金融行业大数据风控手册

金融行业大数据风控手册TOC\o"1-2"\h\u1766第一章：大数据风控概述 318991.1大数据风控的定义与意义 332581.1.1大数据风控的定义 3125801.1.2大数据风控的意义 330881.2大数据风控的发展历程 4131211.2.1传统风控阶段 493471.2.2信息化风控阶段 4123361.2.3大数据风控阶段 4294371.3大数据风控的挑战与机遇 4113971.3.1挑战 481471.3.2机遇 413605第二章：数据采集与处理 4314052.1数据来源与采集方法 4245842.1.1数据来源 4314372.1.2数据采集方法 5173892.2数据处理与清洗 5282742.2.1数据预处理 598962.2.2数据清洗 5149502.2.3数据转换 5243152.3数据存储与管理 5212472.3.1数据存储 636072.3.2数据管理 68727第三章：数据挖掘与分析 6138743.1数据挖掘方法 6270743.1.1决策树 679023.1.2支持向量机 6291403.1.3朴素贝叶斯 6156183.1.4人工神经网络 6323723.2关联规则挖掘 7173133.2.1支持度 7164503.2.2置信度 7276043.3聚类分析 7130383.3.1Kmeans 7137323.3.2层次聚类 7177013.3.3密度聚类 7124563.4时序分析 7156783.4.1移动平均法 847503.4.2指数平滑法 8102633.4.3时间序列分解 8212443.4.4ARIMA模型 819450第四章：信用评分模型 8326214.1信用评分模型概述 8101124.2逻辑回归模型 8202084.3决策树模型 912364.4集成学习方法 931995第五章：反欺诈模型 10112025.1反欺诈模型概述 10275615.2基于规则的欺诈检测 10208475.3基于机器学习的欺诈检测 10207685.4欺诈检测模型的优化 116836第六章：风险评估与预警 1143396.1风险评估方法 11282736.1.1定量评估方法 11106796.1.2定性评估方法 11325946.1.3综合评估方法 1282346.2风险预警体系 12288906.2.1预警指标体系 12237016.2.2预警模型构建 12229636.3风险监控与报告 12215946.3.1风险监控 12137166.3.2风险报告 1326823第七章：风险控制策略 13110677.1风险控制策略概述 13280697.2信用风险控制策略 13284907.3欺诈风险控制策略 1474527.4操作风险控制策略 144881第八章：大数据风控系统建设 14112378.1系统架构设计 14180468.1.1数据源接入层 1420208.1.2数据处理层 1437958.1.3风控引擎层 15236998.1.4应用层 15163428.2系统模块划分 1551108.2.1数据采集模块 15131938.2.2数据处理模块 15327448.2.3风险评估模块 15237358.2.4决策执行模块 15304568.2.5报告分析模块 15294008.3系统开发与实施 15187538.3.1需求分析 16107738.3.2系统设计 16217228.3.3系统开发 16165058.3.4系统测试 16324568.3.5系统部署与培训 16126828.3.6系统运维与优化 1615524第九章：大数据风控合规与监管 16112419.1合规要求 16318259.1.1法律法规遵循 161659.1.2行业规范遵循 16252029.1.3内部合规制度 16169939.2监管政策 17239389.2.1监管部门职责 17149809.2.2监管政策动态 17150369.3风险管理与内部控制 17197209.3.1风险管理策略 1749199.3.2内部控制措施 1726533第十章：大数据风控未来发展趋势 182325910.1技术创新 181623210.2行业应用 182666010.3国际化发展 18第一章：大数据风控概述1.1大数据风控的定义与意义1.1.1大数据风控的定义大数据风控，即基于大数据技术的风险控制，是指运用大数据技术对金融业务中的各类风险进行识别、评估、监控和预警的过程。