近年来，在金融科技发展规划与金融机构数字化转型一系列政策的指导下，金融行业的数智化转型取得显著成效。随着技术的成熟与应用的快速渗透，以大模型为代表的人工智能技术在满足金融业务主要场景需求时表现出独特的价值和潜力，后续的应用趋势将更加广泛而深刻。
为展示和探讨金融数智化的创新成果和发展趋势，分享数智金融应用的新模式、新理念，围绕数智应用的底座、平台、模型、场景等维度的创新理念和科研实践，为各金融机构数据智能产品和解决方案选型过程中在技术趋势、应用方向和典型场景等方面的决策提供有价值的借鉴和参考，北京软件和信息服务业协会金融科技专委会于2025年1月启动“2025金融数据智能解决方案征集”活动。
本期展播的是
麦克斯泰：金融外部舆情风险管控解决方案
01
解决方案简介
麦克斯泰金融行业数据治理解决方案，通过自研网络爬虫技术，实时抓取新闻网站、行业论坛、社交媒体（微博、微信、抖音等）及监管部门公开信息，融合多维度数据，建立了覆盖全网的舆情监测网络。通过文本语义分析、情感判定与风险识别，构建了金融舆情风险的智能分析与预警模型，实现了对信贷风险、市场风险、流动风险、监管风险、操作风险、管理风险等金融外部舆情风险系统性监管。
平台架构
数据智能分析流程
1.互联网声誉风险管理解决方案
我公司的互联网声誉风险管理解决方案，通过全媒体实时精准采集、分析计算、AI模型精准识别舆情风险和量化情绪，并运用可视化图表、事件分析脉络精准呈现，实现金融行业互联网声誉风险管理，构建“监测-处置-修复”全链条防护体系，有效降低品牌声誉损失，提升危机应对效率与公信力。
金融行业声誉风险管理平台
2.大数据风控&征信方案
我公司的大数据风控&征信方案，依托大数据技术构建智能风控与征信洞察，通过实时监测全网舆论数据（如社交媒体、新闻、论坛等），为企业及金融机构提供多维风险预警与信用评估支持。在风控领域，系统可识别潜在舆情危机（如负面言论激增、行业政策变动），预警风险扩散，并基于用户行为数据和情感分析预测违约概率，辅助金融机构优化信贷决策，在征信场景中，通过整合企业公开舆情、供应链评价及消费者反馈数据，构建动态信用画像，帮助银行精准评估客户还款能力与商业信誉。有效赋能银行业信贷客户完成贷前调查、贷中审查、贷后管理、建立外部数据集市等应用场景。
大数据风控&征信解决方案应用场景
数据智能贯穿信贷场景全流程
3.资本市场监管应用方案
舆情监测在资本市场监管中的应用方案聚焦于风险预警与声誉维护，通过多维度监测体系实时捕捉市场敏感信息，助力监管机构及上市公司防范风险。该方案重点覆盖财经媒体、社交平台及监管动态，结合AI分析技术自动识别股价异动、信披违规等风险信号，实现重大舆情1小时内预警响应。对于上市公司，系统可精准定位投资者关注点，辅助制定合规沟通策略，避免因负面信息引发股价剧烈波动；对监管机构而言，通过全网数据聚合分析，可快速发现市场操纵、内幕交易等违法线索，提升监管效能。方案还提供舆情溯源功能，支持监管核查与上市公司举证，同时内置危机应对模板，协助企业在黄金4小时内完成声明发布与舆论引导。通过该体系，资本市场参与方可实现风险早发现、处置早介入、信誉早修复的三重价值目标。应用于资本市场证监系统、会管单位、市场主体、市场异动的声誉风险、操作风险和交易风险监管。
02
应用场景痛点简介
1.痛点分析
伴随着金融行业信息化的开放、共享的快速发展，在当前信息化的大环境下，金融信息的传播渠道不断丰富，信息增量愈来愈大，高价值信息被分散在网络的各个角落。与此同时，金融行业面临着声誉舆论风险、行为和操作风险、操作风险管理风险、信贷风险、流动性风险、市场风险、监管风险等多种风险类型，缺乏主动、智能化的监测和分析手段，更没有海量安全数据挖据的能力，难以准确识别多变、未知的安全问题，无法实现事前预防、事中控制、事后审计的动态防御，没有真正达到安全集中管控的目的。
在金融科技大流行、大行其道的当前正规在线配资公司，金融机构所面临的七大金融风险：信用风险、操作风险、市场风险、流动性风险、合规风险、声誉风险和系统性风险，这些风险并未因为金融科技的迅速发展而消失。在新的技术环境下，这些风险很可能以更具隐蔽性、波动性和挑战性的形式展现。因此，任何接触金融业务的企业都要关注这些风险，在充分利用金融科技发展业务的同时，培养识别风险的洞察力，打造更为智能化、数字化的主动风险管理能力。
在市场面，伴随着中国经济的发展,在政策改善和技术进步推动下，产业升级不断深化，呼唤更加优质高效的金融服务。但是，目前金融行业仍面临诸多发展中的痛点：金融资源对接实体经济不足；金融产品的宣导效率和质量低；金融服务流程繁琐成本高；金融服务中欺诈现象增多等等。
