大数据背景下泉州农业银行电信网络诈骗操作风险防范研究

发布时间：2020-08-12 19:26

【摘要】：商业银行面临着市场风险、信用风险和经营风险三大风险。操作风险作为银行三大风险之一,也是最难防范的风险,它指的是内部程序、员工、信息技术系统的不完善或有缺陷,以及外部事件造成的损失风险。1995年英国的一名外汇交易员尼克·里森对日经指数期货和期权交易进行了未经授权的操作,导致巴林银行破产;2008年杰罗姆·科维尔进行未授权欧洲股票衍生品交易,让法国兴业银行亏损了约71亿美元;2010年12月中国齐鲁银行被外部人员诈骗,涉案金额高达101亿元人民币;2016年1月中信银行员工涉嫌非法手段套取9亿元票据等。这些案例表明,商业银行在日常运作中,风险的管理势在必行。随着金融市场改革的持续深化以及现代化信息技术的遍及,银行传统的操作风险管控体系面临着严峻的挑战。大数据技术的发展,将改变银行操作风险信息的获取、量化风险分析管理和提供更标准的决策支持。论文主要探索大数据在商业银行操作风险防控中的应用。论文选取外部事件所造成的损失中,今年国内热点极高的电信网络诈骗为案例,以农业银行网点运营过程中,因制度不健全、流程不合理、操作错误以及人为识别不到位造成的冒名、欺诈办理业务的操作风险进行研究,结合数据挖掘、风险量化和风险管理,为商业银行风险管理提供更有价值的管理方法及策略,帮助商业银行建立完善的风险防控体系。通过大数据技术对电信网络诈骗操作风险进行量化分析,能更加准确地描述和识别银行操作存在的问题,为操作风险管理提供依据,为银行业务发展和风险管理提供更有价值的管理方法及策略。打造基于银行操作风险的大数据平台,对于减少风险隐患,提升其管控风险的能力具有重要意义,真正做好从源头上治理电信网络诈骗工作。
【学位授予单位】：华侨大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：D631.4
【图文】：

树状图,风险类型,聚类分析,归类分析

图 4.1 按风险类型划分的聚类分析图（6）根据树状图的结果对表格进行归类分析。如图 4.1 所示，对于风险数据进行初步分类后的样本数据，用 a1，a2,...,ai表示，按市场风险 c1、操作风险 c2 和信用风险 c3 三个聚类中心进行聚类，将

聚类分析,种类,风险,风险种类

图 4.2 按操作风险种类划分的聚类分析图如图 4.2 所示，对于风险数据进行初步分类后的 3 类样本数据，进一步进行聚类分析，将操作风险聚类并平归为 4 类，用 a1，a2,...,a18 表示具体操作风险种类，按操作风险中的制度构架风险 c1、操作流程风险 c2、系统差错风险

评估图,农业银行,泉州,风险程度

图 4.3 泉州农业银行操作风险评估图如图 4.3 所示，其中 X 轴表示风险程度，Y 轴表示风险特征，每个点表示类具体操作风险，通过图表我们可以发现，风险程度越严重的操作风险，

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