基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的銀行智能風(fēng)控體系構(gòu)建研究

龐曼麗

摘要：隨著科技的進(jìn)步和時(shí)代的發(fā)展，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)成為了目前國(guó)內(nèi)外的熱門(mén)研究方向，也誕生出了許多的科技成果。在這樣的時(shí)代背景下，銀行也面臨著全新的機(jī)遇和對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能風(fēng)控體系是未來(lái)發(fā)展的重要方向。目前國(guó)內(nèi)外各大銀行紛紛采用基于大數(shù)據(jù)的銀行智能風(fēng)控體系，帶來(lái)了許多顯著的收益，不僅可以有效提升風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的能力，還能大大提升風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的實(shí)時(shí)性，帶來(lái)更加清晰和豐富的數(shù)據(jù)。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用，使得銀行能在日后日益激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中站穩(wěn)腳步。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)技術(shù);智能風(fēng)控體系;銀行;應(yīng)用

引言

隨著科技的進(jìn)步和計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)和相應(yīng)的科學(xué)技術(shù)對(duì)我們?nèi)粘Ｉ畹母淖円灿l(fā)明顯。二十一世紀(jì)，當(dāng)今科技進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代之后，就被應(yīng)用到了金融以及經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，成為相關(guān)機(jī)構(gòu)重要的組成部分。不同于以往，隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)和科技的進(jìn)步發(fā)展，帶來(lái)的不僅僅收益，同時(shí)銀行的經(jīng)營(yíng)和運(yùn)營(yíng)環(huán)境也越來(lái)越復(fù)雜，各種各樣的風(fēng)險(xiǎn)也隨之增多。面對(duì)新的挑戰(zhàn)，各個(gè)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理水平受到了考驗(yàn)。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，銀行需要不斷的提升自己的科技含量，利用大數(shù)據(jù)，人工智能等等先進(jìn)的技術(shù)，將其融入銀行智能風(fēng)控體系的建設(shè)之中，建立智能化的平臺(tái)技術(shù)，不僅可以使得銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和防控能力得到顯著的提升，還可以減少相應(yīng)的人力需求，為其他產(chǎn)業(yè)和企業(yè)提供技術(shù)范本，最終促進(jìn)我國(guó)智能化水平的普遍發(fā)展以及實(shí)現(xiàn)中華民族偉大復(fù)興。

一、探討大數(shù)據(jù)背景下銀行面臨的全新機(jī)遇和風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)

任何科學(xué)技術(shù)的誕生和運(yùn)用都具有兩面性，沒(méi)有絕對(duì)優(yōu)劣的科技成果，大數(shù)據(jù)技術(shù)也不例外，不僅帶給包括銀行產(chǎn)業(yè)在內(nèi)的行業(yè)全新的機(jī)遇，同時(shí)也帶來(lái)了眾多未知的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)。

（一）基于大數(shù)據(jù)探討銀行面臨的全新機(jī)遇

1、數(shù)據(jù)分析能力的全面提升。大數(shù)據(jù)技術(shù)中，使用諸如Hadoop和Spark等大數(shù)據(jù)處理框架，并且引入流計(jì)算的技術(shù)手段，使得原有的基于非并行處理框架和小型計(jì)算機(jī)體系處理能力得到了質(zhì)的提升，并且可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)分析和處理能力，以及海量信息的吞吐能力。此外實(shí)現(xiàn)了海量數(shù)據(jù)處理的能力，還可以對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行充分的分析和挖掘，可以降低信息處理的成本，也能提高數(shù)據(jù)分析的效率，在對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的時(shí)候，可以涵蓋所有的數(shù)據(jù)內(nèi)容，發(fā)現(xiàn)其中潛在的聯(lián)系和規(guī)律，確保后續(xù)可以得出正確的決策和策略。

