京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
监管科技应用之贵州样本: 大数据、人工智能 助力防范互金风险
5月27日在贵阳结束的“2017中国国际大数据产业博览会”上,21世纪经济报道记者注意到,一些科技手段正成为监管部门的重要辅助。
而贵阳市,正着手联合百度金融等机构,借助人工智能、大数据、机器学习等科技力量打造“贵州金融大脑”,以监管科技对全省金融风险等领域实施并加强持续监测和预警。
实际上,监管科技(RegTech)在金融科技中的关注度正不断升温,且已成应用热门。
除中国人民银行成立金融科技委员会外,包括中国证券投资基金业协会、中国互联网金融协会以及中国支付清算协会也成立了金融科技专委会或相关研究工作组。
中国人民银行科技司司长李伟指出,新技术与金融业务交叉渗透,使金融业态复杂多变,潜在风险不容忽视。央行方面也指出,强化监管科技应用实践,利用大数据、人工智能、云计算等金融监管手段,提升跨行业、跨市场交叉性金融风险的甄别、防范和化解能力。
贵阳市人民政府副市长王玉祥在数博会上介绍,贵阳在去年5月推出了大数据防护金融风险平台,叠加区块链技术的2.0版本将在6月份发布。这一版本可覆盖传统金融和新金融机构,实施政府监管和一些商业化服务。接下来,贵阳还将与专门从事大数据金融风险控制模型的美国SAS公司合作,研发3.0版本的风险防控平台。
在贵州,金融云工程与地方金融风险防范工程均是2017年六大工程之一,而金融云建设与地方金融风险防范密切相关。
联手百度打造“金融大脑”监测系统
按照贵州省对金融云工程的建设设想,将综合运营大数据、云计算、区块链、人工智能等前沿科技,实现政府、金融监管部门、金融机构数据信息的汇聚、打通、应用,降低监管成本,防范化解风险。
目前,其一期工程在政用方面已经实现金融风险监测预警、地方金融审批监管、企业信息查询、打击非法集资举报分析等平台。商用领域则可以实现金融机构的网络舆情数据库、金融政策、金融机构黑名单查询、授信信息查询等资源共享平台。其二期将覆盖地方交易场所、小贷公司、融资担保公司的第三方存管、登记结算以及金融风险动态监测等功能。
贵州金融云三期主要是建设贵州金融大脑,实现对全省金融风险和地方金融机构经营风险的持续监测和预警,提升金融精准服务、服务“三农”和小微企业能力。
在数博会上,由百度金融联合贵州省金融办、大数据局等部门合作推出“贵州金融大脑”亮相。
百度副总裁张旭阳介绍,“贵州金融大脑”以人工智能、大数据、机器学习为技术基础,融合贵州省政务、企业、金融、互联网等多渠道数据,对中小微企业进行画像,金融机构可以此作为参考为中小微企业提供相应的融资服务。
监管科技的应用与威力
百度金融还表示,将继续探索与地方政府大数据合作模式,将科技能力复制到其他地区。
以庞大的地方国资系统为例,国资委过去在管理国企时受人员精力所限,基本只管理到集团一级,而国企集团下属子公司、孙公司层级庞大,难以覆盖。贵州基石数据科技有限公司业务负责人告诉21世纪经济报道记者,通过授权,公司对国有企业数据库中的国企行为信息进行分析和描述,对国企生产经营、改制重组、资产处置、关联交易、招投标过程中等方面的重点监控,如发现企业及关联企业潜在风险,并在事中出现异动在线监控,事后及时监管处置。还可以针对性设置重点关注模块,便于管理部门及时掌握企业动态并作出决策。
基石数据另一业务负责人表示,以互联网金融为例,除工商注册中涉及投资管理的企业外,还有许多公司以科技的名义注册但从事投资咨询事宜,这时就应当对企业在互联网上涉及投资宣传的一并纳入观察企业库,结合法院判决信息、企业工商信息等,多维度共同对互联网金融平台进行风险分级。
目前,新三板市场挂牌企业已达到11250家。一位股转系统负责人感叹,单靠人力已经管不过来,以技术为支撑的大数据监管成为可能,并且已经开始尝试应用。
腾讯云反欺诈平台方面介绍,平台投入无锡市使用近两个月,该市网络诈骗案件涉及的网址链接中,72%的中奖诈骗网址、85%的手机病毒链接、98%的仿冒银行和伪基站网址得到过滤拦截。通过与6省市的公安部门、运营商以及部分通信管理部门合作,平台在全国超过20个城市落地,仿冒公检法类诈骗的总金额下降超过一半。
21世纪经济报道记者在采访中了解到,许多监管部门都已经采用技术手段提升管理能力和水平。不过,背后仍需政府部门的数据打通和监管合力支撑。
一位中部地方国资机构人士表示,贵州作为大数据综合试验区,许多政府部门的数据打通上起到了较好的示范。但由于其所在地区政府部门的数据共享打通缺少顶层设计,部门间割裂比较明显,在大数据等技术支持监管等方面仍有较长的路要走。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05