光大银行大数据智能风控研究与实践
大数据金融风控实训报告
一、实训背景随着金融科技的快速发展，大数据在金融领域的应用日益广泛。
金融风控作为金融机构的核心竞争力，如何有效利用大数据技术进行风险管理和控制，成为当前金融行业关注的焦点。
本次实训旨在通过实际操作，了解大数据金融风控的基本原理、方法和技术，提高学员的金融风控能力。
二、实训内容1. 实训目标（1）掌握大数据金融风控的基本概念和原理；（2）熟悉大数据技术在金融风控中的应用；（3）提高学员的金融风险识别、评估和防范能力；（4）培养学员的团队协作和沟通能力。
2. 实训过程（1）理论培训首先，对大数据金融风控的基本概念、原理、方法和应用场景进行讲解，使学员对大数据金融风控有一个全面的认识。
（2）实践操作实训过程中，学员分为若干小组，分别进行以下实践操作：1）数据采集与预处理：收集金融数据，包括用户信息、交易数据、征信数据等，对数据进行清洗、整合和预处理。
2）特征工程：从原始数据中提取与风险相关的特征，如用户年龄、职业、收入、信用评分等。
3）模型训练与评估：利用机器学习算法，如逻辑回归、决策树、随机森林等，对特征进行训练，建立风险预测模型，并对模型进行评估。
4）风险识别与预警：根据模型预测结果，对潜在风险进行识别，并设置预警机制。
5）风险评估与控制：根据风险等级，对客户进行分类，采取相应的风险控制措施。
（3）成果展示与交流各小组完成实训任务后，进行成果展示和交流，分享实训过程中的心得体会和经验。
三、实训成果1. 学员对大数据金融风控有了全面的认识，掌握了相关技术和方法。
2. 学员能够熟练运用大数据技术进行金融风险识别、评估和控制。
3. 学员提高了团队协作和沟通能力，为今后在金融行业从事风控工作打下了坚实基础。
四、实训总结本次大数据金融风控实训，通过理论培训和实践操作相结合的方式，使学员对大数据金融风控有了深入了解。
实训过程中，学员充分发挥团队协作精神，共同完成了实训任务。
本次实训取得了圆满成功，为学员今后在金融行业从事风控工作奠定了基础。
光大银行的大数据风控能力建设与实践
光大银行的大数据风控能力建设与实践今天，大数据已经影响到社会的各个领域，作为金融科技的核心组成部分，对银行各业务领域的影响不言而喻。
银行是经营风险的企业，金融科技的应用使得银行产品向线上化、复杂化、智能化方向发展，如何利用大数据技术高效、合理地在业务环节进行必要的风险控制，以规避各类法律、欺诈、违约风险，是银行面临的巨大挑战。
在大数据应用的过程中，银行一方面要加强创新、促进数据价值转化；另一方面要建设高质量、安全的数据基础平台。
光大银行构建了完备的大数据治理体系，通过数据产品化机制支持风控领域的大数据创新与实践，在科技层面提供从工具、机制、技能到解决方案的一整套综合服务能力，有效满足全行各业务条线的大数据智能化发展需求。
近年来，光大银行推进大数据资产管理机制，在保障数据资产质量、安全的前提下构建全行数据地图，涵盖内、外部结构化和非结构化数据内容。
在技术平台上持续建设多元化大数据平台，对多渠道、多来源数据进行加工融合。
同时，持续推进大数据创新社区发展，提倡“像外行一样思考，像专家一样实践”，启发全行大数据文化意识，并通过大数据实验室机制促进创新需求的研发和落地。
一、大数据能力建设1、数据资产管理机制大数据资产管理是大数据能力建设的基石，光大银行从2008年开始进行数据标准建设，2012年规划全行数据体系，2016年完成大数据治理规划。
在十年发展过程中光大银行坚持一项基本原则，那就是数据管理与数据应用要保持整体上的平衡，相互支持进而促进整体的螺旋上升。
