試論基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)及其應(yīng)用

賀 莉

(福建師范大學(xué)協(xié)和學(xué)院,福州 350000)

科技的巨大進(jìn)步以及經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展使得商業(yè)銀行的安全風(fēng)險(xiǎn)日益顯現(xiàn)。若商業(yè)銀行出現(xiàn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn),很可能引發(fā)金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),影響社會(huì)穩(wěn)定性,給國(guó)家和人民帶來(lái)巨大損失。因此,探究基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)有著重要意義。

一、基礎(chǔ)理論

(一)Nginx

Nginx具有以下優(yōu)勢(shì):第一,請(qǐng)求響應(yīng)速度較快。Nginx服務(wù)器能夠提供極快的信息響應(yīng)速度,更好地應(yīng)對(duì)高峰期的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警需求;第二,使用Nginx服務(wù)器與http進(jìn)行連接時(shí),內(nèi)存損耗極小;第三,Nginx服務(wù)器具有超高的可靠性。現(xiàn)階段全球主要大型網(wǎng)站都使用Nginx服務(wù)器作為網(wǎng)站的核心,具有合理性模塊與科學(xué)性較強(qiáng)的設(shè)計(jì)框架;在提供相應(yīng)服務(wù)支持時(shí),具有極高的穩(wěn)定性、安全性;第四,由于Nginx由多種模塊構(gòu)成,層次較豐富,功能較多,具有極好的擴(kuò)展性,所以即便出現(xiàn)bug,也可以將其控制在單一模塊上,不會(huì)影響其他模塊的正常運(yùn)行;第五,Nginx的運(yùn)行原理為將工作進(jìn)程與服務(wù)器的主進(jìn)程分割開(kāi),能夠在持續(xù)提供服務(wù)的前提下,更換升級(jí)文件配置。

(二)實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)處理

商業(yè)銀行在構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)時(shí),需要考慮系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理計(jì)算能力。系統(tǒng)需要具備較低的延遲性,在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí),將重點(diǎn)放置于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理方面。實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)處理適應(yīng)于以下兩種情況:第一,源源不斷的數(shù)據(jù)。系統(tǒng)平臺(tái)需要對(duì)持續(xù)性的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理、計(jì)算,并將結(jié)果儲(chǔ)存到數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中。商業(yè)銀行在建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)時(shí),可以充分借助實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)平臺(tái)的優(yōu)勢(shì),提升預(yù)警系統(tǒng)的數(shù)據(jù)訪問(wèn)分析能力;第二,應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)。現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)的實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)平臺(tái)主要有Storm,該系統(tǒng)主要應(yīng)用于阿里巴巴淘寶公司,負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行實(shí)時(shí)處理,實(shí)時(shí)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。商業(yè)銀行在構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)時(shí),可以借鑒Storm系統(tǒng)的模型設(shè)計(jì),引入契合自身實(shí)際需求的實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)平臺(tái)。

(三)數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)信息的挖掘技術(shù)主要有以下特點(diǎn):第一,借助該技術(shù)獲取的數(shù)據(jù)信息資源能夠充分應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)生活當(dāng)中,且具有較高的有效性;第二,在采取該種技術(shù)前,操作人員和管理人員不應(yīng)設(shè)置明確的目標(biāo)或具有預(yù)先性的假設(shè);第三,如果使用該技術(shù)挖掘出的數(shù)據(jù)信息是沒(méi)有預(yù)料到的,則表明這部分?jǐn)?shù)據(jù)信息很可能具備極高的應(yīng)用價(jià)值;第四,該種技術(shù)的應(yīng)用目的是彌補(bǔ)人類(lèi)直覺(jué)感知無(wú)法接觸到的各類(lèi)信息,若挖掘出的信息與直觀感受相似,很可能出現(xiàn)錯(cuò)誤。商業(yè)銀行在構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)時(shí),極為依賴(lài)大數(shù)據(jù)的信息挖掘技術(shù)。現(xiàn)階段,常用的大數(shù)據(jù)技術(shù)主要有遺傳算法、歷史分析法、統(tǒng)計(jì)技術(shù)法、支持向量機(jī)法、回歸分析法、關(guān)聯(lián)規(guī)則法、貝葉斯法和決策樹(shù)法。

