金融监管科技 课件 第三章 金融数据监管

第三章

金融数据监管Outline金融监管数据概述金融监管数据的分类金融监管数据的采集与存储金融监管数据管理的挑战与治理2金融监管数据概述011.1金融监管数据的功能4一、定义泛指一切可用于金融监管的数据（交易、网络、财报、调查等）金融市场中依法定期采集经监管信息系统记录、生成和存储经监管各业务部门认定的数字、指标、报表、文字等各类信息……

二、特征分布广泛、来源多样、结构多维三、核心作用实现高效金融监管的金融保证，驱动监管科技（RegTech）发展51.1金融监管数据的功能（一）发现监管线索与风险隐患主要作用：通过数据挖掘分析辅助金融监管者防范化解金融风险，构筑金融安全防线和风险应急处置机制。金融监管数据总量庞大、数据类型多样和处理速度快，合理的应用能够降低金融监管的成本，提高金融服务的效率，同时还能有效控制风险。（二）提升金融业务的合规性金融监管数据的可视化和公开化能够提高金融监管的透明度，对违规违法行为的认定也会更准确。同时能辅助提升原有合规管理框架的有效性，也能解决合规管理面对的行动滞后、管理被动等问题。金融监管数据通过监管科技能够提升金融系统的合规程度。1.2金融监管数据的来源6金融监管数据的来源有金融机构的业务信息系统、金融行业协会等等。数据信息主要存在客户管理系统、核心银行系统、融资管理系统、信贷管理系统等。金融市场交易数据大多存在银行的渠道系统里面，如网上银行、信用卡系统、贸易系统、核心银行系统、保险销售平台、外汇交易系统等。资产数据则主要存在银行核心系统和账户系统。广泛存在于互联网、政府等，如政府机构、非营利组织和企业免费提供的数据。另外，一些关联服务组织也可以获得数据，这种组织主要包括协助金融市场正常运行的互联网服务平台、第三方支付、保险公司、政府管理部门、经营和生活服务部门等等。金融业务信息金融市场信息公开开放信息金融监管数据的分类0280203结构化金融监管数据半结构化金融监管数据01结构化金融监管数据是可以由二维表结构来逻辑表达和实现的金融监管数据，主要通过关系型数据库进行存储和管理。结构化金融监管数据包括：公司财务数据：资产负债表、利润表（用于识别财务舞弊）金融客户信贷数据：存贷款记录（用于信用评分、优化审批）金融信用评级数据：偿债能力评估（AAA至D级）金融市场股票数据：交易数据（价格、成交量）与基本面数据非结构化金融监管数据2.1结构化金融监管数据92.2半结构化金融监管数据0203结构化金融监管数据半结构化金融监管数据非结构化金融监管数据01在金融监管中使用的非传统方式捕获或格式化的数据，包括调查问卷、电子邮件、XML标记语言和非关系型数据库等。半结构化金融监管数据不遵循表格数据模型或关系数据库的格式，因为它没有固定的架构。但是，数据不是完全原始的或非结构化的，而是包含了一些结构化元素，例如标记和组织元数据，使其更易于分析。调查问卷：了解营商环境、消费者权益（如深圳金融服务满意度调查）电子邮件：（内部通信与外部反馈（如安然公司邮件检测欺诈）XML标记语言非关系型数据库：用于系统间信息传递及时间日志（NoSQL)102.3非结构化金融监管数据0203结构化金融监管数据半结构化金融监管数据非结构化金融监管数据01非结构化金融监管数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据类型。不易于数据库二维逻辑表来表现，包括公司文本信息披露、社交媒体评论、新闻报道、电话会议和遥感数据等。文本数据：上市公司披露（招股书、年报）、新闻报道电话会议：用于风控画像（如电话邦金融风控）遥感数据：卫星/无人机影像（如獐子岛扇贝事件）视频和音频等数据：智能双录、监控交易大厅（如瑞幸咖啡造假）生成金融监管数据：利用GANs生成合成数据用于模型训练金融监管数据的采集与存储03123.1多平台数据的实时采集与存储技术数据采集平台信息抓取采用多线程搜索技术，可以同时搜索多个站点。根据资源抓取策略自动抓取数据。它实现对目标平台的非涉密、经授权的信息进行实时监控，并把符合条件的最新的数据及时采集到本地，并进行内容分析和过滤等操作。传统的数据存储技术包括数据仓库、数据湖与湖仓一体。数据仓库用于存储和分析来自不同来源的大量信息的数据存储库。数据湖是用于存储大量非结构化数据的系统，其中未定义数据的用途。Lakehouse是一种新的存储架构，它结合了数据仓库的数据管理功能和数据湖的灵活性和较低的成本，将受益于数据仓库和数据湖的功能。数据存储在进行数据存储的过程中，需要运用到数据集成技术。数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中。通常采用联邦式、基于中间件模型和数据仓库等方法来构造集成的系统，目前最常用的数据集成技术是ETL和ELT，用于将数据传输到统一的目标，如数据库、数据仓库、数据湖或数据仓库。133.2多主体数据的转换互认与汇聚技术数据传输指数据在不同数据源或存储设备之间的传递，三大主流方案：API接口：最主流方式，无人工干预，客服邮件/网页传输限制；云计算传输：支持TB级大数据的高效、可扩展传输；分布式账本技术（DLT）：利用区块链技术，实现多地复制、同步与自动验证。01由于现实监管中的需要，监管数据必须包含不同金融公司，不同业务板块，不同规模，不同行业的数据，这些数据来自于不同的企业主体，监管主体，往往呈现出多源性和异构性特征，表现为数据来源、数据结构、存储模式、数据标准、平台以及应用等的多样性。数据验证指按照报告规则对格式和计算的完整性、正确性和一致性进行质量控制检查：基础检查：自动化的接收检查、完整性/正确性检查，节省人工决策时间；智能化验证：利用机器学习（特别是深度学习），不仅能完成任务，还能自动识别异常数据，将其标记为钱在错误（如奥地利国民银行案例）。02143.2多主体数据的转换互认与汇聚技术数据可视化指的是位于大数据架构之上的接口，以最小的延迟提供无缝交互的用户体验，核心功能：动态交互：替代传统静态电子表格，提供最小延迟的用户体验；钻取分析：支持向上钻取（总结数据）和向下钻取（深入细节/切片），多维挖掘价值；实际案例：如新加坡金管局的“监督仪表盘”，提供“一目了然”的健康状况可见性。03数据融合是监管科技应用的重要组成部分，结合多数据源支持分析，关键技术：跨源整合：连接结构化数据与非结构化数据；架构选择：超越单纯的Hadoop底层服务，构建与具体业务结合度更高的融合平台；实施路径：先建立确权与共享协议，再进行数据汇聚与交换，最终实现跨平台融合。04153.3多源异构数据的特征挖掘与分析技术04030201Step

