金融风控反欺诈大数据方案 金融风险反欺诈管控方案

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
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
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
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
序、预警系统、止损设置等
6. 风险资本分配、 基于风险定价 5. 风险与收益最优化 4.风险管理
中
3. 风险计量 2. 损失最小化 行业竞争前沿
低
1. 合规性 /内部控制
风险控制 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
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
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
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。
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
22627.39
2015/6/18
• • • • • 海通 银河 中信 广发 华泰
20421.33
融资融券余 额TOP5:
维持担保比例低 于200%的投资人 数TOP5:
• • • • •
银河 申万 中信 招商 广发
13950.0 11690.37 10152.13
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
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
贷中
反 欺 诈 规 则 体 系 反 欺 诈 通 用 模 型 异 常 集 中 度 监 控
贷后
• 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 金融搜索引擎
• •
3
2 1 0
来自百度文库
0
1
2
3
4
5
应用价值周期
7
对大数据的理解：深入数字化，实现全社会数据互联互通，
贷 后 客 户 质 量 监 控
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
计算能力 • MPP(Share Nothing) • 去IOE • 扩展能力 • 跨硬件、 跨代、跨 厂商
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
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
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
3.开户
4.交易
5.实时 盯市
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 市场风险 流动性风险
操作风险
高杠杆股灾加深了市场对风险的认识
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
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
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CONTENTS
01
02 03 04
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PART1
金融公司风险管理
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。。。。。。
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
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