⑴ 建立科技金融服務體系存在什麼風險
那是謠傳。競爭性的金融體系，由於競爭的激烈，只會造成對優質客戶的爭奪，以降低授信條件、提高授信數額作為競爭手段是最常見的。從而造成對部分客戶的過度授信，客戶獲得這些授信後為了充分利用，除了擴大主業外，更多是投入房地產、期貨等預期回報較高的領域，從而不斷積累風險。一旦經濟下行或其他原因造成資金周轉困難，則會形成雪崩式的風險爆發。去年下半年以來，以溫州地區跑路潮為代表的風險爆發，就是典型的案例。
⑵ 開發性金融機構的盈利模式
開發性金融機構有自身特定的融資領域，其盈利模式有別於商業性金融機構。它是以信用建設為核心，用建設制度和市場的方式，在體制資源整合中控制風險、保證資產安全並取得合理盈利。開發性金融機構提供融資的領域為存在市場缺陷的領域，由於融資主體的信用缺失或者不足，如項目法人剛剛成立、前景不明，項目建設期長，現金流需要培育，項目建成風險和市場、財務風險較高，商業性金融機構不願進入，或者進入後發現風險太高，無力或不願進行市場建設、制度建設，又主動退出。這決定了開發性金融機構的貸款主要為項目融資，貸款期限長，與借款人處於共進退、同發展的利益格局之中。這種業務的性質和特點決定了開發性金融機構全部貸款工作的核心是信用建設，即用開發式、創造性的工作方法和手段，彌補融資主體的信用不足，通過一系列的制度建設，促進提高融資主體(亦即市場主體)的經營能力和盈利能力，使其從稚弱走向成熟、強大，能夠用自身創造的財富承擔合理的融資成本(即開發性金融機構的收入)。同時，使弱小產業逐步壯大，使弱質產業擺脫落後，使瓶頸產業逐漸滿足國民經濟需要。為此，開發性金融機構需要根據項目和借款人的具體情況、不同的發展階段的要求，根據項目所屬產業的特點，設計信用結構、資金結構(軟貸/硬貸，資本金/貸款)、貸款期限、寬限期、提款計劃、還款計劃等借貸雙方的制度安排。在融資的同時，做好財務顧問，推動借款人法人治理結構、經營管理制度的建設和完善，推動借款人經營能力的提高，即「融資」與「融智」相結合。這種開發式貸款的典型案例如三峽工程、北京市地鐵工程、神華集團等，借款人均由初期信用能力不足、融資困難，發展為多家金融機構爭搶的優質客戶。 開發性金融機構的盈利還源於自身經營成本的節約，如人員精幹，工作效率高。節約成本的另一重要途徑是：將自身的融資優勢與政府(包括一些企業集團)的組織協調優勢相結合，注重融資機制和融資平台的建設，進行批發性貸款，減少費用支出，從而獲得信用建設和利潤的雙豐收。如旨在支持中小科技企業融資的「瞪羚計劃」、支持解決「三農問題」的北京市延慶縣奶牛養殖項目、中關村科技園區建設發展項目、市政基礎設施打捆項目等，國家開發銀行均以信用建設為中心，注重融資機制建設和/或搭建了融資平台，保證了貸款項目的順利實施和信貸資產安全。
實踐表明，國家開發銀行以盈利為目標，通過建設制度、建設市場、建設信用的方法、途徑，實現了國際先進的市場業績，並同時忠實履行了貫徹國家政策、實現政府目標的職責，探索了一條適合中國國情的開發性金融機構的運營範式。從立法學上講，總結國家開發銀行的實踐經驗，是開發性金融立法過程中必不可少的一個環節；在法律制度中給予適當體現，是立法的一個要求，是上層建築對社會經濟基礎的反映。
⑶ 金融領域7大數據科學案例
金融領域7大數據科學案例
1 金融領域有哪些典型數據問題？
2 金融領域應用那些數據科學方法？
近年來，數據科學和機器學習應對一系列主要金融任務的能力已成為一個特別重要的問題。 公司希望知道更多技術帶來的改進以及他們如何重塑業務戰略。
為了幫助您回答這些問題，我們准備了一份對金融行業影響最大的數據科學應用清單。 它們涵蓋了從數據管理到交易策略的各種業務方面，但它們的共同點是增強金融解決方案的巨大前景。
