金融数据管理

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金融数据管理范文第1篇

面对金融市场的激烈竞争和信息技术的飞速发展，银行的信息化建设呈现了“数据集中化、业务综合化、管理扁平化、决策科学化”的发展趋势。信息在现代化商业银行中与市场、资金、人才并列为最重要的资源之一，占据着越来越重要的地位，已经成为银行对外服务的基础和正确决策的前提。能否拥有及时、准确、全面的信息已经成为衡量一个银行是否具有发展潜力的重要指标。

银行信息管理涉及信息资源的采集、存储、加工、处理、提供等工作进程。其中，信息的存储起着基础性和决定性的作用。这里，笔者在对银行信息存储的现状进行分析的基础上，引入信息生命周期管理策略,阐述银行信息生命周期管理的具体实现，旨在探求新形势下金融系统电子化建设的途径和方向。

信息存储现状

近几年，各银行都逐步意识到信息存储的必要性和重要性，并逐步加大了在这方面的投入，纷纷建立起以企业级存储设备为基础的存储区域网络(Storage Area Network，SAN) 解决方案，配套以磁带库设备以及集中备份管理软件来满足业务系统对于存储容量和性能的需求。

以某典型银行为例，目前建有两个各自独立的SAN存储网络。其中，围绕EMC DMX800高端存储服务器配置光纤磁盘建立SAN，供个人信贷业务系统、银行业务系统、特色业务系统以及业务数据分析决策与支持系统等10余个主要业务系统使用; 围绕EMC CX600中端服务器配置光纤磁盘的SAN用于个人住房信贷业务系统、ATM业务系统以及银行内部邮件、OA及人事管理系统使用（系统架构如图1）。

图1 原来的存储架构图

应该说，基于光纤磁盘的SAN存储系统的应用极大地缓解了长期困扰银行系统的存储容量和I/O性能等方面的困境。但是，随着应用系统投产数量不断增加，特别是类似业务数据分析决策与支持系统等典型数据仓库应用的不断深入，这种存储方式在具体应用中也暴露出以下几个问题:

1. 数据分析决策与支持系统的应用实现对存储系统的扩展成本提出了更高的要求。银行业务系统多年运行，积累了TB级的历史数据，这是一笔极其宝贵的财富。为了使得这些数据充分发挥其应有价值，各个行业都在着手建立数据分析决策与支持系统。这是数据仓库建设的典型应用，其实现的首要条件是要解决庞大的历史数据存放的问题，而原来的数据存放依靠增加光纤通道磁盘驱动器来实现。考虑到光纤通道磁盘驱动器价格昂贵，需不断投入，成本巨大，显然是不切实际的。

2. 内外部监管和信息审计对数据归档提出了更高的要求。近几年，随着银行系统改革的不断深入，特别是银行股份制改造，银行系统面临着来自内外部监管前所未有的压力。频繁的信息审计、账务调查要求银行具有快速提供历史归档数据的能力。而银行系统以前采用的数据归档方式都是通过将数据备份到磁带、光盘等实现的。由于这种备份一般都是基于数据库，数据恢复需要在相同OS和DB环境下才可实现，条件苛刻，恢复效率也比较低下。

3. 相对独立的存储网络不便于存储系统带宽、存储空间的有效利用与管理。传统的“烟囱式”各自独立的存储网络构架已无法满足业务系统快速增长和快速变化的需求。存储网络的相互隔离给银行系统现有IT环境带来了很多潜在问题，例如数据迁移问题、数据共享问题、存储空间动态分配与扩展问题以及存储管理成本问题。

引入ILM的理念

为解决以上问题，需对原存储架构进行重新规划，“信息生命周期管理”的引入有助于解决这一问题。“信息生命周期管理”（ ILM－Information Lifecycle Management）是一种新的信息管理策略，它把信息随时间变化的各个阶段有机地联系起来，同时采用不同的技术、策略和资源对其进行存储和管理。ILM的出发点是所有信息并非生而平等这样一个简单事实（例如，今天的紧急电子邮件比去年的员工备忘录更为重要）。随着时间的推移，信息的价值不断变化。紧急电子邮件可能会成为法律调查的一个关键因素，或者只会对您的存储基础结构造成更多数据拥塞。因为信息对于企业来说其价值是在不断变化的，因此需要为信息提供不同级别的可存取性和保护，这就是ILM的要旨。在信息存储管理中，ILM一般将信息划分为在线数据、近线数据和离线数据。

