金融安全监管现代化建设:急急急

金融安全监管是对金融业务,尤其对资金支付和资金流动实施以资金使用安全为目的的监督和管理。 我国传统的金融监管体系已经不适应网络经济发展需求。传统安全监管工作主要是事后检查和审计,这项工作主要通过查帐进行。如此监管是靠人工完成的,效率低下。金融服务业实现了电子化和网络化,

基于大数据技术的金融风险监测预警应用研究

进入大数据时代后,金融风险监测预警既迎来了新的机遇,也面临着更为复杂的挑战。全面深化对大数据、金融风险监测预防的了解和研究,弄清楚前者对后者的影响,并围绕综合应用大数据技术、构建金融风险监测预警平台、全面强化和落实金融审计、积极推动法律法规逐步完善等维度探索相应的实践优化路径,能为大数据时代金融风险监测预警水平提升带来有力支持。

外资金融安全审查制度的证成与构设

目前,《外商投资安全审查办法》虽然将重要金融服务领域外商投资纳入安全审查范围,但在审查对象、体系、主体、程序等方面存在缺漏,无法独立实现"维护金融安全"的制度功能。因此,立法者应当考虑构设专门化的外资金融安全审查制度:促成外资国家安全审查与金融行业安全监管的机制耦合;对金融领域外商投资行为、外资金融机构分别进行审查;接纳金融监管机构参与相关审查工作;增加审查程序的启动强制力与事后救济性。

基于大数据技术的银行卡异常交易检测和监管应用研究

异常交易检测和监管作为反洗钱、反欺诈工作中的上游环节,其准确性决定了后续人工核实成效的上限,同时也决定了风控人员的工作负担。当前业界普遍使用的反洗钱、反欺诈系统主要基于规则引擎实现,其存在误报率高、规则调整不灵活、阈值设定过于主观等问题,难以应对非法交易模式的动态变化。机器学习检测模型所具备的自适应性在很大程度上能改善这些问题,而银行长期积累下来的海量交易数据与风控系统知识库可以有效支撑模型的建设。本文将从面向反欺诈、反洗钱业务的银行智能风控监管体系发展现状出发,阐述异常交易检测在整个体系中的重要性。通过分析比较不同的异常交易检测技术,解释当前行业内流行的以规则引擎为核心的异常交易检测技术存在的不足和面临的挑战,从而凸显机器学习领域在解决这些问题上的优势,明确了基于机器学习模型进行异常交易检测任务的必要性。然后使用来自银行的真实交易数据进行实验分析,并提出一套具有一定可迁移性的检测体系,改进传统的检测流程,进而减轻风控人员的负担,提升异常交易检测的响应速度。最后从数据管理、知识管理的角度探讨智能化银行卡异常交易监管体系建设思路,对银行、证券公司等金融机构的传统风控监管体系智能化改造具有一定参考价值。