融合非结构化大数据分析的风险感知评估预警方法与金融监管科技研究

基本信息
批准号:91846108
项目类别:重大研究计划
资助金额:43.00
负责人:部慧
学科分类:
依托单位:北京航空航天大学
批准年份:2018
结题年份:2021
起止时间:2019-01-01 - 2021-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:李晔林,罗炎林,唐文金,江燕,解峥,陈禹舟,张珏,李映森
关键词:
风险预警系统风险识别风险预警风险监测风险评价
结项摘要

With the rapid development of internet finance, illegal fund-raising is increasingly organized through internet finance. How to use more scientific methods and means of supervision to monitoring and warning the risks associated with internet finance? It is an important issue. This research project will propose a risk monitoring indicators system for suspected illegal fundraising. We will study text mining methods for unstructured fragmentation information, propose measurement methods for the monitoring indicators. Explore the characteristics of risk contagion by building heterogeneous networks. Study the risk warning integrated method to improve the model interpretation ability as well as the accuracy of the models. The project is dedicated to proposing new financial risks early waning methods and systems through big data analysis, thereby innovating financial supervision techniques and methods. The research work of this project is of great significance for maintaining financial stability and preventing financial systemic risks.

随着互联网金融的快速发展,非法集资组织化、网络化特征日益明显,互联网金融行业也成了非法集资高发行业。如何运用更加科学的监管手段和方法对互联网金融的相关风险实施监管,是值得研究的重要问题。本项目将提出面向疑似非法集资的互联网金融风险监测体系;深入研究非结构化碎片信息的文本挖掘方法,实现对风险监测维度的刻画、监测和实时分析。通过构建异构网络,探讨风险传染特征。研究面向互联网金融特定风险的风险预警综合集成模型,在提高模型精度的同时提升模型解释能力。本项目致力于研究通过大数据分析来改善对金融风险感知和预警的方法,从而创新金融监管的技术和方法,构建风险预警系统。本项目的研究工作对于遏制非法集资态势、维护金融及社会秩序稳定、防范金融系统性风险具有重大意义。

项目摘要

本项目最初以面向疑似非法集资的互联网金融风险监测和预警为主场景研究金融监管科技中的实时监测和早期预警的关键问题。项目执行过程适当扩展了金融监管的应用场景,面向更多特定风险;重新梳理了从风险感知、风险画像建模方法、复杂关联的风险传染分析、风险早期预警方法等诸多方法和技术的研究内容,从而为金融监管提供有效的解决方案。本项目在PAGE框架下提出了面向企业的金融风险监管的“全景风险画像”的技术框架。该框架主要是要促进金融理论与大数据、人工智能和金融建模方法与技术的深度融合,从而在成本集约的情况下改善风险早期预警方法。本项目面向特定风险的监测和早期预警,在考虑面向企业为监管主体的金融监管中存在信息不对称问题的条件下,深化对信息-行为-风险微观机制的研究,从领域知识和理论融合角度提出风险画像的视角和指标体系,同时在探究数据可得性和可得数据的信息含量和信息质量下,利用企业外部可得信息重点研究企业行为的刻画方法,解决风险画像中关键变量的度量问题,从而为金融监管模式中的行为(业务)监管模型提供监管工具,从而推动“行为监管”模式的深化。另一方面,本项目重点研究方法交叉融合,尤其是数据挖掘和人工智能方法等与计量经济学方法的融合,致力于在增加可解释性的同时增强模型方法的风险预测能力,通过各种方法的详细对比分析,评估各类模型对于金融风险和违法违规活动的预测效力。从而为“实体监管”模式下的风险监测和风险早期预警提供更为有效的方法。本项目除了发表学术论文和申请技术专利之外,本项目还面向特定金融风险的金融场景,研发了基于所研究的方法和监管方案的落地监管系统和风险管理系统,从而进一步促进理论和方法更贴近现实问题,解决现实挑战。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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