读书笔记：大数据与金融风险识别

一、金融风险：金融风险，指任何有可能导致企业或机构财务损失的风险，它包括：市场风险、信用风险、流动性风险、作业风险、行业风险、法律法规或政策风险、人事风险、自然灾害或其他突发事件

二、金融风险识别基本思路：金融风险事故发生前，人们运用各种方法系统连续地认识所面临的各种风险、以及风险发生的潜在原因。识别风险性征兆或事件、识别风险性征兆或事件发生的概率、识别风险性征兆或事件发生的效应

三、金融风险识别主要方法：1、流程图法：该种方法强调根据不同的流程，对每一阶段和环节，逐个进行调查分析。找出风险存在的原因。2、调查列举法：由风险管理人员对该组织可能面临的风险逐一列出，并根据不同的标准进行分类，列出风险清单。3、资产财务状况分析法：即按照企业的财务资料，风险管理人员经过实际的调查研究，对企业财务状况进行分析，发现其潜在风险。4、分解分析法：指将复杂的事物分解为多个比较简单的事物，将大系统分解为具体的组成要素，从中分析可能存在的风险及潜在损失的威胁。

四、风险信息收集复杂性

信息的复杂性存在：技术复杂性、数量复杂性、变革复杂性、种类复杂性、组织复杂性等。

五、大数据风险识别特点：大数据风险预测，是将数学算法运用到海量数据中，预测事件发生的可能性，通过关联分析找出关联物并对其监控，从而预测未来。

六、大数据风险调查优势：提高效率，提高信息来源覆盖程度，从一个结点上升为一个网络，从截面到全景，从历史到现在进行时，从静态到动态，碎片化信息的聚合，引入非结构化的数据

七、大数据金融风险管理技术：机器学习-大数据分析技术-数据挖掘

大数据抓取海量碎片化互联网信息，如企业关联、企业背景、企业與情、行业动态、法人背景、招聘信息、网络口碑、员工评价、热搜动向、社会评论……然后进行文本语义分析，自然语言学习，语义提取，机器学习理解,样本状态定义，发展趋势预.....机器学习，智能风险量化基于大数据分析的风险控制专家系统，定制风险量化模型。

八、数据维度：（1）企业大数据，包括无形资产、土地转让、动产抵押、招投标、员工评价、新闻舆情，口碑、工商信息、涉诉被执行失信。（2）企业内部数据，上下游、供应商、客户名单、财务营收、水电煤。（3）行业政策，政策、行业趋势、新增企业。（4）企业家信用，教育、地域稳定度、法院诉讼、对外投资、社交大数据、失信黑名单

九、一些风险特征：企业法定代表人或实际控制人发生变化、法定代表人及股东的个人资信发生变化、公司牵涉司法纠纷或收到大量投诉、公司收入及利润发生异常变化、行业上下游出现整体波动、公司员工大范围离职、公司高管频繁变更、关联子公司突发坏账、抵(质)押物出现大幅贬值。