金融數據管理

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金融數據管理范文第1篇

面對金融市場的激烈競爭和信息技術的飛速發展，銀行的信息化建設呈現了“數據集中化、業務綜合化、管理扁平化、決策科學化”的發展趨勢。信息在現代化商業銀行中與市場、資金、人才并列為最重要的資源之一，占據著越來越重要的地位，已經成為銀行對外服務的基礎和正確決策的前提。能否擁有及時、準確、全面的信息已經成為衡量一個銀行是否具有發展潛力的重要指標。

銀行信息管理涉及信息資源的采集、存儲、加工、處理、提供等工作進程。其中，信息的存儲起著基礎性和決定性的作用。這里，筆者在對銀行信息存儲的現狀進行分析的基礎上，引入信息生命周期管理策略,闡述銀行信息生命周期管理的具體實現，旨在探求新形勢下金融系統電子化建設的途徑和方向。

信息存儲現狀

近幾年，各銀行都逐步意識到信息存儲的必要性和重要性，并逐步加大了在這方面的投入，紛紛建立起以企業級存儲設備為基礎的存儲區域網絡(Storage Area Network，SAN) 解決方案，配套以磁帶庫設備以及集中備份管理軟件來滿足業務系統對于存儲容量和性能的需求。

以某典型銀行為例，目前建有兩個各自獨立的SAN存儲網絡。其中，圍繞EMC DMX800高端存儲服務器配置光纖磁盤建立SAN，供個人信貸業務系統、銀行業務系統、特色業務系統以及業務數據分析決策與支持系統等10余個主要業務系統使用; 圍繞EMC CX600中端服務器配置光纖磁盤的SAN用于個人住房信貸業務系統、ATM業務系統以及銀行內部郵件、OA及人事管理系統使用（系統架構如圖1）。

圖1 原來的存儲架構圖

應該說，基于光纖磁盤的SAN存儲系統的應用極大地緩解了長期困擾銀行系統的存儲容量和I/O性能等方面的困境。但是，隨著應用系統投產數量不斷增加，特別是類似業務數據分析決策與支持系統等典型數據倉庫應用的不斷深入，這種存儲方式在具體應用中也暴露出以下幾個問題:

1. 數據分析決策與支持系統的應用實現對存儲系統的擴展成本提出了更高的要求。銀行業務系統多年運行，積累了TB級的歷史數據，這是一筆極其寶貴的財富。為了使得這些數據充分發揮其應有價值，各個行業都在著手建立數據分析決策與支持系統。這是數據倉庫建設的典型應用，其實現的首要條件是要解決龐大的歷史數據存放的問題，而原來的數據存放依靠增加光纖通道磁盤驅動器來實現。考慮到光纖通道磁盤驅動器價格昂貴，需不斷投入，成本巨大，顯然是不切實際的。

2. 內外部監管和信息審計對數據歸檔提出了更高的要求。近幾年，隨著銀行系統改革的不斷深入，特別是銀行股份制改造，銀行系統面臨著來自內外部監管前所未有的壓力。頻繁的信息審計、賬務調查要求銀行具有快速提供歷史歸檔數據的能力。而銀行系統以前采用的數據歸檔方式都是通過將數據備份到磁帶、光盤等實現的。由于這種備份一般都是基于數據庫，數據恢復需要在相同OS和DB環境下才可實現，條件苛刻，恢復效率也比較低下。

3. 相對獨立的存儲網絡不便于存儲系統帶寬、存儲空間的有效利用與管理。傳統的“煙囪式”各自獨立的存儲網絡構架已無法滿足業務系統快速增長和快速變化的需求。存儲網絡的相互隔離給銀行系統現有IT環境帶來了很多潛在問題，例如數據遷移問題、數據共享問題、存儲空間動態分配與擴展問題以及存儲管理成本問題。