大数据风控涵盖了数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据挖掘等多个环节，旨在提高金融风险管理的效率和准确性。1.1.2大数据风控的意义大数据风控在金融行业具有重要意义，主要表现在以下几个方面：（1）提升风险管理能力：大数据风控能够实时捕捉和评估金融业务中的风险，有助于金融机构提前采取应对措施，降低风险损失。（2）优化业务决策：大数据风控为金融机构提供了全面、实时的风险数据，有助于决策者制定更加科学、合理的业务策略。（3）提高金融服务水平：大数据风控有助于金融机构更好地了解客户需求，提供个性化的金融产品和服务。（4）降低合规成本：大数据风控有助于金融机构满足监管要求，降低合规成本。1.2大数据风控的发展历程大数据风控的发展历程可以分为以下几个阶段：1.2.1传统风控阶段在传统风控阶段，金融机构主要依赖人工审核和经验判断进行风险控制。这一阶段的风控手段较为单一，效率较低，难以应对复杂多变的市场环境。1.2.2信息化风控阶段信息技术的快速发展，金融机构开始运用计算机技术进行风险控制。这一阶段的风控手段主要包括规则引擎、评分卡等，但仍存在一定的局限性。1.2.3大数据风控阶段大数据技术的出现为金融风控带来了新的机遇。金融机构开始运用大数据技术对风险进行智能化识别和评估，实现了风险管理的高效、精准。1.3大数据风控的挑战与机遇1.3.1挑战（1）数据质量：大数据风控依赖于高质量的数据，但金融机构在数据采集、处理过程中可能面临数据不准确、不完整等问题。（2）技术挑战：大数据风控涉及众多技术环节，如数据挖掘、机器学习等，对金融机构的技术能力提出了较高要求。（3）合规要求：大数据风控在应用过程中需遵循相关法律法规，保证数据安全和客户隐私。1.3.2机遇（1）市场空间：大数据风控在金融行业具有广泛的应用场景，市场空间巨大。（2）技术进步：人工智能、云计算等技术的发展，大数据风控的效率和准确性将不断提升。（3）政策支持：我国高度重视大数据产业发展，为大数据风控提供了良好的政策环境。第二章：数据采集与处理2.1数据来源与采集方法2.1.1数据来源在金融行业大数据风控中，数据来源主要分为以下几类：（1）内部数据：包括金融机构内部积累的客户信息、交易记录、信贷记录等。（2）外部数据：包括公开数据（如统计数据、行业报告等）和第三方数据（如信用评级机构、互联网企业等）。（3）互联网数据：包括社交媒体、电子商务、搜索引擎等互联网平台上的用户行为数据。2.1.2数据采集方法（1）内部数据采集：通过内部系统自动化采集，如业务系统、客户关系管理系统等。（2）外部数据采集：通过数据接口、爬虫技术、公开数据源等途径获取。（3）互联网数据采集：利用大数据技术，如分布式爬虫、数据挖掘等，从互联网平台上获取。2.2数据处理与清洗2.2.1数据预处理在数据采集后，需要进行预处理，包括数据格式转换、数据拆分、数据合并等，以便后续分析和处理。2.2.2数据清洗数据清洗是数据处理的重点环节，主要包括以下几个方面：（1）去除重复数据：对采集到的数据进行去重，避免分析过程中的重复计算。（2）缺失值处理：对缺失的数据进行填充或删除，保证数据的完整性。（3）异常值处理：识别并处理数据中的异常值，如异常高的信贷额度、异常低的信用评分等。（4）数据标准化：将不同来源、不同量纲的数据进行标准化处理，以便于后续分析。2.2.3数据转换数据转换包括数据类型转换、数据结构转换等，以满足风控模型的需求。2.3数据存储与管理2.3.1数据存储数据存储是大数据风控的关键环节，主要包括以下几种方式：（1）关系型数据库：适用于结构化数据存储，如MySQL、Oracle等。（2）非关系型数据库：适用于非结构化数据存储，如MongoDB、Cassandra等。（3）分布式文件系统：适用于大规模数据存储，如Hadoop、Spark等。