二、商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警需求

(一)需求分析

商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)主要有下列需求:第一,預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)該是可用的、有效的。商業(yè)銀行在構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)時(shí),應(yīng)確保系統(tǒng)不會(huì)對(duì)銀行內(nèi)部業(yè)務(wù)產(chǎn)生干擾。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)該是獨(dú)立運(yùn)行的,不可依賴(lài)商業(yè)銀行原有的業(yè)務(wù)系統(tǒng),并且對(duì)于商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的IT資源與設(shè)備資源應(yīng)給予限制;第二,商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)能夠充分匹配銀行各項(xiàng)業(yè)務(wù)的使用場(chǎng)景。商業(yè)銀行內(nèi)部存在多種部門(mén),因此,預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)在實(shí)時(shí)預(yù)警監(jiān)控時(shí)應(yīng)具有針對(duì)性,對(duì)各部門(mén)的監(jiān)控預(yù)警應(yīng)有側(cè)重點(diǎn),充分考慮商業(yè)銀行內(nèi)部不同部門(mén)、不同人員、不同業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)著重點(diǎn);第三,商業(yè)銀行在構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)時(shí),應(yīng)保證系統(tǒng)具備較強(qiáng)的穩(wěn)定性,無(wú)需再度浪費(fèi)人力、物力及財(cái)力資源對(duì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行維護(hù);第四,商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)具備擴(kuò)展性、開(kāi)放性,能夠適用于銀行內(nèi)部各項(xiàng)業(yè)務(wù)種類(lèi)。在銀行拓展業(yè)務(wù)范圍業(yè)務(wù)類(lèi)型時(shí),該風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)具有極大的包容性,能夠直接或經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單修改便開(kāi)始對(duì)新業(yè)務(wù)進(jìn)行預(yù)警監(jiān)控;第五,商業(yè)銀行構(gòu)建的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)將分析結(jié)果直觀地呈現(xiàn)給管理人員,使其能夠清晰辨別風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)型、風(fēng)險(xiǎn)程度,從而為管理層進(jìn)行相關(guān)決策及風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)提供有力支持。

(二)設(shè)計(jì)目標(biāo)

基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目標(biāo)主要包含以下幾方面:第一,集中監(jiān)控。該風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)該能夠支持單一窗口、單一地點(diǎn)對(duì)商業(yè)銀行內(nèi)部多個(gè)部門(mén)業(yè)務(wù)狀況信息資源的運(yùn)行情況進(jìn)行集中監(jiān)控,能夠從全局角度對(duì)各類(lèi)業(yè)務(wù)潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警、實(shí)時(shí)監(jiān)控,便于管理層對(duì)資源統(tǒng)一調(diào)度以應(yīng)對(duì)各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn);第二,風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)該能夠?qū)崟r(shí)動(dòng)態(tài)地向外部展現(xiàn)商業(yè)銀行各類(lèi)業(yè)務(wù)的統(tǒng)計(jì)信息、關(guān)鍵數(shù)據(jù)、運(yùn)行情況,能夠幫助商業(yè)銀行管理層觀察各類(lèi)業(yè)務(wù)的變動(dòng)情況和風(fēng)險(xiǎn)程度,及時(shí)作出清晰、有利的判斷;第三,風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)直觀呈現(xiàn)商業(yè)銀行信息資源、各業(yè)務(wù)的運(yùn)轉(zhuǎn)狀況,能夠通過(guò)動(dòng)態(tài)圖表的模式實(shí)時(shí)向外界傳遞各業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)型、風(fēng)險(xiǎn)狀況,并展現(xiàn)其深層次聯(lián)系,幫助管理層更好地了解各層級(jí)、各架構(gòu)間的關(guān)系,及時(shí)更新業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析結(jié)果;第四,風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)創(chuàng)造風(fēng)險(xiǎn)情況展示版。通過(guò)展示版的顏色種類(lèi)展現(xiàn)商業(yè)銀行各項(xiàng)業(yè)務(wù)的運(yùn)行健康狀況及風(fēng)險(xiǎn)程度,如紅色代表風(fēng)險(xiǎn)度較高、黃色代表風(fēng)險(xiǎn)度中等、藍(lán)色代表風(fēng)險(xiǎn)度較低,使管理層能夠清晰地觀察到各項(xiàng)業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的變動(dòng)情況,及時(shí)對(duì)相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行修復(fù),避免問(wèn)題惡化引發(fā)更嚴(yán)重后果。

