参赛单位：九次方大数据信息集团有限公司

案例名称：企业风险监测预警大数据平台案例

案例简介：

企业风险监测预警大数据平台主要针对全国各省、地市、区县金融办的非法集资预警监测，利用大数据技术进行风险实时预警，风险分析，业务决策。服务于金融办做好类金融行业风险排查工作，服务于银行、证券等机构规避企业风险造成的经济损失，防范和化解金融风险。

项目背景：

针对目前国内非法集资现状、非法集资政策法规、非法集资监控困境等问题和形势，结合客户实际需求，九次方大数据设计并研发了“烽火台” ，帮助金融机构规避企业风险造成的经济损失，防范和化解金融风险。

服务部门：

金融办：地方政府金融服务（工作）办公室

银行机构：对公信贷管理

证券机构：投行持续督导

创新技术/模式应用：

1、 大数据采集处理

通过建立企业风险监测预警平台，重点监控非法集资十大高发行业，并从海量的互联网信息中提取涉及非法集资的相关信息，经过数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等一系列预处理过程，把数据集合统一转换成可供分析的结构化数据，对企业数据、政府数据新闻、舆情数据等进行动态监测。

2、 大数据分析模型

以大数据和云计算为技术支撑，利用机器学习、自然语言处理、神经网络技术，构建非法集资风险指数分析模型，从海量数据中筛选出与企业非法集资风险高度相关的几类指标，构建“风险指数”模型。通过全方位的风险模型监测，对疑似非法集资企业进行分级预警，构筑金融风险防控体系。

解决行业哪些痛点：

发现难：金融办以及金融机构在大量机构中筛选非法集资机构及风险企业时，犹如大海捞针，人力成本高；

研判难：非法集资相关法律法规及标准不完善，给非法集资研判带来一定难度；

处置难：对于未达到立案标准的疑似非法集资行为，具有潜在风险但处置权限不清

通过大数据、风险分析模型等技术手段，制定非法集资筛选、研判、处置流程，对当地疑似非法集资企业进行提前预警，做到“打早打小”；

金融办根据预警名单及时处置，预防、避免非法集资案件的大范围爆发；

金融机构根据设定符合本机构需求的字段标签，进行精准预警，辅助信贷管理；

执行过程及风险控制：

项目执行过程中的风险主要包括:集中化风险、数据风险、运行风险、通讯风险、查询量的峰值冲击风险、维护与管理风险等。技术风险虽然在系统实施中发生的频率高,发生的可能性大,但其对系统的破坏性却比较小，而且,通过对系统科学地设计,严格科学地管理,大部分的这类风险是可以避免的。

系统风险控制

对项目进行科使学规划,对系统设计方案进行反复论证,确保系统设计的科学,系统本身具有较强的抗风险能力。

数据风险控制

按照高可靠性、高冗余性和高扩展性标准,建立备份机制,以防在发生故障时,系统能够快速地切换到备份系统, 迅速恢复到正常的运行状态。

运行管理风险控制

建设全方位自动化智能风控，数据存储、管理、应用过程中，符合国家相关法律法规。

效果评估：

1、 非法集资监测全覆盖

对十大重点行业监测全覆盖，实现“打早打小”，做到地区不再发生非法集资事件。大幅度提高金融办防范、处置、化解非法集资的工作效率，降低了域内非法集案件的处置成本。

2、 非法集资有效预防

通过非法集资风险趋势分析、企业风险报告分析，对非法集资发展趋势做出精准预判，并采取有效预防措施，形成有针对性的地方性法规，打造非法集资的立体化综合防止体系。

3、 智能化全方位监测企业信息

实时预警符合监管特点的风险企业，结合人工行政手段干预，排查重点监控企业，提高监管效率

4、 健全风险监测预警和早期干预机制

加强金融基础设施的统筹监管和互联互通，推进金融业综合统计和监管信息共享

5、 提升中心区域内的监管体系

优化金融监管工具，按照中央统一规则，强化属地风险处置责任。

责任编辑：王超