發(fā)布時間：2020-08-12 19:26

【摘要】：商業(yè)銀行面臨著市場風(fēng)險、信用風(fēng)險和經(jīng)營風(fēng)險三大風(fēng)險。操作風(fēng)險作為銀行三大風(fēng)險之一,也是最難防范的風(fēng)險,它指的是內(nèi)部程序、員工、信息技術(shù)系統(tǒng)的不完善或有缺陷,以及外部事件造成的損失風(fēng)險。1995年英國的一名外匯交易員尼克·里森對日經(jīng)指數(shù)期貨和期權(quán)交易進行了未經(jīng)授權(quán)的操作,導(dǎo)致巴林銀行破產(chǎn);2008年杰羅姆·科維爾進行未授權(quán)歐洲股票衍生品交易,讓法國興業(yè)銀行虧損了約71億美元;2010年12月中國齊魯銀行被外部人員詐騙,涉案金額高達101億元人民幣;2016年1月中信銀行員工涉嫌非法手段套取9億元票據(jù)等。這些案例表明,商業(yè)銀行在日常運作中,風(fēng)險的管理勢在必行。隨著金融市場改革的持續(xù)深化以及現(xiàn)代化信息技術(shù)的遍及,銀行傳統(tǒng)的操作風(fēng)險管控體系面臨著嚴峻的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,將改變銀行操作風(fēng)險信息的獲取、量化風(fēng)險分析管理和提供更標準的決策支持。論文主要探索大數(shù)據(jù)在商業(yè)銀行操作風(fēng)險防控中的應(yīng)用。論文選取外部事件所造成的損失中,今年國內(nèi)熱點極高的電信網(wǎng)絡(luò)詐騙為案例,以農(nóng)業(yè)銀行網(wǎng)點運營過程中,因制度不健全、流程不合理、操作錯誤以及人為識別不到位造成的冒名、欺詐辦理業(yè)務(wù)的操作風(fēng)險進行研究,結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘、風(fēng)險量化和風(fēng)險管理,為商業(yè)銀行風(fēng)險管理提供更有價值的管理方法及策略,幫助商業(yè)銀行建立完善的風(fēng)險防控體系。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對電信網(wǎng)絡(luò)詐騙操作風(fēng)險進行量化分析,能更加準確地描述和識別銀行操作存在的問題,為操作風(fēng)險管理提供依據(jù),為銀行業(yè)務(wù)發(fā)展和風(fēng)險管理提供更有價值的管理方法及策略。打造基于銀行操作風(fēng)險的大數(shù)據(jù)平臺,對于減少風(fēng)險隱患,提升其管控風(fēng)險的能力具有重要意義,真正做好從源頭上治理電信網(wǎng)絡(luò)詐騙工作。
【學(xué)位授予單位】：華僑大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：D631.4
【圖文】：

圖 4.1 按風(fēng)險類型劃分的聚類分析圖（6）根據(jù)樹狀圖的結(jié)果對表格進行歸類分析。如圖 4.1 所示，對于風(fēng)險數(shù)據(jù)進行初步分類后的樣本數(shù)據(jù)，用 a1，a2,...,ai表示，按市場風(fēng)險 c1、操作風(fēng)險 c2 和信用風(fēng)險 c3 三個聚類中心進行聚類，將

圖 4.2 按操作風(fēng)險種類劃分的聚類分析圖如圖 4.2 所示，對于風(fēng)險數(shù)據(jù)進行初步分類后的 3 類樣本數(shù)據(jù)，進一步進行聚類分析，將操作風(fēng)險聚類并平歸為 4 類，用 a1，a2,...,a18 表示具體操作風(fēng)險種類，按操作風(fēng)險中的制度構(gòu)架風(fēng)險 c1、操作流程風(fēng)險 c2、系統(tǒng)差錯風(fēng)險

圖 4.3 泉州農(nóng)業(yè)銀行操作風(fēng)險評估圖如圖 4.3 所示，其中 X 軸表示風(fēng)險程度，Y 軸表示風(fēng)險特征，每個點表示類具體操作風(fēng)險，通過圖表我們可以發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險程度越嚴重的操作風(fēng)險，

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本文編號：2790920