那么如何在银行存储解决方案中实现ILM？ 这里仍以上述银行为例。近期，该银行正在根据ILM的要求实施存储改造，新的存储架构如图2所示:

图2 经过改造后的新存储架构图

该改造方案中，新增的设备有DMX2000存储服务器和网络存储（Network Area Storage，NAS）管理服务器NS500G，对原有CX600存储服务器新增SATA硬盘。其中，DMX2000存储服务器和原DMX800存储服务器共同构成核心存储环境，围绕CX600存储服务器构建次级存储环境，应用NS500G实现NAS。包含的软件和服务有: ECC存储管理软件、PowerPath通道负载均衡软件等，包含的服务有数据迁移服务、产品安装服务、SAN网络设计服务、NAS文件设计服务、通道负载均衡设计安装服务等。

整个存储环境构建以四台存储交换机为依托，其中两个32换机用于核心存储环境构建，互为冗余; 两个16换机用于次级存储环境构建，也实现相互冗余。各存储设备、主机系统接入SAN都采用双线方式，实现通道负载均衡和线路备份。

在具体应用策略上，整个存储环境划分为核心存储环境、次级存储环境和离线存储环境三个主要区域。其中，核心存储环境用于实现对关键业务系统，包括个贷、、ATM、委贷和业务数据分析等在线数据的存储。次级存储环境一方面用于实现次关键业务系统如OA、邮件等系统在现数据的存储。另一方面用于实现对全部业务系统的近线数据的存储。离线存储环境采用原有STK L180带库和集中备份软件，以实现对数据的日常备份和归档。

该方案除继承原SAN的高可靠性、高效性、高可用性等特点外，还具有以下两个显著特征:

1. 实现业务数据的分级存储架构，体现数据的生命周期。该方案以成熟和稳定的技术实现分级（在线、近线、离线）存储架构，关键业务系统和次关键业务系统的在线数据采用光纤磁盘驱动器作为存储介质，近线数据采用价格更低廉、性能可接受的SATA硬盘作为存储介质，在确保诸如数据分析决策支持系统海量数据存放需求的同时，减少总体存储的投资成本，优化总体存储的性能、容量和网络利用率，同时满足数据安全、稳定、高效的迁移与共享。

2. 实现统一的、开放的、灵活的存储系统，更好地应对未来快速变化的需求。该方案实现了对原有分散的存储局域网络的信息整合，提供给业务系统以统一的、透明的访问存储系统中的数据的方式; 实现了对多种异构平台主机系统的透明接入，满足应用系统不断增长的需要。随着交换机层面存储虚拟化技术的不断成熟，还可以完全实现对异构存储设备的无缝接入，以满足未来存储系统的扩展需要，提高系统的投资保护，提升存储系统服务响应级别。

金融数据管理范文第2篇

关键词：家庭金融；能力效应；市场参与

Competence effect and financial market participation: Evidence from Household Survey Micro-Data

Wu Weixing Xu Qian Wang Gong

(Research Center of Applied Finance, University of International Business and Economics, Beijing 100029, China)

Abstract: In addition to household demographic characteristics, household wealth, illiquid assets and other objective factors, investors’ subjective perceived competence also have a significant effect on household participation in the financial market. Based on survey micro-data of households, this paper defines two indicators by the self-assessment of understanding of the market and investors’ own perceived ability. Empirical results show that investors’ subjective perceived competence has a significant and positive effect on household behaviors about market participation. It implies that the investors with higher self-perceived competence are more likely to participate in stock investment. It is also found that investors’ subjective perceived competence is mainly affected by education level, household income and health status.

Key words: Household finance; Competence effect; Market participation

能力效应与金融市场参与:基于家庭微观调查数据的分析

摘要：除了居民家庭的人口统计学特征、财富水平和非流动资产等客观因素之外，投资者主观能力感受对居民家庭金融市场参与也有显著影响。基于中国居民家庭微观调查数据，根据家庭户主对市场了解程度的自我评价以及能力水平感受构建指标，发现居民家庭主观能力感受对居民家庭市场参与行为具有显著的正向影响，表明如果投资者如果在自我感知的能力方面对自己有更高的评价，则更有可能参与股票市场。同时研究也发现教育程度、家庭收入和健康状况等均会显著影响居民家庭的主观能力感受。