有效的数据管理保障了数据的安全、质量，还有高效率，在当前背景下，数据管理各个领域正在向全生命周期的数据资产管理机制转化；目标是在数据安全可控的前提下，更加充分、有效地挖掘数据价值，持续高效地支持数据价值转化。
在实践中，光大银行以企业级数据模型建设为出发点，开展数据资产管理机制、数据资产库及知识库的建设，让所有使用数据的人员能通过这个体系了解到有什么数据、数据在哪儿、数据质量怎么样等信息，旨在提升数据的使用效率。
依托大数据技术构建商业银行智能风控体系的探讨
依托大数据技术构建商业银行智能风控体系的探讨随着金融科技的不断发展，商业银行的风险管理迎来了新的挑战和机遇。
传统的风险管理模式已经无法适应快速变化的金融环境和客户需求，越来越多的银行开始借助大数据技术构建智能化的风控体系。
大数据技术的应用使得银行得以收集更多的数据来源，如银行内部数据、社交媒体数据、公共数据等，并结合机器学习、自然语言处理等算法进行深度挖掘和分析，为银行提供更加准确、全面、快速的风险评估，使得风险管理水平得到大幅提升。
具体来说，大数据技术在商业银行智能风控体系中的应用可以从以下方面入手：一、客户风险评估大数据技术可以构建客户画像模型，通过分析客户的信用历史、消费、网购、社交圈等多维度数据，将客户分成不同的等级，以实现更细化的客户风险评估，更精准地制定个性化的风险管理方案。
二、金融市场风险评估大数据技术可以汇总和分析各类金融数据，如股票价格、货币汇率等，通过人工智能和机器学习等技术对金融市场的动态进行预测和分析，帮助银行更好地把握市场风险，及时调整风险策略。
三、预警处理银行可以通过大数据技术的实时监控和预测，快速发现潜在的风险并进行预警，采取措施防范风险爆发。
在自建数据仓库和数据仓库营运等方面都有优势，同时数据常态化监控能力更强，需要对风险溯源口径处理等方面继续进行完善。
四、反欺诈识别大数据技术可以通过监测客户在网上的行为、移动设备的信息、社交媒体的数据等千差万别的信息来识别潜在的欺诈风险，帮助银行减少不必要的风险和损失。
总之，依托大数据技术构建商业银行智能风控体系是当前风险管理领域的一大趋势。
随着大数据技术的不断发展，相信商业银行在智能风险管理上的日趋成熟，将会极大地提升银行风险管理的效率和准确性。
大数据技术在金融风险控制方面的实践及效果验证
大数据技术在金融风险控制方面的实践及效果验证随着互联网和金融行业的快速发展，海量的数据产生和存储成为可能，并催生了大数据技术的出现。
大数据技术作为一种能够有效处理和分析大规模、高速的数据的技术，被广泛应用于金融领域的风险控制中。
本文将探讨大数据技术在金融风险控制方面的实践应用，并验证其效果。
大数据技术在金融风险控制方面的实践包括但不限于以下几个方面：大数据分析、风险预警、风险评估和风控决策。
首先，大数据分析在金融风险控制中发挥着重要作用。
通过对大量的金融数据进行分析，可以发现隐藏在数据背后的规律和模式，进而提供有价值的信息用于风险控制。
例如，通过对历史数据进行深入分析，大数据技术能够帮助金融机构识别出不同金融产品或业务的风险特征，并据此制定相应的风险控制策略。
另外，大数据分析可以通过对大量数据进行综合分析，发现市场的变化、趋势和规律，进一步为金融机构提供决策参考。
因此，大数据分析能够帮助金融企业实现更准确、更全面的风险控制。
其次，大数据技术在风险预警方面也发挥了巨大的作用。
传统的风险预警方法主要依靠对特定指标进行监测和比较，但这种方法无法满足金融市场动态和复杂的风险情况。
