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金融机构大洗牌!一年消失200家,才知宇宙的尽头是内控
金融机构大洗牌!一年消失200家,才知宇宙的尽头是内控
发布于:2025-02-19
作者:数小宝
来源:数据宝
45828人看过
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。
全面扼杀发展风险
量身定制风控引擎
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。
展业拓客提升资产
精准构建画像营销
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”
。
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2025-02-19
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
;
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“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。
全面扼杀发展风险
量身定制风控引擎
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,
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,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
,
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,
通过
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展业拓客提升资产
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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
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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
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