大数据风险管理不容忽视

1. 大数据风险管理不容忽视

大数据风险管理不容忽视 
当前，我国信息化快速发展，人工智能正以前所未有的速度、广度和深度融入经济社会各个方面，大数据风险管理的重要性和紧迫性日益凸显。对此，我们必须与时俱进，切实重视数据安全问题，从组织管理、规程标准、技术手段等多角度着手进行风险防范，围绕大数据市场准入的风险屏障与防范、生产使用过程中的风险监控和管制，以及风险预警和化解等关键环节，采取组织控制、制度控制与技术控制的综合治理机制，形成数据安全防护“三位一体”的闭环管理链条。
信息和数据是进行国家公共治理的基础，在经济社会发展中的基础性、战略性、先导性地位日益突出。随着信息和数据容量、复杂性和战略意义的提升，如何更为有效地化解数据治理中战略导向缺失、数据权属体系不完善、分级分类机制缺失等难题，是当前需要研究的课题。要实现数据安全防护总体目标，就必须更好实施全面风险管理体制改革，有效统筹数据资源和风险管理，切实提升我国数据治理能力。
完善组织管理
应着力打造“集中式”风险管理组织架构，围绕大数据市场准入的风险屏障与防范、生产使用过程中的风险监控和管制，以及风险预警和化解等关键环节，成立统一的大数据管理部门，负责组织领导、统筹协调全国大数据发展和具体的风险防范管控，以及发生重大事故时的危机管理。
具体来看，大数据管理部门应做好数据采集、数据维护、数据分析和风险管理以及数据政策的主导者，将主要开展跨区域、跨部门、跨层级的大数据交换共享，以及数据关联、比对、清洗、安全防护等治理工作，需要具备包括数据收集能力、数据解读能力、判断能力和辅导能力等方面的专业能力，通过加强数据资源的建设、管理和开发，满足监管、隐私保护和安全等方面的要求，保证数据安全管理方针、策略、制度的统一制定和有效实施。
同时，推进国家公共治理数字化基础设施的建设，构建一个扩展性强、高度可靠的，以互联网为基础的数字平台，负责管理基础数据资源安全。搭建“数据资源服务施政平台”，充分发挥平台组织协调和快速部署数据安全措施的作用。构建“安全即服务”的新模式，推进数据资源的整合共享、统一管理、主动防护，力争将原本分散存储在不同部门、行业的数据信息孤岛连接成一个互联互通的新价值网络，形成传统以控制为核心的安全模式和新型的主动性数据安全模式相互支撑、协同发挥作用的数据风险防范体系。
强化制度规范
为确保数据风险管理工作有规可依，建议构建与现代化经济体系和国家治理能力现代化相适应的风险管理制度环境，努力将保护数据信息资产的措施融入现代化经济体系建设、国家治理体系建设，探索出一条以控制功能和主动保护双管齐下、共同落实数据安全管理责任的发展模式和路径。
一是强化顶层设计，打造全方位的安全保障体系。应在国家法律法规层面，进一步完善包括数据权属、数据管理、关键基础设施、稳定性保障、数据安全等在内的相关专门性法律。同时，在生产使用过程中的风险监控和管制方面，应聚焦大数据领域的技术研究与应用，推进大数据采集、管理、共享、交易等标准规范的制定和实施，研究制定一批基础共性、重点应用和关键技术标准;在风险预警和化解方面，应在确保大数据法律性开放的基础上，加强风险管理流程、授权管理制度、风险限额管理、风险评价考核、风险奖惩处罚、风险责任约束、风险决策报告等方面的建设，构建全面数据风险管理的体系架构。
二是明确相关部门和人员责任，完善风险管理体制机制。在大数据市场准入的风险屏障与防范方面，明确数据系统权限和数据管理相关责任部门，制定数据系统权限及数据管理办法，规范政府部门数据系统权限申请及数据管理流程，形成数据安全实践工作的制度保障。建立完善数据服务、网络安全防护和信息安全等级保护等相关制度。在生产使用过程中的风险监控和管制方面，有必要针对大数据安全可能引发的负面影响，编制数据管理制度和规程文件。在风险预警和化解方面，相关部门必须适应风险管理从静态数据向动态数据的转化、从人为判断向模型分析的转化、从零散管理向体系管理的转化，加强数据安全事件监测和事态发展信息搜集工作，积极开展应急处置、风险评估和安全控制的能力建设，提升基于持续检测、态势感知和及时响应处置的数据安全保障能力，释放数据活力。
三是加快建立数据信息资源目录体系，满足技术性开放的数据安全要求。立足实际情况，根据数据应用的差异化需求和不同场景，明确数据信息资源目录的管理者、提供者和使用者的不同角色和职责，按照管理范围和职责权限，落实数据资源的编目、注册、发布和维护。在生产使用过程中也要加快建立统一的数据标准体系并制定数据安全策略，通过数据链的标准化和主动性数据安全模式，确保数据的清晰可溯，确保相关机构和个人最大程度地自由安全获取和利用数据。
加强技术保障
有效的技术保障，是保障大数据安全、提升数据治理能力的关键。
一是加强政策引导，不断提升技术能力。推动大数据领域产学研协同创新合作，加强大数据风险管理核心技术的联合攻关，增强防范和处置数据安全事件的技术支撑能力。重点支持网络安全监测预警、处置救援、应急服务等，以核心技术的突破和发展，有效降低大数据的安全风险。
二是建立数据安全防范数据库，加强数据共享。鼓励以大数据产业联盟、相关行业协会等组织为依托，在大数据生产使用过程中的风险监控和管制，以及风险预警和化解方面，建立一个共享的数据安全防范数据库，促进数据安全防范信息和修复举措的收集和共享，低成本、高质量、高频度地生产、使用数据安全防范相关知识。

