金融系统行业分析篇1

前言：随着经济的快速发展，资本迅速流动成为现阶段社会经济发展过程中表现出的一个重要特征，这种“流动性”导致了金融系统区域差异性问题。随着地区金融系统差异性的出现，对区域经济发展产生了重要的影响。一方面，地区银行业金融系统流动性，使得原有的金融系统结构发生了较大的变化；另一方面，资本流动性问题的突出，势必会对原有的金融管理模式产生重要影响，金融管理机制体制必须进行有效改革，更好地适应现阶段发展形势。从金融系统本质特征来看，它是连接资金盈余者和资金短缺者的纽带，更好地实现资金的流通和应用。金融系统主要包括了金融市场、金融服务公司、金融中介等，在监管机构的管理下，更好地实现资金优化配置。本文对地区银行金融系统的区域差异分析，我们需要明确我国金融系统的主要构成情况，从监管机构、金融市场以及金融中介等方面，对该问题进行研究和分析。

一、国内外对金融系统问题的研究综述

关于金融系统地区差异性的分析，我们需要对现阶段国内和国外对金融系统问题研究这一角度出发，这样一来，可以为本文的研究，提供相应的理论借鉴。

我国国内金融系统主要由金融监管机构，中央银行、中国人民银行、银监会、证券监督委员会四个部分构成。银行监管机构对下设的证券交易所、国有商业银行、政策性银行、股份制商业银行实现有效监管。在对国内地区银行业金融系统地区差异研究过程中，由于国情问题，将不涉及到金融市场以及财务、信托公司等金融机构。

国外在对金融系统“地理学”问题研究过程中，很多学者认为，“地理终结”问题，并不适合于金融系统地理学。金融服务行业虽然具有一定的地理特征，但是金融系统本身是一个较为广泛地结构，实现了较大区域的资本流动。这样一来，若是将金融系统局限于单一的地理位置，很难对金融系统的发展情况进行有效分析。而在谈及中国金融系统地理学问题时，学者们认为，中国金融系统发展过程中，地区自发性信用体系构建了地区金融系统，这些地区金融系统在促进地区经济发展的同时，也存在一定的问题，并且地区金融系统受到国家相关政策影响较大。在对地区银行业金融系统区域差异分析过程中，我们需要对地区信用体系构成的地区金融系统问题进行明确阐述和分析，更好地探究地区银行业金融系统对促进地区经济发展所起到的重要作用。

二、现阶段我国地区银行业金融系统地区差异现状分析

（一）银行业区域发展现状

由于我国地区经济发展存在较大的差异性，银行业区域发展呈现出一种不平衡的状态。据相关数据调查显示，2013年全国各区域银行金融机构共计210万个，比12年增长1.2万个，从业人员达到330万人，资产总额突破100万亿元人民币。其中，综合银行业区域分布情况来看，东部地区银行业数量占据总数的40%以上，中西部地区和东北区域的比重分别为25%和28%，西部欠发达地区只占了7%左右。同时，东部发达地区资产综合占据总比重的60%以上，中西地区和东北地区占了30%，而西部欠发达地区仅为10%左右。关于这一问题，具体情况我们可以从表1中看出：

（二）证券业区域发展现状

证券业在发展过程中，由于区域经济发展水平差异，在我国表现出一种不均衡的发展趋势。就我国目前证券业发展情况来看，2013年末，上市的证券公司共有7600多家，较之2012年增长了700多家，增幅达到10%左右，总资产达到1.9万亿元。纵观证券业分布情况来看，东部地区较多，拥有69%以上，西部地区以及东北地区所占比重分比为10.8%和16.5%。

（三）保险业区域发展现状

保险业在我国发展过程中，也保持着一种区域不平衡的特征，这与地区经济发展水平有着直接联系。关于我国保险业区域发展情况，具体内容我们可以从表2中看出：

三、地区银行业金融系统的区域差异因素分析

关于地区银行业金融系统的区域差异因素分析，我们可以从金融发展、金融地理学以及制度经济学三个角度分析，具体内容如下。

（一）金融发展理论

金融行业的发展与地区经济发展水平有着直接的关系，一个地区经济发展水平的高低，将直接影响到金融行业的发展水平。经济对金融发展起到了促进作用，具体表现为：

1）经济发展使人们的收入水平不断提高，这样一来，人们将剩余的资金进行投资，获取收益。这种情况下，金融体系融资将变得更加方便，并且具有较高的效率性，从而可以对资金进行更好地利用；

2）经济发展会促进企业形成，企业集团为了使其融资需求得到满足，会选择对应的金融业为之服务。这种情况下，金融体系融资规模会得到不断扩大，管理水平会得到有效提升，从而提升金融市场发展水平；

3）地区经济发展水平的不同，将会对地区金融发展水平产生重要影响。由于经济发展水平的差异化，导致金融系统出现地区差异性。

（二）金融地理学视角

从金融地理学视角来看，一般地理位置优越的地区，金融行业会得到较好的发展。例如上海、广东等地，金融行业发展要比内陆地区好。这主要是由于凭借地理位置因素，交通位置优越地区容易成为商品的集散地，这样一来，商业会繁荣发展，加快了资金的流转速度，从而促进了地区金融的发展。中西部地区在经济发展过程中，自然经济占据了重要地位，这样一来，经济发展过程中对资金需求较小，导致其金融发展较为缓慢。不同地理位置，对金融行业发展有着重要影响，中西部地区以及东部沿海的地理位置，也是造成二者在金融发展方面存在较大差异的一个主要原因。

同时，金融地理学视角方面，区域的信息流，也在很大程度上影响了金融系统发展的地区差异。东部地区信息量较大，并且信息流通速度较快。而金融发展，又得益于信息流通，这样一来，将会促进东部地区金融行业的发展。而西部地区信息量相对东部地区较小，阻碍了其金融业发展，导致两地区金融业发展区域差异明显。

（三）制度经济学角度

就我国现有经济体制来看，经济制度对地区金融行业发展有着较大的影响。东部沿海地区经济发展较早，并且国家大力支持这一地区进行经济建设和金融发展，使得东部沿海地区得到了率先发展，这样一来使得东部沿海地区与内陆地区的金融发展存在了较大的差异。除此之外，我国西部地区虽然得到了一定的发展，并且国家经济发展重心开始朝着内陆以及西部地区转换，但长期的制度落差，使地区金融系统发展存在了较大的差异性，这种差异使金融成长差异存在一种扩大化的趋势，想要及时追赶，会存在一定的困难。

四、地区银行业金融系统的区域差异缩小策略分析

为了更好地促进金融系统发展，缩小地区经济发展差异，我们可以从以下几个方面，分析现阶段缩小区域金融发展差距的相关策略。

（1）中西部地区应该对现有金融生态环境进行有效改善。区域金融发展环境，对金融系统发展有着十分重要的影响。对此，中西部地区应该注重构建良好的信用体系，并在信用建设以及信用环境建设方面，花大力气，建立有效地担保机制，促进中西部地区金融发展，缩小区域金融发展差距。

（2）政府应该对金融系统欠发达地区进行有效支持，采取有差别的金融发展政策。金融系统区域化差异，反映出了地区经济发展的不平衡现状，若是不对这一问题进行有效把握，不利于我国实现共同富裕目标。对此，应该加强政策调整，并注重结合经济发展机制和市场经济发展规律，完善相关政策，对金融系统欠发达地区予以政策支持，更加偏向于中西部地区的经济发展。

（3）对中小金融机构的发展予以足够的重视，活跃金融行业欠发达地区。地区金融行业的发展，要注重构建有效地征信体系，并对区域性商业银行和一些中小金融机构予以政策上的支持。这种发展模式下，能够更好地实现中西部地区、东部地区的金融发展，并未地区经济发展创造有利条件，为中小企业提供更好地融资环境。随着我国改革开放地不断深入，中西部地区、东北部地区的经济发展，对现阶段我国社会经济的发展和进步有着极为重要的影响，金融行业欠发达地区的发展，是实现我国社会经济发展的一个必然选择。同时，地方政府的大力支持，为中小金融机构发展创造了有利条件，能够更好地实现地区金融系统发展的互补性，进而促进地区金融市场的发展和进步。

（4）要注重对金融体制的改革，完善现有金融体系，使金融系统发展拥有一个良好的发展环境。区域金融系统发展的差异性，需要对区域金融发展进行有效地协调，并且需要对原有发展过程中存在的问题进行有效解决，采取新机制，坚持与时俱进，更好地促进金融市场的发展和进步。新的金融体制应用，针对于原有存在的问题，能够为资本市场进行有效融资，解决一些地区中小企业融资难的问题，促进区域经济发展。区域经济发展的同时，将会反过来促进地区金融系统的发展，实现一种良性循环。

结论与建议：综合上述分析，我们不难看出，现阶段金融系统发展出现的差异性，与地区的地理位置、经济发展水平、国家相关经济政策有着较大的关联性。这样一来，势必会影响到区域金融系统发展的不平衡，若是不对这一问题进行有效解决，将严重影响到我国社会经济的发展和进步。本文在对地区银行业金融系统区域差异研究过程中，得出的结论如下：首先，国家相关政策对地区金融业的发展将产生重要影响，为了更好地促进地区经济发展，未来国家政策应该侧重于中部地区和东部地区的金融系统发展；其次，地区金融系统在发展过程中，处于一个不断完善和不断进步的过程，并且经历了萌芽期、发展期以及成熟期三个发展阶段。现阶段，我国东部地区已经处于成熟期，东北部地区以及西部地区尚处于发展期，相关金融体制必须进行有效改革，以期更好地适应金融业的发展；最后，区域金融系统发展过程中，在资产方面存在较大的差异性，这种差异性来自于地区经济发展水平。这样一来，为了更好地促进区域金融发展，地方政府要注重发挥中小企业在经济建设中的作用，为中小企业创造有利的融资环境，以此带动地区金融系统的发展和进步。

