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【宁波银行】大数据风控服务解决方案_金融电子化厦门会议(23页).pptx

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【宁波银行】大数据风控服务解决方案_金融电子化厦门会议(23页).pptx

1、2016大数据风控服务解决方案,宁波银行,PART ONE,业 务 应 用,1,PART TWO,风 险 数 据 举 例,2,PART THREE,方 案 总 结,3,CONTENTS,目 录,PART ONE,业 务 应 用,2013年,2014年,2015年,1.67%,1.29%,1%,在新常态下,总体经济仍显下行趋势,银行依旧面临着较大的资产质量下行压力。2015年,全国商业银行不良贷款和关注类贷款余额连续三年攀升,占比分别达到约1.67%和3.79%,双双创出了近年来的新高。当前,风险控制压力很大。,商业银行不良贷款率,PART ONE,业务应用,Q:在新常态的经济压力下,如何确保全

2、行资产的质量?,A:引入“大数据风控服务”服务面向全行业务,提供基于大数据分析后的客户风险信号,主动协助银行排查业务风险。,PART ONE,业务应用,PART ONE,业务应用,自研的“金星”大数据平台,提供了海量内外部业务风险相关数据的存储和分析的技术支撑。,PART ONE,业务应用,总体技术架构,“金星平台”采用Hadoop产品为核心,配合自研的IDE、DCP、DQC、JMP等四个辅助平台,组建而成。部署快捷,应用成熟,全面支持银行内部数据集中存储、分析等应用。,PART ONE,业务应用,借助“金星平台”,大数据风控系统汇聚了行内外几十类业务数据几百个风险模型,通过结合财务报表、用水

3、用电、海关纳税、涉诉舆情等非银行传统的流水信息,自动分析其经营情况和关联关系。,经营数据,PART ONE,业务应用,发现高风险客户群,使业务一线尽早,有针对性的进行风控排查,将发现风险的时间大大提前。例如下图中的逃废债模型。,通过大数据风控服务,可以完成实时贷前风险判断,T+1日贷后风险排查,相较于传统风控手段,实现高频率高强度的风险排查。,PART ONE,业务应用,PART ONE,业务应用,舆情分析 300+模型协助捕捉风险动向舆情分析 我行宁波地区支行某企业客户在我行有一笔短期流动资金贷款300万,一般企业保证。通过互联网舆情监控发现,该客户在某新闻网站中被提及其拖欠工资工人闹事,资

4、金链被猜测断裂。我行在进一步现场调查后发现其经营已出现严重问题,可能存在无法到期归还资金的情况。经我行同企业沟通,提前收回了该笔贷款。,PART ONE,业务应用,案例教训 假如可以早点引入!投产效果:(2015年10月至2016年10月)收集外部风险事件:1000+万个(不含新闻舆情数据)监控外部舆情站点:2+万家 产生我行风险信号:2+万个 涉及我行之前无预警信号的客户:3000+户 经统计,涉及大数据风控输出预警信号业务,占全行向不良迁徙的客户数量百分之二十。,PART TWO,风 险 数 据 举 例,互联网和银行专网上有大量的公共的数据,可用于风险排查,但不一定都能够被业务人员所及时掌

5、握。,信用评级,涉及网络金融的数据,还没有体现在人民银行的征信报告中。网络金融黑名单,是以各互联网金融公司公布的“黑名单”数据为准,提供给银行作为参考。,01网络金融黑名单,PART TWO,互联网数据,02负面新闻舆情,PART TWO,互联网数据,部分业务风险在发生前,往往在互联网上已经有风吹草动。负面新闻舆情,是通过监控、过滤全国几万家媒体和自媒体(论坛)上发布的信息,将诸如欠薪倒闭、安全事故、违规处罚等负面舆情甄选出来,供业务人员参考。,预警规则+人工智能学习+人工筛选,新闻舆情,社交媒体,新闻网站,诉讼涉案数据,是以全国范围公、检、法等单位公布的数据为准,包含法院向银行查询、查封、冻

6、结的记录信息。(在2013年11月,“失信被执行人”被最高人民法院同人行征信中心共同明确,纳入征信系统,供金融机构等单位在贷款等业务中予以衡量考虑。),PART TWO,专网数据,01诉讼涉案,工商数据,通过对接工商总局数据,掌握企业基本信息变化变更情况,还可以查找并分析其关联企业经营状况(大数据风控服务二次排查),暴露出其间接风险信号。,PART TWO,专网数据,02工商登记,1、企业登记基本信息包含全部的企业执照,2、股东及出自关联股东全名、认缴出资额 币种、出资日期等信息,3、主要管理人员关联信息董事、高管姓名、职务等,4、法定代表人对外投资及关联信息企业全名、注册号、企 业(机构)类

7、型、注册 资本、企业状态、登记 机关、认缴出资额、币 种等信息,6、企业对外投资关联信息企业全名、注册号、企业(机构)类型、注册资本、企业状态、登记 机关、认缴出资额、币种等信息,5、法定代表人在其他公司任职关联信息股东全名、认缴出资额 币种、出资日期等信息,工商登记,集中媒体、法院、专有渠道等票据有关的风险信息,并自动匹配银行业务,防范大额票据业务风险。票据信息以线上、线下多渠道公布的信息为准。,专网数据,03票据风险,PART TWO,其它各类专项数据以各地方政府、公共事业等有权机关公布的为准,例如,印染化工企业的环保处罚信息;生产制造企业的许可证吊销信息等。可用于特定行业的背景调查,协助

8、综合判定风险。,专网数据,04其他,PART TWO,PART THREE,方 案 总 结,1,贷前实时查询,贷后全量排查,消息订阅+主动预警,定制报告,大数据风控服务主要功能,实时查询,并返回云端风险数据。多路排查,并主动提示风险信号。每天排查,使用几百个自主风控模型分析,并分级返回风险信号。自主订阅,对重点客户关注并提供微信、短信、电子邮件等多渠道的实时推送服务。根据用户偏好,还提供全渠道风险分析报告。,方案总结,信贷,审计,舆情,网银,人事,CRM,营销,未来应用场景:除传统信用风险控制外,我们还应用在市场风险、声誉风险、员工道德风险等多个场景中。,方案总结,谢 谢,联系方式:翁宇哲,

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