目前对于金融大数据价值挖掘存在几大难题：
一是如何实现跨部门数据资源整合、综合利用，使金融行业的内部信息与外部信息进行有效的整合，打破部门间的“信息壁垒”。
二是业务数据搜集后，需要对庞大的原始数据筛选出有价值的信息，建立有效的数据库，在此基础上构建相关的业务用模型，进而利用到业务流程改造等环节。
三是线上社会化媒体的中文大数据分析缺乏科学系统的研究以及实践，而对此的需求则不断地在膨胀，目前金融行业在中文数据的管理和分析上都处在比较粗放的阶段。
如何从大数据中挖掘有价值的信息，如何从主观判断迈向客观分析和量化管理，建立定向分析、定量研究与有效管理的分析服务体系，面向金融稳定维稳、信贷风险管理、声誉风险管理、智能投研、打击非法集资等领域提供可行的服务手段，是当前媒体社会化下金融行业信息化研究的重要课题。
加强大数据时代网络信息的深度内容监测和分析，对于金融企业与相关机构及时发现、及时应对网络舆情事件、随时洞悉社情民意、分析未来发展趋势有着积极而重要的作用。
如何系统的解决以上几大问题，是金融行业实践大数据战略必不可少的环节，将保证“大数据金融”的有效落地，并打造出面向金融机构内部各部门、各分支机构的综合业务平台，在构建大数据金融数字决策、防范金融风险、精准营销发挥巨大的作用。
2.需求分析
在金融行业内部运营方面，舆情监测需求极为旺盛。金融机构产品和服务丰富多样，从传统的存贷业务到复杂的金融衍生品，从基础的支付结算服务到高端的财富管理服务，每一项都紧密关联客户利益与市场声誉。以证券行业为例，新推出的投资产品需要借助舆情监测了解投资者对产品风险收益特征、投资策略的看法，以此优化产品设计，提升市场吸引力。同时，金融机构的服务体验也是关键，通过舆情监测能够收集客户对线上交易平台稳定性、客服专业性的反馈，进而改进服务流程，加强员工培训，维护良好的品牌形象，提升客户忠诚度与市场竞争力。
从外部环境来看，金融行业舆情监测的需求更为突出。金融市场高度敏感，受宏观经济形势、政策法规变化、国际金融动态等多种因素影响。舆情监测能够助力金融机构及时捕捉宏观经济数据波动引发的市场预期变化，提前预判政策调整对业务的影响，从而灵活调整经营策略。在竞争激烈的金融市场中，监测竞争对手舆情，可以分析其业务创新举措、市场推广活动及客户口碑，学习借鉴优势，弥补自身不足。社交媒体的兴起使信息传播速度呈几何倍数增长，负面舆情一旦产生，可能迅速发酵，对金融机构的声誉造成毁灭性打击。因此，舆情监测有助于金融机构及时发现负面舆情，快速制定应对预案，降低声誉风险，保障金融机构的稳健运营与可持续发展。
03
解决方案亮点介绍
1.数据优势
①数据多源融合
汇聚广泛的互联网数据资源，涵盖新闻资讯、社交媒体、行业报告、政府公开数据等多来源数据，打破数据孤岛。通过融合不同渠道、不同格式的数据，能够全面反映金融市场动态，为分析提供丰富且完整的信息基础。例如，在分析银行信贷风险时，能整合企业在社交媒体上的舆论评价、行业上下游的关联数据等，从多个角度评估企业的信用状况，提升风险评估的准确性。
数据主要来源：
（1）来自50+行业监管部门/委办局的行政处罚或监管信息
信用中国：联合惩戒数据
工商部门：经营异常、吊销、注销数据、
海关：海关行政处罚、走私处罚
税务：税收违法处罚
环保：环保处罚和执法信息
质检：抽查检查不合格产品信息
食药：食品、药品、医疗器械、化妆品抽检
金融：一行二会案情发布、行政处罚
更多：市场监管行政处罚等
（2）来自公检法诉讼和案件的风险数据
被告、被执行、失信被执行、合同纠纷、资产冻结等。
（3）来自互联网的负面舆情和投诉举报信息
包括新闻网站、论坛贴吧、股吧、报刊杂志、新浪微博、微信公众号、主流新闻APP、主流视频、搜索引擎、新闻客户端等互联网数据、资本市场信息披露和卖方研究报告等。
②数据种类丰富
数据类型多样，包括结构化数据（如财务报表数据、交易记录等）、半结构化数据（如XML格式的监管文件、JSON格式的API数据等）和非结构化数据（如文本新闻、图片、视频等）。这种丰富的数据种类能够进行更深入的信息挖掘。比如，利用自然语言处理技术对非结构化的新闻文本进行情感分析，了解市场对某金融产品或机构的态度倾向，辅助金融声誉风险监控；通过对图片、视频等多媒体数据的分析，识别金融诈骗中的虚假宣传信息，为非法金融监测预警提供有力支持。
2.技术优势
①信息挖掘与关联图谱