2.3.2数据管理数据管理主要包括以下几个方面：（1）数据安全：对数据进行加密、备份，保证数据安全。（2）数据权限：对数据访问进行权限控制，防止数据泄露。（3）数据质量监控：定期对数据进行质量检查，保证数据准确性。（4）数据生命周期管理：对数据从采集、存储、处理到销毁的全过程进行管理。第三章：数据挖掘与分析3.1数据挖掘方法数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的技术，它通过算法和统计分析，帮助金融行业发觉潜在的风险与机会。以下为几种常用的数据挖掘方法：3.1.1决策树决策树是一种简单有效的分类方法，它通过构造一棵树状结构来对数据进行分类。决策树将数据集划分为多个子集，每个子集具有相似的特征，从而实现对数据的分类。3.1.2支持向量机支持向量机（SVM）是一种基于最大间隔的分类方法。它通过在特征空间中找到一个最优的超平面，将不同类别的数据分开。SVM在金融行业风险控制中具有较好的功能。3.1.3朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类方法，它假设特征之间相互独立。在金融风险控制中，朴素贝叶斯可以用于预测客户信用等级、欺诈行为等。3.1.4人工神经网络人工神经网络（ANN）是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，它具有较强的自学习能力和泛化能力。在金融行业，ANN可以用于预测市场趋势、客户需求等。3.2关联规则挖掘关联规则挖掘是一种寻找数据集中各项之间潜在关系的方法。以下为关联规则挖掘的两个关键指标：3.2.1支持度支持度表示某个关联规则在数据集中出现的频率。一般来说，支持度越高的规则越具有普遍性。3.2.2置信度置信度表示在前提条件成立的情况下，结论成立的概率。置信度越高的规则越具有可信度。在金融行业中，关联规则挖掘可以应用于客户行为分析、产品推荐等领域。3.3聚类分析聚类分析是一种将数据集划分为若干个类别的方法，同一类别中的数据具有相似性，不同类别之间的数据具有差异性。以下为几种常用的聚类方法：3.3.1KmeansKmeans是一种基于距离的聚类方法，它通过迭代计算将数据集划分为K个类别，使得每个类别中的数据点到聚类中心的距离之和最小。3.3.2层次聚类层次聚类是一种自底向上的聚类方法，它通过计算数据点之间的相似度，逐步合并相似的类别，形成一个层次结构。3.3.3密度聚类密度聚类是一种基于密度的聚类方法，它通过计算数据点周围的密度，将具有相似密度的数据点划分为同一类别。在金融行业中，聚类分析可以应用于客户分群、市场细分等领域。3.4时序分析时序分析是一种针对时间序列数据进行分析的方法，它可以帮助金融行业发觉数据随时间变化的规律。以下为几种常用的时序分析方法：3.4.1移动平均法移动平均法是一种通过计算一定时间窗口内的平均值来平滑时间序列数据的方法。它可以有效消除随机波动，突出数据的变化趋势。3.4.2指数平滑法指数平滑法是一种基于指数衰减原理的时序分析方法。它通过加权平均历史数据，预测未来的数据趋势。3.4.3时间序列分解时间序列分解是一种将时间序列数据分解为趋势、季节性和随机波动的方法。通过对分解后的数据进行分析，可以更好地理解数据的变化规律。3.4.4ARIMA模型ARIMA模型是一种基于自回归移动平均的时序预测模型。它通过建立自回归和移动平均的组合，对时间序列数据进行建模和预测。第四章：信用评分模型4.1信用评分模型概述信用评分模型是金融行业大数据风控体系中的核心组成部分，主要用于评估借款人的信用风险。通过对借款人的历史数据进行分析，信用评分模型可以预测借款人未来发生违约的可能性。信用评分模型的主要目的是帮助金融机构在贷款审批过程中，合理分配信贷资源，降低信贷风险。信用评分模型通常包括以下几种类型：（1）统计模型：包括逻辑回归、线性回归、决策树等。（2）机器学习模型：包括神经网络、支持向量机、集成学习方法等。（3）混合模型：结合多种模型的优点，提高信用评分的准确性。4.2逻辑回归模型逻辑回归模型是一种广泛应用于信用评分的统计模型。