2、創(chuàng)新原有的風(fēng)控模式。在大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景下，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以使得原有的銀行風(fēng)控模式發(fā)生質(zhì)的改變，增加了一定的創(chuàng)新性。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以使得數(shù)據(jù)分析的密度和維度得到顯著的提升，更容易發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛在的規(guī)律和聯(lián)系，提升了相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)模型的準(zhǔn)確性和可靠性。另外應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)階段分析和流式計(jì)算的手段，可以大大的提高風(fēng)控模型的時(shí)效性和及時(shí)性，對(duì)數(shù)據(jù)不同階段做出全面以及準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。另外還可以結(jié)合人工智能技術(shù)，應(yīng)用例如知識(shí)圖譜的模型，可以使得銀行的業(yè)務(wù)模型表現(xiàn)水平得到進(jìn)一步的提升。

（二）基于大數(shù)據(jù)討論銀行迎來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)

1、信息收集。在大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用背景下，需要的相關(guān)數(shù)據(jù)往往是海量的，通常達(dá)到百萬(wàn)級(jí)甚至是千萬(wàn)級(jí)。因此僅僅依靠銀行自身產(chǎn)生的用戶(hù)和交易數(shù)據(jù)等等進(jìn)行分析是不夠的，還需要對(duì)其他平臺(tái)以及互聯(lián)網(wǎng)的信息進(jìn)行整理匯總，這就提升了信息收集方面的挑戰(zhàn)。在收集數(shù)據(jù)的過(guò)程中，也不能進(jìn)行簡(jiǎn)單的匯總，需要對(duì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量進(jìn)行分析，確定信息的可靠性和能耗等等方面，并剔除信息中沒(méi)有價(jià)值的部分，這顯著提升了銀行數(shù)據(jù)整合的難度，加大了對(duì)于信息收集的要求。

2.大數(shù)據(jù)安全。大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景下，同樣帶來(lái)了許許多多的風(fēng)險(xiǎn)，很多惡意的行業(yè)從業(yè)者會(huì)對(duì)信息進(jìn)行惡意的竊取和篡改等操作，因此大數(shù)據(jù)也存在著一定的風(fēng)險(xiǎn)，這要求銀行在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析的過(guò)程中，要采取一定的標(biāo)準(zhǔn)化處理手段和存儲(chǔ)規(guī)范，并依據(jù)數(shù)據(jù)的內(nèi)容或者敏感程度等等對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的分類(lèi)，而不是將數(shù)據(jù)簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單的堆疊在一起。對(duì)于敏感數(shù)據(jù)要采取一定的防護(hù)手段對(duì)其進(jìn)行保護(hù)，目前國(guó)內(nèi)科技發(fā)展迅速，關(guān)于數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域的法律法規(guī)還不是很完善，特別是相關(guān)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的方面，并且相應(yīng)的要求也不盡其同，銀行很難對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行廣泛利用。

二、探討大數(shù)據(jù)技術(shù)在風(fēng)險(xiǎn)控制方面的優(yōu)勢(shì)

對(duì)比于傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)防控手段，大數(shù)據(jù)技術(shù)有很多的有利之處，可以提升風(fēng)險(xiǎn)防控體系的表現(xiàn)。基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)防控體系具有很多的優(yōu)勢(shì)，具體集中于以下幾點(diǎn)：

（一）能夠有效提升風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的能力

風(fēng)險(xiǎn)防控的進(jìn)程當(dāng)中，數(shù)據(jù)具有極其重要的作用，尤其是不同用戶(hù)所產(chǎn)生的相關(guān)數(shù)據(jù)，例如用戶(hù)的負(fù)債情況，征信情況，以及詳細(xì)的身份信息等等，都是銀行在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)防控工作中需要用到的重要數(shù)據(jù)信息。如果用戶(hù)涉及某種程度的信用風(fēng)險(xiǎn)情況，僅僅依靠用戶(hù)本身的信息和既往操作，便可以通過(guò)大數(shù)據(jù)分析工具判斷出相應(yīng)的信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)和相關(guān)的狀況。銀行對(duì)于客戶(hù)進(jìn)行日常行為的分析，可以判斷出其所具有的信用風(fēng)險(xiǎn)情況，也能通過(guò)已經(jīng)存在的涉及信用風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)行為時(shí)間進(jìn)行分析，這對(duì)日常銀行業(yè)務(wù)和相應(yīng)的借貸等等業(yè)務(wù)提供了非常大的幫助。通過(guò)對(duì)不同客戶(hù)行為的分析和整理，能夠得到用戶(hù)所存在的信用問(wèn)題，對(duì)于日后銀行業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避有著關(guān)鍵作用。大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于，其擁有的數(shù)據(jù)是海量的，即便是信息中存在相應(yīng)的虛假條目，但是通過(guò)大數(shù)據(jù)分析可以發(fā)現(xiàn)出數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)和聯(lián)系，利用龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)。因此對(duì)于日常用戶(hù)的行為數(shù)據(jù)，可以將其與數(shù)據(jù)庫(kù)中的的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行合并分析，能夠判斷出真正的風(fēng)險(xiǎn)，規(guī)避掉虛假信息造成的誤判。