(三)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警流程

基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警流程為以下幾點(diǎn):第一,風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)從商業(yè)銀行內(nèi)部的交易日志、數(shù)據(jù)庫(kù)等渠道提取各類(lèi)業(yè)務(wù)的原始數(shù)據(jù);第二,風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)對(duì)提取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)化、過(guò)濾等操作。對(duì)于原始數(shù)據(jù)的過(guò)濾操作是為便于后續(xù)的數(shù)據(jù)信息分類(lèi),通過(guò)過(guò)濾原始數(shù)據(jù)屬性提高后續(xù)分類(lèi)操作的速度;第三,風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)需要借助數(shù)據(jù)分類(lèi)算法對(duì)格式轉(zhuǎn)換過(guò)濾后的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi),同時(shí)通過(guò)歷史交易數(shù)據(jù)進(jìn)行建模操作;第四,風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)借助數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)平臺(tái)依照預(yù)先設(shè)定的風(fēng)險(xiǎn)引擎、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型分析各類(lèi)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中含有的風(fēng)險(xiǎn),并記錄分析結(jié)果。對(duì)分析記錄結(jié)果進(jìn)行格式整理并傳送至推送平臺(tái),將整理后的風(fēng)險(xiǎn)分析結(jié)果傳輸給商業(yè)銀行管理層[1]。

三、基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)

(一)技術(shù)結(jié)構(gòu)

基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)主要分為數(shù)據(jù)信息展現(xiàn)層、數(shù)據(jù)信息分析模塊、數(shù)據(jù)信息收集模塊。具體的工作流程為開(kāi)始階段、數(shù)據(jù)信息采集階段、數(shù)據(jù)信息存儲(chǔ)階段、數(shù)據(jù)信息分析階段、風(fēng)險(xiǎn)分析結(jié)果和展示結(jié)束。在設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的技術(shù)結(jié)構(gòu)時(shí),需要設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)信息的收集層,由系統(tǒng)統(tǒng)一對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行收集并開(kāi)展預(yù)處理工作。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集層主要借助預(yù)設(shè)腳本對(duì)原始的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行轉(zhuǎn)換格式操作,將原始數(shù)據(jù)信息的格式統(tǒng)一化;從渠道整合、交易核心流水、微信銀行、前置系統(tǒng)、手機(jī)銀行等渠道匯集到的數(shù)據(jù)信息具有不同類(lèi)型的格式,需要通過(guò)數(shù)據(jù)收集層將各種格式類(lèi)型進(jìn)行統(tǒng)一。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存層會(huì)將格式統(tǒng)一后的原始數(shù)據(jù)信息進(jìn)行存儲(chǔ),但由于系統(tǒng)容量的限制,主要存儲(chǔ)特殊數(shù)據(jù)以及重要信息數(shù)據(jù)。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)可以選擇在數(shù)據(jù)儲(chǔ)存層直接對(duì)原始數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分類(lèi)并選擇性推往數(shù)據(jù)信息分析處理層,經(jīng)過(guò)存儲(chǔ)、算法分類(lèi)的數(shù)據(jù)信息會(huì)進(jìn)入風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)引擎、風(fēng)險(xiǎn)分析模型當(dāng)中。