采用先进的数据挖掘算法和知识图谱技术，能够从海量数据（603138）中提取有价值的信息，并构建实体之间的关联关系。通过信息挖掘，可以发现隐藏在数据中的模式、趋势和规律，为金融决策提供依据。关联图谱则以可视化的方式呈现金融实体（如企业、个人、金融产品等）之间的复杂关系，帮助金融从业者直观地理解金融生态，快速发现潜在风险和机会。如在反洗钱监测中，通过关联图谱可以清晰展示资金在不同账户、不同交易主体之间的流转路径，及时发现可疑交易行为。
②智能分析与数据加工
运用机器学习、深度学习等人工智能技术，实现数据的智能分析和自动化加工。智能分析模型能够根据历史数据预测市场趋势、客户行为等，为金融机构提供前瞻性的决策支持。例如，在大数据风控&征信中，通过训练信用评分模型，自动评估客户的信用风险，提高审批效率和准确性。数据加工环节则能够对原始数据进行清洗、转换、集成等处理，将其转化为适合分析和应用的高质量数据。利用自动化的数据加工流程，可以大幅减少人工干预，降低数据处理成本，同时提高数据的一致性和可靠性。
③数据可视化呈现
具备强大的数据可视化技术，能够将复杂的数据分析结果以直观、易懂的图表、图形等形式展示出来。数据可视化不仅使金融从业者能够快速理解数据背后的含义，还能促进不同部门之间的沟通与协作。例如，在金融全息红黑榜应用中，通过可视化界面展示企业或个人的信用评级、风险状况等信息，一目了然，方便金融机构进行业务决策。同时，可视化技术还支持交互式操作，用户可以根据自己的需求对数据进行筛选、钻取等操作，深入探索数据细节。
3.应用优势
①多领域覆盖
能够满足银行保险、资本市场等多个金融领域的数据收集、分析及应用需求。在银行领域，可以应用于银行品牌声誉管理、信贷风险评估等场景；在保险行业，可用于精准营销、欺诈检测、理赔风险评估等；在资本市场，能辅助投资决策、市场趋势分析、风险监测等。这种跨领域的应用能力，使金融机构可以在一个统一的解决方案中满足不同业务板块的数据治理需求，降低系统建设和维护成本，提高整体运营效率。
②多场景应用
针对金融行业多个具体场景提供定制化的解决方案。以金融声誉风险监控为例，通过实时监测社交媒体、新闻媒体等渠道的舆论信息，及时发现负面舆情，评估其对金融机构声誉的影响，并提供相应的应对策略。在大数据智能研判场景中，结合多种数据源和分析模型，对金融市场的复杂情况进行综合分析，为金融监管部门提供决策支持，防范系统性金融风险。非法金融监测预警则通过对互联网数据的实时监测和分析，及时发现非法集资、网络借贷诈骗等非法金融活动迹象，保护投资者利益，维护金融市场秩序。这些丰富的应用场景，充分体现了方案的实用性和针对性，能够切实解决金融行业面临的各种实际问题。
我司已经成功落地了大数据声誉风险管理、大数据风控&征信、资本市场监管等面向多类金融机构的行业解决方案。
04
金融行业客户名单
银行客户名单：农业银行河北省分行、苏州银行（002966）、人民银行部分支行、建设银行山东省分行、阜新银行、邮储银行（601658）河南省分行、晋商银行、中国银行部分分支行、阳泉商业银行、平安银行部分分支行、运城银行、招商银行部分分支行、长治银行、兴业银行部分分支行、鄂尔多斯银行、渤海银行、上海华瑞银行等。
金融公司客户名单：马上消费金融股份有限公司、东方资产管理公司、长城资产管理公司、信达资产管理公司等。
其他客户：前海人寿、连连支付等。
05
客户评价
客户1评价：
在金融行业摸爬滚打多年，数据治理一直是我们面临的棘手难题。金融行业数据治理解决方案，融合多源数据的能力，能将新闻资讯、社交媒体等各类数据整合，为我们的分析提供了全面视角。在资本市场分析中，通过信息挖掘与关联图谱技术，发现股票价格波动和行业资金流动的隐藏规律，这对投资决策帮助极大。而且在银行保险领域，其多场景应用完美契合我们的业务需求，像大数据风控&征信模块，显著提升了风险评估准确性，解决了长久以来的痛点，我们对这套方案非常满意。
客户2评价：
方案实现了多源数据信息挖掘、智能分析以及数据可视化呈现，提高了的工作效率和精准度。以金融声誉风险监控来说，实时监测多渠道舆论信息，让我们能第一时间应对负面舆情，有效维护了企业声誉。在非法金融监测预警方面，通过对互联网数据的深度分析正规在线配资公司，及时发现非法集资等迹象，保护了投资者利益，也为我们机构规避了潜在风险。其多层级、多维度的大数据分析模型和应用模块，覆盖银行保险、资本市场等多个领域，真正做到了全方位、一站式的数据治理服务。
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