（二）大大提升風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的實(shí)時(shí)性

傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)控制系統(tǒng)和體系具有很多的缺點(diǎn)和不足，最大的一點(diǎn)就是數(shù)據(jù)沒(méi)有辦法實(shí)時(shí)的錄入，并且評(píng)估結(jié)果沒(méi)有辦法實(shí)時(shí)輸出，但基于大數(shù)據(jù)的分析系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)輸入和輸出，使得風(fēng)控結(jié)果可以實(shí)現(xiàn)及時(shí)性和時(shí)效性。此外如果利用滯后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，很容易對(duì)系統(tǒng)結(jié)果產(chǎn)生一定的偏差和影響，然而大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)不存在滯后性。通常情況下，銀行的風(fēng)險(xiǎn)涉及的面很廣，有一定的聯(lián)動(dòng)性，因此利用傳統(tǒng)方法沒(méi)有辦法分析到各個(gè)方面之間的聯(lián)系，因此必要的引入大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)和全面的分析。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以有效地收集當(dāng)前數(shù)據(jù)，可以大大的提高風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別能力，。利用相關(guān)的數(shù)據(jù)處理以及可視化手段，可以建立起實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)以及風(fēng)險(xiǎn)的總結(jié)與管理視圖，可以提升風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性與可靠性，使得。

（三）能夠更加清晰、完整的呈現(xiàn)豐富的數(shù)據(jù)

互聯(lián)網(wǎng)與加算機(jī)的時(shí)代背景下，銀行所面臨的外部以及內(nèi)部環(huán)境越來(lái)越復(fù)雜，傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)管理模型并不完整，無(wú)法將數(shù)據(jù)全面而且豐富的展現(xiàn)出來(lái)。例如銀行外部競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，銀行的主要產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)情況，交易信息以及客戶(hù)的信息等等無(wú)法從多維度和大密度的視角下進(jìn)行展現(xiàn)。在大數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)防控體系下，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多方位的呈現(xiàn)，即使是比較細(xì)微和容易忽略的信息都可以被相關(guān)系統(tǒng)察覺(jué)到，全面提升銀行的分析以及管理能力。大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭配優(yōu)秀的可視化技術(shù)，可以通過(guò)不同形式將現(xiàn)有階段的數(shù)據(jù)展現(xiàn)出來(lái)，方便銀行賬務(wù)用戶(hù)的信貸情況和還款能力等等。

三、探討基于大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建完善的銀行智能風(fēng)控體系的具體途徑