自動化風險管理管理客戶數據預測分析實時分析欺詐識別消費者分析演算法交易深度個性化和定製結論自動化風險管理
風險管理是金融機構極其重要的領域，負責公司的安全性，可信度和戰略決策。 過去幾年來，處理風險管理的方法發生了重大變化，改變了金融部門的性質。 從未像現在這樣，今天的機器學習模型定義了業務發展的載體。
風險可以來自很多來源，例如競爭對手，投資者，監管機構或公司的客戶。 此外，風險的重要性和潛在損失可能不同。 因此，主要步驟是識別，優先考慮和監控風險，這是機器學習的完美任務。通過對大量客戶數據，金融借貸和保險結果的訓練，演算法不僅可以增強風險評分模型，還可以提高成本效率和可持續性。
數據科學和人工智慧（AI）在風險管理中最重要的應用是識別潛在客戶的信譽。 為了為特定客戶建立適當的信用額度，公司使用機器學習演算法來分析過去的支出行為和模式。 這種方法在與新客戶或具有簡簡訊用記錄的客戶合作時也很有用。
雖然金融風險管理流程的數字化和自動化處於早期階段，但潛力巨大。 金融機構仍需要為變革做好准備，這種變革通過實現核心財務流程的自動化，提高財務團隊的分析能力以及進行戰略性技術投資。 但只要公司開始向這個方向發展，利潤就不會讓自己等待。
管理客戶數據
對於金融公司來說，數據是最重要的資源。因此，高效的數據管理是企業成功的關鍵。今天，在結構和數量上存在大量的金融數據：從社交媒體活動和移動互動到市場數據和交易細節。金融專家經常需要處理半結構化或非結構化數據，手動處理這些數據是一個巨大的挑戰。
然而，對於大多數公司來說，將機器學習技術與管理過程集成僅僅是從數據中提取真實知識的必要條件。人工智慧工具，特別是自然語言處理，數據挖掘和文本分析有助於將數據轉化為智能數據治理和更好的業務解決方案，從而提高盈利能力。例如，機器學習演算法可以通過向客戶學習財務歷史數據來分析某些特定財務趨勢和市場發展的影響。最後，這些技術可用於生成自動報告。
預測分析
分析現在是金融服務的核心。 值得特別關注的是預測分析，它揭示了預測未來事件的數據模式，可以立即採取行動。 通過了解社交媒體，新聞趨勢和其他數據源，這些復雜的分析方法已經實現了預測價格和客戶終生價值，未來生活事件，預期流失率和股市走勢等主要應用。 最重要的是，這種技術可以幫助回答復雜的問題 - 如何最好地介入。
實時分析
實時分析通過分析來自不同來源的大量數據從根本上改變財務流程，並快速識別任何變化並找到對其的最佳反應。財務實時分析應用有三個主要方向：
欺詐識別
金融公司有義務保證其用戶的最高安全級別。公司面臨的主要挑戰是找到一個很好的欺詐檢測系統，罪犯總是會採用新的方法並設置新的陷阱。只有稱職的數據科學家才能創建完美的演算法來檢測和預防用戶行為異常或正在進行的各種欺詐工作流程。例如，針對特定用戶的不尋常金融購買警報或大量現金提款將導致阻止這些操作，直到客戶確認為止。在股票市場中，機器學習工具可以識別交易數據中的模式，這可能會指示操縱並提醒員工進行調查。然而，這種演算法最大的優勢在於自我教學的能力，隨著時間的推移變得越來越有效和智能化。
消費者分析
實時分析還有助於更好地了解客戶和有效的個性化。先進的機器學習演算法和客戶情緒分析技術可以從客戶行為，社交媒體互動，他們的反饋和意見中獲得見解，並改善個性化並提高利潤。由於數據量巨大，只有經驗豐富的數據科學家才能精確分解。
演算法交易
這個領域可能受實時分析的影響最大，因為每秒都會受到影響。根據分析傳統和非傳統數據的最新信息，金融機構可以做出實時有利的決策。而且由於這些數據通常只在短時間內才有價值，因此在這個領域具有競爭力意味著使用最快的方法分析數據。