关键词：家庭金融；能力效应；市场参与

经典的投资组合理论在最为一般的假设下证明经济人的最优资产配置是持有一定比例的风险资产和一定比例的无风险资产，并且风险资产的权重是不变的。但实证研究发现不管是在发达国家还是在新兴市场国家的居民家庭即使是非常富有的家庭都有很大比例没有参与股票等风险类资产的投资，这似乎并不符合经典理论的结论，学术界称之为“市场参与之谜”。那么，在现实中哪些因素是导致投资组合异质性的原因呢？大量的研究已经对居民家庭的人口统计学特征、财富水平和非流动资产等客观因素与家庭资产配置的关系进行了研究，本文则在此基础上基于中国居民家庭微观调查数据，对投资者主观能力感受与居民家庭金融市场参与之间的关系进行了分析，并探讨了影响居民主观能力感受的因素。

一、 相关研究综述

1.1居民家庭投资组合研究

金融数据管理范文第3篇

关键词：市场风险管理　新资本协议

随着各国商业银行业务规模的不断扩大，金融产品的持续创新，特别是金融衍生工具的蓬勃发展，给商业银行带来巨大利润的同时，也引发了一些重大风险事件，最明显的莫过于美国“次贷”引发的全球金融危机。而随着我国汇率形成机制改革步伐的加快，利率市场化的深入推进。多项利率管制措施在逐渐放松，致使我国商业银行受到汇率与利率双重风险的冲击。同时，为缓解世界金融危机，我国商业银行积极融入国际资本市场，并参与激烈的国际竞争。这些势必使我国商业银行暴露在国内外复杂多变的市场环境中，而由于现阶段我们银行的市场风险管理水平还相对较低，专业人才缺乏，所以，加强商业银行市场风险管理体系建设就成为当务之急。

一、我国商业银行市场风险管理体系建设的难点

(一)市场风险管理模式的确立

一个独立、高效、完善的市场风险管理模式是商业银行稳健运行的重要保障。董事会、高级管理层及风险管理委员会应履行相应市场风险管理职责，成立专门的市场风险委员会，以独立的风险管理部门为中心，与承担市场风险的资金部门紧密结合形成有机的统一体。

近些年，在以中国银行、中国工商银行、中国建设银行为代表的国有大型商业银行纷纷成立市场风险委员会及市场风险管理部门，但在实践中还存在职能横向交叉与垂直管理缺失的难题。

市场风险管理部门与其相关部门职能存在横向交叉。由于我国商业银行市场风险管理专业人员比较缺乏，而新成立的市场风险管理部门多数是从资金部门中分离出来的，往往管理人员也来自于这些部门，这必然造成部分职能还不清晰。又由于关注风险的视角和层面不同，市场风险管理与传统的资产负债管理在管理汇率和利率风险中也存在一定交叉，职责定位还不明确。

另一方面，我国商业银行市场风险管理部门缺乏相应的纵向分支管理机构。我们的市场风险管理部门只限于总行层面，在分行层面大多还没有设立相关分支机构。有些银行建立了相关机构，但存在既报告给上级行市场风险管理主管，又报告给本级行资金业务主管的“双重报告”问题。他们在薪酬考核机制上也基本依赖本级行的经营绩效，这种独立性的缺失可能影响其对市场风险的判断。

(二)账户划分与投资组合结构设置

银监会要求商业银行制定银行账户和交易账户划分管理办法，明确两类账户划分标准和管理要求。交易账户记录以交易为目的而持有以便出售、从实际或预期的短期价格波动中获利或锁定套利交易的账户。其余交易一律划入银行账户。

西方主要的商业银行交易账户规模较大，投资组合结构设置全面、细致、清晰，一般由总行层面进行统一管理。而我国商业银行机构管理较为松散，各个交易台或有交易权限的分行。特别是境外分行，一般自行设置各自投资组合结构。不同交易台或分行的层级设置颗粒度不同，没有完全覆盖账户、产品类别、国家、机构、货币、交易台、交易员、交易对手等信息：或者这些信息的层次顺序并不统一，这对全行层面的市场风险集中管理和数据整合带来巨大的困难。

(三)金融产品交易数据整合

交易数据的完整和准确是市场风险管理的基础要素。无论使用的管理方法有多么先进，计量模型有多么可靠，如果基础数据来源出现问题，都会出现“垃圾进，垃圾出”的结果，可能导致整个市场风险管理的失效。