（一）整合、收集、完善風(fēng)險(xiǎn)控制的內(nèi)容

銀行如若進(jìn)行有效地風(fēng)險(xiǎn)防控，必須要準(zhǔn)確識(shí)別出風(fēng)險(xiǎn)行為并對(duì)風(fēng)險(xiǎn)行為做出等級(jí)劃分，為后續(xù)相關(guān)策略和決策提供價(jià)值參考。銀行數(shù)據(jù)來(lái)源要保證權(quán)威性和多面性，因此可以通過(guò)權(quán)威的第三方平臺(tái)（例如天眼查，商紅盾網(wǎng)數(shù)據(jù)、企查查數(shù)據(jù)、法律文書(shū)裁判網(wǎng)、環(huán)保局處罰數(shù)據(jù)、社交平臺(tái)數(shù)據(jù)等等）獲取相關(guān)用戶(hù)和企業(yè)的信息。在保證信息來(lái)源的權(quán)威性和豐富性之后便可以開(kāi)始數(shù)據(jù)的采集，使用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以使得不同來(lái)源的和不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)快速的整合。數(shù)據(jù)處理分為數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)挖掘兩部分。數(shù)據(jù)預(yù)處理指的是對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行一定程度的分析，剔除掉數(shù)據(jù)中的偏差和數(shù)據(jù)中并無(wú)明顯價(jià)值的部分。通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理還可以了解數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)和類(lèi)型，方便后續(xù)分析工作的進(jìn)行，目前很多主流的人工智能方法可以應(yīng)用到數(shù)據(jù)處理的環(huán)節(jié)當(dāng)中，可以直接對(duì)信息進(jìn)行有效地篩選和處理。大數(shù)據(jù)分析工具算法通常是多種多樣的，相對(duì)具有成熟性和可靠性，可以利用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法或者是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等分析方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，利用大數(shù)據(jù)相關(guān)知識(shí)可以很容易地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛在的規(guī)律和聯(lián)系，還可以通過(guò)可視化和規(guī)則化的輸出，將用戶(hù)的行為報(bào)告和相應(yīng)的信用等級(jí)輸出出來(lái)，便于后續(xù)相關(guān)人員的鑒別和處理工作。將大數(shù)據(jù)利用到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方面，可以極大的提升銀行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的有效性和可靠性，銀行可以在風(fēng)險(xiǎn)分析的過(guò)程中獲得用戶(hù)完整的行為風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告和其他方面的指導(dǎo)，使得銀行的工作可以正常有序的進(jìn)行，也使得銀行的風(fēng)險(xiǎn)得以控制。

（二）優(yōu)化銀行內(nèi)部審計(jì)工作

隨著金融產(chǎn)業(yè)變革的發(fā)生，出現(xiàn)了各種各樣的金融產(chǎn)品，銀行在工作過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量的信息數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行整合處理，進(jìn)而轉(zhuǎn)化成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)條目。傳統(tǒng)的人工處理模式已經(jīng)無(wú)法面對(duì)當(dāng)今信息量膨脹的時(shí)代，因此銀行需要利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)海量的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行管理和跟蹤，如果當(dāng)中出現(xiàn)需要審計(jì)的對(duì)象，要進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，避免不相關(guān)信息的出現(xiàn)和信息的遺漏。分析的過(guò)程中，要利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行不同維度和不同方面的篩選和考察，發(fā)現(xiàn)其中人為的疏漏，通過(guò)大數(shù)據(jù)手段將人為的錯(cuò)誤因素盡可能地減少，提高審計(jì)工作的時(shí)效性。在數(shù)據(jù)采集的過(guò)程中，審計(jì)信息的數(shù)據(jù)來(lái)源廣，不同數(shù)據(jù)相關(guān)度較高，因此審計(jì)工作中數(shù)據(jù)采集的難度很大，需要較長(zhǎng)的處理時(shí)間和較大的存儲(chǔ)空間。因此銀行可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，來(lái)使得銀行業(yè)務(wù)從實(shí)際出發(fā)，利用原有的歷史數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行信息的采集，并且將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成同一類(lèi)型的規(guī)范化數(shù)據(jù)，將不同種類(lèi)的數(shù)據(jù)歸納到相同的分類(lèi)。大數(shù)據(jù)技術(shù)中還應(yīng)該包括及時(shí)以及保密的數(shù)據(jù)傳輸通道，保證相關(guān)數(shù)據(jù)條目的秘密性和遠(yuǎn)程以及集中審核工作的效率性。在數(shù)據(jù)采集完成之后，銀行內(nèi)部需要對(duì)采集到的信息進(jìn)行簡(jiǎn)要的審核和校對(duì)，如果存在不合理的數(shù)據(jù)條目和內(nèi)容，需要對(duì)異常的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，選擇是否刪除相關(guān)條目。

（三）打造高質(zhì)量大數(shù)據(jù)服務(wù)云平臺(tái)