2. 大数据时代:数据安全管理是最大风险

大数据时代:数据安全管理是最大风险
大数据时代的来临，对中国来说面临安全管理能力、存储及处理能力、应用能力和人才培养能力等多方面的新挑战。

   大数据的安全管理能力挑战。数据安全管理问题，是我国应用大数据面临的最大风险。虽然将海量数据集中存储，方便了数据分析和处理，但由于安全管理不当所造成的大数据丢失和损坏，则将引发毁灭性的灾难。有专家指出：由于新技术的产生和发展，对隐私权的侵犯已经不再需要物理的、强制性的侵入，而是以更加微妙的方式广泛衍生，由此所引发的数据风险和隐私风险，也将更为严重。
    当前，我国对大数据的保护能力还十分有限，数据被恶意使用的现象仍然难以掌控。我国个人和企业对于数据资源的保护意识，还比较薄弱。随着电子商务、社交网络、物联网、云计算、以及移动互联网的全面普及，我国数据资源与全球的数据资源一样，正在呈现爆发性、多样性的增长态势。但是，由于对数据保护认识的不足，以及对个人电脑安全防护的不当，个人或企业的隐私数据暴露在互联网上的现象十分普遍。2011年，我国最大程序员网站的600万个人信息和邮箱密码被黑客公开，进而引发了连锁的泄密事件。2013年，中国人寿80万客户的个人保单信息发现被泄露。这些事件都凸显出在大数据时代，信息安全管理所面临的、前所未有的挑战。
   大数据的存储及处理能力挑战。当前，我国大数据存储、分析和处理的能力还很薄弱，与大数据相关的技术和工具的运用也相当不成熟，大部分企业仍处于IT产业链的低端。我国在数据库、数据仓库、数据挖掘以及云计算等领域的技术，普遍落后于国外先进水平。
    在大数据存储方面，数据的爆炸式增长，数据来源的极其丰富和数据类型的多种多样，使数据存储量更庞大，对数据展现的要求更高。而目前我国传统的数据库，还难以存储如此巨大的数据量。在大数据的分析处理方面，由于针对具体的应用类型，需要采用不同的处理方式，因此必须通过建立高级大数据的分析模型，来实现快速抽取大数据的核心数据、高效分析这些核心数据并从中发现价值，而这些数据分析能力我国还很欠缺。
    因此，如何提高我国对大数据资源的存储和整合能力，实现从大数据中发现、挖掘出有价值的信息和知识，是当前我国大数据存储和处理所面临的挑战。
   大数据的应用能力挑战。我国拥有庞大的人口资源和大数据应用市场，市场复杂度高且变化多端，使我国成为世界上最复杂的大数据国家。我国互联网用户，通过利用互联网上的海量数据来提升自身的商业价值和科研价值。我国企业用户，也已积累了大量的数据信息资产，如产品数据、运营数据和价值链数据等。随着我国企业信息化系统的深入部署和逐步完善，大数据应用能力所引发的商业模式的改变，将直接影响我国企业的竞争能力。
    在政府决策方面，当前我国政府部门的数据规模还很小，多数仍集中在对结构化数据的应用上，而对于非结构化数据的利用则几乎为空白。利用数据分析来支撑政府决策，我国做得还很不够。从认识到“大数据能产生价值”，到实现了“从大数据中找到价值”，再到“有效使用大数据产生的价值”，政府目前也只是刚刚起步。当前，如何收集数据、使用数据、开放数据、管理数据和利用数据来支撑决策，是我国面临的又一新挑战。
   大数据的人才培养能力挑战。大数据领域技术人才和商业人才的缺乏，是一个全球性的问题。根据麦肯锡的一项研究显示，仅美国每年就有14万到19万名数据科学家的缺口，预计到2018年将达到44万到49万，而数据科学家则更是严重缺乏。
    我国大数据分析专业人才缺口究竟有多大，有专家粗略估算至少需要100万人。当前，具备综合掌控数学、统计学、机器学习等方面知识的复合型人才，同时又可承担数据分析和数据挖掘的数据科学家，在我国尤为奇缺。目前，我国初级的分析人员只能对数据进行简单的报表和进行描述性分析，而随着未来大数据应用的不断增长，我国大数据人才储备不足的问题将更加严重。因此，培养能够解决大数据问题所需的人才，包括培养大数据分析人才和管理人才，是我们需要面对的又一紧迫问题。