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金融系统行业分析篇2

三、夯实统计基础，努力做好金融统计各项基础工作，确保各类统计数据的准确性和实效性。一是严格统计数据报送规定，按时、准确地报送各类金融统计报表，坚决杜绝漏报、迟报、拒报等违规现象的发生，确保全市金融统计信息数据汇总报送的及时性、准确性和完整性，全面提高金融统计数据报送工作的质量和水平。二是继续做好辖区内“金融机构货币信贷统计月报”以及“专项统计报表”等基础性报表的编制工作，充分满足各级政府、各级领导和各金融机构以及xx有关部门的信息需求。

三是积极协调与地方劳动保障部门、教育部门等相关部门的沟通，继续加大对下岗失业人员担保贷款、助学贷款、房地产贷款、中长期贷款按行业分类等专项统计指标的核对力度，不断提高专项统计报表质量，为决策部门和其他需求部门提供及时、准确的专项信息。xx各县支行要高度重视专项统计数据的核对与报表编制，本着审慎的原则做好对外披露工作，以确保辖区金融统计数据的完整性和权威性。

四、强化依法统计管理，保证各项金融统计工作高效开展。各县xx和各金融机构要认真学习和落实《中华人民共和国统计法》、《金融统计管理规定》等统计法规，进一步增强依法统计意识，不断规范金融统计行为，保证全市各项金融统计工作正常高效开展。

一是各县xx要认真履行依法统计管理职能，建立辖区规范、有效的日常考核管理机制，通过坚持不懈地对辖内金融机构日常金融统计数据报送的质量、金融统计信息沟通交流和金融统计组织管理等情况的考核管理，加大对金融统计数据的非现场监测和检查，积极促进和规范全市金融统计工作，从根本上保证金融统计数据的质量。二是认真落实《xx省金融统计人员备案制度》，各县xx要严格按照制度要求，建立辖内金融机构的统计人员备案制度和信息库，实现对金融统计人员的动态管理，真正落实统计岗位a、b角制度；各金融机构要严格执行备案制度，及时对金融统计工作人员进行报备和信息更换。今年是全国、全省数据集中的关键一年，各县xx和各金融机构要确保统计人员的稳定性，切实保证全市金融统计工作的有效开展。三是各县xx要认真履行金融统计监督职能，从本辖区金融统计工作的薄弱环节入手，有针对性地组织开展多种形式和内容的金融统计现场检查工作，进一步规范金融统计检查程序，增强金融统计监督检查实效，切实加强对辖内金融统计工作的监督和指导，保证金融统计数据的真实、准确和完整。

五、增强服务意识，保证金融统计数据集中后金融统计信息服务工作的顺利开展，全面做好金融统计信息披露工作。一是充分准备，采取积极措施，完善和改进金融统计数据集中系统双轨并行期间和数据集中系统正式上线后各项金融统计信息服务工作，正确认识和合理处理数据集中对现有金融统计工作造成的影响，保证各项金融统计工作连续、有效开展，金融统计信息服务工作不受任何影响。二是继续以“精品”意识做好各层次金融机构货币信贷统计月报、金融统计快报和专项统计报表等各类金融统计资料的编制，向本行领导、地方政府、金融机构和各县xx提供优质金融统计信息服务。坚持按季度和年度分别在《xx金融调研》和《xx市统计年鉴》等刊物上，定期披露xx市金融机构本外币、人民币、外汇信贷收支统计、金融机构现金收支统计、金融机构贷款累放累收等进度数据，进一步扩大金融统计信息披露范围，努力提高金融统计数据的透明度，为社会公众提供更多的金融统计信息产品。三是以“中国xx内联网xx市中心支行网站”为平台，及时披露相关金融统计信息，并及时做好统计信息维护和安全管理工作，进一步提高金融统计信息服务的实效性、便捷性，更好地满足不同层次用户和需求主体对金融统计信息的实际需求。四是各县xx一定要按照xx兰中支和xx市中心支行有关金融统计信息披露、交流与共享的相关制度规定，结合辖区金融统计工作的实际，建立和完善辖区分层次的金融统计信息披露与共享制度，全面推动金融统计信息在地方政府综合经济部门、金融监管部门和银行业金融机构之间的有序交流与共享，更好地为促进地方经济发展服务。四是继续完善2008年建立的xx市（1949-2008）经济金融数据库，全面仔细核查已入库数据，保证一致的经济金融统计口径。认真审核填制2009年全年经济金融数据，并将xx市所辖五县一区经济金融数据全部囊括入内。使调研人员能够及时完整地查阅所需各类数据信息。

六、充分挖掘和整合信息资源，积极开展各种有特色的金融统计分析和统计制度调研。一是在做好日常统计工作的基础上，注重总结、分析辖区内经济金融运行规律和货币信贷变化特点，拓宽信息数据的搜集面，深入挖掘货币信贷变化的原因，采用计量经济学数据模型等先进的专业分析方法和手段，切实提高金融统计分析质量，积极做好金融统计信息的挖掘和成果转化工作，为各级领导、地方政府及相关部门提供及时准确的金融运行第一手信息资料。二是依托“中国xx内联网xx中心支行网站”做好统计工作动态反映。充分利用和发挥“中国xx内联网xx中心支行网”覆盖范围广、信息传递速度快和信息容量大的优势，加快金融统计信息成果的转化，及时编写和优秀的统计分析和调研成果，促进全市金融统计的业务沟通与信息交流，达到互相学习，共同进步的目的，逐步提高金融统计人员的分析水平和调研能力。三是密切关注经济、金融运行中的热点、难点问题，有针对性地开展统计分析和专题研究，为经济金融发展和改革提供决策依据。比如结合金融统计制度改革和制度实施过程中出现的问题加强制度研究，对《现金收支统计制度》的改革和完善进行更为深入的调研，为金融统计制度改革提供一些修改意见和参考信息。

金融系统行业分析篇3

所谓互联网金融是指借助于互联网技术、移动通信技术实现资金融通、支付和信息中介等业务的新兴金融模式，既不同于商业银行间接融资，也不同于资本市场直接融资的融资模式。随着互联网技术的快速发展，互联网金融得到迅猛的发展，具体体现在用户数量和资金规模上。央行数据显示，电子支付业务增长较快，移动支付业务保持高位增长；2013年移动支付业务16.74亿笔，金额9.64万亿元，同比分别增长212.86%和317.56%。新华网的报道显示，互联网理财产品在近一年的时间内，发展已经超出人们的想象，例如互联网理财领域的“余额宝”，截止到2014年2月，其客户数已超过6 000万人，资金规模已超过2 500亿元。与传统金融相比，互联网金融具有成本低、效率高、覆盖广、发展快和管理弱等特点，并在国家支持互联网创新的背景下，得到迅速的发展。

“高效共享”、“平等自由”、“信任尊重”的互联网精神推动了互联网金融的快速发展，进而形成以点对点，网格化共享互联，信息交互，资源共享，优势互补的金融体系。虽然成熟可靠的互联网技术为互联网金融的正常运营提供了强有力的保证，但是互联网金融的风险监管体系与传统金融的监管体系相比，在合法性、规范性和安全性等方面尚存在很多问题，这些问题将会产生诸多不确定的金融风险，不仅会影响企业的可持续发展，甚至会影响国家和社会的繁荣稳定。要控制金融风险，需有完善的金融预警机制作为保障。所谓金融预警机制主要是指各种反映金融风险警情、警兆、警源及变动趋势的组织形式，指标体系和预警方法等所构成的有机整体，并且以经济金融统计资料为依据，以信息技术为基础，是金融风险防范的重要组成部分。如何判断和识别金融风险，是金融风险预警机制的核心问题。随着信息技术的快速发展，结合收集的历史数据，结合数学指标、统计模型、数据挖掘等模型、算法判断和识别金融风险，是当今金融风险预警机制中的研究热点。传统的金融风险预警方法主要有三大类：景气指数法、指标体系评分法和模型法。景气指数法，通过综合许多经济因素为一个或一组景气指数来发布经济动态走向；指标体系评分法，通过筛选指标、编制指标体系、给与指标赋分来给出金融安全状态的较为完整的评价；模型法，通过将与金融危机发生的相关因素纳入统计模型进行检验来预测金融危机发生的可能性。

对于互联网企业来说，爆炸式增长的客户数据是一个亟待开发的资源，数据中所蕴藏的无限信息金矿若以先进的分析技术加以利用，将之转换为极其有价值的洞察力，能够帮助金融企业执行实时风险管理，成为金融企业的强大保护盾，保证金融企业的正常运营。数据是下一个“Intel Inside”，未来属于将数据转换成产品的公司和人们。互联网金融风险的预警体系的建立，应根植于互联网中的大数据，结合传统的金融风险分析方法，利用统计、计算机、数据挖掘、人工智能等手段，从数据的海洋中甄别、判断互联网金融中潜在的风险；并且还能通过数据掌握客户动态，企业经营环节中可能出现的金融风险，从而提高企业经营管理效益。

二、 互联网金融中的数据及特点

1. 互联网金融的数据。与互联网电子商务一样，互联网金融作为金融信息化的形式，离不开参与互联网金融活动的企业、客户，以及相关的金融服务或产品。与传统金融活动相比，互联网金融活动更容易收集、整理、存储用户信息、用户交易数据、服务或产品信息，甚至还能存储用户在交易过程中对互联网平台的使用情况、操作行为，以及沟通、留言等信息。从互联网金融数据的构成形式来看，主要包括：用户数据、交易数据、用户操作及行为数据、金融服务或产品供给情况，以及文本数据（包括：电子邮件，即时聊天，以及留言等）。

（1）用户数据。互联网金融业务的开展，离不开用户的参与。为保障用户在交易过程中的金融安全，保证日常金融活动的顺利进行，金融企业针对用户信息的管理工作是十分严格的。通常情况下，用户的基本信息会被收录和存储到企业信息系统之中。作为互联网金融的服务对象，用户是不可缺少的组成部分，用户规模直接反映了企业的规模，还间接反映了企业的发展前景。

（2）交易数据。互联网金融是传统金融向电子信息化方向的发展，互联网金融的主要活动离不开用户交易。互联网金融企业为用户交易提供了互联网平台媒介及相关金融服务。为保证交易安全，提高企业的服务质量，便于回溯和取证，系统会记录用户通过互联网平台交易的过程。长期积累的交易数据不仅可以用来分析用户的交易偏好，也可用来侦测用户的异常交易行为，为防止交易风险提供依据。