引入ILM的理念

為解決以上問題，需對原存儲架構進行重新規劃，“信息生命周期管理”的引入有助于解決這一問題。“信息生命周期管理”（ ILM－Information Lifecycle Management）是一種新的信息管理策略，它把信息隨時間變化的各個階段有機地聯系起來，同時采用不同的技術、策略和資源對其進行存儲和管理。ILM的出發點是所有信息并非生而平等這樣一個簡單事實（例如，今天的緊急電子郵件比去年的員工備忘錄更為重要）。隨著時間的推移，信息的價值不斷變化。緊急電子郵件可能會成為法律調查的一個關鍵因素，或者只會對您的存儲基礎結構造成更多數據擁塞。因為信息對于企業來說其價值是在不斷變化的，因此需要為信息提供不同級別的可存取性和保護，這就是ILM的要旨。在信息存儲管理中，ILM一般將信息劃分為在線數據、近線數據和離線數據。

那么如何在銀行存儲解決方案中實現ILM？ 這里仍以上述銀行為例。近期，該銀行正在根據ILM的要求實施存儲改造，新的存儲架構如圖2所示:

圖2 經過改造后的新存儲架構圖

該改造方案中，新增的設備有DMX2000存儲服務器和網絡存儲（Network Area Storage，NAS）管理服務器NS500G，對原有CX600存儲服務器新增SATA硬盤。其中，DMX2000存儲服務器和原DMX800存儲服務器共同構成核心存儲環境，圍繞CX600存儲服務器構建次級存儲環境，應用NS500G實現NAS。包含的軟件和服務有: ECC存儲管理軟件、PowerPath通道負載均衡軟件等，包含的服務有數據遷移服務、產品安裝服務、SAN網絡設計服務、NAS文件設計服務、通道負載均衡設計安裝服務等。

整個存儲環境構建以四臺存儲交換機為依托，其中兩個32換機用于核心存儲環境構建，互為冗余; 兩個16換機用于次級存儲環境構建，也實現相互冗余。各存儲設備、主機系統接入SAN都采用雙線方式，實現通道負載均衡和線路備份。

在具體應用策略上，整個存儲環境劃分為核心存儲環境、次級存儲環境和離線存儲環境三個主要區域。其中，核心存儲環境用于實現對關鍵業務系統，包括個貸、、ATM、委貸和業務數據分析等在線數據的存儲。次級存儲環境一方面用于實現次關鍵業務系統如OA、郵件等系統在現數據的存儲。另一方面用于實現對全部業務系統的近線數據的存儲。離線存儲環境采用原有STK L180帶庫和集中備份軟件，以實現對數據的日常備份和歸檔。

該方案除繼承原SAN的高可靠性、高效性、高可用性等特點外，還具有以下兩個顯著特征:

1. 實現業務數據的分級存儲架構，體現數據的生命周期。該方案以成熟和穩定的技術實現分級（在線、近線、離線）存儲架構，關鍵業務系統和次關鍵業務系統的在線數據采用光纖磁盤驅動器作為存儲介質，近線數據采用價格更低廉、性能可接受的SATA硬盤作為存儲介質，在確保諸如數據分析決策支持系統海量數據存放需求的同時，減少總體存儲的投資成本，優化總體存儲的性能、容量和網絡利用率，同時滿足數據安全、穩定、高效的遷移與共享。

2. 實現統一的、開放的、靈活的存儲系統，更好地應對未來快速變化的需求。該方案實現了對原有分散的存儲局域網絡的信息整合，提供給業務系統以統一的、透明的訪問存儲系統中的數據的方式; 實現了對多種異構平臺主機系統的透明接入，滿足應用系統不斷增長的需要。隨著交換機層面存儲虛擬化技術的不斷成熟，還可以完全實現對異構存儲設備的無縫接入，以滿足未來存儲系統的擴展需要，提高系統的投資保護，提升存儲系統服務響應級別。

金融數據管理范文第2篇

關鍵詞：家庭金融；能力效應；市場參與

Competence effect and financial market participation: Evidence from Household Survey Micro-Data

Wu Weixing Xu Qian Wang Gong

(Research Center of Applied Finance, University of International Business and Economics, Beijing 100029, China)

Abstract: In addition to household demographic characteristics, household wealth, illiquid assets and other objective factors, investors’ subjective perceived competence also have a significant effect on household participation in the financial market. Based on survey micro-data of households, this paper defines two indicators by the self-assessment of understanding of the market and investors’ own perceived ability. Empirical results show that investors’ subjective perceived competence has a significant and positive effect on household behaviors about market participation. It implies that the investors with higher self-perceived competence are more likely to participate in stock investment. It is also found that investors’ subjective perceived competence is mainly affected by education level, household income and health status.