西方先进银行的数据管理非常严格，有专门的团队负责交易数据储存及核对。而我国商业银行数据储备不足且质量不高。我国大多数银行的各类资金产品的交易数据储存在不同的信息系统中，不同系统的交易管理方式各异，缺乏各个系统间统一数据管理平台，对这些数据分类、筛选、整合的工作非常复杂。

(四)金融产品定价估值能力

金融产品定价估值是计量市场风险重要指标一风险价值(Value－at－Risk)关键也最困难的环节。西方银行一直以来把产品定价估值模型作为制胜法宝，投入大量的人力、物力、财力研究定价估值的方法。并且一直保持国际领先地位。

我国商业银行目前不具备结构性金融产品和金融衍生品的定价能力，交易也以代客交易为主，单纯依靠外资银行的报价。另外，我国大多数商业银行采用国外金融风险解决方案供应商的成熟软件产品，这些外购的软件产品的定价估值模块往往对我国商业银行形成“黑盒子”，即我们只知道系统输入和输出是什么，无法知道其中的原理究竟如何。而且这些解决方案对有关人民币的金融产品往往也是“水土不服”。

(五)市场数据管理

市场数据的选取和使用是定价估值的基础。只有收集国际国内金融市场数据，将金融产品与相应市场数据匹配。完成对所有组合中所有产品的估值，并计算出按照市值计算的各投资组合的损益情况，才能为监控市场风险提供有力的支持。若直接使用不加清洗和加工，这些市场数据存在缺失或严重失真的可能。

在本次全球金融危机之后，西方的主要商业银行在选择市场数据时尤为慎重。他们成立专门团队对这些输入定价估值模型的数据进行管理，研究市场数据对其风险计量模型产生的影响。而我国的商业银行使用数据源相对单一，主要是来自世界两大数据供应商(路透和彭博)，以及小部分国内数据供应商。这些来自外部的数据在一般情况并没有进行严格的筛选和甄别，甚至在银行内部各相关部门在制作分析报表时使用的市场数据都没有统一，这给市场风险分析带来很大的障碍。

(六)“后危机时代”市场风险管理的新兴课题

各国银行的全球化趋势日益明显，国际间交流合作日趋频繁，巴塞尔委员会在2009年初针对全球系统性金融危机提出了一系列的市场风险管理新概念，如引入增量风险计提(Incremental Risk Charge)、压力风险价值(Stress Val－ue-at-Risk)等。目前，西方主要银行还没有真正实践这些新概念，我国商业银行对它们还处在研究阶段。

二、加快我国商业银行市场风险管理体系建设的几点建议

(一)横向理顺部门间职能关系，纵向延伸分支机构进行管理

我们应进一步梳理市场风险管理部门与其相关部门的关系，将职能进一步明确，创建各司其职，互不干扰，互为补充的共赢管理模式。在必要时我们还应做好对银行治理结构进行调整的准备，真正形成一套完善高效的传导――执行――监督――控制――回馈机制，建立详细明确、具体可行、覆盖全面的组织管理体系。同时，还要从薪酬机制上彻

底切断市场风险管理与资金交易绩效之间的联系，建立真正独立、集中、垂直的市场风险管理模式。

(二)统一设置全行账户和投资组合结构

我国商业银行在市场风险管理起步阶段就要夯实基础，全盘考虑账户划分与投资组合结构设置，结合自身的实际情况设计由粗到细、由高到低的账户和投资组合结构，全面准确获取不同层级、不同业务条线和不同机构之间的各类风险信息，并形成统一的结构设置规则与命名方式，以满足不同层面日常市场风险分析报告的需要。

(三)加强交易数据管理

由于资金产品交易要素千差万别，数据来源渠道不同，数据处理量极大。逻辑极其复杂。我国商业银行需要建立一套强大的数据整合与统一管理信息平台，以免错误的交易数据影响到我们对市场风险的判别。

(四)提高金融产品定价估值能力

我国商业银行在引进国外的成熟软件产品时，要选择国内有经验的实施商，并由金融和IT领域的专家进行共同指导，实施本土化的二次开发，甚至多次开发，在实施中摸索和总结经验，建立一套成熟的系统实施策略和差异分析方法，以指导今后的市场风险信息系统建设奠定基础。我国商业银行只有真正的掌握定价估值的核心技术，才能在纷繁复杂的国际银行业竞争中立于不败之地。我们引进国外产品的目的是加强自身学习，积累经验，最终我们还是要走一条具有中国特色的符合自身业务特点的自主创新之路。

