金融风险反欺诈大数据管控平台建设方案
大数据智能风控平台建设项目计划书
大数据智能风控平台建设项目计划书一、项目背景随着互联网金融的快速发展，金融风险的复杂性和多样性日益增加。
传统的风控手段已经难以满足现代金融业务的需求，大数据智能风控平台作为一种创新的解决方案，能够有效地提高风险识别、评估和管理的能力，为金融机构的稳健运营提供有力保障。
二、项目目标1、建立一个高效、准确、实时的大数据智能风控平台，能够对各类金融业务进行全方位的风险监测和预警。
2、提高风险评估的准确性和可靠性，降低误判率和漏判率。
3、实现风险数据的集中管理和共享，提高数据的利用效率和价值。
4、增强金融机构的风险管理能力，降低风险损失，提升市场竞争力。
三、项目范围1、数据采集与整合整合内部业务系统数据，包括客户信息、交易记录、贷款申请等。
引入外部数据，如征信数据、行业数据、社交网络数据等。
2、数据存储与管理建立大数据存储平台，确保数据的安全、稳定和高效存储。
设计数据治理框架，规范数据标准和数据质量。
3、风险模型开发运用机器学习、数据挖掘等技术，开发信用风险模型、市场风险模型、操作风险模型等。
持续优化和更新风险模型，以适应市场变化和业务发展。
4、风险监测与预警实时监测业务风险指标，及时发现异常情况。
建立风险预警机制，通过多种渠道向相关人员发送预警信息。
5、系统集成与接口开发与现有业务系统进行集成，实现数据的无缝对接和交互。
开发对外接口，为合作伙伴提供风险评估服务。
四、项目团队1、项目经理负责项目的整体规划、协调和推进，确保项目按时、按质完成。
2、数据分析师负责数据的采集、清洗、整合和分析，为风险模型开发提供数据支持。
3、模型开发工程师运用先进的技术和算法，开发和优化风险模型。
4、系统开发工程师负责大数据平台和风控系统的设计、开发和维护。
5、测试工程师对系统进行功能测试、性能测试和安全测试，确保系统的稳定性和可靠性。
6、运维工程师负责系统的日常运维和监控，及时处理系统故障和问题。
五、项目进度计划1、项目启动阶段（第 1 个月）成立项目团队，明确职责分工。
智慧银行反欺诈大数据管控平台建设方案
某职业技能培训学校（ 骗贷）
逾期人员的机构关联分布图
正常用户关联（抽样 1万人） 中介和贷款人关联图 （绿色贷款中介，褐色关联贷款人）
关联网络应用：催收复联
修复 信息 维度
电 话 客户其他 新 电话 亲友/同事 电话 邮 箱
邮箱 地址
通讯录 电话
常 个人地址 亲友、同事地址 驻 地 电话本中 公司地址 址 联系人地址
失联 0%+ 外单：（实验）外部用户的覆盖率 为60-80% ， 复联率为 15-30% ☆
强关联关系挖掘
相关性排序 常驻点挖掘
失联催收ROI排序 施压点挖掘
外部信 息
整体功能
应用场景
核心模块示 例
1. 合规性 /内部控制
风险控制
4.风险管 理
6. 风险资本分配、 基于风险定价 5. 风险与收益最 优化来自行业竞争前 沿低
保护资产负债表
风险/收益最优化
价值创造
风险管理成熟度
融资融券过程复杂，涉及风险种类多，信用风险管理是重点
融资融券流程中主要风险
操作风险 信用风险 法律 风险 合规风险
操作风险
操作风险 市场风险 流动性风险
数据 挖掘
潜在关联关系挖掘
银行业关联网络
社交关联网络
IDMapping
下一阶段
从最终催款效果出发，提升复联精 准度…
通讯关联 信贷关联 人行征信支付关联 AP关联 ……糯米外卖原始 数据
微博
画像
风险状态
客户数(个） 125 335 153 245 1690 356 2904 客户数据 需立即处理 高危客户 危险客户 低危客户 超低危客户 安全客户 --
融券余额 3,235,424.95
96110反诈骗平台方案
反诈骗平台介绍与功能 反诈大数据平台-预警与劝阻
受害人预警劝阻
1、通过大数据融合分析能力结合第三方 生态合作方资源得到深度受害人预警结果 2、输出本地主流重点类型的诈骗受害人 信息，警方及时提醒和人工劝阻 3、统计劝阻情况及效率分析，汇报劝阻 战果
