商业银行内审技术和方法.ppt
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商业银行内审技术和方法商业银行内审技术和方法目录目录商业银行内审技术商业银行内审技术商业银行内审方法商业银行内审方法案例案例1231.11.1商业银行内审技术的变革商业银行内审技术的变革1、大数据、云计算和互联网的发展大数据云计算互联网2、银行全面电子数据化金融产品数据化金融服务数据化业务流程数据化3、现场审计和非现场审计技术逐步融合非现场审计不仅作为现场审计的抽样工具,现场审计阶段也需要通过计算机辅助工具获得信息,现场审计和非现场审计的边界越来越模糊即使信息技术非常发达,现实世界仍有部分信息不能被数据化,非现场审计不能完全替代现场审计1.21.2审计数据采集处理技术审计数据采集处理技术随着我们所获取的数据变得越来越庞大,我们也正在逐步逼近全体数据,数据获得的边界便是审计的边界。
1.21.2数据采集处理技术数据采集处理技术1.21.2数据采集技术数据采集技术内部数据VS外部数据结构化数据vs非结构化数据数据分类:
内部数据内部数据vsvs外部数据外部数据内部数据:
目前银行内部数据主要是联机交易数据和联机分析数据,是最主要的数据,包括:
报表传票客户账户和交易合同或协议机构、渠道和产品业务运营业务审批业务档案客户之声反馈数据外部数据:
人行征信工商登记法院、环保第三方支付海关、税务WIND第三方公司风险数据集成互联网爬虫结构化数据结构化数据VSVS非结构化数据非结构化数据结构化数据会计报表客户结算业务台帐.非结构化数据监控录像客户之声信贷档案会计影像贷款审批意见1.31.3审计检查分析技术审计检查分析技术1、业务场景、流程还原2、风险数据、审计经验历史积累3、可视化SQL技术4、数据挖掘技术1.3.11.3.1业务场景、流程还原业务场景、流程还原客户视图客户视图机构、渠道视图机构、渠道视图产品视图产品视图贷款视图贷款视图账户视图账户视图业务场景举例:
客户视图业务场景举例:
客户视图审计平台工商查询来的数据文件法院查询来的数据文件客户档案、交易、协议等内部数据大数据平台股东信息股东信息高管介绍高管介绍法院信息法院信息经营动态经营动态舆论信息舆论信息360度客户全景视图审计检查工作互联网客户数据文件数据存储管理数据查询搜索数据识别分析业务场景举例:
客户视图业务场景举例:
客户视图客户之间的关系客户经理与客户的关系客户关系信息客户风险信息客户沟通信息客户财务信息客户资产信息客户联系信息客户事件信息客户基本信息客户产品信息客户维度重大事件,公司开业、生日等违约事件,提前换款、逾期等可疑事件,可能发生的一些事客户名称证件类信息客户性质信息存款类产品信贷类产品证券类产品信用评级黑名单客户利润贡献度客户资产相关信息客户联系信息,包括主要营业地址电话、联系地址、公司网址、电邮地址等客户建议信息、申请信息、沟通信息、回访信息、投诉信息、调查信息等业务系统数据客户基本产品信息账户信息交易信息企业内外大数据微博信息社交网站流量日志音频视频传统客户画像数据仅仅来自业务系统,事件信息、关系信息、等多类信息缺失或不足,很难形成准确、全方位的画像。
引入大数据,实现了客户360o立体画像客户视图举例客户视图举例-业务流程和信贷档案业务流程和信贷档案审计业务流程举例审计业务流程举例客户视图举例客户视图举例-具体交易具体交易审计业务流程举例审计业务流程举例1.3.21.3.2风险信息、审计经验历史积累风险信息、审计经验历史积累1.3.31.3.3可视化可视化SQLSQL技术技术数据分类1.3.31.3.3可视化可视化SQLSQL技术技术17字段维护数据关联数据筛选数据排序数据合并数据去重数据转换数据提取数据更新数据清理数据汇总数据抽样数据分层重复性检测连续性检测行列转换图形分析数据输入组件模型参数设置自定义数据添加模型参数多种种数据工具内嵌几十种函数多种分析工具多种参数工具多样数据来源数据的安全性功能演示功能演示1.3.41.3.4数据挖掘技术数据挖掘技术审计常用数据挖掘技术一般统计技术聚类相关分类Benford定律1.3.4.1.1.3.4.1.一般统计方法一般统计方法1919频数分析集中趋势均值、中位数离散程度方差、标准差分布状态偏度、峰度1234平均值:
95中位数:
55数据之间差异大,存在个别极端值时,用中位数衡量数据之间的差异程度,如最大和最小值差距多少。
方差和标准差:
每个数据与其均值相比平均相差多少是否符合正态分布峰度:
描述分布形态的陡缓程度偏度:
描述图像尾部的相对长度数值数值频数频数2010130122402305030160242701408097*中位数平均值1.3.4.21.3.4.2聚类聚类在数据挖掘中,“聚类分析”基于“物以类聚,人以群分”的朴素思想,根据数据特征属性对数据样本进行区分。
尤其当当不不知知道道数数据据样样本本所所带带标标签签时时,可可以以使使用用聚聚类类技技术术促促使使带带同同类类标标签签的数据与其他标签的数据相分离的数据与其他标签的数据相分离。
在在聚聚类类分分析析中中,类类别别中中样样本本的的相相似似性性越越大大,类类别别间间样样本本的的差差别别越越大大,聚类的效果就越好聚类的效果就越好。
在在聚聚类类分分析析中中,如如果果一一个个对对象象不不强强属属于于任任何何类类,那那么么该该对对象象是是基基于于聚类的离群点聚类的离群点。
1.3.4.31.3.4.3相关性分析相关性分析使用目的使用目的:
研究变量或事物之间是否有关系以及关系密切程度衡量方式衡量方式:
相关系数211.3.4.41.3.4.4分类分类“分类”所要解决的问题是为一个数据对象归类,即确定一个特定的对象属于哪一类别。
分类工作的任务就是要构建一个分类模型(或称:
分类器)。
分分类类技技术术和和回回归归技技术术均均可可用用于于预预测测,分分类类的的输输出出是是离散的类别值,而回归的输出是连续数值离散的类别值,而回归的输出是连续数值。
分类模型是通过对那些已知的历史数据学习(或训练)出来的。