然而，大数据技术的应用可以实现对海量数据进行实时监测和智能分析，从而更快地识别潜在的风险。
例如，金融机构可以通过分析个人和企业的数据，利用大数据技术实时监测其财务状况、经营状况和信用风险，一旦发现异常情况，及时采取相应的风险控制措施，有效降低风险的发生概率。
此外，大数据技术还可以帮助金融机构进行风险评估。
传统的风险评估方法通常依靠一些定量和质量的指标，但这种方法无法全面评估企业的风险状况。
然而，大数据技术的应用可以基于大数据的多样性和综合性，从多个角度对企业进行风险评估。
例如，通过分析不同维度的企业数据，大数据技术可以识别出企业的信用风险、市场风险、经营风险等，并综合评估企业的整体风险状况。
这种综合评估方法可以帮助金融机构更全面地了解风险情况，从而制定更准确的风险控制策略。
依托大数据技术构建商业银行智能风控体系的探讨
依托大数据技术构建商业银行智能风控体系的探讨随着大数据技术的迅速发展，商业银行智能风控体系的构建日益成为一个重要的课题。
传统的风控体系主要依靠人工经验和规则来进行风险控制，然而这种方法存在着效率低下、精度不高的问题。
而依托大数据技术构建商业银行智能风控体系能够有效解决这些问题，提高风险管理水平，降低风险，增强银行的盈利能力。
本文将从大数据技术在风险识别、模型构建、实时监控等方面的应用，探讨依托大数据技术构建商业银行智能风控体系的可行性和优势。
一、大数据技术在风险识别中的应用大数据技术能够通过对庞大的数据集进行分析挖掘，帮助银行更准确地识别潜在风险。
大数据技术可以对客户的行为数据进行全面分析，挖掘客户的交易模式、消费习惯等信息，对异常行为进行实时识别。
大数据技术还可以进行反欺诈分析，通过对大量的数据进行模式匹配和异常检测，及时发现欺诈行为。
大数据技术还可以帮助银行进行对账单分析，通过对客户的账单数据进行深入分析，挖掘出隐藏的风险因素，提高风险识别的准确性。
传统的风险模型主要依靠统计方法和规则来构建，但是这种模型容易受到局限性较大，对风险的预测准确性不高。
而大数据技术在模型构建中的应用能够有效提高模型的准确性和稳定性。
大数据技术能够帮助银行构建更加全面的客户画像，通过对客户的多维度数据进行分析，找出客户的潜在风险特征，为风险模型的构建提供更多的信息来源。
大数据技术还可以帮助银行进行风险联动分析，通过对不同风险数据的联动分析，找出不同风险之间的关联性，从而提高风险模型的预测准确性。
大数据技术还可以帮助银行构建更加智能化的风险评估模型，通过对大规模的历史数据进行分析挖掘，提高模型的预测精度和稳定性。
实时监控是商业银行风险管理的重要环节，能够帮助银行及时发现潜在风险，并及时采取相应的措施进行干预。
大数据技术在实时监控中的应用能够帮助银行更加全面地监控风险情况，及时发现潜在风险。
大数据技术能够通过对实时数据的监控和分析，发现异常行为和交易，并对其进行实时预警，及时进行风险干预。
银行数据分析风控报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着金融科技的飞速发展，大数据、人工智能等技术在金融领域的应用日益广泛。
银行作为金融体系的核心，面临着越来越复杂的风险环境。
为了提高风险控制能力，银行需要充分利用数据分析技术，对各类风险进行实时监测和预警。
本报告旨在通过对银行数据分析风控的实践研究，总结经验，提出优化建议，为银行风控工作提供参考。
二、数据来源与分析方法1. 数据来源本报告的数据来源于以下几个方面：（1）银行内部数据：包括客户信息、交易数据、信贷数据、运营数据等。
