大数据在银行风险管理中的作用主要体现在信用风险管理和舆情分析

随着互联网和大数据的快速发展，互联网与传统行业的融合开始加速。在互联网浪潮下，传统行业找到了新的发展方向。互联网与传统银行业可以融合发展，即形成新的“互联网+”模式。这种模式的精髓在于将互联网技术（大数据处理、云计算）融入银行经营管理的方方面面，不仅仅是简单的把传统业务放到互联网环境中，是一个多维度、多层次的颠覆性创新涉及领域广泛，是未来推动银行业转型升级的必由之路。大数据在银行风险管理中的作用主要体现在信用风险管理和舆情分析方面。让我们一一看看。

信用风险管理

对于风险管理领域，数据仓库可以支持风险管理领域内客户和债务的内部评级和综合风险评价，支持风险资产的综合管理，并将评价结果应用到授信审批、风险监测、风险报告、政策制定、资本计量准备等领域。工商银行基于数据仓库开展了内部评级、资金管理、不良客户管理等工作，取得了良好的效果。

数字。辽宁省农村信用合作社-数据管理系统

内部评级方面，根据客户基本信息、客户评价信息、客户持有产品等数据，对客户进行风险评级，对客户群体进行分组。个人客户差异化综合授信商业银行风险偏好，真正实现以客户为中心的服务理念商业银行风险偏好，提升授信服务水平。

例如，某银行基于神经网络实现了信用卡欺诈交易的实时识别和干预，进一步提高了反欺诈识别的准确性，阻断了信用卡欺诈、网银转账、手机银行转账等风险交易。 B2C 支付。决策树算法，通过分析客户的资金流向、业绩、关系等特征，及时预测和量化客户的信用风险，实现对不同风险资产的及时、差异化处置措施。

舆论分析

在大数据时代背景下，互联网上存在大量以文本为代表的非结构化数据，尤其是互联网上的新闻和社交媒体数据，不乏与商业银行相关的信息。这些信息的有效挖掘和利用，将为商业银行及时掌握网上传播的潜在风险事件提供新的视角。

文本挖掘技术实现舆情风险管理的过程一般分为文本获取、预处理、分析挖掘、可视化展示等步骤。

文本获取：商业银行获取文本的方式包括购买的财经新闻、行业趋势、研究报告等外部信息，并可通过开发微博、论坛等采集工具进一步扩大新闻媒体的采集范围。社交媒体信息的收集。采集方式包括搜索引擎、新闻网站、论坛页面适配、微博页面适配。

预处理：包括中文分词和文本去重等步骤，从而实现文本预处理。前者是在获取文本数据后，将文本分成一组词，让机器更好地理解由词组成的文本。后者使用相似度哈希算法快速计算海量文本的相似度。

分析挖掘：通过话题分析、关联分析、情感分析、分类分析等方法实现文本挖掘。

主题分析：主要提取分析中涉及的文本中的主要关键词和相关关键词；

关联分析：主要对文本进行算法处理，得到文本的数字特征格式；

情感分析：主要分析文本的情感，从而获得文本的情感基调，判断主观语义；

分类分析：主要训练分类器以获得不同维度下分类的概率特征。

可视化展示：通过“词云”、“词网”、“主题河流”、“传输路线”等展示方式展示不同的数据结果。

数字。易信华晨为某机构制作的舆情监测画面

一般来说，内控合规所涉及的事件往往是商业银行无法跨越的“高压线”。大多数员工违规行为的发生都会给商业银行带来很大的负面影响和不可估量的损失。对合规性的实时监控尤为重要。合规风险事件监控可对商业银行内控合规中涉及的贿赂、非法集资、飞单等问题进行实时监控，自动识别正负信息及相关业务类别，从而及时发现尽早风险，甚至预判规避风险。及时采取相应的对策。

舆情分析还可以有更多更广泛的实际应用领域，比如银行产品和服务的口碑监测、危机事件的预警等。

总结：宜信华辰是一家智能数据全生命周期产品和服务提供商。目前，易鑫产品已成功应用于中国人民银行、中国进出口银行、中国农业发展银行、北京银行、天津银行等近200家各类企业。银行机构为数亿用户提供大数据服务。

​关于宜信华辰

易信华辰是中国专业的智能数据产品和服务提供商。一直致力于为政企用户提供从数据采集、存储、治理、分析到智能应用的智能数据全生命周期管理解决方案，帮助企业实现数据驱动、数据智能，累计服务8000多家用户，客户成功经验，为客户提供数据分析平台、数据治理体系建设等专业的产品咨询、实施和技术支持服务。

△宜信华辰全产品架构图（点击放大）