3. 大数据解决不了系统风险

大数据解决不了系统风险

4. 大数据与风险社会的危机管理创新

大数据与风险社会的危机管理创新 
德国社会学家乌尔里希·贝克1986年在《风险社会》一书中，首次提出风险社会的概念。人们普遍认为，它很好地描述和分析了当代社会的结构特征，为理解当下中国转型时期的社会风险，应对公共危机，提供了有益思路。大数据开启了一场新的数据技术革命，大数据技术的引入，可以重构传统的风险管理体制，再造危机管理流程，变革和创新政府管理思维。 
　　社会转型与社会风险 
　　根据贝克的理解，随着现代化的推进、科技的发展及经济全球化进程的加速，人类进入了一个风险频发的风险社会。虽然风险古已有之，但现代风险具有整体性、不可感知性、不确定性、全球性、自反性等传统风险所不具备的特性，它从根本上改变了工业社会的运行逻辑、社会动力和基本结构，使人类进行了一场“从短缺社会的财富分配逻辑向晚期现代性的风险分配逻辑的转换”。现代科技在推动社会发展的同时，也带来大量潜在的风险，这种“自反性”现代化的结果是，科技和现代化发展得越快、越成功，风险便越多、越突出。 
　　此外，风险社会的另一个后果，便是社会的“个体化”。人们不再以阶级、家庭等制度性标准作为行动参照，而完全以自身作为决策主体；人们也不再以阶级地位，确定某人的家庭地位、观点、关系、社会、政治与认同。这是社会结构的巨大的变迁。在传统社会，个体遭遇风险，可被当成不由个体负责的事件；而在风险社会，则被视为个体的失败案例。这就导致风险在数量上增加，类型上更加复杂化，因为不同的人会遇到性质和形式不同的风险和罪责归因。 
　　与此相关，风险社会的另两个结构性变化，是工作场所的多元化和工作的灵活化。传统单位里终身的全职工作，转变为充满风险的，多样、灵活和分散的就业体系，这带来了普遍的就业不安全感，并对现行的劳动保障体制及法律制度的合理性提出了质疑，给社会发展和政府管理带来了威胁与挑战。 
　　风险社会与危机管理 
　　经过30多年的高速发展，当代中国正处于社会转型和危机高发的风险社会阶段。现阶段我国不仅受到环境与资源的巨大制约，而且还需在尽可能短的时间内完成发达国家相当长时期内完成的社会变迁和结构转型。这种快速转型，可能导致社会结构出现断裂，带来频繁的社会危机和剧烈的社会震荡。20世纪80年代，拉美国家出现的“拉美陷阱”，原因正在于此。 
　　一般而言，现代风险社会具有三大特征：风险的人化、制度化、普遍性。当前，我国正处于全球风险、社会转型风险混合叠加的高风险时期——由传统社会向现代社会转型，既存在机遇，也面临风险；经济全球化加速了全球信息与物质的流动，将我国裹入全球风险之中。近年来，源自国内外的一系列公共危机，清晰地表明我国业已步入高风险社会。 
　　2003年非典以来，我国“一案三制”的应急管理架构，“统一领导、综合协调、分类管理、分级负责、属地管理为主”的危机管理体制，得以初步成形，并在若干重大危机应对中凸显优势。然而，随着经济、社会的急剧转型，这种集中资源的“拳头式”危机管理体制，问题和缺陷也日渐显现。例如，这种危机管理体制的理论预设是危机的“非常态”，将危机视为偶然事件，侧重于事后的应急处置，忽视前期预警和全流程监控，致使本可早期预防的危机频繁发生。同时，脱胎于传统官僚体制的政府危机管理体系立足危机“已然存在”的假设之上，依靠权力分工、责任认定和制度化的应急手段予以消除，但随着风险社会的来临，风险来源不断增多，变异性、扩散性日益增强，仅对危机进行局部改良已难以从根本上解决问题。因此，必须引进新的技术与方法，创新危机管理，推进治理体系和治理能力的现代化。 