在此領域結合實時和預測分析時，另一個預期會開啟。過去，金融公司不得不聘用能夠開發統計模型並使用歷史數據來創建預測市場機會的交易演算法的數學家。然而，今天人工智慧提供了使這一過程更快的技術，而且特別重要的是 - 不斷改進。
因此，數據科學和人工智慧在交易領域進行了革命，啟動了演算法交易策略。世界上大多數交易所都使用計算機，根據演算法和正確策略制定決策，並考慮到新數據。 人工智慧無限處理大量信息，包括推文，財務指標，新聞和書籍數據，甚至電視節目。 因此，它理解當今的全球趨勢並不斷提高對金融市場的預測。
總而言之，實時和預測分析顯著改變了不同金融領域的狀況。 通過Hadoop，NoSQL和Storm等技術，傳統和非傳統數據集以及最精確的演算法，數據工程師正在改變財務用於工作的方式。
深度個性化和定製
企業認識到，在當今市場競爭的關鍵步驟之一是通過與客戶建立高質量的個性化關系來提高參與度。 這個想法是分析數字客戶體驗，並根據客戶的興趣和偏好對其進行修改。 人工智慧在理解人類語言和情感方面取得重大進展，從而將客戶個性化提升到一個全新的水平。 數據工程師還可以建立模型，研究消費者的行為並發現客戶需要財務建議的情況。 預測分析工具和高級數字交付選項的結合可以幫助完成這項復雜的任務，在最恰當的時機指導客戶獲得最佳財務解決方案，並根據消費習慣，社交人口趨勢，位置和其他偏好建議個性化服務。
結論
對於金融機構來說，數據科學技術的使用提供了一個從競爭中脫穎而出並重塑其業務的巨大機會。大量不斷變化的財務數據造成了將機器學習和AI工具引入業務不同方面的必要性。
我們認為，我們主要關注金融領域的7大數據科學用例，但還有很多其他值得一提的。 如果您有任何進一步的想法，請在評論部分分享您的想法。
⑷ 求國內外金融風險案例！！！麻煩各位了~~
海南發展銀行的關閉
一、案例分析
1998年6月21日，中國人民銀行發表公告，關閉剛剛誕生2年10個月的海南發展銀行。這是新中國金融史上第一次由於支付危機而關閉一家有省政府背景的商業銀行。海南發展銀行成立於1995年8月，是海南省唯一一傢具有獨立法人地位的股份制商業銀行，其總行設在海南省海口市，並在其他省市設有少量分支機構。它是在先後合並原海南省5家信託投資公司和28家信用社的基礎上建立和壯大的。成立時的總股本為16.77億元，海南省政府以出資3.2億元成為其最大股東。關閉前有員工2800餘人,資產規模達160多億元。
海南發展銀行從開業之日起就步履維艱，不良資產比例大，資本金不足，支付困難，信譽差。1997年底按照省政府意圖海南發展銀行兼並28家有問題的信用社之後，公眾逐漸意識到問題的嚴重性，開始出現擠兌行為。隨後幾個月的擠兌行為耗盡了海南發展銀行的准備金，而其貸款又無法收回。為保護海南發展銀行，國家曾緊急調了34億元資金救助，但只是杯水車薪。為控制局面，防止風險漫延，國務院和中國人民銀行當機立斷，宣布1998年6月21日關閉海南發展銀行。同時宣布從關閉之日起至正式解散之日前，由中國工商銀行託管海南發展銀行的全部資產負債，其中包括接收並行使原海南發展銀行的行政領導權、業務管理權及財務收支審批權；承接原海南發展銀行的全部資產負債，停止海南發展銀行新的經營活動；配合有關部門施實清理清償計劃。對於海南發展銀行的存款，則採取自然人和法人分別對待的辦法，自然人存款即居民儲蓄一律由工行兌付，而法人債權進行登記，將海南發展銀行全部資產負債清算完畢以後，按折扣率進行兌付。6月30日，在原海南發展銀行各網點開始了原海南發展銀行存款的兌付業務，由於公眾對中國工商銀行的信用，兌付業務開始後並沒有造成大量擠兌，大部分儲戶只是把存款轉存工商銀行，現金提取量不多，沒有造成過大的社會震動。