反诈骗平台介绍与功能 反诈大数据平台-案件管理模块
THANK YOU! 将反诈骗行动进行到底！
的核心。
分布式布署
市局、区县公安及派 出所，根据警力情况， 部署相应的坐席终端， 统一向市局反诈中心 96110反诈语音通信
平台注册。
反诈骗平台部署与应用
反诈大数据平台-应用案例
目前平台已经成功应用于南京市公安局、扬州市公安局、无锡市公安局、淮安市公安局、 南通市公安局、成都市公安局等三十多家公安单位，积累了丰富的反诈系统研发经验，为反电 诈、反网诈提供了强大的平台保障，获得一众好评。平台还在持续与更多的公安机关开展合作， 因地制宜、因时制宜，与时俱进，通过技术创新，为反诈骗工作提供强有力的支撑。
及时电话短信劝阻 + 预警数据介入
三大特点：全面、准确、实时
受害人呼入与 信息记录
自动接听 自动轮询 语音导航 自动录音
受害人
…
是否需要其他平 台介入与民警上门
危险级别设置 导入状态查看 案件提交与审核 一键协助
接警与劝阻 受骗等级研判
案件补充 案件分析 数据互传
受害人相关信 息大数据
案件查询 宣传安抚 备案处理 优先级设置
五大目标实现
充分利用96110预 警咨询语音通信平 台促进提升“两升 两降”目标的成果。
针对可能正在被诈骗的群众 的预警数据，即刻通过96110 预警平台向受害群众发起电 话劝阻、短信劝阻，从源头 上降低电信网络诈骗案发率。
金融大数据平台建设方案
二、大数据平台建设（一）大数据平台框架概述大数据平台建设充分整合信息化资源，打破行业、部门之间的信息壁垒，运用大数据技术进行采集、加工、建模、分析，将数据价值融入到金融之中，从而提升创新能力和产品服务能力。
主要包括以下三部分：1．大数据分析基础平台按照功能划分数据区，设计数据模型，在统一流程调度下，整合各类数据，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用，支撑上层应用。
2．大数据应用系统基于基础数据平台，持续建设各类数据应用系统，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营管理活动，充分发挥大数据价值。
3．大数据管控建立数据标准，提升数据质量，加强元数据管理能力，为平台建设及安全提供保障（二）大数据平台建设原则大数据平台是大数据运用的基础实施，其设计、建设和系统实现过程中，应遵循如下指导原则：经济性：基于现有场景分析，对数据量进行合理评估，确定大数据平台规模，后续根据实际情况再逐步优化扩容。
可扩展性：架构设计与功能划分模块化，考虑各接口的开放性、可扩展性，便于系统的快速扩展与维护，便于第三方系统的快速接入。
可靠性：系统采用的系统结构、技术措施、开发手段都应建立在已经相当成熟的应用基础上，在技术服务和维护响应上同用户积极配合，确保系统的可靠；对数据指标要保证完整性，准确性。
安全性：针对系统级、应用级、网络级，均提供合理的安全手段和措施，为系统提供全方位的安全实施方案，确保企业内部信息的安全。
大数据技术必须自主可控。
先进性：涵盖结构化，半结构化和非结构化数据存储和分析的特点。
借鉴互联网大数据存储及分析的实践，使平台具有良好的先进性和弹性。
支撑当前及未来数据应用需求，引入对应大数据相关技术。
平台性：归纳整理大数据需求，形成统一的大数据存储服务和大数据分析服务。
利用多租户, 实现计算负荷和数据访问负荷隔离。
金融行业智能风控与反欺诈系统开发与应用方案
