“1+6+N”管理体系加持大屏生态，河南金融领域公共风险预警系统正式上线70岁林青霞现身香港！略显老态气质不减，手握数十亿身家日子滋润 - 沿海生态系统管理实践

开悟余生 · 发表于海洋科普 2024-6-11 09:29:57

【大河财立方记者韩东琳】2023年，国内外金融业大事频发，“硅谷银行破产”“瑞士信贷暴雷”“中植系遭立案侦查”等事件或将引发一系列的金融风险。与此同时，监管部门也在利用技术手段、治理举措，不断提高业内声誉风险的重视程度，高度警惕声誉风险的发生。

20世纪早期，凭借对有毒气体的感知力，金丝雀成为英国煤矿的标配。后来，“煤矿中的金丝雀”也被引申为风险预警。穿越百年，数智化浪潮已然来临。在此背景下，如何将数据要素作为金融行业的“金丝雀”？以大数据助力区域金融风险防范与化解，筑牢地方金融系统性风险防线？成为金融业的重要课题。

12月9日，在2023（第十八届）大河财富中国论坛上，“河南金融领域公共风险预警系统”正式上线，河南金融市场迎来“金丝雀”。该系统运用大河财立方在金融领域的“百万级”数据积累、金融业声誉风险管理经验，创造性搭建“1+6+N”风险预警体系，进一步加强全省金融业公共风险系统性防范，实现穿透式监管。

河南金融领域公共风险预警系统发布，构造“数据+事件+预警”风险感知链

河南金融领域公共风险预警系统是大河财立方研发的集数字化、智能化、实时化、可视化为一体的动态感知及预警系统。

该系统融合大数据、云计算、AI等技术，挖掘聚合平面媒体、微博、微信、自媒体、短视频等多维信源，融入专题监测、风险评级、媒体溯源等数据分析模型，多维构建、数链结合，形成立体化金融领域声誉风险监测预警体系。

目前，该系统入库近2000家金融机构，无论是省级金融机构，还是地市级、区县级金融机构，其风险状况都能够实现数据化动态监测。该系统不仅实现了对省内金融机构声誉风险的全量监测，更能及时预警重点行业、重点领域舆情事件。

通过对全网金融类数据的梳理，该系统的数据交互渠道能够量化整合金融业企业经营、信用风险、业务合规、监管处罚、司法纠纷、客户关系等数十个维度信息。通过对数据的结构性分析，整合形成区域金融公共风险视图。

如属地金融领域发生突发舆情事件，系统巡查时可以在第一时间完成自动化舆情预警，并通过可视化大屏实时展现该事件传播数量、活跃媒体、发酵趋势等，辅助舆情分析、处置与治理决策。

金融领域公共风险预警系统在可视化呈现风险数据的同时，也意图优化金融领域风险治理方式。大河财立方利用数据的可视化，重新定义金融领域的风险数据模型，以监测支撑预警，以研判指导行动，助力区域金融高质量发展。

地方金融组织等6大类主体全覆盖，搭建金融垂直领域声誉风险数据大模型

近年来，河南省金融系统持续深化地方金融改革、完善金融体系，金融工作取得明显成效。金融业态不断完善的同时，监管科技也需要持续升级。

河南金融领域公共风险预警系统将近2000家入库机构分为银行业机构、地方金融组织、保险机构、城投平台、证券期货机构、私募基金管理人6大类金融主体，实现金融垂直领域分类、分级定向监测，强化6大主体“金丝雀”的风险识别能力，搭建金融垂类声誉风险数据大模型。

为分流金融系统内各行业信息，迅速找到机构声誉风险触点，该系统将银行业机构、地方金融组织、保险机构等6大类主体进一步拆解、穿透，在全量监测的同时，升级个性化、针对性监测预警。

例如，地方金融组织这一主体，河南金融领域公共风险预警系统将其相关数据再次拆解为小额贷款、融资担保、融资租赁、商业保理、地方资产管理、典当行、权益类交易场所等7类数据支链，分别进行风险数据运算。在体现主体行业声誉风险的同时，也为行业自身风险提供研判依据。

见微知著，融汇交贯。目前，系统已完成6大类金融主体行业的专属数据拆分，形成了覆盖银行业省级分支机构、城商行、农商行、村镇银行、小额贷款、融资担保、财险、寿险等在内的20余个数据支链建设。

以数据支链为模型，以垂直领域个性化数据为支撑，河南金融领域公共风险预警系统同步架构出“金融业行业健康度”排名。该排名能够直观地反映出时段内20余个金融领域细分行业声誉风险现状，助力行业风险防控“护城河”建设。

媒体、地域、内容等N个维度，实时扫描属地金融声誉风险舆情数据

声誉风险发酵，往往与涉事主体、传播媒介、公众反馈强相关，互反应。河南金融领域公共风险预警系统基于近2000家入库企业样本分析，依托大河财立方声誉风险监测、预警、处置经验，建立舆情预警、传播趋势、涉事类型、媒体分类、地域排行、行业健康度等N个指标要素，覆盖金融机构重要风险点，掌握舆情发酵实况。

具体来看，监测企业入库后，该系统将自动开展数据归集，由情感研判模型、语义分析模型，对传播内容进行精准分词及情感分析。根据模型训练结果对传播内容进行情感判定，识别出有价值的风险线索后，在系统内进行实时告警，提前预判风险流向。

为了更加直观、清晰地反映河南省金融领域声誉风险状况，该系统从传播溯源、关键词频、评论倾向、拐点风险告警等维度对全网数据进行实时扫描，自动架构可视化动态图表，让繁杂的数据变透明，让动态数据作为金融行业的“金丝雀”，为潜在风险“吹哨”。

对于金融领域突发专项事件，预警系统将启用大河财立方自研生态算法，迅速定位传播引爆原点及参与群体，探测公众舆情热点，判断舆情发酵程度与导向。通过数智化与行为力的有效结合，全面洞悉声誉风险传播趋势、客观测算事件风险程度，为属地金融声誉风险化解提供决策支持。

责编:刘安琪 | 审校:李金雨 | 审核:李震 | 监审:万军伟