二、原因分析
（一）不良資產比例過大。可以說，海南發展銀行建立本身就是一個吸納海南非銀行金融機構不良資產的怪胎。1992年開始海南房地產火爆，1993年5月以後，國家加大金融宏觀調控力度，房地產熱逐步降溫，海南的眾多信託投資公司由於大量資金壓在房地產上而出現了經營困難。在這個背景下，海南省政府決定成立海南發展銀行，將5家已存在嚴重問題的信託投資公司合並為海南發展銀行。據統計，合並時這5家機構的壞賬損失總額已達26億元。有關部門認為，可以靠公司合並後的規模經濟和制度化管理，使它們的經營好轉，信譽度上升，從而擺脫困境。1997年底，遵循同樣的思路、有關部門又將海南省內28家有問題的信用社並入海南發展銀行，從而進一步加大了其不良資產的比例。
（二）違法違規經營，海南發展銀行建立起來以後，並沒有按照規范的商業銀行機制進行運作，而是大量進行違法違規的經營，其中最為嚴重的是向股東發放大量無合法擔保的貸款。海南發展銀行是在1994年12月8日經中國人民銀行批准籌建，並於1995年8月18正式開業的。成立時的股本16.77億元。但僅在1995年5月到9月間，就已發放貸款10.60億元，其中股東貸款9.20億元，占貸款總額的86.71%.絕大部分股東貸款都屬於無合法擔保的貸款，許多代款的用途根本不明確，實際上是用於歸還用來入股的臨時拆借資金，許多股東的貸款發生在其資本到賬後的一個月，入股單位實際上是剛拿來，又拿走。股東貸款實際上成為股東抽逃資本金的重要手段。這種違法違規的經營行為顯然無法使海南發展銀行走上健康發展的道路。
三、 啟示
（一）不良資產比例過大是目前我國銀行業的主要風險。我國的商業銀行特別國有獨資商業銀行不良資產比例大是一個眾所周知的事，盡管對4家國有商業銀行不良資產比例的匡算結果有不同，有的說20%左右，有的說30%左右，不論那一個比例，反正都是高比例，大大超過了中國人民銀行規定的17%的最高限界，也大大高於東南亞金融危機爆發之初的泰國（7.9%）、馬來西來（6.4%）、印尼（17%）、韓國12%、日本12%、台灣11%，而形成高比例不良資產的原因雖有銀行自身經營管理的問題，但更多的是由於體制因素及由此引起的過多行政干預造成的。國有商業銀行在如此高的不良資產比例下只所以還能正常運轉，根本一點在於廣大民眾相信國有銀行不會倒閉，因此不但不擠提，還照樣存款。海南發展銀行一開始了就染上了國有商業銀行的體制病，長官意志使它一起步就背上了沉重的不良資產包袱，而由於它不是國有商業銀行，沒有國家信用保證，因此，一有風吹草動，就會發生擠兌，引發支付危機而難以為繼。如前所述，目前我國的主要商業銀行是裹著國家信用大旗掩蓋著高額不良資產的病灶，如果不能盡快把不良資產比重降下來，隨著我國加入WTO和國有商業銀行企業化改革的深入，就極容易引發類似海南發展銀行這樣的風波。
（二） 合規合法經營是商業穩健運行的基本要求。
海南發展銀行只所以短命，原因是它一開業就違規經營，《中華人民共和國商業銀行法》第四章第35條、第36條、第40條規定，「商業銀行貸款，應當對借款人的借款用途、償還能力、還款方式等情況進行嚴格審查」，「商業銀行貸款，借款人應當提供擔保」，「商業銀行不得向關系人發放信用貸款；向關系人發放擔保貸款的條件不得優於其他借款人同類貸款的條件」。而海南發展銀行完全違背這些規定，貸款不問用途，貸款不搞抵押，通過貸款的方式抽逃資本金，前門拿進、後門拿出，拿來多少、帶走多少，如此違法亂紀經營，豈有不垮之理。