金融行业智能风控与反欺诈系统开发与应用方案第一章：引言 (2)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目意义 (3)第二章：智能风控与反欺诈系统概述 (3)2.1 智能风控的定义与特征 (4)2.1.1 智能风控的定义 (4)2.1.2 智能风控的特征 (4)2.2 反欺诈系统的功能与作用 (4)2.2.1 反欺诈系统的功能 (4)2.2.2 反欺诈系统的作用 (4)2.3 系统架构与模块划分 (4)第三章：数据采集与处理 (5)3.1 数据源的选择与接入 (5)3.2 数据清洗与预处理 (5)3.3 数据存储与管理 (6)第四章：特征工程 (6)4.1 特征提取 (6)4.2 特征筛选与优化 (6)4.3 特征工程在风控与反欺诈中的应用 (7)第五章：智能算法与应用 (7)5.1 传统机器学习算法 (7)5.1.1 算法概述 (7)5.1.2 算法应用 (8)5.2 深度学习算法 (8)5.2.1 算法概述 (8)5.2.2 算法应用 (8)5.3 强化学习算法 (9)5.3.1 算法概述 (9)5.3.2 算法应用 (9)第六章：模型评估与优化 (9)6.1 评估指标体系 (9)6.1.1 准确率（Accuracy） (9)6.1.2 灵敏度（Sensitivity） (9)6.1.3 特异性（Specificity） (9)6.1.4 假阳性率（False Positive Rate，FPR） (9)6.1.5 假阴性率（False Negative Rate，FNR） (10)6.1.6 精确度（Precision） (10)6.1.7 F1值（F1 Score） (10)6.2 模型优化策略 (10)6.2.1 特征工程 (10)6.2.2 模型融合 (10)6.2.3 调整超参数 (10)6.2.4 数据增强 (10)6.3 模型监控与迭代 (10)6.3.1 实时监控 (10)6.3.2 定期评估 (10)6.3.3 迭代优化 (11)6.3.4 模型更新 (11)第七章：系统开发与实施 (11)7.1 技术选型与框架搭建 (11)7.1.1 技术选型 (11)7.1.2 框架搭建 (11)7.2 系统开发流程 (11)7.2.1 需求分析 (11)7.2.2 设计阶段 (11)7.2.3 开发阶段 (12)7.2.4 测试与优化 (12)7.3 系统部署与维护 (12)7.3.1 系统部署 (12)7.3.2 系统维护 (12)第八章：信息安全与隐私保护 (12)8.1 信息安全策略 (12)8.1.1 安全框架构建 (12)8.1.2 安全风险管理 (13)8.2 数据加密与脱敏 (13)8.2.1 数据加密 (13)8.2.2 数据脱敏 (13)8.3 用户隐私保护 (14)8.3.1 隐私政策制定 (14)8.3.2 隐私保护措施 (14)第九章：行业应用案例分析 (14)9.1 金融信贷行业应用案例 (14)9.2 保险行业应用案例 (15)9.3 证券行业应用案例 (15)第十章：未来发展趋势与展望 (16)10.1 技术发展趋势 (16)10.2 行业应用拓展 (16)10.3 挑战与应对策略 (17)第一章：引言1.1 项目背景信息技术的飞速发展，金融行业正面临着前所未有的变革。
金融行业风险预警与防控系统开发方案
金融行业风险预警与防控系统开发方案第一章风险预警与防控系统概述 (2)1.1 系统开发背景 (2)1.2 系统开发目标 (2)1.3 系统开发意义 (3)第二章风险类型与识别 (3)2.1 风险类型分析 (3)2.1.1 信用风险 (3)2.1.2 市场风险 (3)2.1.3 操作风险 (3)2.1.4 法律风险 (4)2.1.5 流动性风险 (4)2.1.6 系统性风险 (4)2.2 风险识别方法 (4)2.2.1 定性分析 (4)2.2.2 定量分析 (4)2.2.3 案例分析 (4)2.2.4 数据挖掘 (4)2.3 风险识别技术 (4)2.3.1 神经网络 (4)2.3.2 支持向量机 (5)2.3.3 决策树 (5)2.3.4 聚类分析 (5)2.3.5 时间序列分析 (5)第三章数据采集与处理 (5)3.1 数据采集范围 (5)3.2 数据处理流程 (6)3.3 数据质量控制 (6)第四章风险评估模型构建 (6)4.1 风险评估方法选择 (6)4.2 风险评估模型设计 (7)4.2.1 