大数据与风险管理 数据和风险历来就是银行的两大要素。数据是银行最有价值的资产，银行本身从事的 是有风险的业务，如何依靠数据，量化风险，是发挥数据价值的关键。银行过去的风险 管理与决策，以主观经验判断为主，辅以数据支撑，导致银行风险管理水平较低。而在 当前宏观经济调整、利率市场化、外部竞争加剧的大环境中，如何依靠数据，量化风险 ，提高管理决策水平，进而提升银行竞争力，显得极为重要。本文在大数据不断升温的 背景下，就大数据的有效性以及大数据在银行风险管理的应用等相关问题进行分析研究 ，希望能对有效大数据的建立以及大数据在银行风险管理方面的运用起到一定的借鉴意 义。 大数据的有效性 运用大数据对银行风险进行管理，第一步是建立一个安全有效的大数据。大数据服务 于银行业务，故有效大数据推进过程中的数据、技术、成本选择方面应于银行业务相融 合。在数据选择方面，充分挖掘银行内部沉睡数据（工资代发、年金、基金托管、公司 账户等）的同时，注重互联网站、社交媒体、电商等新型数据来源，建立一个覆盖结构 化、半结构化、非结构化的360维度的数据库；在技术决策方面，规避选择错误、过于滞 后或者超前的风险，大数据

互联网消费金融是互联网金融公司为满足个人消费者对商品和服务的消费需 求所提供的小额贷款并分期偿还的信贷活动。与传统消费金融相比，互联网消费 金融具有服务方便快捷、大幅度降低交易成本、覆盖群体更广的特点。随着经济 水平的不断发展，人们消费观念的升级，互联网消费金融也逐渐被更多消费者认 可。面对数以万计甚至是数以十万计的申请借款的用户时，则需要通过互联网和 计算机领域的技术来解决这个用户信用风险的预测问题。 本文针对互联网消费金融的小额贷款申请，探讨机器学习技术在这个领域中 的发展情况和实际应用情况，研究违约用户和履约用户这两批用户的各方面特征， 介绍了在信用风险评估领域比较流行的Logistic回归模型和GBDT(梯度迭代决策 树)模型，以及主流的模型性能评价指标。在具体的实验中，本论文使用机器学 习技术对网络信贷平台的用户进行建模分析,使用Information Value统计量筛选变 量特征，采取 woe (weightofevidence)编码的方式对变量特征进行重新编码，以 提升变量对两类用户的辨别能力，最后，使用Logistic回归模型和GBDT(梯度迭 代决策树)模型对申请贷

一步到位：手把手教你R语言竞争风险模型建模-列线图-校准曲线-K折验证-外部验证- 决策曲线

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风险名称: 信息系统安全风险 风险类别: 信息风险 发生过程: 信息系统中发生用户标识截取、伪装、重放攻击；数据截取；非法使用；病毒；拒绝服务；恶意移动代码；数据库数据文件丢失、系统损坏、系统源文件泄露、系统管理员口令暴漏等问题。造成信息系统发生重大安全事故。 造成的损失或影响: 从行为目的上可分为：欺诈盗窃和破坏两种类型。根据网络与信息安全突发公共事件的可控性、严重程度和影响范围，一般分为四级： 一级（特别重大）：不法分子利用公司信息网络进行有组织的大规模的宣传、煽动和渗透活动，或者公司、部门多地点或多地区基础网络、重要信息系统、重点网站瘫痪，导致业务中断，造成或可能造成严重社会影响或巨大经济损失的信息安全事件。 二级（重大）：公司重要部门或局部地区基础网络、重要信息系统、重点网站瘫痪，导致业务中断，但纵向或横向延伸可能造成严重社会影响或较大经济损失的信息安全事件。 三级（较大）：公司重要部门网络与信息系统、重点网站或者关系到本地区社会事务或经济运行的其他网络与信息系统受到大面积严重冲击的信息安全事件。 信息系统安全风险全文共3页，当前为第1页。四级（一般）：公司部门、单位较大范围出

,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,, 综合结算系统资产风险评估矩阵,,,,,,,,,,, 日期： 2011 年 8月 12日,,,,,,,,,,, 填表部门：,,,,,,,,,,, 序号,信息资产类别,资产详细名称,资产本身存在的弱点或漏洞,资产存在的外部威胁,威胁发生的可能性,威胁发生的后果,目前采取的控制措施,确定可能会出现的问题（风险）,确定风险的优先级,风险的控制水平,提出整改建议 1,实物资产,"主机: spnode03 spnode04 spnode05 spnode06 P670A P670B",易受参数配置的影响产生错误,可能遭到非法访问或数据窜改,小,"1、业务连续性受到影响 2、业务数据的真实性受影响","1、适当设置安全参数并定期检查 2、正确设置其他参数 3、定期的参数复核检查流程",很低,,,无 ,,,硬件有一定的故障几率,设备硬件老化,小,"1、业务连续性受到影响 2、硬件重新购置的费用","1、维保合同 2、双机等冗余配置",很低,,,无 ,,,易受电源、温度等不稳定影响。,电源、温度、湿度不符合要求,小,"1、业务连续性

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