（三） 中央銀行的救助是防止商業銀行發生信用危機，化解銀行業風險的最後一道防線。在1998年上半年海南發展銀行出現儲戶擠兌時，中央銀行緊急調動34億資金予以支持，當發現如此救助不足以制止信用危機發生時，中央銀行採取斷然措施，立即關閉海南發展銀行，由中國工商銀行對其實行接管，從而避免了事態的擴大，保護了私人儲戶的利益。同時按照國際通行的規則，對法人債權進行登記，在海南發展銀行全部資產負債清償完畢以後按折扣率進行總付，以體現投資者（這里為存款者）自我承擔風險的原則。這一案例，充分顯示了中央銀行充當最後貸款人和化解銀行風險的最後一道防火線的地位。
第二篇 外國金融風險案例
案例2-1
美國儲貸協會的破產
20世紀80年代中後期美國發生了繼30年代以後又一次商業銀行儲蓄機構破產的風潮，據美國立法機構統計，有問題的商業銀行從1981年的大約200家增加到1986年的超過1400家，商業銀行倒閉的數量從1950——1981年平均每年5家，1982年——1992年平均每年130家，1988年達到200家以上，儲貸協會幾乎全面破產。至1995年末，花費了納稅人大約1400億美元。據美國總會計署估算，這場危機的保救成本要超過5000億美元。在這場危機中，各種利益集團通過立法機關和政府胡整亂治，丑聞百出，在美國金融發展史寫上了不光彩的一頁。
一、案例介紹
美國儲貸協會建立於20世紀30年代，當時成立這個協會的目的是為了鼓勵美國的中產階級進行自顧，所以全稱是「扶助儲貸協會」。為了規范儲貸協會的運作，國會創建了聯邦住宅貸款銀行委員會（FHLBB），而且建立了它的附屬機構聯邦儲貸保險公司（FSLIC），為儲貸協會的存款保險。儲貸協會吸收公眾的短期儲蓄存款、並且用這些所得存款向當地的購房者提供20年和30年的抵押貸款，利率在抵押期內保持不變。
顯然，如果儲貸協會向儲戶支付的利率低於儲貸協會發放的抵押貸款的平均收益率，則儲貸協會就有盈利，可以正常經營，反之，如果儲貸協會向儲戶支付的利率高於儲貨協會發放的抵押貸款的平均收益率，則該機構就會虧損。從30年代到60年代中期利率很低，而且穩定，長期抵押貸款利率高於短期存款利率，即儲貸協會的收益曲線總是向上傾斜的。在穩定且低通貨膨脹率的時期，儲貸協會的經營是很簡單的。局外人嫉妒地拿儲貸協會經理的「3——6——3」的經營方式（以3%的利率借款，以6%的利率貸款，每天下午3點打高爾夫球）開玩笑。不幸的是，在70年代中期，利率開始上升。最初，這一上升是溫和的遞進的，所以儲貨協會遇到的麻煩不大。但在70年代後期，不斷上升的通貨膨脹對利率施加了向上的壓力，並將利率提高到了儲蓄機構可以向儲戶提供的利率上限水平。為了防止嚴重的非中介化，立法機構授權儲貸協會發行貨幣市場單據，這一新工具面值1萬美元，並允許銀行和儲蓄機構參照6個月國庫券的標准來確定利率。
⑸ 我想了解一下 金融詐騙犯和詐騙犯的案例 案情經過
新華網北京2月13日電（李煦 高志海）身為公司法定代表人的朱江與某銀行北京某支行分理處主任戴某相互勾結，採取掛失和偽造存款單位印章、預留印鑒卡等手段，大肆進行金融詐騙，給國家造成巨額經濟損失，最終在京受到法律嚴懲。
北京市第二中級人民法院13日以票據詐騙罪、金融憑證詐騙罪數罪並罰一審判處朱江無期徒刑，剝奪政治權利終身，沒收個人全部財產；扣押在案的1000餘萬元發還銀行；繼續追繳其詐騙所得贓款。
北京市某投資顧問有限責任公司法定代表人朱江與某銀行某支行分理處主任戴某（另案處理）合謀後，並在戴授意、幫助下，採取存摺掛失及偽造存款單位印章、預留印鑒卡，偽造轉賬支票的方法，先後分別於1998年3月，把馬某存入該分理處2000萬元中的1000萬元轉出歸自己使用；於1998年9月，將馬某以某房地產開發公司名義存入某銀行某支行分理處的3000萬元轉入自己的投資顧問有限責任公司賬戶。於1999年5月到6月間，將北京某電力有限責任公司存入分理處2億元中的8400萬元轉出騙走。案發後，支行先後賠付馬某4000萬元，墊付電力有限責任公司7262萬元。
