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大数据资讯之金融大数据如何大展拳脚

随着大数据时代的来临,数据分析成为金融审计信息化的主要技术和工具,数据分析平台在金融审计中发挥了至关重要的作用。

金融经济一直都与数据息息相关,大数据技术的广泛应用,金融业想必也会发生不小的变化。随着大数据时代的来临,数据分析成为金融审计信息化的主要技术和工具,数据分析平台在金融审计中发挥了至关重要的作用。

加大数据分析力度,实现金融审计的新突破。在追求商业利益最大化与受到金融监管政策约束的矛盾中,一些银行存在通过业务创新寻找政策漏洞、实现监管套利的情况,为此,数据分析团队每季度组织开展一至二个专题调研事项。对于专题调研事项的分析结果,通过多种形式上报上级机关;对于审计发现的重大违法违规问题和经济犯罪线索,以相应方式上报或移送。

(一)数据挖掘,确定重点
数据分析团队人员将分析的重点划分为两类:第一类是指标数据,即根据公式对数据进行计算得出的结果;第二类是业务数据,即业务发生的真实数据。针对上述两类数据,分析人员采用聚类分析、方差分析、关联分析、回归分析等数据挖掘方法进行计算,确定重点的风险机构与风险业务。与此同时,在审计中将神经网络算法、遗传算法以及模拟分析等算法用于总体分析之中,为快速确定审计重点、科学合理地进行整体评价奠定基础。例如,分析人员采用聚类分析方法对热钱流入流出情况进行分析,发现了某银行分支机构在执行国家外汇管理政策中变相放松审核条件、违反结汇资金用途管理的问题。

(二)特征分析,发现线索
分析人员通过对银行数据的深度挖掘,发现某些关联指标的异常变动情况,了解该项目所核算的业务内容,分析其快速变化的原因,及时发现存在的风险隐患,总结提炼风险的表现形式,为金融监管部门健全体制提供政策建议。例如,分析人员通过对银行承兑汇票与存款指标的变动分析,发现某银行为了完成存款指标考核任务,通过部分客户向关联企业开立无真实贸易背景的承兑汇票,然后由关联企业进行贴现,贴现资金再全额转为银行存款,达到虚存虚贷的目的。

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(三)权重分析,揭示隐患
分析人员通过对银行业务的波动权重分析,设计出“差额权重法”的计算公式。利用该公式计算分析,发现某银行通过设计大量月末、季末等关键时点到期的理财产品,扩大关键时点存款余额,通过“冲时点”方式影响资产负债真实性的问题。

(四)资金追踪,发现案件
资金流向反映了经济活动的实质,分析人员以资金流水数据为基础,监控涉嫌洗钱特征的账户以及银行信贷资金的异常归集流动,发现违法活动问题线索。在数据分析中,分析人员以“交易频繁、发生额大、余额小、资金快进快出”为特征,对某银行月交易额在亿元以上的疑似空壳企业账户进行集中筛查,追查过账资金的来源和去向,发现多起“地下钱庄”案件线索。

不论你是正在从事金融行业的还是准备从事金融相关工作,大数据都是你需要了解和知道的内容。金融审计中广泛开展数据分析,不仅能够有效提升信息化条件下履行金融审计监督职责的能力,而且为实现未来审计由“数据孤岛性、业务封闭型、模式单一型”向“数据一体化、业务一体化、模式一体化”的发展创造了条件,进而实现金融审计的新突破,为发挥审计“免疫系统”功能,积极服务国家治理提供有力保障。
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