銀行在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下面臨著諸多的挑戰(zhàn)，銀行需要建立相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理云服務(wù)平臺(tái)。這樣可以對(duì)不同業(yè)務(wù)（例如風(fēng)險(xiǎn)管控，用戶(hù)信息整合保存等等）更好的進(jìn)行，也能對(duì)相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行更好的管控，同時(shí)將風(fēng)險(xiǎn)管控的內(nèi)容移植到線(xiàn)上云平臺(tái)，可以提升銀行不同部門(mén)之間跨平臺(tái)的合作，以及對(duì)海量風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)信息和相關(guān)條目的應(yīng)用。銀行需要建立大數(shù)據(jù)云平臺(tái)，就需要云存儲(chǔ)空間和相關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)搭建，云存儲(chǔ)最重要的有點(diǎn)是不占用辦公空間，成本較低，因此銀行選擇建立云平臺(tái)可以大量減少在服務(wù)器等上的成本，同時(shí)大大延長(zhǎng)了數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)時(shí)間和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的安全性。同時(shí)大數(shù)據(jù)技術(shù)可以借助云平臺(tái)上的并行計(jì)算能力，提高自身的數(shù)據(jù)處理能力和時(shí)效性，處理所花費(fèi)的時(shí)間將大大縮減。此外銀行在提升處理能力的同時(shí)，可以使得銀行的風(fēng)險(xiǎn)管控?cái)?shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)銀行內(nèi)的互聯(lián)互通，大大提高了銀行風(fēng)險(xiǎn)管控模型開(kāi)發(fā)的速度，還能充分保障風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)受到監(jiān)控。處理后的數(shù)據(jù)將儲(chǔ)存到云端，銀行后續(xù)需要使用的時(shí)候僅需要簡(jiǎn)短的計(jì)算和分析過(guò)程，便可以加以運(yùn)用，極大的提升了平臺(tái)的數(shù)據(jù)處理能力。

（四）加大風(fēng)險(xiǎn)模型開(kāi)發(fā)技術(shù)平臺(tái)的創(chuàng)新研究

銀行可以運(yùn)用生物識(shí)別系統(tǒng)對(duì)客戶(hù)身份進(jìn)行更加嚴(yán)格的識(shí)別，包括對(duì)于客戶(hù)聲音以及人臉的識(shí)別，相比于以往常規(guī)的人工審核以及密碼的方式來(lái)說(shuō)更加的安全，生物識(shí)別系統(tǒng)的可靠性更高，一般不會(huì)出現(xiàn)偏差，而且相比于傳統(tǒng)的審核方式來(lái)說(shuō)效率更高，可以從客戶(hù)一進(jìn)到銀行等場(chǎng)所的時(shí)候就調(diào)取用戶(hù)的相關(guān)信息，極大的簡(jiǎn)化后續(xù)工作的流程和時(shí)間。此外銀行在利用大數(shù)據(jù)技術(shù)的同時(shí)，應(yīng)當(dāng)積極融合相關(guān)的人工智能算法和應(yīng)用，人工智能算法可以極大的提升數(shù)據(jù)處理的能力和準(zhǔn)確度。在挖掘潛在的客戶(hù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中便可以應(yīng)用相關(guān)的人工智能算法，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能手段，深入分析和繪制出客戶(hù)的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)得到更多的有效信息，并通過(guò)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)所獲得的信息，對(duì)現(xiàn)階段風(fēng)險(xiǎn)防控模型進(jìn)行進(jìn)一步的創(chuàng)新，提升大數(shù)據(jù)平臺(tái)下風(fēng)險(xiǎn)防控體系的判別能力。

結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，銀行在對(duì)用戶(hù)分析的過(guò)程中，不僅僅會(huì)分析原有的信用以及借貸信息，而且會(huì)采用多方面的信息進(jìn)行整合分析。通過(guò)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)防控體系，可以極大地提升銀行風(fēng)險(xiǎn)防控工作的時(shí)效性以及可靠性，簡(jiǎn)化相關(guān)工作，對(duì)銀行工作實(shí)現(xiàn)全方位的保障。采用大數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)防控體系還有利于提升銀行的競(jìng)爭(zhēng)力，在數(shù)字化的時(shí)代背景之下，能夠保障銀行可持續(xù)的發(fā)展。

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