　　大数据与危机管理创新 
　　大数据技术及管理模式的引入，能有效重塑危机管理体制的理念、机制和流程，提高危机管理的科学性和可预见性，促进现有体制结构性问题的解决。 
　　重塑管理理念。风险社会的危机事件具有高度的复杂性、普遍性、衍生性和利益关联性。必须突破现有理念中“重应对、轻管理”的误区和“重权力、轻技术”的倾向，主动运用大数据的挖掘、分析、预测和流程整合能力，对危机生命周期的全程进行流程管理，实现从单一的事件应对向全流程管理的理念转变。避免聚焦于应对环节，忽视监测预防、缓解、评价、学习、反思等重要步骤。避免一次次成功的事件应对过后，处置能力和应急管理水平毫无长进，一事过后同类问题反复发生。大数据最大的价值在于预测，它能实现有预见性的管理。 
　　变革管理体制。现代危机具有很强的跨领域性、衍生性、危害的全社会性，在此背景下，现行体制纵向分工的惯性与现代危机管理横向整合要求之间存在严重的功能性冲突和结构性矛盾，一个部门负责一种危机的模式也已无法适应当代危机管理的需要。而大数据技术及相关管理模式，能为现有体制及专业分工所致的信息壁垒提供很好的解决方法，原因在于管理流程中产生的数据流，只遵循数据本身的性质和管理的要求，而不考虑专业分工区隔。 
　　再造管理流程。即依据危机管理数据流的传播方向而非专业分工来构建和再造管理流程，使危机管理体制围绕数据流形成相应的机构、团队和人员，有效提高管理流程整体的运行效能。 
　　构建数据分享系统。大数据技术获取的全样本数据，是现代危机管理的基础。在创新管理体制的过程中，有必要从国家层面打破部门垄断和专业区隔，构建政府内部无缝衔接的大数据危机管理系统，为联合开展危机管理提供共享的管理数据网络，实现以大数据分析决策为核心的整合式危机管理效益的最大化。 
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5. 如何运用大数据进行商业银行风险管理

商业银行的风险管理除了对基于银行过往的数据对未来做出预测以外，还会涉及到公司层面的问题。比如，公司以及其产品在网民中的地位如何，有哪些优点和不足，公司的竞争对手目前有什么举动等等。这里就涉及到对于网络进行信息的采集，进而进行舆情监测，发觉公司需要的有价值的信息和情报。
就目前来说，舆情 监测已经成为金融行业的一种十分重要的风险管理手段，因为互联网的力量越来越不可忽视。交行等就是其中典型的代表，他们的舆情系统来自Knowlesys,是基于web2db knowlesys 的，其主要的效果是这样的：
1. 可实时监测微博，论坛，博客，新闻，搜索引擎中相关信息
2. 可对重点QQ群的聊天内容进行监测
3. 可对重点首页进行定时截屏监测及特别页面证据保存
4. 对于新闻页面可以找出其所有转载页面
5. 系统可自动对信息进行分类26禁止9盗用0
6. 系统可追踪某个专题或某个作者的所有相关信息 
7. 监测人员可对信息进行挑选，再分类
8. 监测人员可以基于自己的工作结果轻松导出制作含有图表的舆情日报周报