（3）用户操作行为数据。互联网金融平台不仅是互联网交易的媒介，也承载着传递信息，宣传金融服务的作用。与传统金融不同，互联网金融平台无法通过面对面的交谈，感知客户的感受，发现客户的异常行为。因此，为了提升互联网金融平台的服务质量，了解客户的操作行为习惯，通常会记录客户的操作行为。

（4）文本数据。作为信息传递的平台，互联网中存在大量的评价，留言，沟通交流信息，这些信息体现了民众的舆论动向。金融运行的基础为信用与预期，这种特征使其更容易受社会信用与预期舆情的影响。金融舆情能够通过一定的作用机理对互联网金融运行产生现实的影响，如果不能及时关注和应对小的金融舆情，则有可能酿成大的金融危机事件。

（5）其他数据。除此之外，还有诸多外部因素会影响互联网金融的正常运行，例如国家宏观经济运行情况，物价水平，进出口、行业发展状况等都会对互联网金融产生影响。为保证互联网金融企业的正常运行，应该全面，细致的整理和收集相关的数据。

2. 互联网金融数据的特点。与大数据一样，互联网金融数据具有规模性（Volume）、多样性（Variety）和高速性（Velocity）等三大特点。三大特点交织在一起，形成了当今中国互联网金融的新局面。

（1）规模性。所谓规模性指的是，互联网金融数据的量达到了一定的程度，无法通过当前主流的分析工具来及时处理。互联 网金融数据的规模体现在用户规模增大、交易规模增大两方面。一方面，由于互联网金融的门槛较低，效率较高，互联网金融的参与者更具有广泛性、规模性，更加平民化导致互联网金融用户规模较大。另一方面，结合互联网的特点，加之互联网企业的平台、用户、以及大数据优势，互联网金融的用户规模、交易规模很容易迅速提升。

（2）多样性。所谓多样性指的是，互联网金融数据的数据类型，除了有结构化的数据以外，还有半结构化和非结构化的数据，例如文本数据。此外，还体现为互联网金融活动的多样性，互联网金融提供了在线支付、还贷借贷、理财、保险等服务，丰富了互联网金融的形式。常见的互联网金融活动包括：B2B电商金融、B2C电商金融、网销基金（网络理财）、网销保险、银行电商、P2P网贷、网络支付、众筹融资、虚拟货币等。

（3）高速性。所谓高速性指的是，互联网金融数据的到达与处理必须及时高效，不允许较长的延迟，不及时将会造成不必要的损失。同时，借助互联网平台的宣传，互联网用户的响应速度提高，加之用户规模较大，数据的增长速度呈指数增加。

可见，要从大数据中识别、发现互联网金融中潜在的风险，需要有处理大数据规模性、多样性、高速性的能力。要应对互联网金融中的大数据问题，需要建立完备科学的互联网金融风险预警体系。目前大数据主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种，其中批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理。不论以哪种方式处理数据，互联网金融风险预警系统都要从数据出发，识别、发现、预警、监控、预测互联网金融中潜在的风险。

三、 互联网金融风险预警系统

1. 以数据为中心的体系设计原则。

（1）系统性原则。互联网金融风险预警体系是针对互联网金融风险的监测、预测、预警的系统，是一个大的体系，必须涵盖互联网金融活动的全过程。必须考虑到互联网金融活动中的每个参与者，包括金融服务、金融产品的提供者，中介机构、用户，以及政府、监管机构等；还须考虑各种交易行为，甚至民众舆论动向。同时，还需兼顾国家宏观经济运行情况、经济指标、行业发展情况等。

（2）时效性原则。由于互联网金融数据具有高速、变化的特点，说明实时处理分析的重要性，目的就是实时防范和减少金融风险，及时识别、判断金融风险，及时对风险进行预测和响应，在时间上要连续，在内容上要连贯和可比。

（3）可操作性原则。在数据的收集、管理时，要有利于风险的识别、判断、预测；在系统的构建时，要结合符合公司实际情况，简单、可靠、易行；在数据分析过程中，选取的指标、统计方法、相关判别准则要易于分析、有利于操作，不仅能快速的识别、判断、预测风险，做出预警，还能辨别风险的源头。

（4）科学性。设计过程中应尽量考虑采用可量化的指标，同时也要设置一定的定性指标，以进一步系统地反映定量指标所不能表征的金融风险。对于定性指标也要给出准确的判断标准，尽可能避免人为因素的误导，确保评价结果的科学性、合理性和准确性。

（5）弹性原则。系统的设计应兼容既有金融风险预警系统，保证企业正常运营的前提下，随着时间的推移，对系统进行不断改进和完善。保证系统中功能、模块应能独立运行，功能各异，相互补充，避免冗余。

2. 以数据为中心的系统的层级。

（1）数据管理层。数据作为系统中的核心部分，是整个体系中的关键环节。企业在建立以数据为中心的互联网金融预警系统过程中，必须健全为企业服务的数据管理机制，建立与企业规模相匹配的数据中心。数据中心的职责包括：数据的收集、整理、加工、存储，提供方便、可靠的数据操纵接口，以便其他层级用户的使用。数据中心管理数据时，应保证数据的完整性、准确性以及安全性；并兼顾可靠性，保证数据中心正常运营，为风险的预警提供数据支持平台。

（2）数据整合层。要从互联网金融的大数据海洋中实现金融风险的预警，必须对金融风险有透彻的定义和认识。从金融风险的定义出发，确定分析需求，对数据进行重新整合，提取与之对应的分析数据。数据整合是保证分析结果可靠性、准确性必不可少的环节。如果说数据是预警体系的基础，那么需求则是预警体系的灵魂。数据提取层的任务包括：风险的定义、分析需求的确定、数据的整合与提取。

（3）数据分析层。数据分析是互联网金融风险管理控制的实施手段。全面的数据分析系统，应包括现行的指标体系、统计模型，及人工智能方法；同时兼顾与企业相适应的相关指标体系、统计模型等方法。数据分析层的功能应包括：风险识别、判断，风险预警，风险监控，自动上报、信号系统，风险预测，风险评级等功能。

（4）数据解释层。来自数据分析层中的每一次预警、每一个报告，都须结合企业的经营管理状况，以及企业外部经济运行环境，行业背景来进行解读。目的是更系统的评估风险，评价风险的可靠性，风险的危害程度，产生的根源，可采取的控制手段，弥补数据分析层的不足，为企业决策管理者提供更完整的决策依据，从而减少企业为规避风险所产生的损益。数据解释层应健全风险响应机制，建立风险应急小组，为及时处理风险提供依据。

结合以“数据”为中心的体系设计原则，从系统性、时效性、可操作性、科学性和弹性来看，预警体系涵盖了以数据为中心的互联网金融风险分析的各个环节，即数据的收集、数据提取、数据分析和数据解释；各层级紧紧相扣，又相互独立，为企业风险控制管理提供有力支撑；通过数据中心的建设，有利于加快企业的信息化，提供企业管理水平，降低因企业管理缺陷导致的内部风险；统筹兼顾、持续改进，降低企业管理经验成本。

四、 结论与机制实施建议

建立互联网金融风险预警体系的目的是，预防或降低企业在经营过程中，由于决策失误，客观情况变化或其他原因使资金、财产、信誉遭受损失。本文介绍了从互联网金融的发展状况入手，介绍了互联网金融的数据及特点，说明了互联网金融风险预警系统的设计原则和系统层级。建立以数据为中心的金融风险预警系统，不仅能够帮助企业降低和减少金融风险带来的损失，也能帮助企业提高、完善 企业经营管理水平。基于大数据的金融风险预警系统作为保障互联网金融正常运行的工具，在传统金融互联网化的时代背景下，将会得到快速的发展。在系统的实施过程中，我们提出如下建议：

（1）建立科学、体系的考核评价机制。数据作为风险预警机制的核心，一旦离开操作数据的“人”，将毫无用处。因此在系统建设的过程中，应建立科学、体系的考核评价机制，提高参与者的主观能动性，保证系统顺利实施。考核机制应从数据的角度出发，以建立全面、可靠、弹性、实时、安全的数据体系为目标，对参与者在体系建设中的效能进行评估，量化参与者任务完成情况考核，奖励为体系建设做出贡献的参与者。

（2）要注意事物发展的阶段性，由易到难，逐步金融风险预警系统。互联网金融风险预警系统不是简单地借用传统金融风险系统，或者新系统的重新开发，而是在传统金融风险系统的基础上，结合互联网的特点，建立与大数据为中心的风险预警系统，本质是传统金融行业向互联网金融行业的转变。实施的过程中，企业要做系统的评估，从简到繁，从易到难，保证企业正常运行的情况下，稳步建设以数据为中心的金融风险体系。同时，要结合企业的经营管理水平，充分利用互联网技术，在风险管理的过程中不断实践，有条件的创新，建立符合企业自身发展要求的金融风险预警系统。

金融系统行业分析篇4

二、金融审计信息系统建设的必要性

（一）建立金融审计信息系统，是发挥金融审计综合性优势，提升金融审计宏观性作用的需要。

目前，我国金融业实行“分业经营、分业监管”模式。银行、证券和保险业实行严格的分业经营，而且各金融企业的信息系统架构千差万别，数据库相互独立。

金融审计信息系统，将建成面向客户跨行业统一的金融审计数据库，不仅可以利用标准化的金融审计分析体系来实现“以客户为中心、以资金为导向”的跨行业审计分析，揭露金融业存在的系统风险；而且可以利用数据挖掘方法从金融审计数据库中发现相关联的问题并展开趋势预测以及宏观决策分析。金融审计信息系统的建成将充分发挥金融审计的综合性优势，实现对金融业的统一监管，大大提升金融审计的宏观保护性作用。

（二）建立金融审计信息系统，是加强金融审计连续性、实现动态监管，提高金融审计科学性的需要。

有效的金融监管，应是保持对整个金融体系的动态、预警、连续的监管，保持整个金融体系的相对稳定。金融审计数据库的建设，是实行审计对象的动态管理的基础工作，对已审计过和未审计过的金融企业，建立详实的数据库，有利于对被审计单位进行动态对比分析，并为确定审计计划项目提供科学依据，为最终实行网上实时审计奠定基础，有效提高金融审计的科学性。