(二)算法優(yōu)化

優(yōu)化后的預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)的算法流程為:輸入限制深度與數(shù)據(jù)集,檢查到達(dá)節(jié)點(diǎn)時(shí)數(shù)據(jù)集是否為空;是,則確定其分裂屬性為null,數(shù)據(jù)集的分類(lèi)值為缺省值;否,則繼續(xù)檢測(cè)限制深度是否符合相關(guān)標(biāo)準(zhǔn);是,則構(gòu)建葉子節(jié)點(diǎn),使用貝葉斯分類(lèi)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理;否,則計(jì)算最大屬性增益,判斷最大屬性增益值是否為零;是,構(gòu)建葉子節(jié)點(diǎn),設(shè)置分裂屬性為null,使用貝葉斯分類(lèi)法處理數(shù)據(jù);否,遞歸構(gòu)建子節(jié)點(diǎn),增加決策樹(shù)深度。優(yōu)化后的算法主要將限制決策樹(shù)深度作為算法的核心思想,在達(dá)到具體節(jié)點(diǎn)時(shí),不增加子節(jié)點(diǎn)數(shù)量,僅使用貝葉斯分類(lèi)算法處理余下數(shù)據(jù),進(jìn)而得到樣本類(lèi)型。若限制深度符合相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn),則不再改變?nèi)~子節(jié)點(diǎn),并使用貝葉斯分類(lèi)算法對(duì)余下數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)處理。相關(guān)研究表明,優(yōu)化后的數(shù)據(jù)處理算法更能應(yīng)對(duì)商業(yè)銀行各類(lèi)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)信息場(chǎng)景,能夠達(dá)到更好的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警效果[2]。

商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)在分析具體風(fēng)險(xiǎn)前應(yīng)過(guò)濾掉冗余信息,降低后續(xù)分析風(fēng)險(xiǎn)成本,減少數(shù)據(jù)信息的分類(lèi)時(shí)間。優(yōu)化后的算法能夠在數(shù)據(jù)處理前簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)信息的變量級(jí);在設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)時(shí),可以選擇多種數(shù)據(jù)集的變量簡(jiǎn)化方式,進(jìn)而刪除冗余信息[3]。

(三)大數(shù)據(jù)分析

第一,數(shù)據(jù)信息經(jīng)過(guò)腳本處理與算法分類(lèi)后,將數(shù)據(jù)傳遞到系統(tǒng)平臺(tái);第二,為更好地開(kāi)展風(fēng)險(xiǎn)分析,需要在函數(shù)節(jié)點(diǎn)的幫助下將數(shù)據(jù)訂閱格式進(jìn)行轉(zhuǎn)化;第三,依照風(fēng)險(xiǎn)引擎規(guī)則將中間結(jié)果集進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換;第四,將轉(zhuǎn)換后的中間結(jié)果集導(dǎo)入到Redis中;第五,由觸發(fā)器節(jié)點(diǎn)每隔一秒對(duì)Redis中的中間結(jié)果集進(jìn)行觸發(fā),并將數(shù)據(jù)信息以流形式傳送到系統(tǒng)處理平臺(tái);第六,將不同圖表類(lèi)型、不同格式的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行集轉(zhuǎn)化,并送達(dá)可視化平臺(tái),方便管理人員進(jìn)行查閱。