6. 大数据时代下的专业风控

大数据时代下的专业风控
日前，第十一届北京金博会在北京展览馆正式开幕，来自全国的百余家金融机构参与了此次展会。据了解，今年的金博会明显加重了对互联网金融的重视，一批优秀的互联网金融公司成为该次展会的亮点。互联网+金融似乎已经不再是新鲜事，但此次金博会的重视展现出互联网+金融的发展潜力。
　　
　　为此，记者联系到国内知名车贷P2P平台玖融网的负责人徐奔，共同探讨下大数据时代下的互联网风控能力。玖融网负责人徐奔是一位互联网行业资深人士，同时拥有多年的金融行业的从业经验。对产品设计、项目规划、整合营销、数据挖掘、团队运营有着独到的见解，熟悉掌握贷前、贷中、贷后及风控等一系列业务流程，曾带领的优秀借贷团队在运营经验中贷款逾期率低于1%，同时对互联网金融有着深刻的认知和敏感度，熟知优化整合网络和线下资源，并时刻关注互联网金融最新政策及动态。
　　
　　徐奔认为，在现在的所谓大数据的时代里，P2P行业的风控能力将是决定平台是否能活下去的主要因素。“大数据是网络发展到一定阶段后所产生的一种新手段，借助于大数据的特征，P2P行业在加强风控能力上大有可为。”徐奔认为，大数据技术的产生从技术层面增强了P2P行业的风控能力，互联网金融平台应抓住这次技术革新机会，加强风控管理。
　　例如由玖融网技术团队自主研发的EPR系统是一套线上线下的办公系统，主要涵盖业务流程管理、风控审核管理、专业的车辆评估与监控、人力资源管理、财务资源管理、信息资源管理等集成一体化的企业管理软件。通过对信息的集成与整合，形成一个高效的供应链系统，大大提高了工作效率，优化了企业的运行模式，达到资源效益最大化，进一步提升了企业的核心竞争力。通过大数据思维，提高了平台风险管控的能力。
　　记者了解到，今年8月联合信用发布的《玖融网网贷平台治理结构评价及产品风险评级报告》中将玖融网划为建议投资范畴，肯定了玖融网的风控能力。
　　“风控能力的提升比起注册送优惠更能留住投资者。”徐奔说到，抓住投资者对资金安全保障的需求，玖融网凭借着较好的风险管控能力在众多的互联网金融平台中脱颖而出。根据相关介绍，玖融网是一家专业车贷的P2P平台，其资产来源市场存量较大，单笔金额较小，资产的处置周期短。徐奔表示，目前二手车市场处于高频流动状态，车辆易变现，风险的可控程度高。玖融网通过多个GPS仪器对抵押车辆进行追踪，可掌握抵押车辆的具体动态，保障投资者的资金安全。其次，车贷相对信用贷款，车辆抵押物相较于其他抵押物属于“轻资产”，变现能力较强，车贷P2P的风险也能得到有效控制。
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7. 大数据风控是什么？

大数据风控指的就是大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法进行风险控制和风险提示。通过采集大量企业或个人的各项指标进行数据建模的大数据风控更为科学有效。
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据风控主要是通过建立数据风险模型，筛选海量数据，提取出对企业有用的数据，再进行分析判断风险性。

扩展资料：
大数据风控能解决的问题：
1、有效提高审核的效率和有效性：
引入大数据风控技术手段分析，通过多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张全面的申请人数据画像，辅助审核决策，可以提高审核的效率和有效性。 
2、有效降低信息的不对称：
引入大数据风控技术手段分析，通过多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张全面的申请人数据画像，辅助审核决策，可以提高审核的效率和有效性。 
3、有效进行贷后检测：
通过大数据技术手段对贷款人进行多维度动态事件（如保险出险、频繁多头借贷、同类型平台新增逾期等）分析，做到及时预警。
参考资料来源：百度百科-大数据风控

8. 大数据风控是什么？

大数据风控的目标解放人工重复劳动，提高风控的效率和稳定性，及早识别出风险（时间就是金钱）。
大数据风控，基于数据表层的信息难于解放人工，往往是事后才发现风险，将其加黑名单、加策略后，其又通过换账号换设备换个外衣躲避，救火式的风控非常被动、低效、低质。基于数据深层次的特征分析才是风控的出路，欺诈的特征找到了，外衣再怎么变换也能自动识别出来。而图数据库技术是大数据关系分析的利器，基于图谱的深层关联关系进行挖掘、推导、聚类等（比如找号、设备、IP、WIFI、通话记录、转账记录等形成的关联图谱），从而深度分析得出风控实体的特征。