这里用于建立模型的数据称为学习(训练)集,通常是已经掌握历史数据。
在学习(训练)集中每个对象都赋予一个类别的标记,不同的类别具有不同的标记,如“违约”和“不违约”。
因此,在在已已知知客客户户是是否否违违约约、是是否否流流失失等等类类标标的的情情况况下下,通通常常采采用用分分类类数数据据挖挖掘掘方方法法对对客客户户数数据进行分析据进行分析。
1.3.4.41.3.4.4分类分类决策树决策树Logistic回归模型回归模型审计常用技术审计常用技术241.3.4.5Benford1.3.4.5Benford定律定律概念概念概念概念所有自然随机变量,只要样本空间足够所有自然随机变量,只要样本空间足够大,每一样本首位数字为大,每一样本首位数字为1至至9各数字的各数字的概率在一定范围内具有稳定性。
概率在一定范围内具有稳定性。
应用应用应用应用1.检查财务数字信息是否真实检查财务数字信息是否真实2.发现信用卡套现商户发现信用卡套现商户数字数字112233445566778899概率0.30100.17610.12490.09690.07920.0670.0580.05120.0458Benford概率概率25数据准备数据准备数据准备数据准备首数字概率统计首数字概率统计首数字概率统计首数字概率统计定量分析定量分析定量分析定量分析疑点数据疑点数据疑点数据疑点数据采集流水数据采集流水数据268731条,涉及条,涉及36596个个客户客户忽略具体交易金额,只取每一客户流水金额的忽略具体交易金额,只取每一客户流水金额的首数字,统计其出现的频率首数字,统计其出现的频率:
计算每一客户流水首数字概率与计算每一客户流水首数字概率与Benford概率的概率的相关相关性,性,记为记为r(上例(上例r=0.1104)客户号客户号112233445566778899流水数流水数XX0.17030.0030.00990.12470.15970.09280.08970.18780.1621315举例举例:
BenfordBenford定律定律特定特定客户群体风险研究客户群体风险研究2626疑点数据疑点数据疑点数据疑点数据序序号号客户号客户号首数字为首数字为0首数字为首数字为1首数字为首数字为2首数字为首数字为3首数字为首数字为4首数字为首数字为5首数字为首数字为6首数字为首数字为7首数字为首数字为8首数字为首数字为9相关系数相关系数r流水总流水总数数110232XXXXX00.17030.0030.00990.12470.15970.09280.08970.18780.1620.11041315210163XXXXX00.11330.05770.05880.17840.51420.01680.01890.02940.01260.1166953311659XXXXX00.12040.10680.05830.11070.53590.02140.01940.01360.01360.1578515412123XXXXX0.0030.12630.08320.05940.13670.46210.05940.02670.02820.01490.1698673510741XXXXX0.00060.19430.03170.05080.05720.59060.020.02870.01620.010.19446314610082XXXXX00.0910.21620.14860.06130.43420.00990.00720.01080.02070.25531110710813XXXXX00.1940.050.08520.04920.48380.09390.01140.01670.01580.26181139811336XXXXX0.00470.20910.09190.030.2130.05730.04190.04260.0280.28160.36981502910359XXXXX0.00250.1770.10770.05940.14480.34530.03710.0520.02350.05070.38368081010014XXXXX0.01940.16860.12210.06780.17830.3120.04840.04460.01160.02710.4130516数据验证数据验证数据验证数据验证通过查询交易金额、交易品种、交易对手、交易对手所在单通过查询交易金额、交易品种、交易对手、交易对手所在单位等信息对这些客户进行详细分析位等信息对这些客户进行详细分析,明确问题客户。
,明确问题客户。
举例举例:
BenfordBenford定律定律特定特定客户群体风险研究客户群体风险研究1.3.4.51.3.4.5数据挖掘案例分享数据挖掘案例分享客户社会关系网络挖掘客户社会关系网络挖掘客户社会关系网络挖掘客户社会关系网络挖掘客户交易对手信息以及转账行为形成了一个典型的社会关系网络图,能够有效刻画出客户的经济行为。
“客户交易网络拓扑图”展现,辅以深入的拓扑图(数据)挖掘,便于效识别客户的交易对手以及发现隐藏的交易规律。
付款人付款人收款人收款人金额金额客户147客户5989506.70客户12客户38035.82客户173客户9296189.54客户38客户15524835.59客户64客户2469165.21客户45客户12458192.37客户165客户3060554.80客户159客户1248509.15客户150客户10278048.88客户118客户6724389.19客户155客户64114.69客户102客户15888351.53客户66客户19134123.72客户175客户1327907.121.明确核心客户明确核心客户某担保公司实际控制人,并为某商会会长2.识别关键客户的身份背景,并审计识别关键客户的身份背景,并审计同其他客户的交易背景同其他客户的交易背景审计作业标准化审计作业标准化二二.商业银行内审方法商业银行内审方法12
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