（2）外部数据：包括市场数据、行业数据、宏观经济数据等。
（3）监管数据：包括监管机构发布的政策、法规、风险提示等。
2. 分析方法本报告主要采用以下分析方法：（1）描述性统计分析：对数据的基本特征进行描述，如均值、标准差、最大值、最小值等。
（2）相关性分析：分析不同变量之间的关系，如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。
（3）聚类分析：将数据划分为不同的类别，如K-means聚类、层次聚类等。
（4）时间序列分析：分析数据的趋势、周期性等特征，如ARIMA模型、季节性分解等。
（5）机器学习：利用机器学习算法，如逻辑回归、决策树、随机森林等，对风险进行预测和分类。
三、数据分析结果1. 客户信用风险分析通过对客户信用数据的分析，我们发现以下风险特征：（1）信用评分与违约率呈正相关：信用评分越低，违约率越高。
（2）客户年龄与违约率呈负相关：年龄越大，违约率越低。
（3）客户职业与违约率呈正相关：自由职业者、个体工商户等高风险职业的违约率较高。
2. 交易风险分析通过对交易数据的分析，我们发现以下风险特征：（1）异常交易与欺诈风险呈正相关：异常交易越多，欺诈风险越高。
（2）交易时间与欺诈风险呈负相关：交易时间越长，欺诈风险越低。
（3）交易金额与欺诈风险呈正相关：交易金额越大，欺诈风险越高。
3. 运营风险分析通过对运营数据的分析，我们发现以下风险特征：（1）系统故障与业务中断风险呈正相关：系统故障越多，业务中断风险越高。
基于大数据的银行风险控制体系研究与优化
基于大数据的银行风险控制体系研究与优化随着信息技术的发展，大数据已经成为银行风险控制的重要工具之一。
银行在各类金融业务中面临着各种风险，包括信用风险、流动性风险、市场风险等。
为了应对这些风险，银行需要建立一个完善的风险控制体系，利用大数据技术进行风险分析和预测，从而优化银行的经营决策和风险管理。
一、大数据在风险控制中的应用1. 风险评估与定价：通过大数据技术，银行可以收集、整理和分析大量的客户数据和市场数据，来评估客户的风险，并定价相应的金融产品。
大数据技术可以更准确地识别客户的潜在风险，为银行提供更精确的风险评估结果。
2. 反欺诈监测：大数据技术可以监测银行交易中的异常行为和模式，及时发现和防止欺诈行为的发生。
通过对大数据的分析，银行可以构建反欺诈模型，识别欺诈交易，保护客户的资金安全。
3. 市场风险预警：大数据技术可以帮助银行监测和预测市场风险，及时调整和优化投资组合。
通过对市场数据和行业动态进行分析，银行可以发现潜在的市场风险，并做出相应的风险控制措施。
4. 流动性风险管理：大数据技术可以帮助银行实时监测和预测流动性风险，提前采取相应的措施来维护资金的流动性。
通过对客户存款和贷款等数据的分析，银行可以更好地管理资金的流动性，避免流动性风险的发生。
二、优化基于大数据的银行风险控制体系1. 数据收集与整合：银行需要建立强大的数据收集和整合能力，将来自不同渠道和部门的数据进行整合和清洗，以保证数据的准确性和完整性。
同时，银行还需要合理规划数据的存储和管理，确保数据的安全性和可靠性。
2. 数据分析与挖掘：银行需要拥有强大的数据分析和挖掘能力，通过算法模型和机器学习技术，对大数据进行分析，挖掘其中的有价值信息。
银行可以建立风险评估和预测模型，实现对风险的准确预测和及时预警。
3. 决策支持与优化：基于大数据的风险控制体系需要为银行的决策提供有力的支持。
通过对大数据的分析，银行可以对风险进行量化和可视化，为决策者提供更全面和准确的信息。