数据预处理 (7)4.2.2 模型构建 (7)4.3 模型验证与优化 (7)4.3.1 模型验证 (8)4.3.2 模型优化 (8)第五章风险预警与防控策略 (8)5.1 预警指标体系构建 (8)5.2 预警阈值设定 (9)5.3 防控策略制定 (9)第六章系统架构设计 (10)6.1 系统架构总体设计 (10)6.2 关键技术模块设计 (10)6.3 系统安全性设计 (11)第七章系统功能模块开发 (11)7.1 数据采集模块 (11)7.2 数据处理模块 (11)7.3 风险评估模块 (12)第八章系统集成与测试 (12)8.1 系统集成策略 (12)8.2 系统测试方法 (13)8.3 测试结果分析 (13)第九章系统运维与维护 (14)9.1 系统运维策略 (14)9.2 系统维护方法 (14)9.3 系统升级与优化 (15)第十章项目实施与风险管理 (15)10.1 项目实施计划 (15)10.1.1 项目组织结构 (15)10.1.2 项目进度安排 (16)10.1.3 项目实施步骤 (16)10.2 风险管理策略 (16)10.2.1 风险识别 (16)10.2.2 风险评估 (16)10.2.3 风险应对 (16)10.3 项目评估与总结 (17)10.3.1 项目评估指标 (17)10.3.2 项目总结 (17)第一章风险预警与防控系统概述1.1 系统开发背景金融行业的快速发展，金融风险日益凸显，对金融市场的稳定和金融体系的健康发展构成严重威胁。
2023-银行业反欺诈大数据平台建设方案V2-1
银行业反欺诈大数据平台建设方案V2随着金融领域反欺诈趋势不断升温，银行业反欺诈大数据平台建设成为迫在眉睫的一项工作。
在这个大数据时代，银行业反欺诈大数据平台建设方案V2将会为银行业的反欺诈工作提供更强有力的支撑，让银行业的反欺诈工作更加有效、高效。
第一步：建设平台银行业反欺诈大数据平台建设方案V2的第一步是建设平台。
这个平台应该具备数据采集、数据处理、数据分析、数据存储等基本功能，同时还需要支持实时处理、实时监控、实时预警等功能，能够将数据在最短的时间内处理完毕，让银行业反欺诈工作能够随时掌握市场情况和变化。
第二步：数据采集银行业反欺诈大数据平台建设方案V2的第二步是数据采集。
数据采集可以采用多种方式，包括爬虫、API接口、数据抓取等，需要根据具体情况灵活选择。
数据采集的目的就是为了获取海量的数据，让银行业反欺诈大数据平台建设方案V2能够获取尽可能多的数据，支持更全面的反欺诈工作。
第三步：数据处理银行业反欺诈大数据平台建设方案V2的第三步是数据处理。
数据处理主要是将采集到的海量数据进行清洗、整合、筛选等，让数据符合要求，方便后期的使用。
数据处理还需要支持多种数据格式，包括结构化、半结构化和非结构化数据，满足银行业反欺诈大数据平台建设方案V2各种数据的处理需求。
第四步：数据分析银行业反欺诈大数据平台建设方案V2的第四步是数据分析。
通过数据分析，可以挖掘出数据中的潜在价值，发现隐藏的规律和趋势，支持银行业反欺诈工作的常态化。
数据分析需要支持多种分析算法，包括聚类算法、分类算法、关联分析算法等，同时还需要支持可视化分析，让银行业反欺诈大数据平台建设方案V2更加直观、易用。
第五步：数据存储银行业反欺诈大数据平台建设方案V2的第五步是数据存储。
数据存储需要支持分布式存储、高可用性、安全性等要求，是实现数据共享、数据传输、数据备份的重要手段。
数据存储还需要支持多种存储格式，包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
金融行业智能风控与反欺诈系统方案