Key words: Household finance; Competence effect; Market participation

能力效應與金融市場參與:基于家庭微觀調查數據的分析

摘要：除了居民家庭的人口統計學特征、財富水平和非流動資產等客觀因素之外，投資者主觀能力感受對居民家庭金融市場參與也有顯著影響。基于中國居民家庭微觀調查數據，根據家庭戶主對市場了解程度的自我評價以及能力水平感受構建指標，發現居民家庭主觀能力感受對居民家庭市場參與行為具有顯著的正向影響，表明如果投資者如果在自我感知的能力方面對自己有更高的評價，則更有可能參與股票市場。同時研究也發現教育程度、家庭收入和健康狀況等均會顯著影響居民家庭的主觀能力感受。

關鍵詞：家庭金融；能力效應；市場參與

經典的投資組合理論在最為一般的假設下證明經濟人的最優資產配置是持有一定比例的風險資產和一定比例的無風險資產，并且風險資產的權重是不變的。但實證研究發現不管是在發達國家還是在新興市場國家的居民家庭即使是非常富有的家庭都有很大比例沒有參與股票等風險類資產的投資，這似乎并不符合經典理論的結論，學術界稱之為“市場參與之謎”。那么，在現實中哪些因素是導致投資組合異質性的原因呢？大量的研究已經對居民家庭的人口統計學特征、財富水平和非流動資產等客觀因素與家庭資產配置的關系進行了研究，本文則在此基礎上基于中國居民家庭微觀調查數據，對投資者主觀能力感受與居民家庭金融市場參與之間的關系進行了分析，并探討了影響居民主觀能力感受的因素。

一、 相關研究綜述

1.1居民家庭投資組合研究

金融數據管理范文第3篇

關鍵詞：市場風險管理　新資本協議

隨著各國商業銀行業務規模的不斷擴大，金融產品的持續創新，特別是金融衍生工具的蓬勃發展，給商業銀行帶來巨大利潤的同時，也引發了一些重大風險事件，最明顯的莫過于美國“次貸”引發的全球金融危機。而隨著我國匯率形成機制改革步伐的加快，利率市場化的深入推進。多項利率管制措施在逐漸放松，致使我國商業銀行受到匯率與利率雙重風險的沖擊。同時，為緩解世界金融危機，我國商業銀行積極融入國際資本市場，并參與激烈的國際競爭。這些勢必使我國商業銀行暴露在國內外復雜多變的市場環境中，而由于現階段我們銀行的市場風險管理水平還相對較低，專業人才缺乏，所以，加強商業銀行市場風險管理體系建設就成為當務之急。

一、我國商業銀行市場風險管理體系建設的難點

(一)市場風險管理模式的確立

一個獨立、高效、完善的市場風險管理模式是商業銀行穩健運行的重要保障。董事會、高級管理層及風險管理委員會應履行相應市場風險管理職責，成立專門的市場風險委員會，以獨立的風險管理部門為中心，與承擔市場風險的資金部門緊密結合形成有機的統一體。

近些年，在以中國銀行、中國工商銀行、中國建設銀行為代表的國有大型商業銀行紛紛成立市場風險委員會及市場風險管理部門，但在實踐中還存在職能橫向交叉與垂直管理缺失的難題。

市場風險管理部門與其相關部門職能存在橫向交叉。由于我國商業銀行市場風險管理專業人員比較缺乏，而新成立的市場風險管理部門多數是從資金部門中分離出來的，往往管理人員也來自于這些部門，這必然造成部分職能還不清晰。又由于關注風險的視角和層面不同，市場風險管理與傳統的資產負債管理在管理匯率和利率風險中也存在一定交叉，職責定位還不明確。