(五)加强市场数据管理

我们可以通过执行相应的市场数据处理程序，包括数据储存、异常值检测、数据选择、验证、根据预先指定的规则估算缺失的数据和市场数据控制报告等。为尽可能减少市场数据不准确对市场风险分析的影响，我们可建立全行统一的市场数据管理职能部门负责全行市场数据的与管理。

(六)积极研究实践“后危机时代”的新兴课题

金融数据管理范文第4篇

“十三五”期间，中国集团企业将从应用、技术、信息资源、安全、IT管控五个方面完善和优化信息化战略。

构建以“四链融合”为核心的信息平台

在国家强化“两化”深度融合、工业4.0的大背景下，构建以生产精益、供应协同、产融倍增、决策灵活为特点的“四链融合”信息平台，优化原有的横向到边、纵向到底的一体化应用系统，将成为“十三五”期间集团企业信息化建设的一大重点。

所谓“四链融合”指的是通过智慧决策信息平台、智慧营运信息平台、智慧金融信息平台和智慧物流信息平台的有机结合，实现管控链、生产链、价值链和供应链的融合，有效创新商业模式，大幅提升集团的竞争力。

通过智慧决策信息平台实现管控链的协同化、高效化、智慧化管理，通过管控链将企业战略有机融合到物流、生产、金融等各环节，发挥总部在企业整体运营中的服务、指导、管控等作用;通过智慧营运信息平台实现生产链的一体化、可控化、智能化管理，打通营销、生产、供应、物流的信息命脉，支撑高效、安全、环保的生产经营，发挥生产在战略中的主体作用;通过智慧金融信息平台实现价值链的感知化、智能化、高端化管理，对内实现成本的有效控制，对外发挥金融资产的价值最大化，体现金融在战略中的重要作用;通过智慧物流信息平台实现集团供应链的可视化、动态化、智能化管理，打通营销、商贸、物流、生产、金融的信息命脉，创新商业模式，发挥物流在战略中的重要作用。

以“大云平移”为核心构建全新基础设施

在技术方面，“十三五”期间，集团企业要以“大（数据）云（计算）平（台）移（动互联网）”为核心的现代信息技术，构建全新基础设施。

在大数据方面，将实现“大量数据”向“大数据”的转变。大数据全生命周期管理包括大数据获取、存储、组织、分析和决策四个阶段。

大数据平台的建设可以围绕结构化和非结构化数据管理两个方面进行规划。实现传统结构化数据管理模式与非结构化数据管理模式的有机结合，是大数据管理平台得以发展和推广应用的关键因素。要充分利用高度可扩展的Hadoop大数据处理系统和MapReduce技术，实现新旧数据、新旧信息系统、新旧软硬件资源的有效利用，实现大数据的深度分析应用和新知识的发现。

在云计算方面，构筑更为灵活的混合云架构支撑应用融合。企业新业务的拓展很大程度上依靠灵活的IT架构来作为支撑，使得混合云应用更加广泛。为了在周期性的IT能力需求波动和业务安全之间取得平衡，集团企业应该为核心业务打造私有云平台，而将支撑边缘性业务和新业务的系统迁移到公有云平台。在此背景下，如何实现公有云和私有云之间的整合将成为一大挑战。私有云和公有云的集成需要从服务器点对点连接、底层存储集成、数据同步、消息同步等方面实现。

在平台方面，要利用电商平台优化企业管理模式，提高生产率，降低经营成本，优化资源配置。电商并不是简单地将传统商业模式复制到互联网上，而要结合企业自身优势与特点，充分考虑销售、渠道等多方面因素，构建多主体共享的商业生态体系，借助网络效应实现多主体的商业共赢。电商的应用可以实现信息共享，对市场需求做出快速反应，拉近与终端消费者的距离，缩短供应链，实现按需生产，驱动产品创新，实现全球采购和营销，促进组织的扁平化。

移动应用+互联网

深度推广企业移动应用建设。通过移动办公和掌上运维等传统业务运营支撑类移动应用，实现涉及企业内部计划、组织、领导和控制过程的内部管理的移动应用，提升决策水平，降低管理成本，强化精细化管理。在内部应用建设完善的基础上，充分利用移动应用覆盖面广、到达率高优势，创新业务服务模式，将业务模式从传统营销模式向移动终端营销转移，实现精准营销。