（三）建立金融审计信息系统，是开展金融绩效审计，充分发挥金融审计建设性作用的需要。

信息化条件下，金融审计信息系统是开展金融绩效审计所必需的基础条件。金融审计信息系统强大的数据分析功能，对金融风险的过程监控和对系统全面分析的优势为开展金融绩效审计提供了强有力的技术支持。

三、金融审计信息系统建设面临发展良机

（一）国家审计信息化建设的发展，为金融审计信息系统的建立提供了广阔的发展平台。

“金审工程”不仅加强了审计信息化硬件基础设施建设，还极大地改善了开展计算机审计的软件环境，大大提高了审计人员计算机应用水平并为后续推广奠定基础。这些硬件和软件方面的建设成果都为金融审计信息系统的建设提供了广阔的发展平台。作为国家审计信息系统的重要组成部分，金融审计信息系统已经纳入审计信息化建设日程。

（二）金融审计数据存储平台的建立，为金融审计信息系统的建立储备了必要的信息资源。

从上世纪90年代中后期，我国各大商业银行都加快了“数据大集中”工程的建设步伐。“数据大集中”不仅仅是银行业对技术支持系统的一个改造，更是对传统银行业的整体管理理念、管理经营模式的彻底再造。为了更好地整合这些商业银行的数据资源，审计署已于2008年起陆续在各银行建立起了基于Oracle数据库的金融审计数据存储平台。这一存储平台的建立为金融审计信息系统的建设储备了必要的信息资源。

四、金融审计信息系统的总体框架设计构想

（一）系统总体架构设计。

金融审计信息系统总体架构设计图

1.审计客户端。

审计客户端为系统的第一层，这一层主要是实现表示逻辑，它直接面向操作人员。其主要功能是：提供用户操作界面，实现用户与计算机的人机交互和数据表示；向中间层的审计分析服务器提交各类操作请求，并将处理结果反馈给用户。这一层一般不进行业务逻辑校验，或者只作简单的校验。

2.审计分析服务器。

审计分析服务器为系统的中间层。这一层主要是实现业务逻辑。它以中间件为基础进行构建，在系统中起承上启下的作用，它接受客户端对数据库的请求，将请求提交到后台数据库中，最后将处理结果返回客户端。

审计分析服务器对服务进程进行任务调度、负载平衡和故障恢复工作，保证了系统主机的高效运行。在审计分析服务器中包含系统主要的业务逻辑，使大部分的业务逻辑校验在服务器中完成。当业务逻辑发生变化时，只需修改服务器端的程序即可，无须对所有的客户端进行更新，另外也降低了客户端的负载。

3.审计数据库。

审计数据库构成系统的第三层。这一层主要负责存储数据，管理数据资源，响应数据请求，完成数据操作。

这种三层体系结构的优势非常明显。它可以将部分或全部的业务逻辑控制安装在审计分析服务器上，减轻了客户端的负载；只有审计分析服务器和审计数据库直接相连，由审计分析服务器处理客户端对审计数据库的连接请求，降低了对数据库资源的占用；数据以交易包的形式传输，网络流量小，同时客户端可以共享审计分析服务器中的公共数据，节省带宽，提高了反应速度。

（二）网络与安全设计。

金融审计信息系统的网络拓扑图如下图示：

金融联网审计信息系统网络拓扑结构图

1.金融审计信息系统的组网基于金审工程内网平台实现审计端与被审计端的连接，保证金融电子数据的传输安全。

2.在审计数据库与审计分析服务器中间增加数据库透明网关，用于和国家审计信息中心的DB2数据库服务器之间交互基础数据。

3.采用单刀双掷网络开关实现物理隔离，当被审计端数据库采集生产系统数据时从审计内网中脱离，确保各网段互不联通。

4.路由交换两端分别部署防火墙和PKI/CA基础设施，切断网络入侵。

（三）数据视图设计。

各金融企业的信息系统都有自己的业务逻辑，而审计人员对金融企业业务流程的认识过程是循序渐进的，因此金融审计信息系统建设的数据规划既要兼顾审计数据库结构的统一，又要兼顾各金融机构各不相同的数据库原型逻辑。要将二者统一最好的解决办法就是采用数据视图设计，把被审计单位原始数据库完整克隆到审计数据库，从数据库视图里构建字段映射关系，审计数据库结构设计的调整只需调整视图。

用数据试图设计搭建统一的审计数据平台具有很多优点：

1.不会破坏原始数据库包含的约束条件和事务流程，不会降低数据处理的效率；2.审计数据库可以随原始数据库实时更新；3.可以根据审计需要随时调整数据结构设计；4.便于审计人员与被审计单位科技人员沟通；5.可以省略审计数据库的安全备份机制。比如某项金融审计业务逻辑发生了变化，我们只需相应地调整视图设计，而不用去变更审计数据库的事实表。

（四）数据分析设计。

1.SQL查询分析。

SQL查询分析主要包括图形化查询、索引建议、预览采集、动态汉化、EXCEL交互等功能，并能对查询结果数据透视图分析。

2.多维数据集分析。

多维数据集分析有利于总体决策，提供对汇总数据的分析功能，主要包括切片、切块、旋转、上钻、下钻等功能。通过建立以时间、地域、客户、币种、科目、业务品种等要素为维度，以金额、数量等指标作为度量值的多维数据集模型，向决策层提供各家金融机构的财务状况和各项业务经营状况的总体情况。

3.数据挖掘分析。

数据挖掘分析是将高级智能计算技术应用于大量数据中，选择一种或者多种挖掘算法，从海量数据中发现潜在的、有价值的信息并建立相应模型。这些模型可以用来预测、支持决策，主要应用于信贷欺诈的建模和预测、风险评估、执行走向分析、收益率分析等领域，从风险损失的历史数据中归纳潜在的联系和规律，对审计重点关注对象实施定量分析和科学预测，建立预警模型，改变审计“事后审计”为“事前预测”。

金融系统行业分析篇5

1金融信息安全风险评估方法及技术回顾

通过知网等进行文献检索，对于金融信息安全的风险评估方法和技术主要有故障树方法、故障模式影响及危害性分析、Hazop法、事件树分析法、原因—结果分析法、风险模式影响及危害性分析法、风险评审技术等方法。故障树方法是一种自上而下的分析方法，运用这种方法对危及金融信息安全的硬件、软件、环境及人为因素进行分析，通过对各种金融信息安全危机类型的发生概率进行分析，最终构成树状结构，逐层细化。故障树分析方法有定性和定量两种方式。故障模式影响及危害性分析则与故障树方法相反，自下而上进行分析，针对金融信息系统中的隐形危机模式，按照危机的严重性及发生概率大小进行排序，从而提高系统的可靠性、安全性、维修性和保障性水平。Hazop法则以专家会议的形势确定金融信息系统运行过程中异常现象，并逐一对异常现象的危害程度进程分析，指出存在的问题。事件树分析法侧重于风险分析。它是在给定系统事件的情况下，分析此事件可能导致的各种事件的一系列结果，从而定性与定量地评价系统的特性，并可帮助人们作出处理或防范决策。原因—结果分析法综合了故障树和事件树的分析方法，其研究侧重于识别出突发信息安全事件产生后果的事件链，借助于原因—结果分析图来判别不同事件的发生概率，从而确定系统的风险等级。风险模式影响及危害性分析法由风险模式影响分析及危害性分析由两个方面构成，是分析产品所有可能的风险模式来确定每一种风险对系统和信息安全的潜在影响，找出单点风险，将每种风险模式按期影响的严重程度和发生概率，确定其危害性，进而发现系统中潜在的薄弱环节，以便选择恰当的控制方式消除或减轻这种影响。风险评审技术运用随机网络仿真对金融管理信息系统进行定量分析。在仿真过程中，将代表时间流、费用流和性能流的参数散布于网络系统中，通过对仿真活动发生的笔筒流向以及流向后的不同变化，收集个参数的新的数据，从而了解金融系统信息安全的运行情况并进行[2]决策。由上可见，相关理论研究主要集中在技术层面和定性分析法，缺少定量分析。云计算环境下大量外接用户节点所带来的随机性问题对风险评估的稳定性和科学性提出了更高要求。

2云计算模式下金融信息安全风险评估

2.1云计算环境的特点

1）资源集成度高。相比于本地计算环境，单个用户可能在云计算平台中获得的资源受用水平因为网速等原因未必占优，但是其对部分闲置资源利用率得到了极大的提高，从而将有限的整体资源的利用率发挥至极致，使得整个社会资源利用率得到很大的提高。2）抗冲击能力强。云平台采用分布式数据储存方式，该方式不仅仅提供了数据恢复依据，也使得各种网络攻击变得无所适从，对系统的安全性和抗冲击能力的提高起到了重要作用。3）可扩展性高。云平台采用模块化设计。目前主流的云计算平台均根据SPI架构在各层集成功能各异的软硬件设备和中间件软件。大量中间件软件和设备提供针对该平台的通用接口，允许用户添加[3]本层的扩展设备。4）使用成本低。由于采用分布式数据储存方式，云计算模式对硬件设备购置费用的节省度极大，从而使得用户可以利用结余的闲散资金根据自己的规划和需要进行个性化的需求订购，提高了资金的利用率。

2.2云计算模式下金融信息安全风险评估的理论分析

综合考虑云计算环境中的特征情况，运用定性与定量的转换模型来评估金融信息安全风险将会大大地提高评估方法和结果的准确性。笔者首先比较了云计算环境与金融机构自建封闭型IT环境下金融信息安全的差异性，并以金融关键数据的安全管理方法为例，结合其实施的效率和适用性，对影响金融系统信息的安全因素进行分析和归纳，构建其综合评估指标体系。在此基础上运用云计算理论对金融信息安全风险评估方法进行建模，获取了表征金融系统信息安全状态风险评估的综合理论模型。在综合理论模型的基础上，运用云重心评价法法则，自下而上逐级评判，通过将各层次语言值指标合理量化并进行科学计算，最终得到金融企业信息安全风险的综合评定值。接着，在采集金融企业及其信息安全的相关数据的基础上，运用可视化建模仿真软件进行分析，证明该方法的科学性和合理性。最后，以某银行电子现金系统安全为例，对其电子现金系统设计方案用上述模型进行算例验证。本研究将云理论技术用于金融系统信息安全的评价，实现若干定性指标的精确表示，利用云重心位置的改变来监测整个金融系统的动态变化，从而保证评估方法和结果的准确性，从而为金融系统信息安全的风险评估及动态监测方法提供理论借鉴并推广实用化。