金融行业智能风控与反欺诈系统方案第一章概述 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)1.3 项目范围 (3)第二章智能风控系统架构 (3)2.1 系统架构设计 (3)2.1.1 整体架构 (3)2.1.2 数据层架构 (4)2.1.3 服务层架构 (4)2.1.4 应用层架构 (4)2.2 技术选型与实现 (5)2.2.1 数据层技术选型 (5)2.2.2 服务层技术选型 (5)2.2.3 应用层技术选型 (5)2.3 系统集成与部署 (5)2.3.1 系统集成 (5)2.3.2 系统部署 (5)第三章数据采集与处理 (6)3.1 数据采集策略 (6)3.1.1 数据来源 (6)3.1.2 数据采集方法 (6)3.1.3 数据采集频率 (6)3.2 数据清洗与预处理 (6)3.2.1 数据清洗 (6)3.2.2 数据预处理 (6)3.3 数据存储与管理 (7)3.3.1 数据存储 (7)3.3.2 数据管理 (7)第四章风险评估模型 (7)4.1 风险评估指标体系 (7)4.2 风险评估模型构建 (8)4.3 模型评估与优化 (8)第五章欺诈检测技术 (9)5.1 欺诈行为特征分析 (9)5.2 欺诈检测算法选择 (9)5.3 欺诈检测模型优化 (9)第六章智能决策与响应 (10)6.1 智能决策策略 (10)6.1.1 策略概述 (10)6.1.2 数据预处理 (10)6.1.3 模型构建 (10)6.1.4 策略优化 (10)6.1.5 决策输出 (10)6.2 实时监控与预警 (10)6.2.1 监控体系构建 (10)6.2.2 数据采集 (11)6.2.3 数据处理 (11)6.2.4 监控规则设定 (11)6.2.5 预警触发 (11)6.3 响应策略与实施 (11)6.3.1 响应策略概述 (11)6.3.2 风险控制 (11)6.3.3 客户沟通 (11)6.3.4 系统优化 (11)6.3.5 响应实施 (11)第八章系统运维与管理 (12)8.1 系统维护与升级 (12)8.1.1 维护策略 (12)8.1.2 升级方法 (12)8.2 功能优化与监控 (12)8.2.1 功能优化 (12)8.2.2 功能监控 (12)8.3 系统风险管理 (13)8.3.1 风险识别 (13)8.3.2 风险评估 (13)8.3.3 风险防控 (13)第九章项目实施与推广 (13)9.1 项目实施计划 (13)9.2 项目推广策略 (13)9.3 项目效果评估 (14)第十章总结与展望 (14)10.1 项目总结 (14)10.2 存在问题与挑战 (14)10.3 未来发展趋势与展望 (15)第一章概述1.1 项目背景金融业务的快速发展和金融科技的广泛应用，金融行业面临着日益严峻的风险和欺诈挑战。
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13950.0
维持担保比 例低于200% 的投资人数 TOP5:
11690.37
10152.13
•银 河 •申 万 •中 信 •招 商 •广 发
9035.08 6034.75 4030.06 3920.02 2014Q1 Q2
单位：亿元
融资余额 （亿元）
8711.00
Current
Q3
Q4
2015Q1
证券公司风险管理：主动承担的风险、需要规避的间接风险
监管风险
为盈利而必须承担的风险
市场 风险 信用 风险
Hale Waihona Puke 业务风险• 市场风险 • 信用风险 • 流动性风险
非业务风险
• 操作风险 • 监管风险 • 法律风险
证券公 司 主要风 险
流动性 风险 操作 风险
法律风险
• 是公司运营过程中产生的间接风 险 • 尽量回避、转移或减轻
大数据在金融领域的热点应用
10 9 8 7
区块链 智能投 顾 风险定 价
精准营 销
用户画像
金融领域大数据应用热点图
• 横轴代表该应用领域价值周期， 表明该应用价值速度的快慢 纵轴代表该应用领域的炒作周期 阶段 圆圈代表应用领域的规模，表示 该应用领域当前参与方的多少与 应用数量
应用热度
6 5 4
量化交 易 运营优化 资产产品定 价 风险管 理
金融风险反欺诈大数据管控平台建设方案
大数据 云平台
目 录
1. 2.
3. 4.