四、基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)用

(一)對(duì)柜員風(fēng)險(xiǎn)操作的預(yù)警

商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)對(duì)柜員操作風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警內(nèi)容主要包括頻繁查詢操作、非規(guī)定時(shí)間的業(yè)務(wù)辦理和違規(guī)辦理本人業(yè)務(wù)。銀行柜員的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警數(shù)據(jù)信息來(lái)源主要為客戶個(gè)人信息表、員工信息表和交易日志。例如,對(duì)銀行內(nèi)部柜員的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警規(guī)則引擎如下:業(yè)務(wù)描述模型,分析交易結(jié)算日志的交易數(shù)據(jù)信息,判斷業(yè)務(wù)辦理客戶與業(yè)務(wù)辦理柜員是否相同,判斷客戶信息與結(jié)算客戶信息是否相同;風(fēng)險(xiǎn)描述模型,對(duì)柜員的違規(guī)業(yè)務(wù)操作進(jìn)行規(guī)范;運(yùn)行頻率模型,對(duì)柜員的業(yè)務(wù)操作進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控;預(yù)警展現(xiàn)模型,對(duì)柜員的交易流水號(hào)、交易金額、名稱(chēng)、時(shí)間、賬戶名、柜員號(hào)進(jìn)行監(jiān)控預(yù)警;優(yōu)先級(jí)模型,根據(jù)以標(biāo)定數(shù)據(jù)算法和來(lái)源[4]。

(二)失敗交易業(yè)務(wù)預(yù)警

對(duì)于頻繁查詢賬戶的預(yù)警規(guī)則為:業(yè)務(wù)內(nèi)容描述,及時(shí)對(duì)失敗業(yè)務(wù)交易狀況進(jìn)行了解,確保交易的順利開(kāi)展;風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)描述,防范業(yè)務(wù)失敗、交易的潛在風(fēng)險(xiǎn);運(yùn)行頻度,實(shí)時(shí)監(jiān)控;預(yù)警展現(xiàn)內(nèi)容,失敗交易業(yè)務(wù)類(lèi)型、失敗交易業(yè)務(wù)金額;優(yōu)先級(jí),數(shù)據(jù)源確定頻繁、算法不確定[5]。

(三)ATM大額資金變動(dòng)

大額資金變動(dòng)預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)規(guī)則引擎為:業(yè)務(wù)內(nèi)容描述,ATM大額取現(xiàn)、大額資金跨行轉(zhuǎn)賬、發(fā)生金額超出閾值;風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)描述,依照央行現(xiàn)金管理暫行條例;運(yùn)行頻度,實(shí)時(shí)監(jiān)控;預(yù)警展示內(nèi)容,取現(xiàn)金額、交易日期、賬戶類(lèi)型、客戶姓名、賬戶賬號(hào);優(yōu)先級(jí),數(shù)據(jù)算法確定。ATM大額交易的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析結(jié)果應(yīng)展現(xiàn)于可視化面板中,通過(guò)柱狀圖展現(xiàn)大額取現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警結(jié)果,充分記錄取現(xiàn)金額大于100元的ATM交易。在設(shè)置坐標(biāo)體系時(shí),將賬戶賬號(hào)、用戶卡號(hào)作為橫坐標(biāo),將交易取現(xiàn)金額作為縱坐標(biāo),并輔助動(dòng)態(tài)表格展現(xiàn)跨行轉(zhuǎn)賬信息的變動(dòng)狀況,記錄交易金額超過(guò)閾值的跨行轉(zhuǎn)賬記錄,顯示交易時(shí)間金額、客戶號(hào)、流水號(hào)等數(shù)據(jù)信息。

五、結(jié)語(yǔ)

綜上所述,在建設(shè)基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)時(shí),應(yīng)明確基礎(chǔ)理論,分析商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警需求,制定設(shè)計(jì)目標(biāo),明確風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警流程,再通過(guò)構(gòu)建技術(shù)結(jié)構(gòu)、優(yōu)化算法、明確大數(shù)據(jù)分析方式,建設(shè)基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng),并通過(guò)對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的應(yīng)用狀況進(jìn)行分析,持續(xù)性地優(yōu)化和完善風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)。