它基于借款人的历史数据，通过构建一个线性回归方程，将借款人的特征变量映射到违约概率上。逻辑回归模型具有以下优点：（1）模型解释性强：逻辑回归模型的系数可以直接解释为特征变量对违约概率的影响程度。（2）计算简便：逻辑回归模型采用最大似然估计方法，计算过程相对简单。（3）泛化能力强：逻辑回归模型在处理非线性问题时，具有较好的泛化能力。但是逻辑回归模型也存在一定的局限性，如对异常值敏感、容易陷入局部最优等。4.3决策树模型决策树模型是一种基于树结构的分类方法，它通过将特征空间划分为若干子空间，实现对借款人的信用评分。决策树模型具有以下优点：（1）模型易于理解：决策树模型的决策过程直观易懂，便于业务人员理解和应用。（2）计算效率高：决策树模型在训练过程中，采用贪心算法，计算效率较高。（3）可以处理非线性问题：决策树模型可以有效地处理特征之间的非线性关系。但是决策树模型也存在过拟合、对样本分布敏感等缺点。4.4集成学习方法集成学习方法是将多个信用评分模型进行组合，以提高预测准确性的一种方法。常见的集成学习方法包括Bagging、Boosting、Stacking等。（1）Bagging：通过随机抽取训练集，构建多个决策树模型，然后取平均值或投票来确定最终预测结果。（2）Boosting：逐步优化模型，将每个模型的误差进行累积，从而提高整体预测准确性。（3）Stacking：将多个模型进行组合，通过加权投票或取平均值来确定最终预测结果。集成学习方法具有以下优点：（1）提高预测准确性：集成学习方法可以有效地降低单个模型的过拟合风险，提高预测准确性。（2）增强模型稳定性：集成学习方法通过组合多个模型，提高了模型的稳定性。（3）泛化能力强：集成学习方法在处理非线性问题时，具有较好的泛化能力。但是集成学习方法也存在计算复杂度高、模型选择困难等缺点。在实际应用中，需要根据具体场景和数据特点，选择合适的集成学习方法。第五章：反欺诈模型5.1反欺诈模型概述反欺诈模型是金融行业大数据风控的重要组成部分，旨在识别和预防各种欺诈行为，保障金融机构和客户的利益。反欺诈模型通过对大量数据进行分析，挖掘出潜在的欺诈规律，从而提高欺诈检测的准确性。反欺诈模型主要包括基于规则的欺诈检测和基于机器学习的欺诈检测两大类。5.2基于规则的欺诈检测基于规则的欺诈检测是通过预设一系列规则，对交易行为进行实时监控，发觉异常交易。这些规则通常包括以下几方面：（1）交易金额限制：对单笔交易金额进行限制，超过限制的交易视为可疑交易。（2）交易频率限制：对单位时间内的交易次数进行限制，超过限制的交易视为可疑交易。（3）交易类型限制：对特定类型的交易进行限制，如跨境交易、夜间交易等。（4）黑名单限制：对已知的欺诈分子或高风险客户进行限制，禁止其进行交易。基于规则的欺诈检测方法简单易行，但存在一定局限性。规则设定的合理性直接影响检测效果；欺诈手段的不断更新，规则也需要不断调整和完善。5.3基于机器学习的欺诈检测基于机器学习的欺诈检测方法通过对大量历史数据进行训练，使模型具备自动识别欺诈行为的能力。以下几种常见的机器学习算法在欺诈检测中应用较为广泛：（1）逻辑回归：逻辑回归模型适用于二分类问题，通过分析特征之间的关联性，预测交易是否为欺诈行为。（2）决策树：决策树模型通过对特征进行划分，构建一棵树状结构，从而实现对欺诈行为的分类。（3）支持向量机：支持向量机模型通过找到最优分割超平面，将欺诈交易和非欺诈交易进行有效划分。（4）神经网络：神经网络模型具有强大的特征学习能力，可以自动提取数据中的隐藏特征，提高欺诈检测的准确性。5.4欺诈检测模型的优化为了提高欺诈检测模型的功能，以下几种方法可以用于模型优化：（1）数据预处理：对数据进行清洗、去重、归一化等操作，提高数据质量。（2）特征工程：提取有助于欺诈检测的特征，如交易金额、交易时间、交易类型等。（3）模型融合：将多种机器学习模型进行融合，提高检测准确性。（4）参数调优：通过调整模型参数，找到最优的模型配置。（5）模型评估：使用交叉验证、ROC曲线等方法评估模型功能，指导模型优化。（6）实时监控与反馈：对模型进行实时监控，根据检测效果调整模型参数，实现模型的自适应优化。