银行智能风控模型的研究与应用
银行智能风控模型的研究与应用在金融行业中，风险控制是至关重要的，银行在发展过程中一直在寻求更加高效、智能的风险控制模式，为此，银行智能风险控制模型的研究与应用逐渐成为了银行科技创新的一个重要方向。
一、银行智能风险控制模型的发展随着信息技术、通信技术和数据挖掘技术的快速发展，银行智能风险控制模型得以逐步发展。
在过去，银行的风险控制主要是依靠人工审核进行，这种方式耗时且容易产生误判，因此发展出了基于规则的风险控制模型。
随着高频、高速的数据处理技术等技术的应用，难以用单一规则决策的问题愈发凸显，因此，银行智能风险控制模型应运而生。
银行智能风险控制模型主要包括风险评估、预警、欺诈检测和风险监控等四个方面。
其中，风险评估是风险控制模型的基础，主要是对客户的信用等级进行评定；预警则是在客户风险程度拟提高前，对其资产进行分析；欺诈检测则是对不诚信行为进行预警；风险监控则是在客户积累风险时及时发现问题，以便提高银行风险管理水平。
二、智能风险控制模型的应用现状目前，智能风险控制模型已经成为了大多数银行的风控体系的一部分，不仅大幅降低了银行不良资产率，更提高了客户审批效率，并且实时监控，可以全面提升银行的“风险意识”。
以中国银行为例，其在不良资产率高企之时采用了信用风险控制系统（CRCS），该系统可以自动分析借款人的信用状况和预测其未来可能的偿付能力，通过这些措施成功的降低了该银行的不良率，并提高了客户审批效率，客户满意度明显提升。
此外，在外汇风险控制方面，智能风险控制模型也得到了广泛应用。
光大银行外汇交易智能风险控制系统（E-CRA）可以从实质上保障银行外汇交易的稳定性，通过模型实时分析监控外汇交易风险，降低失误率，提高风控水平。
另外，随着人工智能技术的发展，智能风险控制模型也逐渐在多方面进行创新尝试。
例如，联想金融公司引入了信贷智能终端，评估客户的信用状况，并利用数据挖掘技术锁定风险因素，实现了对贷款申请的自动分析，大幅提高了银行工作效率。
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融合论坛INTEGRATION FORUM
80软件和集成电路SOFTWARE AND INTEGRATED CIRCUIT
光大银行大数据智能风控研究与实践
信息产业最大的应用方向应该在金融领域，金融领域常提一个词叫“金融科技”，相比其他行业，银行应该是最喜欢拥抱高科技的行业。
下面就银行在大数据与人工智能方面做的工作做一些分享。
整体分三部分：第一介绍光大银行人工智能技术的探索和研究，第二结合一些案例讲数据产品实现大数据智能风控，最后是大数据与人工智能技术应用展望。
银行经历了从电子化到信息化到数字化的过渡，这个历程仅仅只有二十多年。
电子化最早从上世纪90年代就开始了，一个企业一旦完成数据仓库建设，完成数据集中，便进入信息化。
现在我们提银行数字化转型，未来银行的数字化分前台、中台、后台，前台是手机应用，中台是大数据、人工智能，后台为A PI平台。
大数据催生了“数据挖掘”，而人工智能则带来“机器学习”。
对于一个企业来说，人工智能是为了解决实际问题，否则意义不大。
现在对人工智能有一些分歧和争端，其实我觉得人工智能第一步是解决效率问题，对企业来说如果能够通过高科技的手段提高效率，已经完成了第一部分。
第二部分是我们要做风控，现在银行竞争异常激烈，中国从大到小有上千家银行，尤其是
存款成本越来越高，放贷压力越来越大，风控肯定是考量未来银行或者未来金融企业最核心的一种能力。