另一方面，我國商業銀行市場風險管理部門缺乏相應的縱向分支管理機構。我們的市場風險管理部門只限于總行層面，在分行層面大多還沒有設立相關分支機構。有些銀行建立了相關機構，但存在既報告給上級行市場風險管理主管，又報告給本級行資金業務主管的“雙重報告”問題。他們在薪酬考核機制上也基本依賴本級行的經營績效，這種獨立性的缺失可能影響其對市場風險的判斷。

(二)賬戶劃分與投資組合結構設置

銀監會要求商業銀行制定銀行賬戶和交易賬戶劃分管理辦法，明確兩類賬戶劃分標準和管理要求。交易賬戶記錄以交易為目的而持有以便出售、從實際或預期的短期價格波動中獲利或鎖定套利交易的賬戶。其余交易一律劃入銀行賬戶。

西方主要的商業銀行交易賬戶規模較大，投資組合結構設置全面、細致、清晰，一般由總行層面進行統一管理。而我國商業銀行機構管理較為松散，各個交易臺或有交易權限的分行。特別是境外分行，一般自行設置各自投資組合結構。不同交易臺或分行的層級設置顆粒度不同，沒有完全覆蓋賬戶、產品類別、國家、機構、貨幣、交易臺、交易員、交易對手等信息：或者這些信息的層次順序并不統一，這對全行層面的市場風險集中管理和數據整合帶來巨大的困難。

(三)金融產品交易數據整合

交易數據的完整和準確是市場風險管理的基礎要素。無論使用的管理方法有多么先進，計量模型有多么可靠，如果基礎數據來源出現問題，都會出現“垃圾進，垃圾出”的結果，可能導致整個市場風險管理的失效。

西方先進銀行的數據管理非常嚴格，有專門的團隊負責交易數據儲存及核對。而我國商業銀行數據儲備不足且質量不高。我國大多數銀行的各類資金產品的交易數據儲存在不同的信息系統中，不同系統的交易管理方式各異，缺乏各個系統間統一數據管理平臺，對這些數據分類、篩選、整合的工作非常復雜。

(四)金融產品定價估值能力

金融產品定價估值是計量市場風險重要指標一風險價值(Value－at－Risk)關鍵也最困難的環節。西方銀行一直以來把產品定價估值模型作為制勝法寶，投入大量的人力、物力、財力研究定價估值的方法。并且一直保持國際領先地位。

我國商業銀行目前不具備結構性金融產品和金融衍生品的定價能力，交易也以代客交易為主，單純依靠外資銀行的報價。另外，我國大多數商業銀行采用國外金融風險解決方案供應商的成熟軟件產品，這些外購的軟件產品的定價估值模塊往往對我國商業銀行形成“黑盒子”，即我們只知道系統輸入和輸出是什么，無法知道其中的原理究竟如何。而且這些解決方案對有關人民幣的金融產品往往也是“水土不服”。

(五)市場數據管理

市場數據的選取和使用是定價估值的基礎。只有收集國際國內金融市場數據，將金融產品與相應市場數據匹配。完成對所有組合中所有產品的估值，并計算出按照市值計算的各投資組合的損益情況，才能為監控市場風險提供有力的支持。若直接使用不加清洗和加工，這些市場數據存在缺失或嚴重失真的可能。

在本次全球金融危機之后，西方的主要商業銀行在選擇市場數據時尤為慎重。他們成立專門團隊對這些輸入定價估值模型的數據進行管理，研究市場數據對其風險計量模型產生的影響。而我國的商業銀行使用數據源相對單一，主要是來自世界兩大數據供應商(路透和彭博)，以及小部分國內數據供應商。這些來自外部的數據在一般情況并沒有進行嚴格的篩選和甄別，甚至在銀行內部各相關部門在制作分析報表時使用的市場數據都沒有統一，這給市場風險分析帶來很大的障礙。

