京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
信雅达成功打造基于大数据的金融信息监测预警平台
随着金融体制改革的深化,银行需要面对竞争日益加剧、利率市场化、存贷比限制取消、互联网金融蓬勃发展等多种挑战。在“互联网+”时代,通过大数据为银行的经营决策提供支持成为银行信息化建设的必由之路。
通过多年的业务经营,银行积累了大量的数据。无论是从数据量、还是数据的覆盖范围,这些数据都具有非常高的应用价值,称之为“金矿”可以说名副其实。然而,面对海量的数据,无论是商业银行,还是人民银行、政府各监管部门都面临着新的课题与挑战。对商业银行而言,虽然自身拥有大量的数据资产,但这些数据的全面性、准确性仍存在空白,因为对经营决策具有重要意义的部分数据掌握在工商、税务、法院等等政府部门手中。对于政府各监管部门而言,在长期的监管工作中形成了大量的数据,但由于各系统由各职能部门自行组建,系统相互间不能兼容,数据无法在各个平台间自由流动,导致各级管理部门的信息无法有效整合,监管机构因为缺乏完整的数据,从而对整体风险无法把控。对于人民银行来说,作为金融行业管理机构,如何对各方的信息加以整合,以对整体的金融形势作出分析、对金融风险进行监控也是重要的课题。如何对众多来源的海量数据进行整理、汇总、清洗,消灭信息孤岛、提高信息利用效率、为广大民众提供普惠金融服务,是各方都在思考和探索的前沿问题。
针对金融行业大数据应用的现状,信雅达(600571,股吧)构建了金融信息监测预警平台。利用大数据平台技术,由监管部门牵头,整合金融行业客户各方面信息,包括金融机构、税务、司法、环保、海关、公共事业等,建立统一的客户各类信息的共享平台,运用专业技术,在海量数据中,分析挖掘出具有规律性、指导性、系统性的宝贵信息,对金融机构客户风险及时预警,从而提高监管部门风险监管效率。具体来讲,金融信息监测预警平台通过对各类信用信息的整合,帮助商业银行能够更加全面掌握客户信息,有效识别和分析客户真实身份,对风险信息进行预警,防止借款客户隐瞒债务,对关联交易、违法违章等负面信息及时报告推送,通过数据分析手段,对金融机构客户信用状况及各类产业链情况持续跟踪、深度运算,量化客户信用状况,助力金融机构信贷风险控制;同时,建立整合政府各职能部门风险数据、银行业务数据的区域征信平台,使相关部门能够方便、及时、全面地了解企业信用信息,从而提高监管机构的影响力及话语权。事实上,该平台通过数据分析可以把握某个地区整体的金融风险状况,从而为化解金融风险、改善决策提供有效的数据支持,更好地维持区域金融生态的稳定。
金融信息监测预警平台(一期)已在中国人民银行南宁中心支行建成并投入应用。信雅达金融信息监测预警平台的成功上线获得了业主方的高度认可,该系统既满足金融行业新的监管要求,又为商业银行在新金融形势下防范和化解金融风险提供了外部信息支持,通过借助大数据平台打破数据边界,推动金融机构数据透明化、智能化。
大数据应用是一个长期的过程。金融信息监测预警平台在顺应公司整体产品战略方向上,开创了新的产品分支,实现公司与客户的双赢。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25