1：数据清理对不同来源、结构的数据进行整理分类，剔除噪声，保证数据纯净度。Step

2：描述统计对清理后的数据进行基本描述，查看数据本身的分布与基础特征。Step

3：深度分析运用算法进行挖掘，并运用聚类分析、分类分析、关联分析等方法进行分析。Step

4：总结归纳根据分析结果输出结论，锁定金融监管中的重要数据与风险线索。在多源数据背景下，监管机构可以实现结构化数据与非结构化数据结合。同时，多源数据经过加工、处理和融合可转化为统一规格数据，其在数据口径、精准度等方面更好地满足监测预警服务的要求。标准化分析流程金融监管数据管理的挑战与治理04174.1面临的主要挑战01.风险错配突出02.共享程度低03.数据质量不高04.处理能力不足部分数据公司过度收集数据、滥用数据，这使得数据主体很大程度上会面临数据泄露等诸多风险。“信息烟囱”林立，跨机构共享难。长久以来，金融行业始终面临着数据质量不高的发展困境，极大制约着数据的深度挖掘和高效应用。大多数中小型金融机构囿于财务与IT能力不足、金融数据库容量有限等因素，依然面临金融数据治理能力相对欠缺的发展瓶颈184.2金融监管数据治理体系与框架流程01、金融监管数据治理体系历史演变：从BCBS239原则到中国《银行业金融机构数据治理指引》顶层设计：安全底线：分类分级，细化金融领域识别关键信息基础设施的参数指数，识别不同金融子领域中的关键业务，厘定关键业务的支撑性信息系统的边界。包容审慎：设置容错试错机制，融合软法治理、柔性规制的理念，增强手段的科学性，解决规制滞后性问题。02、治理框架与流程治理框架：包含数据战略、组织形式和制度流程。实施流程：安全管理：确保金融数据安全，建立完善合规管理体系指南、个人信息安全标准、信息安全等级保护标准和金融服务安全标准。质量管理：强化数据全生命周期质量管控，致力于建立并优化金融数据治理闭环流程。分级管理