大数据在银行风险管理中的作用主要体现在信用风险管理和舆情分析

大数据在银行风险管理中的作用主要体现在信用风险管理和舆情分析

随着互联网和大数据的快速发展，互联网与传统行业的融合开始加速。在互联网的浪潮下，传统行业找到了新的发展方向。互联网与传统银行业可以融合发展，形成“互联网+”新模式。这种模式的本质是将互联网技术（大数据处理、云计算）融入银行管理的各个环节。这不仅仅是一次简单的将传统业务置于互联网环境下，是一次多维度、多层次、宽领域的颠覆性创新，是未来推动银行业转型升级的必由之路。大数据在银行风险管理中的作用主要体现在两个方面：

信用风险管理

针对风险管理领域，数据仓库可以支持风险管理领域客户和债权的内部评级和综合风险评估，支持风险资产的综合管理，同时将评估结果应用于授信审批，风险监控、风险报告和政策。制定、拨备、资本计量等领域。基于数据仓库，工商银行开展了内部评级、资金管理、不良客户管理等工作，取得了较好的效果。

数字。辽宁省农村信用社联合社-数据管理系统

内部评级方面，基于客户基本信息、客户评价信息、客户持有的产品等数据，对客户进行风险评级，细分客户群体，制定信用卡、贷款授信策略与全行其他授信业务统一，实施差异化的个人客户综合授信，真正实现了以客户为中心的服务理念，提升了授信服务水平。

例如，某银行基于神经网络实现了信用卡欺诈交易的实时识别和干预，进一步提高了反欺诈识别的准确性，拦截了信用卡欺诈、网上银行转账、手机银行转账和B2C等风险交易。支付; 某银行采用决策树算法，通过分析客户资金流向特征、合同履行情况及相关关系，及时预测和量化客户的信用风险，实现针对不同风险资产及时采取差异化处置措施。

舆情分析

在大数据时代的背景下，互联网上存在着大量以文本为代表的非结构化数据，尤其是互联网上的新闻和社交媒体数据，也不乏与商业银行相关的情感信息。有效挖掘和利用这些信息，将为商业银行及时把握互联网上传播的潜在风险事件提供新的视角。

文本挖掘实现舆情风险管理的技术流程一般分为文本获取、预处理、分析挖掘、可视化展示等步骤。

文本获取：商业银行获取文本的方式包括购买财经新闻、行业动态、研究报告等外部信息银行风险管理成功案例，并可通过开发微博、论坛等采集工具进一步扩大新闻媒体采集范围。收集社交媒体信息。采集方式包括搜索引擎、新闻网站、论坛页面适配、微博页面适配等。

预处理：包括中文分词、文本去重等步骤，实现对文本的预处理。前者是在获取文本数据后，将文本划分为词的集合，让机器更好地理解由词组成的文本。后者利用相似度哈希算法快速计算海量文本的相似度。

分析与挖掘：通过主题分析、关联分析、情感分析、分类分析等方法实现文本挖掘。

主题分析：主要提取分析所涉及文本中的主要关键词和相关主题词；

相关分析：主要是对文本进行算法处理，得到文本的数字特征格式；

情感分析：主要分析文本的情感，从而获取文本的情感基调，判断主观语义；

分类分析：主要通过分类器的训练，从而获得分类在不同维度的概率特征。

可视化展示：通过“词云”、“词汇网络”、“主题河流”、“传播路径”等展示方式展示不同的数据结果。

数字。易新华辰为某机构做了舆情监测大屏

一般来说，涉及内控合规的事件往往是商业银行难以逾越的“高压线”，而大部分员工违规事件的发生将给商业银行带来极大的负面影响和不可估量的损失。合规性的实时监控尤为重要。合规风险事件监测可对商业银行内控合规中涉及的贿赂、非法集资、飞单等问题进行实时监测银行风险管理成功案例，自动识别正负信息及相关业务类别，及时发现和处理甚至尽早预判风险，以便及时做出相应的应对措施。

舆情分析还可以有更多更广泛的实际应用领域，如银行产品和服务的口碑监测、危机事件预警等。

摘要：宜信华晨是一家智能数据全生命周期产品和服务提供商。目前，易信产品已成功应用于中国人民银行、中国进出口银行、中国农业发展银行、北京银行、天津银行等近200家各类企业。银行机构为数亿用户提供大数据服务。

关于宜信华辰

易信华辰是中国专业的智能数据产品和服务提供商。一直致力于为政企用户提供从数据采集、存储、治理、分析到智能应用的智能数据全生命周期管理解决方案，帮助企业实现数据驱动、数据智能，累计服务和客户超过8000家成功经验，为客户提供专业的产品咨询、实施和数据分析平台、数据治理体系建设等技术支持服务。

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