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大数据风控落地运行新模式

发布时间:2019-11-1
  在没有大数据以前,折弯机企业风险管控大多依托主观上的经验判断,数据在那时也只起到辅助作用,这导致折弯机企业的风险管控能力较差。在现如今社会经济“新常态”下,折弯机企业正处在内、外部竞争压力“双夹"环境,依托数据感知风险并提升折弯机企业的风险管控能力及水平,成了折弯机企业转型升级的必然选择,由此提升整体竞争力显得更加重要。
  信息系统业务循环以数据为基础,数据主要来自公司已有的信息系统数据及外部行业数据,如ERP、MES等和非信息化的业务手工上报数据、运用爬虫技术搜集的行业数据。通过对数据进行分析,发现公司存在的缺陷、疑点和问题。针对公司存在的缺陷、疑点和问题参照政策法规和公司制度,发现公司存在的风险。除此之外,通过对公司违规损失进行分析,识别公司风险事件,最终形成公司风险数据库,以风险数据库为基础,对公司风险进行管理,制定控制措施,控制措施的效果会以数据的形式流回公司总体数据中,通过折弯机企业业务循环进行风险管控,通过内部审计与评价对业务及流程进行全面监控,实现业务可控可查,形成公司风险管控工作的闭环管理(见图2)。
  大数据改变了风险监控的手段,比如对折弯机企业内部风险的识别。原来的识别模式是通过业务梳理及业务抽样的方式进行,现在是通过大数据的方式实现折弯机企业数据的整合和实时监控。现在的折弯机企业风险管控模式是“互联网+大数据+风控",今后突破的重点也是大数据在风险管控方面的应用,特别是基于人工智能的风险管控模型。
  大数据改变了风险监控的手段,比如审计模式的改变。原来的审计模式是通过抽样的方式解决问题,现在是通过大数据的方式,实现折弯机企业数据的整合和实时监控。现在的折弯机企业风险管控模式是“互联网+大数据+风控”,今后的研究重点也是大数据在风控上的应用。对于大数据监控平台的构建将分为两步:
  第一步,将内部和外部的所有数据打通。比如建立审计数据中心整体抓取内部数据,以及通过对接折弯机企业大数据平台来抓取行业的相关数据。
  第二步,开发数据抓取和其他相关的市场数据搜集技术,以构建风险管控智库,主要目的在于帮助折弯机企业解决比如风险在哪、如何管控、行业正在发生什么事、竞争对手在做什么等关键市场预测问题。
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