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            • 来源:中国新闻网
            乐思舆情:大数据如何助力银行进行舆情防控?|||||||

            6月24日乐思舆情发现,继去年10月份发布征求意见稿后,6月23日,银保监会印发《中国银保监会行政处罚办法》,并将于今年8月1日起施行。

            作为银保监会2020年规章立法工作计划中的重要一项,本次印发的《办法》共10章104条,相比意见稿增加了一章5条内容,进一步优化和完善了许多细节。例如,《办法》新增了对违法机构从重处罚的几种情形,包括屡查屡犯、不配合监管执法、危害后果严重,造成较为恶劣社会影响等行为。

            大数据在银行业新政策背景下是如何被应用的?

            伴随着互联网和大数据的快速发展,互联网和传统行业的融合开始加速,在互联网浪潮下,传统行业重新找到了发展的新方向。互联网与传统银行业可以融合发展,即形成新型的“互联网+”模式,该模式的本质在于将互联网技术融合于银行经营管理的各环节,这不仅仅是简单的将传统业务置于互联网环境中,而是一种多维度、多层次涉及面广的颠覆性创新,是未来助推银行业转型升级的必经之路。

            大数据在银行风险管理中的作用主要体现在下面五个方面。

            风险管理

            对于风险管理领域,数据仓库可以支持风险管理领域对客户、债项层面的内部评级和风险综合评价,支持对风险资产的综合管理,同时将评价结果应用于信贷审批、风险监测、风险报告、政策制定、拨备计提资本计量等各领域。中国工商银行基于数据仓库开展了内部评级、资本管理、不良客户管理等工作,取得了较好的效果。

            舆情分析

            在大数据时代的背景下,网络上存在大量以文本为代表的非结构化数据,特别是互联网上的新闻、社交媒体数据,其中更不乏与商业银行有关的情信息。对这些信息进行有效的挖掘和利用,将为商业银行及时掌握在互联网上传播的潜在风险事件提供一个全新的视角。

            客户与市场洞察

            银行可以通过跟踪社交媒体的评论信息,利用各种非结构化数据,对客户进行细分,改进客户的流失情况。这是银行对于市场的趋势分析。

            运营优化

            银行通过大数据平台对各种历史数据进行保存和管理,同时可以对系统日志进行维护、预测系统故障,从而提升系统的运营效率。

            风险与欺诈分析

            主要包括财务风险分析、贷款风险分析、各种反洗钱和欺诈调查和实时欺诈分析等内容。所谓财务风险分析是分析信用风险和市场风险产生的数据;贷款风险分析是从媒体或者社会公众信息中提取企业客户和潜在客户的信息。提高对于风险的预测能力和预警能力;反洗钱与欺诈调查是提取犯罪记录的信息;实时欺诈分析则是对大量的欺诈数据进行分析。

            如何运用大数据应对舆情?

            1、建立有效的负面舆情预警机制

            负面舆情危机一旦爆发,将全天候地在不同类型的媒体平台蔓延。一些网上发言缺乏理性,比较感性化、情结化和极端化,容易得到众人的响应,产生“滚雪球”效应,具有相当强的感染性、煽动性甚至是破坏性。因此,只有建立起舆情危机预警系统,利用网络舆情监测技术,7乘24小时不间断的监测全网信息,在第一时间识别危机信息并及时提取出来,供有关银行及其职能部门决策处置,才能避免演化成更大范围的舆论危机。

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            2、确立完善的负面舆情处理机制

            舆情危机一旦发生,商业银行应本着“及时反应、分级处理、有效引导”的原则正确应对负面舆情。

            一是坚持“黄金四小时”原则,把握最佳处理时机。

            二是建立“危机分级处理预案”。应对重大舆情危机是一项复杂的系统工程,商业银行必须根据不同的负面等级建立一套成熟的危机分级处理预案。

            三是落实责任主体,回答公众质疑。

            四是坦诚对待,开展民意互动。在负面舆情发生后,银行业要正视危机传播的客观性及其社会影响,做到实事求是,对舆论质疑和批评不回避、不反感、不恐惧、不恼怒。

            五是主动出击,通过自媒体开展正面营销。商业银行可以邀请网络意见领袖开展银行产品服务体验,激发意见领袖的真实正面口碑,形成正面舆论场;也可以打造务实有效的官方微博,建立网络粉丝平台,通过各类线上线下的活动聚集品牌口碑贡献者,使其成为品牌长期资产。

            免责声明:市场有风险,选择需谨慎!此文仅供参考,不作买卖依据。