(六)“后危機時代”市場風險管理的新興課題

各國銀行的全球化趨勢日益明顯，國際間交流合作日趨頻繁，巴塞爾委員會在2009年初針對全球系統性金融危機提出了一系列的市場風險管理新概念，如引入增量風險計提(Incremental Risk Charge)、壓力風險價值(Stress Val－ue-at-Risk)等。目前，西方主要銀行還沒有真正實踐這些新概念，我國商業銀行對它們還處在研究階段。

二、加快我國商業銀行市場風險管理體系建設的幾點建議

(一)橫向理順部門間職能關系，縱向延伸分支機構進行管理

我們應進一步梳理市場風險管理部門與其相關部門的關系，將職能進一步明確，創建各司其職，互不干擾，互為補充的共贏管理模式。在必要時我們還應做好對銀行治理結構進行調整的準備，真正形成一套完善高效的傳導――執行――監督――控制――回饋機制，建立詳細明確、具體可行、覆蓋全面的組織管理體系。同時，還要從薪酬機制上徹

底切斷市場風險管理與資金交易績效之間的聯系，建立真正獨立、集中、垂直的市場風險管理模式。

(二)統一設置全行賬戶和投資組合結構

我國商業銀行在市場風險管理起步階段就要夯實基礎，全盤考慮賬戶劃分與投資組合結構設置，結合自身的實際情況設計由粗到細、由高到低的賬戶和投資組合結構，全面準確獲取不同層級、不同業務條線和不同機構之間的各類風險信息，并形成統一的結構設置規則與命名方式，以滿足不同層面日常市場風險分析報告的需要。

(三)加強交易數據管理

由于資金產品交易要素千差萬別，數據來源渠道不同，數據處理量極大。邏輯極其復雜。我國商業銀行需要建立一套強大的數據整合與統一管理信息平臺，以免錯誤的交易數據影響到我們對市場風險的判別。

(四)提高金融產品定價估值能力

我國商業銀行在引進國外的成熟軟件產品時，要選擇國內有經驗的實施商，并由金融和IT領域的專家進行共同指導，實施本土化的二次開發，甚至多次開發，在實施中摸索和總結經驗，建立一套成熟的系統實施策略和差異分析方法，以指導今后的市場風險信息系統建設奠定基礎。我國商業銀行只有真正的掌握定價估值的核心技術，才能在紛繁復雜的國際銀行業競爭中立于不敗之地。我們引進國外產品的目的是加強自身學習，積累經驗，最終我們還是要走一條具有中國特色的符合自身業務特點的自主創新之路。

(五)加強市場數據管理

我們可以通過執行相應的市場數據處理程序，包括數據儲存、異常值檢測、數據選擇、驗證、根據預先指定的規則估算缺失的數據和市場數據控制報告等。為盡可能減少市場數據不準確對市場風險分析的影響，我們可建立全行統一的市場數據管理職能部門負責全行市場數據的與管理。

(六)積極研究實踐“后危機時代”的新興課題

金融數據管理范文第4篇

“十三五”期間，中國集團企業將從應用、技術、信息資源、安全、IT管控五個方面完善和優化信息化戰略。

構建以“四鏈融合”為核心的信息平臺

在國家強化“兩化”深度融合、工業4.0的大背景下，構建以生產精益、供應協同、產融倍增、決策靈活為特點的“四鏈融合”信息平臺，優化原有的橫向到邊、縱向到底的一體化應用系統，將成為“十三五”期間集團企業信息化建設的一大重點。

所謂“四鏈融合”指的是通過智慧決策信息平臺、智慧營運信息平臺、智慧金融信息平臺和智慧物流信息平臺的有機結合，實現管控鏈、生產鏈、價值鏈和供應鏈的融合，有效創新商業模式，大幅提升集團的競爭力。

