面进入数据治理时代。然而，在2019年底，安徽凤阳农商行因“未能根据要求有效开展数据治理工作，数据治理存在严重缺陷，严重违反审慎经营规则”被银保监会处罚。也反映出了银行数据治理体系亟待完善的问题。

各家银行近年来也纷纷将数据治理提升到全行战略层面，开展一系列工作。

2014年，建设银行将信息中心更名为数据管理部，作为总行一级管理部门，牵头推动全行数据管理和应用能力建设，负责制定企业级数据规范，统筹管理内外部数据资源，实现信息共享；统筹管理集团数据需求，为集团内各机构提供数据服务，推动全行大数据应用。

2018年3月，南京银行正式成立了数字银行管理部，牵头全行数据治理和推进全行数字化转型。

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不过，据《中小银行金融科技发展研究报告（2019）》统计，91%的中小银行仍没有建立完善有效的数据治理体系，各银行开展全面数据治理工作已迫在眉睫，但目前我国银行金融业数据治理还处于发展阶段，在制度、数据、技术、人才等各方面都面临较大的问题。尤其是在人才方面，缺乏专业化、成体系的数据治理、数据分析人才队伍。

CDA数据分析师经过五年研发、三年内训实践，重磅推出“金融数字化转型人才训练营”，在原有CDA认证体系基础上，突出金融行业的数据应用特点，同时与国际知名企业架构Togaf、数据管理和治理体系DMBOK、IT治理COBIT认证体系相融合，培养学员建立起金融数据应用的理论框架和实操落地能力，为金融从业者提供个人数字化转型的解决方案，转型成为组织内部数字化赋能者。

在本课程中，银行小程序数据风险管控你可以收获：

一、数据资产规划和管理

企业数字化转型是以数据价值深挖为手段，辅助企业流程再造，提高企业应对变革的能力。需要企业制定明确的数字化战略，不断提升数据资产管理能力。数据产品分为数据模型、数据质量、数据工具、数据应用、数据算法这五类产品。其中数据应用产品是供企业业务流程优化使用的复杂劳动的产出物，其劳动对象是伴随业务运营而积累的原始数据和外部获取的较初级数据产品。从操作层面来讲，企业数字化战略等同于数据产品组合战略，需要根据企业业务战略目标制定数据应用规划，进而决定数据产品组合；数据资产管理的目的是以最经济的方式将数据转化为数据应用产品；而数据中台则是数据应用产品的加工厂，与AI中台交互，为业务提供输入；数据治理是数据应用产品的质量保障体系，最终服务于业务指标分析和数据挖掘模型应用。

二、 智能客群运营

全球著名管理咨询公司麦肯锡报告指出，预计2020年中国将成为仅次于美国的全球规模第二大的零售银行市场，新形势下得零售者得天下。随着移动互联技术、大数据技术、人工智能技术、区块链技术的日益成熟和深度运用，未来银行将呈现“五化”：入口场景化、运营数字化、风控智能化、人才跨界化、服务普惠化。

因此，本课程目标上：主要针对运营数字化，实现智慧客户运营管理，从如何发现问题到如何解决问题。

本课程内容上，主要从“道”、“术”、“器”三个层面，分为；理论篇、实现篇和工具篇

1、理论篇，主要介绍从旧的4P理论到新的4P理论演变，以及数字化运营和数字化营销的理论和概念及其在银行业的实践；

2、实现篇，主要介绍三大策略：一是基于NES的客群运营监控、二是数字化的营销体系（模型、标签和CRM系统等）、三是数字化的营销闭环。

3、工具篇，着重通过案例，介绍具体算法在数字化运营中的应用。

一是介绍聚类算法及其在客群细分中的应用；

二是介绍协同过滤算法及其产品推荐中的应用；

三是介绍社区发现及其交易圈在银行营销中的应用。

三、智能信用风控

本课程以当前国内崛起的消费金融，互联网金融为主要场景，介绍消费金融在贷前、贷中、贷后流程中信用风险管理中的数据应用，力图在深入实际场景的基础上为学员提供全面的数据驱动的风险管理知识，课程围绕信贷场景中贷前、贷中、贷后三个板块，通过介绍相关业务背景，结合实际的的风控需求，以讲解与案例的形式介绍数据分析、数据挖掘应用。

第一部分重点介绍常见消费类贷款产品要素，风险点，智能自动化审批基本框架，数据驱动的贷款准入、规则的制定，申请信用评分卡的构建及基于风险差异化的授信定价。第二部分介绍履约客户的管理，包括行为评分模型的构建以及相应额度策略的制定。第三部分介绍催收环节中催收评分卡的建立与催收策略的制定。

四、 智能操作风控

近年来随着金融风控案件的频发和监管部门政策的不断收紧，提升机构风控能力以降低内外部风险已成为众多银行和其他金融机构工作的的重中之重。作为新巴赛尔协议中三种风险之一，操作风险包含常见的反欺诈、反洗钱、反舞弊等场景。综合运用多种手段，针对这“三反”场景进行风险治理防控，成为当前众多金融机构开展工作的重要抓手。

在2天的课程中，首先会对操作风险的概念和常见子场景进行剖析，力求让学员对操作风险有清晰完整的认识。紧接着介绍为应对操作风险，应该建设怎样的防控体系，并从制度、人才、数据、技术等角度进行剖析。尤其在技术手段这个环节中，会就操作风险的机器学习建模面临的几大问题和解决方案进行重点介绍。在一天半的实战案例环节，安排了反信用卡盗刷欺诈、反洗钱、反营销薅羊毛这三个典型的Python建模案例，力求通过案例强化风控建模常见流程、覆盖建模技术难点，切实提升学员的风控建模实战能力。

五、 数据和AI中台

随着金融业正在迈入第四个重大发展阶段--数字化时代，给各金融机构带来了发展机遇，同时也伴随着严峻的挑战。如何解决数据孤岛、新应用与老系统结合难？现有IT能力不足以支撑业务的快速变化？数据调用方式多样且标准不统一质量差？以及数据资源未被挖掘数字化能力得不到释放等问题，是企业面临的共同难题。数据集成和数据资产管理是解决这些问题的有效途径之一。

本课程将从如何进行有效的数据集成、各种数据平台建设介绍、如何有效开展数据治理，以及数据资产管理与数据中台的建设这四个大的方面进行开展。帮助企业在数字化进程中快速建立系统间的数据集成体系，支撑用户数据集成应用的快速实现；提供完善数据管理体系和有效的完成数据整合方案，支撑起上层数据的挖掘、分析应用；对企业的发展战略和业务创新提供有效的数据支撑，洞察企业的运营状态和市场趋势等，提高企业新业务灵活性，创建数据应用敏捷环境。

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