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【1+6+N】-1+6+N-管理体系加持大屏生态 河南金融领域公共风险预警系统正式上线
浏览次数:【669】  发布日期:2023-12-9 16:55:43    文章分类:财经资讯   
专题:1+6+N
 

  【大河财立方记者韩东琳】2023年,国内外金融业大事频发,“硅谷银行破产”“瑞士信贷暴雷”“中植系遭立案侦查”等事件或将引发全面的金融风险。这时,监管职能部门也在利用技术手段、治理举措,不断提高业内声誉风险的注意水平,高度警惕声誉风险的发生。

  20世纪早期,凭借对有毒气体的感知力,金丝雀成为英国煤矿的标配。后来,“煤矿中的金丝雀”也被引申为风险预警。穿越百年,数智化浪潮已然来临。在此环境下,如何将 数据要素 作为金融领域的“金丝雀”?以 大数据 助力区域金融风险防范与化解,筑牢地方金融系统性风险防线?成为金融业的重要课题。

  12月9日,在2023(第十八届)大河财富中国论坛上,“河南金融领域公共风险预警系统”正式上线,河南金融市场迎来“金丝雀”。该系统运用大河财立方在金融领域的“百万级”数据积累、金融业声誉风险管理经验,创造性搭建“1+6+N”风险预警体系,进一步强化全省金融业公共风险系统性防范,实现穿透式监管。

河南金融领域公共风险预警系统发布,构造“数据+事件+预警”风险感知链

  河南金融领域公共风险预警系统是大河财立方研发的集数字化、智能化、实时化、可视化为一体的动态感知及预警系统。

  该系统融合 大数据云计算 、AI等技术,挖掘聚合平面媒体、微博、微信、自媒体、短视频等多维信源,融入专题监测、风险评级、媒体溯源等数据分析模型,多维构建、数链结合,形成立体化金融领域声誉风险监测预警体系。

  目前,该系统入库近2000家金融机构,甭管是省级金融机构,还是地市级、区县级金融机构,其风险状况都能够实现数据化动态监测。该系统不仅实现了对省内金融机构声誉风险的全量监测,更能及时预警重点行业、重点领域舆情事件。

  通过对全网金融类数据的梳理,该全面的数据交互渠道能够量化整合金融业企业经营、信用风险、业务合规、监管处罚、司法纠纷、客户关系等数十个维度信息。通过对数据的结构性分析,整合形成区域金融公共风险视图。

  如属地金融领域发生突发舆情事件,系统巡查时可以在最短的时间完成自动化舆情预警,并通过可视化大屏实时展现该事件流传数量、活跃媒体、发酵趋势等,辅助舆情分析、处置与治理决策。

  金融领域公共风险预警系统在可视化显现风险数据的同时,也意图优化金融领域风险治理方式。大河财立方利用数据的可视化,重新定义金融领域的危险数据模型,以监测支撑预警,以研判指导行动,助力区域金融高质量发展。

地方金融组织等6大类主体全覆盖,搭建金融垂直领域声誉风险数据大模型

  近年来, 河南省 金融系统持续深化地方金融改革、完善金融体系,金融工作取得明显成效。金融业态不断完善的同时,监管科技也需要持续升级。

  河南金融领域公共风险预警系统将近2000家入库机构分为银行业机构、地方金融组织、保险机构、城投平台、证券期货机构、私募基金经理6大类金融主体,实现金融垂直领域分类、分级定向监测,强化6大主体“金丝雀”的危险识别能力,搭建金融垂类声誉风险数据大模型。

  为分流金融系统内各行业信息,迅速找到机构声誉风险触点,该系统将银行业机构、地方金融组织、保险机构等6大类主体进一步拆解、穿透,在全量监测的同时,升级个性化、针对性监测预警。

  例如,地方金融组织这一主体,河南金融领域公共风险预警系统将其相关数据再次拆解为小额贷款、融资担保、融资租赁、商业保理、地方资产管理、典当行、权益类交易场所等7类数据支链,分别进行风险数据运算。在体现主体行业声誉风险的同时,也为行业自身风险提供研判依据。

  见微知著,融汇交贯。目前,系统已完成6大类金融主体行业的专属数据拆分,形成了覆盖银行业省级分支机构、城商行、农商行、村镇银行、小额贷款、融资担保、财险、寿险等在内的20余个数据支链建设。

  以数据支链为模型,以垂直领域个性化数据为支撑,河南金融领域公共风险预警系统同步架构出“金融业行业健康度”排名。该排名能够直观地反映出时段内20余个金融领域细分行业声誉风险现状,助力行业风险防控“护城河”建设。

媒体、地域、内容等N个维度,实时扫描属地金融声誉风险舆情数据

  声誉风险发酵,往往与涉事主体、流传媒介、公众反馈强相关,互反应。河南金融领域公共风险预警系统基于近2000家入库企业样本分析,依托大河财立方声誉风险监测、预警、处置经验,建立舆情预警、流传趋势、涉事类型、媒体分类、地域排行、行业健康度等N个指标要素,覆盖金融机构重要风险点,掌握舆情发酵实况。

  具体来看,监测企业入库后,该系统将自动开展数据归集,由情感研判模型、语义分析模型,对流传内容进行精准分词及情感分析。根据模型训练结果对流传内容进行情感判定,识别出有价值的危险线索后,在系统内进行实时告警,提前预判风险流向。

  为了更加直观、清晰地反映 河南省 金融领域声誉风险状况,该系统从流传溯源、关键词频、评论倾向、拐点风险告警等维度对全网数据进行实时扫描,自动架构可视化动态图表,让复杂的数据变透明,让动态数据作为金融领域的“金丝雀”,为潜在风险“吹哨”。

  对于金融领域突发专项事件,预警系统将启用大河财立方自研生态算法,迅速定位流传引爆原点及参与群体,探测公众舆情热点,判断舆情发酵水平与导向。通过数智化与行为力的有效结合,全面洞悉声誉风险流传趋势、客观测算事件风险水平,为属地金融声誉风险化解提供决策支持。

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