2.3云计算模式下金融信息安全风险评估的技术路线

1）通过对金融企业及客户的走访调查，获取金融关键数据的安全管理方法的实施效率及适用性程度的相关数据，进而对影响整个金融系统信息的安全因素等因素进行分析和归纳，构建金融系统信息安全的综合评价指标体系。2）在查阅云计算相关资料、咨询云计算专家的基础上，研究云计算环境下的特征表现，运用云理论技术对信息安全评价进行建模，获取表征金融系统信息安全状态评估的综合模型。3）按照云重心评价法的法则，将各层次语言值指标合理量化并进行科学计算，最终得到金融信息安全的综合评定值。4）充分采集金融信息安全的相关数据，以某银行为例，对其电子现金系统设计方案进行算例验证。

金融系统行业分析篇6

一、前言

大数据就是针对各种类型众多的数据当中，能够保证快速获得有价值信息的能力。并且在进行实际应用过程中，具有较稳定结果，数据关联性较高。金融统计是密集型金融产业的监管部门，对于金融行业的发展具有重要意义。大数据时代的到来，为金融企业金融统计的发展带来新的发展机遇。

二、大数据时代对金融统计的重要意义

1.对金融统计准确性意义

目前，我国现行的金融统计数据是按照各金融单位进行层层汇总方式进行数据传递，这就导致每一个机构在进行金融统计过程中可能出现问题，最终影响人民银行进行数据统计的准确性。大数据时代背景下，大数据采集方式的出现，减少了各金融机构之间层层汇总的数据统计方式，对于金融机构数据准确性具有重要保障。大数据时代的到来，使得金融在数据统计过程中成本有效的降低，对于金融统计准确性提升具有重要推动意义。

2.对金融分析方式的意义

大数据时代数据分析，在金融行业具体发展中具有重要意义。大数据时代金融统计并不只是将数据进行简单汇总，是将数据在一定时间内进行筛选，保证有价值信息的提取与使用，能够依据科学方式进行数据分类，满足金融行业数据统计要求。同时，大数据能够实现对原始数据的整理，实现重要金融结论的体现，保证金融行业决策效率性提升，保证决策效率质量。

3.对金融行业监管的意义

大数据信息集散处理能够实现金融行业监管能效的有力提升，大数据通过大量的非结构化数据，进行数据实时分析，实现对金融行业监管方式的更新。保证大数据处理的全方位信息，掌握金融分析机构的具体行为。通过大数据进行实际分析，能够保证监管报告的提供，并且内部信息相对准确，实现金融行业监管，保证金融监管有效开展。

三、大数据时代对金融统计改革与应用对策

1.重视细粒度数据采集

近年来，人民银行对于数据采集的结构发生根本性转变，逐渐向着逐笔报送方向发展。存贷款抽样综合统计工作就是对于大数据时代金融统计的集中应用，实现采集、汇总、筛选、利用的全过程探索。存贷款抽样综合统计工作在具体开展中，能够实现对于数据的有效采集，并通过具体分析，实现对金融利率市场变动的监测。这种方式在金融机构当中进行实际推广，对于金融行业数据统计具有重要作用，能够实现监测范围更加广泛。

2.建立数据标准体系

建立数据标准体系，对于数据发展具有重要意义，能够有效提升整个金融统计体系当中的兼容性。由于在现代金融体系发展中，受到数据记录不全面，数据标准不统一等相关因素的影响，现代传统的金融统计已经不能够满足现代金融发展标准，导致在金融行业数据安全性低下，准确性、一致性效果不明显，导致金融统计准确性受到影响。因此，建立数据标准体系，实现各个金融机构之间统计数据一致性，促进金融统计工作准确性提升，保证金融行业有效决策。进行实际标准体系建立过程中，应该重视以下几个方面内容：规范金融机构信息、规范金融计值以及规范金融工具，以此来实现数据标准的建立。

3.建立金融行业综合统计体系

金融行业存在一定风险，保证金融行业综合统计体系的建立，能够有效提升金融行业监管抗风险能力。运用大数据进行金融行业综合统计体系的建立，具体实施方法为：第一，建立包括银行、证券、保险等行业在内的金融体系，实现总量与结构、存货量以及流量、数量以及价格之间的金融体系框架构建，全面反映金融体系资金变化，控制资金流量以及流向等相应状况；第二，建立专项金融统计制度，针对金融行业高风险平台，如房地产、政府融资等建立专项统计制度，保证统计安全性提升，同时细化影响金融稳定检测统计指标，保证金融监管安全性提升，实现风险评估预计决策信息有效监管。

4.扩大信息共享基础

随着大数据时代的到来，完善数据发展渠道至关重要。进一步完善推动金融统计相关法律制度，强化共享机制，实现金融统计覆盖面积以及获取渠道的扩宽。保证金融统计体系建立过程中法律保证与支撑，实现金融统计的发展。同时针对相应数据实现统计资料的与提供，建立与国际接轨的数据体系，实现金融行业各部门之间统计工作流程，保证统计数据可知性。

四、结论

综上所述，实现大数据金融统计的应用，对于我国金融行业的发展具有重要意义。同时大数据的出现极大推动金融统计的发展，使得金融统计发展更加现代化，满足金融环境需求，保证金融体系的发展。因此，在大数据金融统计在金融行业的具体应用中，应该重视改革与更新，保证金融行业的可持续发展。

参考文献：

[1]邹康.中国政府财政统计体系改革再研究[D].西南财经大学，2012

金融系统行业分析篇7

一、大数据环境下金融审计理论基础

“互联网金融”连续四年被写入政府工作报告。想要整顿规范金融秩序，必须筑牢金融风险“防火墙”。金融审计在大数据时代下要更好地发挥金融治理的作用，需要适应金融业的发展趋势和金融监管体系变革潮流，推动金融改革。金融审计要整合多种审计力量和监管资源，完善大数据时代下的项目组织管理模式。利用数据分析能力，提高审计效率，采用多种审计方式相结合，加强政策实施效果评估和专项调查，突出审计效果。现有的有关金融审计的研究大多基于国家治理视角，是为了推动和完善国家治理，保障国家经济平稳运行。然而，消费者是金融体系的重要组成部分，金融市场的发展需要依靠消费者的踊跃参加。但是，在大数据时代的背景下，探讨基于消费者利益保护的金融审计目前研究较少。所以本文将站在消费者利益保护的角度，在金融审计中充分利用大数据技术，研究金融审计的范围、方法以及实施路径。

二、大数据对金融审计和金融消费者的影响

我国金融业大数据投资规模在不断提高，金融机构的信息系统变得越来越复杂多样。金融机构的信息化水平越来越高，业务数据量也海量增加，传统的审计技术已不能满足现有的状况。因此，大数据技术在金融领域的广泛应用为金融审计带来各种挑战。

（一）大数据背景下金融审计的现实困境

1.金融审计范围和内容有待转变。我国金融审计的主要审计范围是中央银行业务、商业银行业务、保险业务和证券业务等传统的金融业务。然而由于大数据金融与传统金融存在着差异，所以针对传统金融设立的金融审计不完全适用于大数据金融。大数据金融对大数据平台的依赖，使得大数据金融审计也应当加强对各种大数据平台的监督和管理，从而降低大数据金融风险。金融机构信息系统的特点及其固有风险，决定了金融审计的内容要增加对其系统处理和控制功能的审查。在大数据时代，金融审计所需数据涉及了多个系统。面对多元化的金融业务，审计内容必然进一步扩大，成为跨越多种业务类型、多个系统的多元化审计。金融业的业务一般是以消费者为导向，即同一客户可能在一家或多家金融公司开展多种不同类型的业务。传统的金融审计以业务类型来区别分析风险，难以全面分析风险所在。利用大数据技术对客户的不同业务活动以及相关经济活动进行分析，可以充分掌握风险点。2.金融审计方法有待创新。在手工数据处理条件下，审计人员可以采用审阅、对比分析等方法对金融机构进行审计调查。但是在数据信息化的条件下，审计内容被存储在计算机中，审计人员需要掌握一定的计算机技术来进行取证。现有的审计模式是以事后审计为主，往往要在业务活动发生很长一段时间之后才进行，没有实时价值。金融机构的数据系统总是在动态运作，一旦停止运行，会给企业和消费者带来损失和不便，所以需要审计人员在系统运行时进行审计，但又不能干扰系统的正常运行，这给审计工作带来了一定的难度。3.基于保护消费者利益的金融审计法律法规有待完善。大数据金融的快速发展给金融市场注入了新鲜的血液，但同时由于其发展过快而使得金融审计出现了部分法律空白。我国的法律在保护金融消费者利益方面并没有明确的目标,对消费者的定位十分模糊,没有重视到消费者是弱势群体。现行的有关大数据金融审计方面的法律法规不能够达到大数据金融审计保护消费者利益的需求，需要有关部门进一步完善相关大数据金融审计的法律法规，对基于保护消费者利益的大数据金融审计工作做出恰当的规范和指引。