增强风控很显然前景远大，把外面更先进的技术与银行内部数据相互结合，做一些创新的应用。
第三部分是我们要做产品创新，驱动客户价值增值，主要做一些客户运营，还有一些客户
—中国光大银行资深数据挖掘专家田江
运用AI是为了解决实际问题，
人工智能将对传统银行的经
营模式、业务流程、业务渠道
及风险管控带来巨大变革。
主题演讲
营销方面的工作。
目前，从我们行来讲，比较活跃的是第一部分和第三部分。
关于应用场景，主要包括智能客服、金融预测反欺诈、融资授信决策、智能投顾、人像等生物识别、网点智能机器人等方面。
比较典型的是智能客服，信用卡智能提醒，到期智能催收。
风控反欺诈包括审批反欺诈和交易反欺诈两部分，银行交易端反欺诈问题不大，主要问题来自审批端，现在黑产相当厉害，其分工明确、操作精细。
我跟同事戏称，风控专家跟做黑产的以前可能都是同学或者是一个实验室出来的。
目前，银行智能投顾可以解决效率问题。
关于生物识别，现在每家银行的手机银行基本上都自带刷脸指纹功能，一是确保安全，二是提高效率。
识别V I P客户，V I P客户一旦进入我们的网点，摄像头便会立即捕捉图片，通过后台的识别，及时地把这个信息推荐给客户经理。
网点智能机器人，主要还是以点缀为主，比如招行推出了智能网点。
光大银行建立了一个大数据、A I技术的互联环境，做数据仓库、边缘数据平台、外部数据管理平台、非结构化数据平台等。
大数据管理是A I建设的基石，从数据到机器到知识。
一个企业做人工智能，数据没有进行有效整合和管理，可能就是空中楼阁，或者做起来会出现很多问题。
我们光大银行最开始就做数据标准，2012年做了体系规划、外部数据管理及数据安全。
如何通过数据产品化实现大数据智能风控？阿里巴巴最早提出了数据产品理念，我们效仿阿里巴巴，早期做数据分析，后来做数据挖掘，最后聚焦数据产品。
数据产品定义简单，即把仪表盘、报表、可视化模型面向场景进行快速封装，做成数据产品。
数据产品分项目型、创新型、敏捷型三类。
我们通过数据产品建立了大数据智能风控
价值的输出通道，将风控模型、大数据分析的
结果通过数据可视化方式直观展现给业务用
户，也通过后台接口、系统嵌入的方式对接业务
系统应用。
数据产品有滤镜、风险共同体族谱、
征信大数据、贷款资金去哪儿了、辛普森私售侦
探等。
滤镜是我行很典型的一款数据产品，基于
我行客户，判断其风险状况，我们背后用了三类
风险大数据模型，即复杂循环担保、风险共同
体、特殊交易对手，来筛选数据。
为了做这三类
模型，我们有效利用了我行内部数据、企业工
商注册数据、法院披露数据以及互联网舆情数
据，前端输出全量和增量两份清单，让管理人
员通过手机就能查看企业风险情况，给企业挽
回大量损失。
我们一直强调初心，什么叫初心？
初心就是服务，我们顶着高科技光环，做好企
业服务，这也是我们做数据产品最核心的理
念。
关于风险共同体，关系图谱是大数据智能
风控的核心技术。
基于我行大数据应用开发平
台，通过采用复杂网络、图计算等大数据算法，
把企业间多种关系关联叠加计算，通过可视化
方法展示计算结果，可以发现企业间的隐性联
系，识别风险共同体内风险传播的特征，及时作
出风险预判。
最后，谈一下展望，当前和未来金融业都处
于A I应用的领导行业，人工智能在金融科技领
域进程将不断加快，伴随着深度学习算法、高
质量大数据和高性能计算资源的日益成熟，智
能化技术将开启银行商业模式、服务创新的全
新模式。
总体来讲，大数据和人工智能非常有前
景，大数据和人工智能的发展场景将会越来越
丰富。
（根据演讲内容整理，未经本人审核）
81
2018年第8期。