京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据防控金融风险 广州着力探索新模式
金融风险防控工作正在加紧推进。8日上午,广州市金融风险防控工作会议在南沙召开。记者从会上获悉,目前全国首个地方金融重要基础设施——广东省地方金融风险监测防控平台,已经在广州推广运用。该平台运用大数据等现代科技手段助力广州金融风险防控。广州市金融工作局负责人表示,将努力探索出利用大数据监测防控金融风险的“广州新模式”,为全省乃至全国金融风险防范工作积累新经验、拓展新途径。
不仅可监测预警还能控制金融风险
“金融是国家重要的核心竞争力,金融安全是国家安全的重要组成部分。”作为国家重要中心城市,广州金融业近年来实现了快速发展,今年上半年金融业增加值将近900亿元,增幅虽收窄为8.7%,但仍在全国一线城市排名前列。
不过,在金融快速发展特别是互联网金融快速崛起的今天,金融风险不可小觑。广东省金融办副主任倪全宏表示,与过去不同的是,非法集资、非法传销通过互联网蔓延,带来了不小的风险隐患。而传统的监管手段却跟不上时代发展步伐,亟待新的风险防控手段。
对此,广州市金融工作局局长邱亿通表示,为切实做好地方金融风险防控工作,从去年起,金融工作局就已经谋划如何利用大数据手段,防范和化解地方金融风险。
在此背景下,广州市金融工作局依托广州商品清算中心,建立起“广东省地方金融风险监测防控平台”(以下简称“风控平台”)。
针对过去金融行业存在的“重审批轻监管”问题,风控平台侧重事前事中监测预警。该平台采用大数据等技术,实现行业统计与数据监测、金融风险的事前事中监测预警、分行业分地区监测、筛选和精准监控高风险企业、负面舆情监测分析等功能。
“该平台是全国首个被省级人民政府批准设立的重要金融基础设施,可覆盖到全省21个地级市,在地级市层面还可以延伸至区、镇、街道乃至村居,构建多层次的金融风险防控体系。”邱亿通表示,该平台不仅具有监测和预警功能,还有打击和控制功能,可以说是“风控平台2.0版”。一旦目标监测企业出现违法违规等风险情况,可立即运用资金监管和统一清算模块的功能,对违法违规企业进行停止投资者开户、冻结资金等相关处置,为政府做好风险处置提供有效的手段。
今年底可覆盖至1万家类金融机构
在国家新区、自贸试验区、区域金融改革试验区等多轮驱动下,南沙政策红利的释放吸引了大批金融业企业进驻落户,成为广州金融发展新引擎。截至2017年6月底,落户南沙的金融业企业共2266家,比自贸区挂牌前增长超过17倍,涵盖银行、证券、保险、融资租赁、股权投资、商品期货等多个金融业态。
在金融业快速发展的同时,如何保障金融安全?这是摆在南沙区面前的一道“必答题”。为此,南沙主动接入“广东省地方金融风险监测防控平台”,率先展开试水。
“在使用平台之前,我区对行业企业的日常监管信息来源主要依靠企业报送的数据报表、手动网上查询、派员现场核查等方式,手段落后、效率不高、难以及早发现隐患苗头。”南沙区副区长阮晓红说,风控平台为南沙处置金融风险提供了技术支持,实现“监控+预警+处置”有机结合。
目前南沙共有1211家企业纳入监测,其中融资租赁企业占298家。南沙区有关负责人表示,通过非现场监管,减轻了工作人员的工作强度,提高了效率。如:通过平台监控发现,某租赁企业在刚设立1个月后就办理了企业变更事项,通过后台比对、分析,重点是该企业的核心自然人股东在多地都有注册关联企业,且无法查实公司相关运营信息及备案域名,该企业被纳入了“黄名单”。通过平台的风险等级标示提示,南沙区马上组织相关部门对该企业的情况进行核实,及时避免了风险发生。
“风控平台目前不仅在南沙试点,还面向全市全省推广。”广州商品清算中心总经理李杰介绍说,争取到2017年底,实现100家存在风险隐患的平台对接广清中心统一资金清算系统,1000家P2P、小额贷款等企业接受非现场监管信息系统的实时监测,10000家类金融机构纳入非法金融活动监测预警系统的监控范畴,未来将力争把全省5万多家类金融机构都纳入监测范围。
广东省地方金融风险监测防控平台有关负责人告诉记者,在主管部门支持下,接入平台成为了互联网金融、P2P、小贷公司等类金融机构备案的前提条件,以确保平台对企业监测到位。同时平台还实现了工商、法院、金融、舆情、招聘、投诉举报等方面的数据共享,下一步拟接入公安、税务、食药监、银行等政府及行业内部数据,不仅仅实现金融风险防控,还将成为真正的大数据平台,助力全省诚信体系建设,为金融交易提供强大的基础设施。
推广实施首席风险官制度
对于下一步的金融风险防控工作,邱亿通在讲话中透露了一个新的动向:推广实施首席风险官制度。
“经过调研,我们发现许多大型银行、上市公司都设置了首席风险官,设立了风控部门,并配备了充足的风控人员。完善的内控制度,能有效地防范和化解重大金融风险事件。”邱亿通表示,金融局今年以来也在积极酝酿探索在大型国企,重要商业区域等设立、推行首席风险官制度,选拔、委派有丰富金融从业经验的专业人员行使金融风险防控职能,通过首席风险官的监管指挥,搭建风险控制内部机构,完善日常风控体系等措施,确保在重大企业、重要领域不发生系统性金融风险。
在邱亿通看来,各有关单位、各区政府都可以根据这一思路,推荐一些重点企业、重要区域参与到这一制度中来,有条件的区还可主动申请成为试点地区,探索建立首席金融风险官制度,深入金融机构一线做好金融风险监测、预警、防控和化解工作。
在机构方面,国务院金融稳定发展委员会的设立,将推动各地加强风险防控管理机构。在昨日的会议上,邱亿通也要求,广州市各区要顺应金融监管的大形势,积极争取,主动作为,争取早日设立独立的金融工作局,配齐配强地方金融监管队伍。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07