第六章：风险评估与预警6.1风险评估方法6.1.1定量评估方法定量评估方法是基于数据统计和数学模型的风险评估手段，主要包括以下几种：（1）逻辑回归模型：通过对历史数据的分析，构建逻辑回归模型，对风险事件发生的概率进行预测。（2）决策树模型：将数据集分为多个子集，根据子集的特征对风险进行分类。（3）随机森林模型：融合多个决策树模型，提高风险评估的准确性和稳定性。（4）支持向量机模型：通过寻找最优分割超平面，对风险进行分类。6.1.2定性评估方法定性评估方法主要依赖于专家经验和主观判断，包括以下几种：（1）专家评分法：邀请相关领域专家对风险因素进行评分，根据评分结果确定风险等级。（2）德尔菲法：通过多轮专家咨询，达成一致意见，对风险进行评估。（3）层次分析法：将风险因素划分为多个层次，对每个层次进行两两比较，确定各因素的重要性。6.1.3综合评估方法综合评估方法是将定量和定性评估相结合，提高风险评估的全面性和准确性。具体方法包括：（1）主成分分析法：通过提取数据的主要特征，降低数据维度，实现风险评估。（2）聚类分析法：对风险样本进行聚类，根据聚类结果对风险进行分类。（3）灰色关联分析法：通过计算风险因素之间的关联度，对风险进行排序。6.2风险预警体系6.2.1预警指标体系预警指标体系是风险预警的基础，主要包括以下几类：（1）财务指标：反映企业财务状况的指标，如资产负债率、流动比率等。（2）业务指标：反映企业业务发展状况的指标，如市场份额、客户满意度等。（3）合规指标：反映企业合规风险的指标，如违规次数、违规金额等。（4）市场指标：反映市场风险的指标，如利率、汇率等。6.2.2预警模型构建预警模型是基于预警指标体系构建的，主要包括以下几种：（1）单指标预警模型：以单个预警指标为依据，对风险进行预警。（2）多指标综合预警模型：将多个预警指标进行综合，实现风险预警。（3）动态预警模型：根据风险变化动态调整预警指标和模型参数。6.3风险监控与报告6.3.1风险监控风险监控是对风险进行实时跟踪和监控的过程，主要包括以下内容：（1）数据收集：定期收集风险相关数据，为风险评估和预警提供依据。（2）数据分析：对收集到的数据进行分析，发觉潜在风险。（3）风险预警：根据预警模型，对风险进行预警。（4）风险应对：针对预警结果，制定风险应对策略。6.3.2风险报告风险报告是对风险监控结果的汇报，主要包括以下内容：（1）风险概况：概述风险的基本情况，如风险类型、风险等级等。（2）风险评估：对风险进行评估，给出评估结果。（3）风险预警：报告风险预警情况，包括预警指标、预警模型等。（4）风险应对：总结风险应对措施和效果。（5）风险监控：报告风险监控情况，包括监控频率、监控方法等。（6）后续工作计划：提出后续风险监控和应对工作计划。第七章：风险控制策略7.1风险控制策略概述风险控制策略是金融行业大数据风控体系的核心部分，旨在通过对各类风险的识别、评估、监控和应对，保证金融机构在合规、稳健的前提下实现业务发展。风险控制策略包括信用风险、欺诈风险、操作风险等多方面内容，以下将对这些风险控制策略进行详细阐述。7.2信用风险控制策略信用风险是金融行业面临的主要风险之一，其控制策略主要包括以下几个方面：（1）信用评级：通过大数据技术对借款人、企业或项目的信用状况进行评级，为金融机构提供决策依据。（2）额度控制：根据借款人的信用评级、还款能力等因素，合理确定授信额度。（3）风险分散：通过资产组合、地域分布等方式，降低单一借款人或项目对整体信用风险的影响。（4）担保措施：要求借款人提供担保，以降低信用风险。（5）贷后管理：对借款人进行贷后监控，及时发觉并处理信用风险。7.3欺诈风险控制策略欺诈风险是指金融机构在业务过程中，遭受欺诈行为导致损失的风险。欺诈风险控制策略包括：（1）身份验证：通过生物识别、人脸识别等技术，保证交易双方的身份真实性。（2）交易监测：对交易行为进行实时监测，发觉异常交易及时采取措施。（3）风险评估：对客户进行风险评估，识别高风险客户。（4）反欺诈模型：构建反欺诈模型，对潜在欺诈行为进行预警。（5）合规审查：对业务流程进行合规审查，保证业务合规性。