浙江兩會｜省政協委員范淵：利用大資料技術提升金融風險監測防範

金融是國家重要的核心競爭力，金融安全是國家安全的重要組成部分。在金融快速發展特別是互聯網金融快速崛起的今天，非法集資、非法傳銷通過互聯網蔓延，已造成了日益嚴重的風險隱患。

浙江省政協委員、杭州安恒資訊技術有限公司CEO範淵認為，打好防範化解重大風險攻堅戰，重點是防控金融風險，做好重點領域風險防範和處置，堅決打擊違法違規金融活動，加強薄弱環節監管制度建設。

範淵認為，近年來隨著我國金融行業的市場化、創新化、網路化、數位化程度的不斷提高，

對當前的金融監管體制和手段提出了眾多挑戰。金融混業化經營對分業監管模式提出挑戰，不同領域相互滲透和交叉的趨勢不斷增強，不同市場之間的聯動性顯著增強，金融風險的複雜程度日益提高，目前的分業監管模式日益顯露出監管空白、滯後和失靈的問題，已不適應現代金融混業經營的發展需要。而隨著互聯網、大資料等資訊技術的快速發展，使各金融市場之間和不同金融業態之間的關聯性更加緊密，呈現更加複雜的網路特徵和聯動關係，同時金融業務網路與互聯網的連接，使得網上銀行業務、P2P業務容易成為非法入侵和惡意攻擊的對象。在開放網路中流動的大量金融交易資料，不僅涉及巨大的經濟利益，而且包含大量的使用者個人隱私資訊，不法分子的網路入侵、網上偵聽、電子欺詐和攻擊行為，對於用戶和金融企業來說，都是極大的風險。

對此，範淵提出，金融發展與現代資訊技術的深度融合，運用大資料技術作為支撐，提升監測、預警和處置能力，是防範金融風險的必然舉措。“利用大資料技術提升金融風險監測預警能力、金融風險分析研判能力、金融風險應急處置能力、金融行業的資訊安全防護能力，

是今後大資料產業給金融領域帶來的非常大的價值。”

範淵說，通過對全省金融企業特別是互聯網金融企業的註冊資訊、招聘資訊、網站訪問量、行銷廣告等特徵資料的聚合，建立資料模型，用於發現各種業態的金融企業，挖掘企業經營主體、使用者、產品等資訊，

形成全面、準確的金融企業動態分類與資訊提取能力，構建企業基礎資料資源庫。按照監管要求，對金融企業的運行情況、風險情況、輿情發展進行監測預警，形成全方位、高動態的金融風險監測預警能力。通過構建各類型風險分析模型，全面實現資金流向監測、輿情熱點溯源、虛假資訊甄別、重點關注企業監測分析、資料統計分析等功能。通過與基礎資料資源對接，實現對不同行業全生命週期的統計和展示，以及對相關風險及預警等異常情況的綜合分析和研判，提升跨行業、跨市場交叉性金融風險的分析研判能力，為金融風險監管處置提供輔助決策資訊。

範淵建議，建立金融風險資訊資源分享體系，實現可動態配置的資料分發許可權及風險資訊通報機制，進一步完善聯動監管處置機制。通過對違法犯罪行為的建模，及時發現利用相關平臺實施傳銷、集資詐騙等違法犯罪行為。通過對輿情資訊進行有效監測，及時跟蹤已形成的事件的發展變化情況，防止事態擴大，避免引起社會恐慌等不安定因素。運用大資料技術，實現對全省金融企業的網路安全動態監測，避免金融企業安全事件的發生。同時結合深度機器學習、智慧演算法建模，及時預警高級威脅，並對攻擊事件進行精確朔源，幫助金融企業有效解決複雜的安全問題，保障企業資料和使用者資金的安全。

編輯：江英華

以及對相關風險及預警等異常情況的綜合分析和研判，提升跨行業、跨市場交叉性金融風險的分析研判能力，為金融風險監管處置提供輔助決策資訊。

範淵建議，建立金融風險資訊資源分享體系，實現可動態配置的資料分發許可權及風險資訊通報機制，進一步完善聯動監管處置機制。通過對違法犯罪行為的建模，及時發現利用相關平臺實施傳銷、集資詐騙等違法犯罪行為。通過對輿情資訊進行有效監測，及時跟蹤已形成的事件的發展變化情況，防止事態擴大，避免引起社會恐慌等不安定因素。運用大資料技術，實現對全省金融企業的網路安全動態監測，避免金融企業安全事件的發生。同時結合深度機器學習、智慧演算法建模，及時預警高級威脅，並對攻擊事件進行精確朔源，幫助金融企業有效解決複雜的安全問題，保障企業資料和使用者資金的安全。

編輯：江英華