（二）大数据背景对金融消费者利益的影响

1.金融消费者个人信息安全受到威胁。在大数据时代，金融消费者个人数据和信息能够轻易地被金融机构所获取和存储，这会使得金融消费者在个人信息安全方面受到威胁。尽管金融企业会采取措施对信息进行加密处理，来确保信息的安全性和完整性，但是当系统操作失误或者是系统遭到病毒入侵和恶意攻击时，有可能导致信息泄露，从而危害到金融消费者的利益，给金融消费者带来严重的后果，如个人的财产被盗取、消费者的个人数据被泄露等问题。2.金融消费者的资产缺乏保护。金融商品的专业性强和风险高的特点,使得金融消费者在交易过程中处于弱势。所以,金融消费者和一般消费者相比,弱势更为突出。比如因为互联网的开放性以及金融大数据平台的技术缺陷，不法分子利用计算机病毒或黑客攻击，窃取金融消费者的资金等。3.金融消费者分类不合理。大数据金融消费者在选择金融产品时，由于缺乏相应金融知识，很容易在高收益的诱导下选择超出自身所能承受的高风险产品。消费者可能为了购买高收益的金融产品，填写虚假信息。但金融机构没有去进行审核与管理。因此，需要建立健全大数据金融消费者分类制度。4.金融机构的信息系统存在问题。近几年审计署的审计公告结果显示，金融机构的信息系统管理存在许多薄弱环节，主要是部分信息系统应用功能设计不完善、业务数据不一致，部分模块间信息共享不充分，不利于数据交换和共享。数据中心建设部分功能未达到监管要求、信息系统未有效利用，信息系统管理不能有效防范人为调节数据风险，对网络接入、访问控制不够严格，网络安全存在隐患。存在客户信息记录异常、邮件系统日志管理不符合监管要求的情况，软件未经测试即直接上线进行实盘操作，最终导致重大风险事件发生。

三、基于消费者利益保护视角的金融审计研究基本思路

大数据时代下，需要构建大数据理念的金融审计模式，加强金融监管，防止发生系统性风险，为保护金融消费者利益发挥更大的作用。

（一）建立统一的审计信息平台

为了充分了解大数据金融行业的整体经营情况，从而制定不同的审计程序，应当建立统一的大数据金融审计信息平台，对金融数据进行集中处理和整合分析。由于各金融机构之间数据仍未完全标准化，所以需要统一数据结构，实现数据标准化，实现银行、证券、保险行业之间跨行业、跨市场整合分析，进一步深化金融审计。由审计机关和被审计金融单位同时备份原始数据，审计机关对金融机构的数据库采取集中管理、分层授权的方式进行监管，保护数据的安全，有效防止消费者的个人信息被泄露和丢失。

（二）加强金融数据分析管理

大数据时代下，审计证据不能依靠传统的发现方法，要从数据库中挖掘出想要获得的相关审计证据，因此，需要应用数据分析和数据挖掘技术。利用连续审计的模式进行审计。连续审计是一种用于自动执行控制以及风险评估的方法，从定期对金融交易的样本进行审查转变到对所有金融交易的连续性审查。通过对业务数据的自动且频繁地分析，能够真实分析出金融交易层面的异常结果以及控制缺陷和正面临风险的数据。将大数据技术与联网审计结合起来，对金融机构的数据实施数据挖掘，通过关联分析，确定各种风险，总体分析、发现疑点、分散核查、系统研究。审计人员可以在被审计的金融系统中，设计并嵌入审计程序模块，自动收集数据并对数据库实时监督，有助于更方便地找到审计证据。另外，将金融数据与其他领域的数据进行综合对比分析，从而运用信息化手段审查问题，进行宏观分析。

（三）提高审计人员的综合素质

随着金融机构信息化程度越来越高，审计人员同时也需要提高自己的计算机知识，要熟练掌握金融机构业务系统流程和操作，清楚识别数据环境并查找审计证据，审查内部控制是否有效，分析和获取潜在数据。在进行大数据金融审计时，还可以借助其他相关的专业人士，如内部控制的专家、信息系统的专家和数据挖掘的专家等，让审计小组的结构多样化，能够有效地进行审计工作并顺利完成对金融机构的评估。但是，大数据审计并不能代替传统的审计，在金融审计过程中，仍需要审计人员敏锐的观察力和判断力，用审慎的眼光看待问题，从全面审查数据处理、保护资产安全的角度评价被审计单位。

（四）建立基于消费者利益保护的金融审计体系

金融系统行业分析篇8

互联网金融风险的预警体系建立，应根植于大数据开发应用，结合传统的金融风险分析方法，利用统计、计算机、数据挖掘、人工智能等手段，从数据的海洋中甄别、判断互联网金融中潜在的风险；并且还需要通过数据掌握客户动态，企业经营环节中可能出现的金融风险，从而提高经营管理效益。

以数据为中心的体系设计

互联网金融风险预警体系是针对互联网金融风险的监测、预测、预警的系统，体系庞大，必须涵盖互联网金融活动的全过程，同时还要考虑到活动中的每个参与者，包括金融服务、金融产品的提供者、中介机构、用户、以及政府、监管机构等；必然涉及到各种交易行为，甚至民众舆论动向。同时，还需兼顾国家宏观经济运行情况、经济指标、行业发展等现实情况。

在时效性方面，由于互联网金融数据具有高速、变化的特点，实时处理分析的目的就是及时防范和减少金融风险，识别、判断风险并对其进行预测和响应，这要求在时间上要连续，在内容上要连贯和可比。

在数据的收集与管理时，要做到有利于风险的识别、判断、预测；在系统的构建时，要结合企业的实际情况，简单可靠且易行；在分析数据的过程中，选取的指标、统计方法、相关判别准则要易于分析、便于操作，做到不仅能快速识别、判断、预测风险，做出预警，还能辨别风险的源头，诸如此类是对系统可操作性的具体要求。

在系统的设计过程中应尽量考虑采用可量化的指标，同时也要设置部分定性指标，以便进一步系统地反映定量指标所不能表征的金融风险。对于定性指标也要给出准确的判断标准，尽可能避免人为因素的误导，确保评价结果的科学性、合理性以及准确性。

系统的设计应兼容，保证企业正常运营的前提下，随着时间的推移，对系统进行不断改进和完善。确保系统中功能、模块可以独立运行，各异功能相互补充，避免冗余。

以数据为中心的层级配置

从数据管理层角度出发，作为系统中的核心部分，数据是整个体系中的关键环节。企业在建立以数据为中心的互联网金融预警系统过程中，必须健全为企业服务的数据管理机制，建立与企业规模相匹配的数据中心。数据中心的职责包括：数据的收集、整理、加工、存储以及提供方便、可靠的数据操纵接口，以便其他层级用户的使用。数据中心管理数据时，应保证其完整性、准确性及安全性，并兼顾可靠性，保证数据中心正常运营，为风险的预警提供支持平台。

要从互联网金融的大数据海洋中实现金融风险的预警，必须对金融风险有透彻的定义和认识。这就需要我们从金融风险的定义出发，确定分析需求，对数据进行重新整合，提取与之对应的分析结论。数据整合是保证分析结果可靠性、准确性必不可少的环节，如果说数据是预警体系的基础，那么需求则是预警体系的灵魂，其中数据提取层的任务包括：风险的定义、分析需求的确定、数据的整合与提取等多个方面。

数据分析是互联网金融风险管理控制的实施手段。全面的数据分析系统，应包括现行的指标体系、统计模型，及人工智能方法，同时兼顾与企业相适应的相关指标体系、统计模型等内容。数据分析层的功能主要包括：风险识别与判断、风险预警与监控、自动上报、信号系统、风险预测、风险评级等功能。

来自数据分析层中的每一次预警、每一个报告，都需结合企业的经营管理状况，以及外部经济运行环境，行业背景来进行解读，目的是更系统地评估风险，评价风险的可靠性、危害程度、产生根源，进而提出有效的控制手段，弥补数据分析层的不足，为企业决策管理者提供更完整的决策依据，进而减少企业为规避风险所产生的损益。总之，数据解释层应健全风险响应机制，建立应急小组，为及时处理风险提供依据。

结合以“数据”为中心的体系设计原则，从多角度分析，预警体系涵盖了以数据为中心的互联网金融风险分析的各个环节，即数据的收集、提取、分析和解释；各层级紧紧相扣，又相互独立，为企业风险控制管理提供有力支撑；通过数据中心的建设，有利于加快企业的信息化，提高管理水平，降低因企业管理缺陷导致的内部风险，缩减企业管理成本。

以数据为中心的可行操作

除了体系设计和层级配置的考量外，建立科学、体系的考核评价机制也很关键。数据作为风险预警机制的核心，一旦离开操作数据的“人”，将毫无用处。因此在系统建设的过程中，应建立科学、体系的考核评价机制，提高参与者的主观能动性，保证系统顺利实施。考核机制应从数据的角度出发，以建立全面、可靠、弹性、实时、安全的数据体系为目标，对参与者在体系建设中的效能进行评估，量化参与者任务完成情况考核，奖励为体系建设做出贡献的参与者。

同时，为保证系统实施、操作的规范性，应制定科学规范的程序。在预警系统实施的过程中，应以数据为中心，制定明确的系统实施计划，包括确定系统实施的进度、参与者、目标以及针对突发事件的处理方法等。必要时，应制定系统使用的行为规范、操作流程，明确参与者的权责、业务范围、数据权限等；明确风险分析、上报、反馈和监测机制，保证及时发现风险，且得到响应，确保大数据助力互联网金融风险预警更科学。

相关链接

目前，可用于助力互联网金融风险控制的大数据存在多种来源。电商，以阿里巴巴为例，已经建立相对完善的风控数据挖掘系统，并通过旗下阿里巴巴、淘宝、天猫、支付宝等积累的大量交易数据作为基本原料，将数值输入网络行为评分模型，进行信用评级。

金融系统行业分析篇9

二、大数据时代对金融统计的重要意义

1.对金融统计准确性意义

目前，我国现行的金融统计数据是按照各金融单位进行层层汇总方式进行数据传递，这就导致每一个机构在进行金融统计过程中可能出现问题，最终影响人民银行进行数据统计的准确性。大数据时代背景下，大数据采集方式的出现，减少了各金融机构之间层层汇总的数据统计方式，对于金融机构数据准确性具有重要保障。大数据时代的到来，使得金融在数据统计过程中成本有效的降低，对于金融统计准确性提升具有重要推动意义。

2.对金融分析方式的意义

大数据时代数据分析，在金融行业具体发展中具有重要意义。大数据时代金融统计并不只是将数据进行简单汇总，是将数据在一定时间内进行筛选，保证有价值信息的提取与使用，能够依据科学方式进行数据分类，满足金融行业数据统计要求。同时，大数据能够实现对原始数据的整理，实现重要金融结论的体现，保证金融行业决策效率性提升，保证决策效率质量。