7.4操作风险控制策略操作风险是指金融机构在业务操作过程中，由于操作失误、系统故障等原因导致损失的风险。操作风险控制策略主要包括：（1）流程优化：优化业务流程，降低操作失误的风险。（2）人员培训：加强员工培训，提高业务素质和风险意识。（3）系统监控：对业务系统进行实时监控，保证系统正常运行。（4）应急预案：制定应急预案，应对可能出现的系统故障、网络攻击等突发事件。（5）内部审计：定期进行内部审计，发觉并纠正操作风险。通过以上风险控制策略的实施，金融机构可以在大数据风控体系中有效识别、评估和应对各类风险，为业务稳健发展提供有力保障。第八章：大数据风控系统建设8.1系统架构设计大数据风控系统架构设计是保证系统高效、稳定运行的关键。以下为系统架构设计的几个核心组成部分：8.1.1数据源接入层数据源接入层负责整合各类数据源，包括内部数据、外部数据、公共数据等。此层需具备强大的数据接入能力，支持多种数据格式和传输协议，保证数据安全、完整、实时地进入系统。8.1.2数据处理层数据处理层对原始数据进行清洗、转换、存储和计算。此层需具备高效的数据处理能力，包括数据预处理、数据挖掘、模型训练等，为后续分析提供基础数据支持。8.1.3风控引擎层风控引擎层是大数据风控系统的核心，负责实时监控、预警和处置风险事件。此层需具备高度灵活的配置能力，支持自定义风险规则和策略，满足不同业务场景的需求。8.1.4应用层应用层面向业务人员，提供风险监控、分析、报告等应用功能。此层需具备友好的用户界面，支持多终端访问，满足业务人员日常工作的需求。8.2系统模块划分大数据风控系统可划分为以下几个核心模块：8.2.1数据采集模块数据采集模块负责从各类数据源获取数据，包括结构化数据、非结构化数据等。此模块需具备强大的数据接入能力，保证数据的全面性和准确性。8.2.2数据处理模块数据处理模块对采集到的数据进行清洗、转换、存储和计算，为后续分析提供基础数据支持。此模块需具备高效的数据处理能力，保证数据质量。8.2.3风险评估模块风险评估模块根据预设的风险规则和策略，对数据进行实时监控和预警。此模块需具备高度灵活的配置能力，满足不同业务场景的风险评估需求。8.2.4决策执行模块决策执行模块根据风险评估结果，对风险事件进行处置。此模块需具备快速响应和高效执行的能力，保证风险事件的及时处理。8.2.5报告分析模块报告分析模块对风险数据进行分析和报告，为业务决策提供支持。此模块需具备丰富的数据分析功能，满足业务人员对风险报告的需求。8.3系统开发与实施大数据风控系统的开发与实施需遵循以下步骤：8.3.1需求分析充分了解业务需求，明确系统功能和功能指标，为系统设计提供依据。8.3.2系统设计根据需求分析结果，进行系统架构设计和模块划分，保证系统具备高效、稳定、可扩展的特点。8.3.3系统开发采用敏捷开发方法，分阶段、模块化进行系统开发，保证开发进度和质量。8.3.4系统测试对系统进行全面测试，包括功能测试、功能测试、安全测试等，保证系统满足实际业务需求。8.3.5系统部署与培训将系统部署到生产环境，并对业务人员进行培训，保证系统顺利上线和运行。8.3.6系统运维与优化持续对系统进行运维和优化，保证系统稳定运行，满足业务发展需求。第九章：大数据风控合规与监管9.1合规要求9.1.1法律法规遵循在金融行业大数据风控过程中，首先需保证各项业务活动符合国家法律法规的要求。具体包括但不限于《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等相关法律法规。9.1.2行业规范遵循金融行业大数据风控需遵循相关行业规范，如《金融行业大数据应用规范》、《金融行业数据安全规范》等。这些规范对数据收集、处理、存储、传输和使用等方面提出了明确要求。9.1.3内部合规制度金融机构应建立健全内部合规制度，保证大数据风控业务符合以下要求：（1）数据来源合法、合规；（2）数据采集和使用遵循最小化原则；（3）数据安全保护措施得当；（4）数据隐私保护措施有效；（5）内部审计和合规检查定期进行。9.2监管政策9.2.1监管部门职责我国金融监管部门负责对金融行业大数据风控业务进行监管，主要包括中国人民银行、银保监会、证监会等。监管部门的主要职责包括：