企业互联网时代正式开启，企业聚力互联网转型，抢占未来产业高地。“十三五”期间，互联网将发生重大变化，移动互联网应用将全面深入，在企业生产、经营、管理等各环节的应用将普及，产业互联网时代将正式开启。大批企业将通过“十三五”信息化规划，着力将互联网融入企业生产、经营、管理的各个环节，实现互联网转型。

当前以互联网金融、O2O、P2P等为主要形式的网络经济对传统经济的冲击越来越大，这就要求处在爬坡过坎、结构调整关键时期的集团公司，必须高度重视和尽快融入信息化带来的第三次工业革命浪潮中。随着集团公司创新战略的深入实施，产业链的延长和拓展，相应的管理面将不断扩大，这就要求集团企业尽快建立适合集团战略转型和产业发展的信息化系统。

集团编码落地和信息资源整合

以集团主数据项目为抓手，实现集团编码落地和信息资源整合。在集团范围内建立统一的信息资源编码体系，落实集团统一的信息编码规则，实现信息的唯一性、统一性，避免数出多源、信息失真、信息缺失，促进公共信息资源共享，并支持集团财务穿透查询、人力资源综合统计等业务的开展。

集团企业应该通过主数据管理系统的建设，统一管理整个集团的重要信息，如人员、产品、组织、岗位职责等信息，确保重要信息在跨板块、跨公司、跨业务系时的一致性，实现重复应用和信息共享。

以生态圈安全为出发点设计安全架构

信息安全环境与信息技术突破带来信息安全架构设计理念的变革。随着国家对信息安全重视程度的提高，企业面临越来越多来自政府、行业组织和自身战略的合规性要求。同时，信息安全的建设要适应云计算、社交网络、移动互联网、物联网、大数据等技术的普遍应用。信息安全已经成为企业参与市场竞争的基础能力，企业需要从架构层面考虑如何应对安全管理与安全技术方面的挑战。

安全架构设计的重点从自有封闭系统安全向安全生态圈建设转变。企业需要与上下游企业，以及安全管理机构和评测机构等第三方机构开展广泛的合作，在管理制度、流程、技术手段等方面进行协作，确保企业安全目标的实现。

从被动式服务向主动式服务转变

金融数据管理范文第5篇

随着信息技术的快速发展，结合收集的历史数据、数学指标、统计模型、数据挖掘等算法判断识别金融风险，是当今金融风险预警机制中的应用热点。传统的金融风险预警方法主要有三大类：景气指数法、指标体系评分法和模型法。具体来说：景气指数法，是通过综合许多经济因素为一个或一组景气指数来经济动态走向；指标体系评分法，通过筛选指标、编制指标体系、给予指标赋分来给出金融安全状态的较为完整的评价；模型法，则是通过将与金融危机发生的相关因素纳入统计模型进行检验来预测金融危机发生的可能性。

互联网金融风险的预警体系建立，应根植于大数据开发应用，结合传统的金融风险分析方法，利用统计、计算机、数据挖掘、人工智能等手段，从数据的海洋中甄别、判断互联网金融中潜在的风险；并且还需要通过数据掌握客户动态，企业经营环节中可能出现的金融风险，从而提高经营管理效益。

以数据为中心的体系设计

互联网金融风险预警体系是针对互联网金融风险的监测、预测、预警的系统，体系庞大，必须涵盖互联网金融活动的全过程，同时还要考虑到活动中的每个参与者，包括金融服务、金融产品的提供者、中介机构、用户、以及政府、监管机构等；必然涉及到各种交易行为，甚至民众舆论动向。同时，还需兼顾国家宏观经济运行情况、经济指标、行业发展等现实情况。

在时效性方面，由于互联网金融数据具有高速、变化的特点，实时处理分析的目的就是及时防范和减少金融风险，识别、判断风险并对其进行预测和响应，这要求在时间上要连续，在内容上要连贯和可比。

在数据的收集与管理时，要做到有利于风险的识别、判断、预测；在系统的构建时，要结合企业的实际情况，简单可靠且易行；在分析数据的过程中，选取的指标、统计方法、相关判别准则要易于分析、便于操作，做到不仅能快速识别、判断、预测风险，做出预警，还能辨别风险的源头，诸如此类是对系统可操作性的具体要求。