通過智慧決策信息平臺實現管控鏈的協同化、高效化、智慧化管理，通過管控鏈將企業戰略有機融合到物流、生產、金融等各環節，發揮總部在企業整體運營中的服務、指導、管控等作用;通過智慧營運信息平臺實現生產鏈的一體化、可控化、智能化管理，打通營銷、生產、供應、物流的信息命脈，支撐高效、安全、環保的生產經營，發揮生產在戰略中的主體作用;通過智慧金融信息平臺實現價值鏈的感知化、智能化、高端化管理，對內實現成本的有效控制，對外發揮金融資產的價值最大化，體現金融在戰略中的重要作用;通過智慧物流信息平臺實現集團供應鏈的可視化、動態化、智能化管理，打通營銷、商貿、物流、生產、金融的信息命脈，創新商業模式，發揮物流在戰略中的重要作用。

以“大云平移”為核心構建全新基礎設施

在技術方面，“十三五”期間，集團企業要以“大（數據）云（計算）平（臺）移（動互聯網）”為核心的現代信息技術，構建全新基礎設施。

在大數據方面，將實現“大量數據”向“大數據”的轉變。大數據全生命周期管理包括大數據獲取、存儲、組織、分析和決策四個階段。

大數據平臺的建設可以圍繞結構化和非結構化數據管理兩個方面進行規劃。實現傳統結構化數據管理模式與非結構化數據管理模式的有機結合，是大數據管理平臺得以發展和推廣應用的關鍵因素。要充分利用高度可擴展的Hadoop大數據處理系統和MapReduce技術，實現新舊數據、新舊信息系統、新舊軟硬件資源的有效利用，實現大數據的深度分析應用和新知識的發現。

在云計算方面，構筑更為靈活的混合云架構支撐應用融合。企業新業務的拓展很大程度上依靠靈活的IT架構來作為支撐，使得混合云應用更加廣泛。為了在周期性的IT能力需求波動和業務安全之間取得平衡，集團企業應該為核心業務打造私有云平臺，而將支撐邊緣性業務和新業務的系統遷移到公有云平臺。在此背景下，如何實現公有云和私有云之間的整合將成為一大挑戰。私有云和公有云的集成需要從服務器點對點連接、底層存儲集成、數據同步、消息同步等方面實現。

在平臺方面，要利用電商平臺優化企業管理模式，提高生產率，降低經營成本，優化資源配置。電商并不是簡單地將傳統商業模式復制到互聯網上，而要結合企業自身優勢與特點，充分考慮銷售、渠道等多方面因素，構建多主體共享的商業生態體系，借助網絡效應實現多主體的商業共贏。電商的應用可以實現信息共享，對市場需求做出快速反應，拉近與終端消費者的距離，縮短供應鏈，實現按需生產，驅動產品創新，實現全球采購和營銷，促進組織的扁平化。

移動應用+互聯網

深度推廣企業移動應用建設。通過移動辦公和掌上運維等傳統業務運營支撐類移動應用，實現涉及企業內部計劃、組織、領導和控制過程的內部管理的移動應用，提升決策水平，降低管理成本，強化精細化管理。在內部應用建設完善的基礎上，充分利用移動應用覆蓋面廣、到達率高優勢，創新業務服務模式，將業務模式從傳統營銷模式向移動終端營銷轉移，實現精準營銷。

企業互聯網時代正式開啟，企業聚力互聯網轉型，搶占未來產業高地。“十三五”期間，互聯網將發生重大變化，移動互聯網應用將全面深入，在企業生產、經營、管理等各環節的應用將普及，產業互聯網時代將正式開啟。大批企業將通過“十三五”信息化規劃，著力將互聯網融入企業生產、經營、管理的各個環節，實現互聯網轉型。

當前以互聯網金融、O2O、P2P等為主要形式的網絡經濟對傳統經濟的沖擊越來越大，這就要求處在爬坡過坎、結構調整關鍵時期的集團公司，必須高度重視和盡快融入信息化帶來的第三次工業革命浪潮中。隨著集團公司創新戰略的深入實施，產業鏈的延長和拓展，相應的管理面將不斷擴大，這就要求集團企業盡快建立適合集團戰略轉型和產業發展的信息化系統。