3.对金融行业监管的意义

大数据信息集散处理能够实现金融行业监管能效的有力提升，大数据通过大量的非结构化数据，进行数据实时分析，实现对金融行业监管方式的更新。保证大数据处理的全方位信息，掌握金融分析机构的具体行为。通过大数据进行实际分析，能够保证监管报告的提供，并且内部信息相对准确，实现金融行业监管，保证金融监管有效开展。

三、大数据时代对金融统计改革与应用对策

1.重视细粒度数据采集

近年来，人民银行对于数据采集的结构发生根本性转变，逐渐向着逐笔报送方向发展。存贷款抽样综合统计工作就是对于大数据时代金融统计的集中应用，实现采集、汇总、筛选、利用的全过程探索。存贷款抽样综合统计工作在具体开展中，能够实现对于数据的有效采集，并通过具体分析，实现对金融利率市场变动的监测。这种方式在金融机构当中进行实际推广，对于金融行业数据统计具有重要作用，能够实现监测范围更加广泛。

2.建立数据标准体系

建立数据标准体系，对于数据发展具有重要意义，能够有效提升整个金融统计体系当中的兼容性。由于在现代金融体系发展中，受到数据记录不全面，数据标准不统一等相关因素的影响，现代传统的金融统计已经不能够满足现代金融发展标准，导致在金融行业数据安全性低下，准确性、一致性效果不明显，导致金融统计准确性受到影响。因此，建立数据标准体系，实现各个金融机构之间统计数据一致性，促进金融统计工作准确性提升，保证金融行业有效决策。进行实际标准体系建立过程中，应该重视以下几个方面内容：规范金融机构信息、规范金融计值以及规范金融工具，以此来实现数据标准的建立。

3.建立金融行业综合统计体系

金融行业存在一定风险，保证金融行业综合统计体系的建立，能够有效提升金融行业监管抗风险能力。运用大数据进行金融行业综合统计体系的建立，具体实施方法为：第一，建立包括银行、证券、保险等行业在内的金融体系，实现总量与结构、存货量以及流量、数量以及价格之间的金融体系框架构建，全面反映金融体系资金变化，控制资金流量以及流向等相应状况；第二，建立专项金融统计制度，针对金融行业高风险平台，如房地产、政府融资等建立专项统计制度，保证统计安全性提升，同时细化影响金融稳定检测统计指标，保证金融监管安全性提升，实现风险评估预计决策信息有效监管。

4.扩大信息共享基础

金融系统行业分析篇10

金融信息化是国家信息化的一部分，积极构建金融信息化服务平台，实现金融信息采集的多元化，利用先进的信息技术处理分析信息，并合理设置体系结构，推进金融管理信息的多领域、多途径应用，对大幅度提高金融管理水平、维持金融管理的稳定、防范降低金融风险，有着重要的意义。

一、金融管理信息化内涵

金融管理信息化，是金融管理部门通过对网络技术、通讯、业务处理系统进行处理以实现公文信息收集、公文传输、风险预测、决策处理自动化信息化的行为。在整个金融管理中都能综合应用这些数据信息，是金融机构、金融市场、金融基础设施等金融体系构成要素的一个集合体。金融管理信息化，主要包括金融管理的内在监测指标，核心是通过完善金融管理信息化体系，以实现金融管理方式的提升。

二、金融管理信息的获取

信息获取的方式有三个平台：一是通过监管对象的业务应用系统以及监管主体的业务系统，研发金融管理信息的自动化接口程序，自动提取金融管理数据；二是通过开业营业管理、综合检测评价、消费者维权、重要事项报告等平台，收集所监管对象的信息，汇总成所需要的金融管理业务信息；三是通过服务反馈、风险评价、社会调查问卷等渠道，获得公众对区域内金融状况稳定性、监管对象的评价，形成社会公众金融管理评价信息。依据数据量和数据可靠性将三种方式的信息权重定为50%、40%、10%。

（1）数据接口程序自动提取。随着金融信息化建设的快速发展，金融对信息化的要求更为迫切，金融、证券以及保险业在内部管理和核算业务上都大规模的使用了计算机系统，实现了数据处理的自动化、集中化和网络化。同时，央行各级的分支机构也广泛的使用了相对集中统一的网络化、自动化的系统。例如央行就开始使用了会计核算系统、国库核算管理系统、金融统计监测信息管理系统等业务数据处理系统。因此，通过研发数据接口程序，自动的提取证券业、银行业、保险业提取所需的金融监管信息，成为央行获取金融管理信息的主渠道。

（2）金融管理业务平台主动采集。银监局分社后，虽然《银行法》规定，金融机构有报送必要报表的义务，但没有对报送行为做相关说明规定，使得信息的及时性和真实性大打折扣。因此，通过开业营业管理、综合检测评价、消费者维权、重要事项报告等平台，从金融机构开始筹备、开业前验收、营业过程中重大事项的报告以及消费者维权，到后期的综合测评，可形成一条完整而清晰的管理信息链。当前的信息数据除部分业务系统会自动采集，大部分通过书面、电子邮件等形式报送。数据归集汇总中，各银行职能部门层层对口上报数据的同时，也向同级的金融机构收集相关的金融数据，从而形成由下级到上级人行，金融机构到人民银行，两条纵横的金融管理信息采集途径。

（3）社会公众调查抽样。采用随机抽样或是定点监测方式，通过调查问卷、服务反馈、风险评价，获取社会公众区域内金融稳定性状况、监管对象的评价，形成社会公众金融管理评价综合信息。人民银行的金融管理信息采集，不仅覆盖了银行业监管机构、非银行类金融机构、金融业，还拓展到税务、工商等方面，通过社会各方面的问卷调查，把直接或是间接获取的金融信息都纳入采集金融管理信息的范畴，扫除盲区，形成涵盖所有行业的信息网。

三、金融管理信息筛选、处理

（1）利用计算机科学技术和建立数学模型，对管理信息的处理、筛选。现有的金融管理信息系统的分析处理功能较低，分析指标的设置不科学，未覆盖全部的金融管理业务，业务系统不能及时发现和清理那些潜在的风险。金融网络化、电子化的今天，管理技术需要不断的创新求发展，必须利用科学的计量模型收集、处理管理信息数据，以便建立满足不同金融管理要求的风险评价、预测模型，整体上预测、判断金融运行状况。

（2）信息处理的三大环节。在新形势下，金融管理更要积极的去适应金融业新信息化的运作模式，信息处理过程中，至少包括三大环节：信息分析处理、信息报告、风险预报预警。信息分析处理环节，通过对基础数据的综合分析处理，为金融管理和决策提供重要依据；信息报告环节，对被监管机构的运作状态、变动趋势和存在问题综合分析比较，及时发现和处理潜在的风险，提高金融管理效率和处理复杂问题的应变能力；风险预报预警环节，通过处理管理信息和对非现场监测指标的变化分析，及时发现问题，发出预报预警。

四、金融管理信息的综合运用

人行的信息化过程，已从建设应用系统来实现业务流程、数据采集、数据处理的电子化，发展到跨业务主体的非现场监管、跨部门的协同监管。因此，要全面提高金融管理信息化的水平，其中包括对信息化组织、技术、应用架构的建立和数据体系的管理、系统的后期评估。

（1）利用参考信息，针对性管理。对金融机构管理中出现的风险特征、发展趋势，及时、客观的分析判断后，通过实地走访、电话等方式，增强管理的有效性和针对性。同时，通过综合检查开展综合评估，及时、客观的分析管理对象，检查出潜在的隐患，实现管理信息和检查成果的共享和综合利用，提升金融管理的整体水平。

（2）公布监督评价结果，实现信息共享。首先要指定统一的金融市场规则，统一银行机构的会计制度。再者要对金融机构的风险性监管和业务常规监管的同时，加强真实性的监管，认真审核报送的金融业务报表，关注金融信息最新动态，确保数据有效的反映出金融运作的真实性。

五、总结

金融系统行业分析篇11

由于我国农业是第一生产力，所以与农业相关的农村经济与农村金融时时刻刻都存在着。而传统的农村金融理论是把农村金融分成了两个部分，分别是农村信贷补贴与农村金融市场。可是随着时代的发展，慢慢地发现上述的理论划分阻碍了农村经济增长。通过对市场的分析和多方面的研究可以总结出一套全新的不完全竞争理论。传统的农村信贷补贴主要是在改革开放之前，由于城市化进程较慢，农村金融市场在整个金融系统中占据主导，因此政府是主要的推崇者，是通过政府干预来强化信贷政策的补贴理论。然而，这项理论是有缺陷的，它不能满足农村金融发展较快的地区，也跟不上城市化发展的时代节奏，无法促进所有农村的金融发展。相对而言，农村金融市场理论将信贷补贴完全取代，否认了传统意义上的信贷形式，强化金融市场的机制建设，避免因利率变动而引起的金融环境恶化、市场资源紧缺或通货膨胀等问题。不完全竞争理论是基于当前落后山区的环境弊端而产生的，它支持政府的干预，通过国家宏观调控把通货膨胀率控制在一个合理范围内，这也是市场经济发展的必然要求。

二、我国农业经济增长与农村金融发展的现状

翻阅我国的经济发展史，真正对农业经济的增长和农村金融的发展进行系统性分析和研究的内容并不多，往往只有极少的成果记录。这足以证明农业经济在社会的经济发展中没有得到足够的重视，而这极有可能导致社会经济的不平衡发展，延缓了社会经济的发展速度。着眼全球，借鉴其他发达国家的发展史，许多发达国家都以工业和科技行业等为发展重点，这直接导致了从事农业人员的流失，虽然机械化的生产模式已取代了传统的劳作方式，但是仍然不能弥补农业经济发展缓慢给社会带来的负面影响，只能以完善的社会福利和高额的农业补贴来促进农业经济的发展。我国是一个农业大国，农业经济是我国的三大支柱产业之一，我们不能忽视它在社会经济发展中的重要地位，要在合理发挥它对社会经济的基础性作用的同时，努力提升农业经济对于社会经济的促进作用，为我国社会经济的合理发展、平衡发展发挥它该有的作用。面对全球经济的工业化加快的今天，我们应该均衡发展各产业，不能一味的把发展的重点放在工业、科技等其他行业，要在加大发展其他行业的同时，稳步发展农业经济，从资金、技术等各方面推进农业经济的发展，以农业经济为基础稳步推动社会经济的发展，使得农业经济和社会各行业经济之间相辅相成，互相推动。综合以上的观点，在社会经济的发展过程中，农业经济是不能忽视的，虽然会遇到重重困难，但是我们可以通过分析和研究它们的关系，来解决发展中可能发生的问题。