在系统的设计过程中应尽量考虑采用可量化的指标，同时也要设置部分定性指标，以便进一步系统地反映定量指标所不能表征的金融风险。对于定性指标也要给出准确的判断标准，尽可能避免人为因素的误导，确保评价结果的科学性、合理性以及准确性。

系统的设计应兼容，保证企业正常运营的前提下，随着时间的推移，对系统进行不断改进和完善。确保系统中功能、模块可以独立运行，各异功能相互补充，避免冗余。

以数据为中心的层级配置

从数据管理层角度出发，作为系统中的核心部分，数据是整个体系中的关键环节。企业在建立以数据为中心的互联网金融预警系统过程中，必须健全为企业服务的数据管理机制，建立与企业规模相匹配的数据中心。数据中心的职责包括：数据的收集、整理、加工、存储以及提供方便、可靠的数据操纵接口，以便其他层级用户的使用。数据中心管理数据时，应保证其完整性、准确性及安全性，并兼顾可靠性，保证数据中心正常运营，为风险的预警提供支持平台。

要从互联网金融的大数据海洋中实现金融风险的预警，必须对金融风险有透彻的定义和认识。这就需要我们从金融风险的定义出发，确定分析需求，对数据进行重新整合，提取与之对应的分析结论。数据整合是保证分析结果可靠性、准确性必不可少的环节，如果说数据是预警体系的基础，那么需求则是预警体系的灵魂，其中数据提取层的任务包括：风险的定义、分析需求的确定、数据的整合与提取等多个方面。

数据分析是互联网金融风险管理控制的实施手段。全面的数据分析系统，应包括现行的指标体系、统计模型，及人工智能方法，同时兼顾与企业相适应的相关指标体系、统计模型等内容。数据分析层的功能主要包括：风险识别与判断、风险预警与监控、自动上报、信号系统、风险预测、风险评级等功能。

来自数据分析层中的每一次预警、每一个报告，都需结合企业的经营管理状况，以及外部经济运行环境，行业背景来进行解读，目的是更系统地评估风险，评价风险的可靠性、危害程度、产生根源，进而提出有效的控制手段，弥补数据分析层的不足，为企业决策管理者提供更完整的决策依据，进而减少企业为规避风险所产生的损益。总之，数据解释层应健全风险响应机制，建立应急小组，为及时处理风险提供依据。

结合以“数据”为中心的体系设计原则，从多角度分析，预警体系涵盖了以数据为中心的互联网金融风险分析的各个环节，即数据的收集、提取、分析和解释；各层级紧紧相扣，又相互独立，为企业风险控制管理提供有力支撑；通过数据中心的建设，有利于加快企业的信息化，提高管理水平，降低因企业管理缺陷导致的内部风险，缩减企业管理成本。

以数据为中心的可行操作

除了体系设计和层级配置的考量外，建立科学、体系的考核评价机制也很关键。数据作为风险预警机制的核心，一旦离开操作数据的“人”，将毫无用处。因此在系统建设的过程中，应建立科学、体系的考核评价机制，提高参与者的主观能动性，保证系统顺利实施。考核机制应从数据的角度出发，以建立全面、可靠、弹性、实时、安全的数据体系为目标，对参与者在体系建设中的效能进行评估，量化参与者任务完成情况考核，奖励为体系建设做出贡献的参与者。

同时，为保证系统实施、操作的规范性，应制定科学规范的程序。在预警系统实施的过程中，应以数据为中心，制定明确的系统实施计划，包括确定系统实施的进度、参与者、目标以及针对突发事件的处理方法等。必要时，应制定系统使用的行为规范、操作流程，明确参与者的权责、业务范围、数据权限等；明确风险分析、上报、反馈和监测机制，保证及时发现风险，且得到响应，确保大数据助力互联网金融风险预警更科学。

相关链接

目前，可用于助力互联网金融风险控制的大数据存在多种来源。电商，以阿里巴巴为例，已经建立相对完善的风控数据挖掘系统，并通过旗下阿里巴巴、淘宝、天猫、支付宝等积累的大量交易数据作为基本原料，将数值输入网络行为评分模型，进行信用评级。

支付是互联网金融行业的资金入口和结算通道，此类平台可基于用户消费数据做信用分析，支付方向、月支付额度、消费品牌都可以作为信用评级数据。