集團編碼落地和信息資源整合

以集團主數據項目為抓手，實現集團編碼落地和信息資源整合。在集團范圍內建立統一的信息資源編碼體系，落實集團統一的信息編碼規則，實現信息的唯一性、統一性，避免數出多源、信息失真、信息缺失，促進公共信息資源共享，并支持集團財務穿透查詢、人力資源綜合統計等業務的開展。

集團企業應該通過主數據管理系統的建設，統一管理整個集團的重要信息，如人員、產品、組織、崗位職責等信息，確保重要信息在跨板塊、跨公司、跨業務系時的一致性，實現重復應用和信息共享。

以生態圈安全為出發點設計安全架構

信息安全環境與信息技術突破帶來信息安全架構設計理念的變革。隨著國家對信息安全重視程度的提高，企業面臨越來越多來自政府、行業組織和自身戰略的合規性要求。同時，信息安全的建設要適應云計算、社交網絡、移動互聯網、物聯網、大數據等技術的普遍應用。信息安全已經成為企業參與市場競爭的基礎能力，企業需要從架構層面考慮如何應對安全管理與安全技術方面的挑戰。

安全架構設計的重點從自有封閉系統安全向安全生態圈建設轉變。企業需要與上下游企業，以及安全管理機構和評測機構等第三方機構開展廣泛的合作，在管理制度、流程、技術手段等方面進行協作，確保企業安全目標的實現。

從被動式服務向主動式服務轉變

金融數據管理范文第5篇

隨著信息技術的快速發展，結合收集的歷史數據、數學指標、統計模型、數據挖掘等算法判斷識別金融風險，是當今金融風險預警機制中的應用熱點。傳統的金融風險預警方法主要有三大類：景氣指數法、指標體系評分法和模型法。具體來說：景氣指數法，是通過綜合許多經濟因素為一個或一組景氣指數來經濟動態走向；指標體系評分法，通過篩選指標、編制指標體系、給予指標賦分來給出金融安全狀態的較為完整的評價；模型法，則是通過將與金融危機發生的相關因素納入統計模型進行檢驗來預測金融危機發生的可能性。

互聯網金融風險的預警體系建立，應根植于大數據開發應用，結合傳統的金融風險分析方法，利用統計、計算機、數據挖掘、人工智能等手段，從數據的海洋中甄別、判斷互聯網金融中潛在的風險；并且還需要通過數據掌握客戶動態，企業經營環節中可能出現的金融風險，從而提高經營管理效益。

以數據為中心的體系設計

互聯網金融風險預警體系是針對互聯網金融風險的監測、預測、預警的系統，體系龐大，必須涵蓋互聯網金融活動的全過程，同時還要考慮到活動中的每個參與者，包括金融服務、金融產品的提供者、中介機構、用戶、以及政府、監管機構等；必然涉及到各種交易行為，甚至民眾輿論動向。同時，還需兼顧國家宏觀經濟運行情況、經濟指標、行業發展等現實情況。

在時效性方面，由于互聯網金融數據具有高速、變化的特點，實時處理分析的目的就是及時防范和減少金融風險，識別、判斷風險并對其進行預測和響應，這要求在時間上要連續，在內容上要連貫和可比。

在數據的收集與管理時，要做到有利于風險的識別、判斷、預測；在系統的構建時，要結合企業的實際情況，簡單可靠且易行；在分析數據的過程中，選取的指標、統計方法、相關判別準則要易于分析、便于操作，做到不僅能快速識別、判斷、預測風險，做出預警，還能辨別風險的源頭，諸如此類是對系統可操作性的具體要求。

在系統的設計過程中應盡量考慮采用可量化的指標，同時也要設置部分定性指標，以便進一步系統地反映定量指標所不能表征的金融風險。對于定性指標也要給出準確的判斷標準，盡可能避免人為因素的誤導，確保評價結果的科學性、合理性以及準確性。