朱江於1999年6月逃往美國，後於2001年2月26日回國投案自首。
法院經審理後認為，朱江與銀行內部人員相勾結，大肆進行金融詐騙活動，其行為已分別構成票據詐騙罪和金融憑證詐騙罪，詐騙數額均特別巨大，給國家利益造成特別重大損失，罪行極其嚴重，依法應予懲處。鑒於其能夠主動回國投案並協助追回部分贓款，法院依法對其予以從輕、減輕處罰。據此，作出上述一審判決
⑹ 在飛貸金融科技貸款安全嗎
飛貸金融科技是入選美國沃頓商學院金融案例研究的中國金融科技公司（全球僅15個金融領域案例，飛貸入選2例），在信息安全、風控等方面都做的很好
⑺ 中小企業金融服務優秀案例
一、客戶名稱：吉林省宏賀米業有限公司
二、主營業務：糧米收購、加工銷售及副產品經銷，其產品定位中高端。
三、品牌：九香禾潤、家慶余。
四、銷售區域：雲南、貴州、四川、上海、福建、江蘇、浙江、長春等地。
五、融資需求：吉林省宏賀米業有限公司多年來一直與國內市場比較穩定的批發客戶共同發展，由於近年來市場競爭激烈，對商品的質量要求逐年提高，因此必須對生產設備進行更新改造，改造後對生產流動資金產生了一定的影響。該公司資金周轉1次/2周，並且是先發貨後回款的結算方式，故產生了300萬元的資金缺口，為此申請商會幫助協調解決貸款300萬元，用於該公司的生產經營流動資金周轉。
六、客戶條件：缺少有效的抵押物是阻礙該公司貸款的最大瓶頸。也正因為此項瓶頸，該公司的貸款申請被多家銀行拒之門外。
七、做法：
（一）量身設計融資方案。企業銷售額8000萬元，利潤率5%，固定的采購渠道、固定的銷售渠道、固定的回款周期、固有的消費群體，成熟的管理模式，經營風險較小，如果有恰當的抵押物，那麼宏賀米業有限公司絕對是眾多銀行爭奪的小微企業信貸客戶。
針對企業缺少有效擔保方式的融資難問題，商會會同銀行採取以企業現金流為依託、封閉企業的銷售回款路徑、動產抵押、商會的企業基金作擔保的方式防控風險，經過對企業還款能力及資金需求的合理測算，給予企業授信300萬元。
（二）亮點分析
正常的經營，良好的信譽、有效的擔保一直是銀行向企業發放貸款的主要先決條件，向宏賀米業有限公司發放的300萬元小微企業貸款中，恰恰是商會的企業基金擔保起到了決定性作用。
而與商會合作銀行發放的小微企業貸款產品無需抵押和評估，通過考察企業的經營歷史、信譽度、可持續發展能力，特別是通過重點對企業銷售現金流這一第一還款來源的重點考核來達到控制風險的目的，起到了切實解決從事小微企業貸款難、擔保難問題，並且為企業節約了評估、保險、抵押登記等各項費用，省去了抵押擔保等手續，節省了時間。
（三）企業變化
宏賀米業有限公司取得300萬元貸款後，將資金全部投放到了擴大市場和提高商品質量數量上，確保了企業總體經營計劃的順利執行，使公司營業額提升、利潤增加，同時增加了15個就業崗位，競爭力得到了明顯的提高。據公司負責人介紹，300萬元的貸款一年能為公司增加6000萬元到7000萬元的銷售流水。
八、案例點評：德惠市種植經銷業商會企業基金擔保貸款誕生於2012年初，是民生銀行專門為優質種植經銷產業鏈的企業設計的小微企業貸款新產品，凡是申請該類貸款的企業，只需向商會和貸款行提供企業及法人相關材料，經考核授信，並由商會企業基金擔保，結算的賬戶建在貸款行，保證銷售回行，資金封閉運作即可獲得融資支持，貸款不需要傳統意義上的抵押和擔保，只依據借款人真實的交易、真實的資產狀況、真實的信譽狀況和經營的持續性作為貸款發放的前提。