基于大数据之上的银行风险预警系统的研究与实现

发布时间：2017-10-28 04:25

  本文关键词：基于大数据之上的银行风险预警系统的研究与实现

  更多相关文章： 风险预警 大数据 风险因子 规则与模型 风险排查 风险处置

【摘要】：近些年以来,随着经济下行的到来、利率市场化进程的不断加速和互联网金融的风生水起,我国商业银行面临越来越多的挑战。为提升风险管理的主动性,确保资产质量平稳运行,必须依托一个强有力的系统工具,利用国际先进的风险预警管理理念,借助互联网思维和数据挖掘技术,深度挖掘风险隐性因子,提前发现风险隐患并及时处置,保障对授信业务的自动化监测能力。基于以上背景,论文设计并开发了基于大数据之上的银行风险预警管理系统。风险预警系统总体划分为预警信息中心和预警调度中心两大主体模块,核心理念是通过建设一个风险信息平台收集、整理、分析和加工内外部风险信息,应用风险信息以实现全行预警集中管控、联防联控。论文首先对风险信息的内外部数据源进行了分类探查,根据数据的可得性、信息的有效程度和价值程度对数据源进行了主题范围界定;为便于对各类数据进行收集整理与分析加工,设计了具备“信息工厂”+“信息电子图书馆”两大职能的预警信息中心,规划设计风险信息管理平台中各纬度信息的框架,实现原始信息标准化、分析加工工具标准化和信息加工结果标准化,确保平台内数据质量和数据的可用性;为了提高风险预警信息的应用成效,设计执行“参谋部+指挥部”职能的预警调度中心,通过信息推送,实时信息监测,风险排查工单、预警认定工单,向系统各级用户提供有价值的风险信息,督导下级机构的预警工作,建立自动识别、快速反应、及时反馈、事后评价的风险预警管理机制;在实现设计方面,本文主要从数据接入架构、风险信息库和关联关系展方案等进行了说明;最后为验证系统的成效,本文设计了测试案例,验证了本方案的合理性与可行性。风险预警系统将配合贷后管理优化,及时发现风险隐患并快速化解,降低风险化解成本、减少经营损失。相信在可以预计的时间内,通过各类海量信息的有效接入,结合规则与模型的优化调整,本文设计的风险预警管理系统将更加有效,更加精准,更加前瞻性。
【关键词】：风险预警 大数据 风险因子 规则与模型 风险排查 风险处置
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.52;TP277
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-17
• 1.1 课题的研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外技术现状11-16
• 1.2.1 国外风险预警体系建设现状11-13
• 1.2.2 国内风险预警体系建设现状13-14
• 1.2.3 国内外风险预警管理系统建设现状14-16
• 1.3 论文的主要研究内容和章节安排16-17
• 第2章 大数据信息源选取17-24
• 2.1 内部信息源数据17-19
• 2.1.1 业务交易信息源18-19
• 2.1.2 账务处理信息源19
• 2.2 外部信息源数据19-24
• 2.2.1 国家经济层面宏观数据20-21
• 2.2.2 中观信息源及数据21-22
• 2.2.3 微观信息源及数据22-24
• 第3章 风险预警管理系统总体设计24-27
• 3.1 建设目标24
• 3.2 业务架构24-26
• 3.3 功能列表26-27
• 第4章 预警信息中心功能设计27-37
• 4.1 信号体系设计27-30
• 4.2 基础配置管理30-34
• 4.3 信息购物车管理34-37
• 第5章 预警调度中心功能设计37-43
• 5.1 实时监测与预处理37-40
• 5.2 预警任务管理40-43
• 第6章 风险预警管理系统实现43-86
• 6.1 系统定位43-44
• 6.2 数据接入架构44-45
• 6.3 客户经理功能实现45-64
• 6.4 预警中心用户功能实现64-86
• 第7章 风险预警管理系统测试86-88
• 7.1 测试用例86-87
• 7.2 测试总结87-88
• 第8章 结论88-90
• 参考文献90-92
• 作者简介及科研成果92-93
• 致谢93

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本文编号：1106672