系統的設計應兼容，保證企業正常運營的前提下，隨著時間的推移，對系統進行不斷改進和完善。確保系統中功能、模塊可以獨立運行，各異功能相互補充，避免冗余。

以數據為中心的層級配置

從數據管理層角度出發，作為系統中的核心部分，數據是整個體系中的關鍵環節。企業在建立以數據為中心的互聯網金融預警系統過程中，必須健全為企業服務的數據管理機制，建立與企業規模相匹配的數據中心。數據中心的職責包括：數據的收集、整理、加工、存儲以及提供方便、可靠的數據操縱接口，以便其他層級用戶的使用。數據中心管理數據時，應保證其完整性、準確性及安全性，并兼顧可靠性，保證數據中心正常運營，為風險的預警提供支持平臺。

要從互聯網金融的大數據海洋中實現金融風險的預警，必須對金融風險有透徹的定義和認識。這就需要我們從金融風險的定義出發，確定分析需求，對數據進行重新整合，提取與之對應的分析結論。數據整合是保證分析結果可靠性、準確性必不可少的環節，如果說數據是預警體系的基礎，那么需求則是預警體系的靈魂，其中數據提取層的任務包括：風險的定義、分析需求的確定、數據的整合與提取等多個方面。

數據分析是互聯網金融風險管理控制的實施手段。全面的數據分析系統，應包括現行的指標體系、統計模型，及人工智能方法，同時兼顧與企業相適應的相關指標體系、統計模型等內容。數據分析層的功能主要包括：風險識別與判斷、風險預警與監控、自動上報、信號系統、風險預測、風險評級等功能。

來自數據分析層中的每一次預警、每一個報告，都需結合企業的經營管理狀況，以及外部經濟運行環境，行業背景來進行解讀，目的是更系統地評估風險，評價風險的可靠性、危害程度、產生根源，進而提出有效的控制手段，彌補數據分析層的不足，為企業決策管理者提供更完整的決策依據，進而減少企業為規避風險所產生的損益。總之，數據解釋層應健全風險響應機制，建立應急小組，為及時處理風險提供依據。

結合以“數據”為中心的體系設計原則，從多角度分析，預警體系涵蓋了以數據為中心的互聯網金融風險分析的各個環節，即數據的收集、提取、分析和解釋；各層級緊緊相扣，又相互獨立，為企業風險控制管理提供有力支撐；通過數據中心的建設，有利于加快企業的信息化，提高管理水平，降低因企業管理缺陷導致的內部風險，縮減企業管理成本。

以數據為中心的可行操作

除了體系設計和層級配置的考量外，建立科學、體系的考核評價機制也很關鍵。數據作為風險預警機制的核心，一旦離開操作數據的“人”，將毫無用處。因此在系統建設的過程中，應建立科學、體系的考核評價機制，提高參與者的主觀能動性，保證系統順利實施。考核機制應從數據的角度出發，以建立全面、可靠、彈性、實時、安全的數據體系為目標，對參與者在體系建設中的效能進行評估，量化參與者任務完成情況考核，獎勵為體系建設做出貢獻的參與者。

同時，為保證系統實施、操作的規范性，應制定科學規范的程序。在預警系統實施的過程中，應以數據為中心，制定明確的系統實施計劃，包括確定系統實施的進度、參與者、目標以及針對突發事件的處理方法等。必要時，應制定系統使用的行為規范、操作流程，明確參與者的權責、業務范圍、數據權限等；明確風險分析、上報、反饋和監測機制，保證及時發現風險，且得到響應，確保大數據助力互聯網金融風險預警更科學。

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目前，可用于助力互聯網金融風險控制的大數據存在多種來源。電商，以阿里巴巴為例，已經建立相對完善的風控數據挖掘系統，并通過旗下阿里巴巴、淘寶、天貓、支付寶等積累的大量交易數據作為基本原料，將數值輸入網絡行為評分模型，進行信用評級。

支付是互聯網金融行業的資金入口和結算通道，此類平臺可基于用戶消費數據做信用分析，支付方向、月支付額度、消費品牌都可以作為信用評級數據。