金融机构大洗牌！一年消失200家，才知宇宙的尽头是内控
来源：数据宝
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2024年的金融机构，可谓经历了一场“大逃杀”。
从国家金融监督管理总局到央行，多次发文推动农信社、村镇银行等改革重组。数据显示，2024年减少了近200家银行，以农村金融机构为主。近年来，监管“长牙带刺”高压治理金融业乱象，开出密集严厉的罚单，监管标准持续升级，加剧了各类风险暴露，部分违规不达标的村镇银行只能被接管、合并，以化解金融隐患。金融机构显然明白个中道理，但内控跟不上业务发展却难以解决治理乱象。合规与业务“两张皮”，内控形同虚设、问题屡查屡犯屡禁不止；内部 “硕鼠” 侵蚀资产，违规放贷、关联交易频发、小数额挪用演变为大额风险；监管收紧，待整改问题积压如山。为此，数据宝打造了针对金融机构内控大幅优化的解决方案，全面满足不同规模的企业和机构需求。帮助金融机构提早发现、干预和预防，化解风险稳中求进，实现核心竞争力的真正发展。数据宝通过对公安、运营商、金融等多维度大数据融合开发，全量数据资源验人验企，从出行轨迹、消费偏好、支付行为等多维标签精准建模，针对企业具体需求量身定制风控模型引擎。通过对相关人员进行画像描写和分析布控，发现异常行为立即产生报警预示。为帮助企业实现授权数据实时监控，数据宝利用数智化模型工具+专家规则为金融机构进行全面风险预警及排查，不仅覆盖了商业银行内部舞弊行为的主要类型，还应用无监督机器学习结合专家规则共同决策的方式，筛选异常行为。结合内外部数据融合建模，实时监控、实时推送报警通知，识别涉赌、消费异常、账户交易异常及民间投融资等异常行为，通过筛选大额转出转存、大额消费、夜间消费等间接可体现可能存在不明原来收入、涉赌等风险的特征，识别高等级危险，输出基本信息、风险等级、风险标签、关联关系等异常名单。通过公开技术手段和方法的方式，在行为发生前形成威慑力，有效降低违法行为发生。如何在不暴露隐私信息的情况下实现金融内控？数据宝首创的数据积木化加工通过数据水印技术、数据溯源技术，实现数据可用不可见，有效避免开发者接触大量原始数据。在开发过程中，对每个积木化的数据的访问权限进行管理和控制，保障数据的安全性和隐私性，在保证项目保密性和客户隐私的同时，改善金融服务和内控管理。在与某省级央企银行的深度合作中，数据宝就通过这一方案有效防范了员工道德风险案件发生，有效应对了员工行为风险外溢的复杂形势。数据宝对内部员工交易数据、金融数据+员工人行征信进行融合，围绕交易频次、交易时间、交易地点、交易金额、业绩变动等情况进行充分挖掘，形成320个取数标签规则，将员工异常贷款、异常消费、夜间高风险交易、跨境高风险交易、司法涉诉、涉赌涉诈等1.32万条交易数据导入金融机构内控管理系统，进行综合排查运用。经核查，在数据指向风险较突出的418名代理金融从业人员中，发现违规行为的整体命中率达33％，有效排除了员工道德风险、信用风险隐患。对于中小金融机构来说，合规成本大增也是不可避免的问题，为满足金融机构在小体量阶段的内控需求，数据宝还创新开发了一套数据定期处理方案。迄今数据宝已持续为50+金融机构提供高效外部数据整合服务，在金融场景业务中扎根又深又准，从业务场景逻辑出发，更懂不同等级、不同发展阶段金融机构的真实需求。对于员工不多且风险较低的情况，通过展示异常标签和数据筛查预选，基于发现的问题进行分级风险预警，通过精准定位、分析，拿到更加符合逻辑论证的数据，挖掘已发生和大概率即将发生的舞弊行为或风险事件。通过采集、整合并引入外部数据拟合矫正，确保高质量数据全面识别风险，形成预警问题、纠偏问题、持续优化的有效循环。做好内控，自然也要考虑资产提升和发展。数据宝通过国有数据融合应用帮助金融机构展业拓客。通过对客群的数据分析，包括历史购买记录、交易信息、基础信息等确认不同客群特征及行为偏好，确认建模相关要素，从完善用户360全景画像、主动发掘营销目标和营销需求、多视角维度立体探查用户等方面帮助企业全面优化用户营销效率。以最适合业务发展的场景让金融机构触达客群，真正让消费金融和普惠金融落到实处。通过构建资产提升模型，从“业务特征”和“客群特征”两个层面考量，按产品类型、人群特点、客户来源渠道、交易记录未来的营销客群规模及产生的收益等方面细分客群，通过量化的方式预测客户资产潜力的提升概率。另外通过构建产品推荐模型,根据产品目录清单，按不同产品线进行归类，形成产品推荐池，基于不同客户购买产品的交易记录的相似度,通过协同过滤算法来计算每个客户对不同产品的偏好值（概率值），实现海量人群与多样产品的精准匹配。尽管金融机构面临诸多挑战，但在权威、多源的国有大数据应用中，也迎来了弯道超车的变革机遇。从实现合规内控到精准营销的双轮驱动，数据宝通过国有数据融合应用为金融机构盈利增长、快速发展保驾护航，帮助金融机构打造一张无论市场如何洗牌，都能立于市场高处的“王牌”。——END——
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