三、农业经济增长和农村金融发展的关系

（一）从静态的角度分析农业经济增长和农村金融发展的关系

所谓的静态角度分析农村经济增长和农村金融发展的关系，指的是以传统的方法用图表和模型方式对农业经济和农村金融发展的关系进行相关数据的统计和分析，在获得相关的总结性数据之后，得出科学化的经济结论。再以统计出的科学数据和经济结论为基础，从各方面解析农业经济增长对于社会金融发展的相关作用。

1.通过明确指标的途径要想在分析农业经济增长和农村金融发展关系时，保证它的全面性和完整性，就必须有不同的标准尺度来评测和评估，而且这还是最基本的。我国重要的农业组织成员有农业、林业、畜牧业、渔业和副业等，我国在农业上的生产价值情况可以通过它们的总产值得到最基本的反馈，在这种情况下，可以更好的看到农村居民最基本的收支情况和最基本的生活水平。对这些指标分析做好后，还要指望金融指标，最重要的就是农村的金融指标，这样一来，就可以清楚明白的看出农村金融资源的流动情况以及它对整个农业经济的发展有什么样的促进作用和有哪些阻碍。在这里，农村金融指标主要选择农村信贷金融业和农村乡镇企业贷款金融业这两种，主要原因在于这两种指标对农村经济的发展情况很了解，能在广泛的范围内适用，正因为它们的要求很低，所以很多的农民会选择使用它们，并利用它们来维护经济生活，这样也有利于研究农业经济增长和农村金融发展关系。

2.通过数据知识和建立模型的途径数据主要是来源于《中国农村金融统计年鉴》，它是一本权威性的著作，这本资料里的数据是比较真实可靠的，因为数据都来源于调查研究，具有很强的借鉴和参考价值。通过权威性的数据提供，很容易得出几大支柱产业在生产过程中的数据，只有在各种数据证实的基础上，才能得出农业经济增长和农村金融发展关系的比值。然后建立一个数据模型，通过数据的走势和流程图，预判未来两者之间的动态关系。

（二）从动态角度分析农业经济增长和农村金融发展关系

动态角度分析农业经济增长和农村金融发展的关系指的是以时间为分析方式，通过农业经济的增长和农村金融发展在每个时间段的关系变化，得出相应的一些数据，在对这些数据进行统计分析后，得出每个时间段的经济结论。这些以动态角度来分析农业经济增长和农村金融发展的每个时间段的经济结论，可以得出相关的一些基本的发展规律，我们可以用这些基本的发展规律来研析未来社会经济发展中的一些基本走势。在农业经济增长和农村金融发展关系的研析过程中，我们要从静、动态两方面进行分析，这样才能更加准确、更加系统的为它们在社会经济发展过程中的作用提供正确的引导路线，才能更好的为社会经济的发展做出自己的贡献。分析农业经济增长和农村金融发展关系，可以利用函数原理来对其进行分析。在上述的静态分析过程中，是有提出使用模型来对其进行分析，在这里把模型运用到函数分析材料里面，这样就能很好的看出农业经济增长和农村金融发展关系。就目前而言，农业经济增长和农村金融发展关系处在农村最基本的时期时，其在发展的过程中多多少少会受到影响。农业、林业、畜牧业、渔业和副业处在农村的时候，其在生产过程中，它们的生产总值已经远远高于所预期的人均贷款水平，既然是在动态的角度上，那么自然知道这种情况已经有很长时间了，在这种情况下，就会得出一个结论，那就是以前所知道的农业信贷水平和预期的目标跟实际存在的信贷水平是一样的。

四、解决问题的对策

（一）构建现代化农村金融体系

随着市场经济的发展，农村金融的弊端日益显露，传统的金融政策已经远远不能满足当前经济形势，因此，构建现代化金融体系刻不容缓。当然，现代化金融体系依然不能脱离农村金融的建设基础而独立存在，需要强化体系建设，结合城市化发展以及城乡结合部的现状加以完善并实施，只有从农村抓起，让农村金融体系有了一个稳固的政策保障，整个金融市场才会取得明显的改善。所以，政策的支持对于体系的发展尤为重要，在这一过程中，政府所发挥的是引导者和扶持者的作用，让政策更好地应用到机构的规划发展中，适应国有资本的发展，并鼓励国有资本与民有资本相互扶持共同发展，真正实现社会经济的现代化。此外，还要重视金融产品的创新，尤其是金融衍生产品等，不断丰富农村金融工具，扩大民众运用金融工具的范围，如信息系统与信贷系统相结合、加强网络系统体系建设等，彻底废除传统的小额贷款，达到政策现代化、效益现代化以及区域发展现代化的综合效果。

（二）合理化金融结构与经济结构关系

在构建现代化金融体系的基础上，合理调节当前的金融结构。由于市场发展趋势不可预测，市场所追求的是短期效益，而金融系统要确保长期效益最大化，因此要想适应市场经济的进程，要通过不断完善金融结构、扩大金融体系的影响来达到对政策的合理化契合。首先是区域合作，要加强中西部地区的金融合作、经济合作以及产业合作，让金融结构和经济结构共同作用，发挥出最大价值。其次也要重视非农村的金融结构建设，尤其是非正规系统中的小规模经济，一旦影响力与生命力受到影响，很容易影响到国有资源的主体地位。当然，合理化金融结构与经济结构的关系，最主要的还要看制度体系的执行者和监督者，也需要社会各界人民群众的共同监督，共同推动我国金融市场的发展。

（三）完善多层面的政策支持体系

首先要制定并完善相关法律法规，以法律条文的形式规定农村金融机构相应的义务和责任，使之做到有法可依。其次，要政府对农业的资金投入，尤其是农副产品的资金投入，因为农副产品的资金周转较慢，同时利润也不是很大，在投资的过程中风险很大，因此，相关部门可以在政策上向涉农的金融机构倾斜，可以适当的减免营业税，或是调整所得税，通过政策的支持使农村金融机构主动支持农业的建设，服务于我国的三农事业。三是要重视农村的信用社改革，在这一过程中还要切实的落实好国家对农村信用社财政和税收等各个方面的政策，对相关的部门做好扶持工作。最后一点就是要对我国的消费信贷政策进行适当的改进和调整，这样才能更好的促进我国农村信贷产品的创新，在农村经济发展的过程中还要不断的采取有效的措施对消费信贷的发展予以支持，让农村消费市场尤其是农副产品的消费市场更有活力，从而也就进一步的提高了农民的生活质量和生活水平。

金融系统行业分析篇12

办公自动化（OA）是信息化时代企业经营模式的特点，其不仅适应了科技化产业背景要求，也顺应了我国经济转型期的相关要求，为行业经营创建了高科技平台。

1.1 功能性

办公软件指可以进行文字处理、表格制作、幻灯片制作、简单数据库的处理等方面工作的软件。企业走信息化改革之后，对计算机软件功能要求越来越多，这是现实办公事务处理所需要的。办公自动化软件可根据行业用户提供对应的功能，满足日常经营及市场分析等多方面的操作要求，具有广泛的功能性特点。

1.2 多样性

科学技术发展促进了计算机应用软件的多样性改造，办公软件产品形式也呈现了不同类别，满足了办公人员多方面的作业要求。例如，金融行业办公软件更加多元化，主要包括微软Office系列、金山WPS系列、永中Office系列等。多样性软件用于行业分析，可减少人工参与金融事务处理的难度，建立了高科技经营模式。

2 金融市场分析面临的主要问题

金融业是我国新型行业的典型代表，近年来在国民经济总收入中占有较大的比例。但是，受到经济全球化大市场的影响，国内金融市场依旧面临着不同的波动性，尤其是市场环境变化而扰乱了经营秩序，给企业造成了巨大的经济损失。金融市场分析是对行业变化的预测性评估，应用计算机软件展开自动化分析活动，主要研究问题包括：

2.1 客观性问题

强调调研活动必须运用科学的方法，符合科学的要求，以求金融市场分析活动中的各种偏差极小化，保证所获信息的真实性。市场客观性问题是不可避免的，具有无法人工预测的特性，市场分析失误会对经营者决策造成了很大困境。

2.2 系统性问题

金融市场分析是一个计划严密的系统过程，应该按照预定的计划和要求去收集、分析和解释有关资料。金融市场分析是为决策服务的管理工具，企业要积极选用自动化软件辅助办公，及时预测到金融市场可能发生的变化，做好市场决策应对工作。

2.3 营销性问题

市场分析应向决策者提供信息，而非资料。资料是通过营销调研活动所收集到的各种未经处理的事实和数据，它们是形成信息的原料。信息是通过对资料的分析而获得的认识和结论，是对资料进行处理和加工后的产物。

3 办公自动化软件用于金融市场分析

计算机软件是OA系统的核心构成，不同软件可以发挥出多种操控功能，用其作为企业经营调度中心具有多方面优势。笔者认为，办公软件用于金融市场分析必须发挥其功能，将软件功能用于市场分析的多个方面。

3.1 远程办公

远程调控主要是集成金融企业的各项信息，标准配置工资管理、考勤管理、人事管理等极具价值的模块，为市场分析提供更大规模的数据中心。OA系统根据金融市场现状收集相关数据，为软件执行自动化程序提供真实参考，提升了办公人员决策的科学性。

3.2 数据处理

Windows网站服务器与MSSQL数据库的完美结合，使得软件性能得以充分发挥，更可利用多台计算机组成高性能应用集群，全面面向金融市场规模化应用。OA系统用于金融数据处理具有智能化优点，避免了人工参与数据处理的缺陷，使市场分析数据结果的准确性更高。

3.3 安全保护

基于OA系统的企业办公软件，在市场数据保护方面也有显著的功能优势。例如，金融数据存取集中控制，避免了数据泄漏的可能；提供数据备份工具，保护金融系统数据安全；这些可以防止商业竞争中数据库资源丢失，影响到金融业经营发展的可持续性，加快了产业结构模式改革。

3.4 定期升级