Contents
金融公司风险管理 融资融券风险管理系统
风险大数据整体解决方案 大数据构建数据仓库案例
Part 1
金融公司风险管理
多维度数据集市
画像 应用 设备 画像 底层
搜索
贴吧
到店
知道 公开
网盘 外部
Volume - 海量
• •
3 2 1
0
金融搜索引 擎
0
1
2
应用价值周期
3
4
5
7
对大数据的理解：深入数字化，实现全社会数据互联互通， 形成以数据指导业务的习惯、策略与模式
不仅仅指传统意义上的纸质文档电子化
大数据
一、深入的数字化 形成以数据指导业务的习惯、策略与模式
二、全社会数据互联互通。
仅仅局限在企业内部的数据，不能把握大数据的 真正能力。
数据
LBS
Aocity - 实时
注册
糯米
去哪
儿 钱包 财富
有钱
花 外卖
登录
……
金融传统数据仓库
报表平台
绩效系统 支付系统 客户360 个人结算账户 回单打印 银企对账
存贷标准化
监管报送系统 内审系统 关联交易 成本分摊 风险监控 外管报送系统
10
金融风险管理新趋势：数据 + 分析模型 + 业务知识
与战略的 相关度
高
目标: 是管理下行风险 措施: 内部控制信息、报告程
序、预警系统、止损设置等
中
3. 风险 计量 2. 损失最小 化
1. 合规性 /内部控制
风险控制
4.风险管 理
6. 风险资本分配、 基于风险定价 5. 风险与收益最 优化
行业竞争前 沿
低
保护资产负债表
风险/收益最优化
价值创造
风险管理成熟度
融资融券过程复杂，涉及风险种类多，信用风险管理是重点
融资融券流程中主要风险
操作风险 信用风险 法律 风险 合规风险
操作风险
操作风险 市场风险 流动性风险
操作风险 信用风险 清算风险 声誉风险 法律风险
1.信 用评 定
2.授 信管 理
反欺诈预警 • 渗漏与欺诈风险增加，控制力度和 手段不足 • 缺乏先进的分析能力“实时高效” 的甄别可疑理赔行为
小微贷款管理 • 需要大数据分析提供业务支撑 • 利用实时数据处理信息管理、交叉营销、 信贷模型分析以及业务风险控制的需求 不断提升 财富管理评估 • 利用大数据分析给予用户有价值的财富 管理产品组合 • 使用业态广：银行/财富管理机构/券商 /保险
计算能力 • MPP(Share Nothing) • 去IOE • 扩展能力 • 跨硬件、 跨代、跨 厂商
分析能力 • 数据价值 挖掘 • 统计样本 扩大 • 专业工具 多（SAS,R) • 专业模型 • 行业模型
应用能力 • 信息可视 化 • 管理精细 化 • 预防向预 测转变 • 精细制度、 医疗 • 智慧城市
8
大数据在产业链各环节迅速发展，推动各种创新业务“遇春花开”
金融工程项目特点，计算量巨大，可依赖当前大数据分布式计算解决
数据采集 • 4V数据 • Volume • Velocity • Variety • Value • 爬虫 • 数据治理 • 行业数据 整合
存储能力 • 列式数据 库 • 内存数据 库 • Hadoop的 key value 数据存储 • TB级跨向 PB级
Q2
Q3
Q4
2016Q1
….
金融行业风控反欺诈体系
贷前 运 行 环 境 安 全 黑名单 账 户 安 全
实体关联网络
黑中介关联 黑产关联
大数据提供交叉 营销、信贷模型 分析
利用外部内部大 数据有效管理客 户关系
客户识别、流失预警 分析识别潜在客户群体、维护老客户、 降低客户开发成本成为主要需求
内外部大数据分 析有价值的财富 投资组合
理赔数据审查、 数据评估，有效 降低异常赔付和 骗保
理赔审查评估 • 骗保识别成为保险业最大问题难点 • 分析、评估理赔数据有效降低风险并 为保险赔付制定提供依据
客户风险 风险预警平台 EAST数据报送 总部一体化 后督 AML反洗钱 。。。。。。
5
大数据部分应用场景
网络金融征信 • P2P网络贷款市场规模急剧增长 • 个人征信业务需求不断上升 • 通过大数据实时分析客户信用记录提升 企业价值
实时分析客户信用 记录提供贷款依据 大数据实时分析 渗漏欺诈风险
高频交易分析 • 量化投资增长迅速，对结构化/非结构 化数据利用力度不断加大 • 实时、准确的数据模型提供有价值的交 易推荐，提升客户满意度
数据量化投资组合、 建立高效数据模型
实时建立赔付率 模型、并根据客 户分析制定险种 划分
保险精算 • 利用大数据对险种、赔付率建立模型 进行细分维度下的精准预测提升企业 盈利水平 • 保险业核心业务需求 6
3.开 户
4.交 易
5.实 时盯 市
操作风险 市场风险 流动性风险
6.强 制平 仓
7.客 户通 知
8.权 益处 理
操作风险 信用风险
操作风险
高杠杆股灾加深了市场对风险的认识 •海
•
融资融 券余额 TOP5:
• • •
通 银 河 中 信 广 发 华 泰
22627.39
2015/6/18
20421.33