金融BI系统是怎么帮证券公司打造数据安全系统

风险管理是证券公司稳步发展的基石，传统风险控制在一定程度上难以支撑证券业的数字化创新发展。风险管理部门必须尽快适应新数字模式的转变，根据自身特点制定与新模式相匹配的风险控制措施，利用金融BI系统构建智能风险控制系统，支持业务的可持续发展。

本文根据Smartbi实施过的多个金融BI系统的证券客户案例，总结了一些“智慧风险控制”的建设经验，希望对大家有所启发。

一、传统风险控制存在的问题

（1）内部数据分散，缺乏整合管控 

证券公司在风险管理指标和风险管理体系方面存在明显不足。由于数据口径不统一，各部门系统数据难以形成有效的逻辑整体，导致大量风险监测、分析和评估指标无法使用，最终难以有效实现风险拦截，提前风险管理。同时，由于集团层面风险数据不集中，同一客户、同一业务的风险集中控制无法实现，数据碎片化严重，数据岛现象突出，数据权限安全管理存在隐患。

（2）风险分析效果差，时效性差 

证券公司的风险管理体系不仅是风险管理的必要支撑，而且具有前瞻性预测能力、精细化管理能力、更好的资源配置能力和强大的延伸服务能力，能够有效防范风险，满足监管需求，提高价值创造能力。然而，由于缺乏数据分析工具，风险管理线无法有效地接触数据，无法及时有效地进行风险分析。数据分析浮在表面，数据价值尚未得到充分利用。

（3）风险模型搭建门槛高

大多数证券公司的风险管理体系建设仍处于信用风险、运营风险、流动性风险和并表管理等合规风险管理阶段。很少有公司能够实现市场风险的实时预测和防控，离价值创造还有一定的距离。其中一个重要原因是缺乏风险模型建设能力，缺乏具有建模开发能力的技术人才，难以提高整个风险管理水平。

二、金融BI系统“智慧风控”的实施路径。 

面对复杂的内外部市场环境，证券业的智能风险控制需要与业务和管理流程相结合。借助Smartbi统一大数据分析平台，结合证券公司业务场景，实现风险分析、风险预警、风险评级等方面的有效监控和管理。

1、数据优先——构建统一的金融BI风险数据平台 

基于证券公司底层风险指标体系结构，构建统一的金融BI风险数据平台，系统化收集和处理数据，也能积累更全面的风险信息。金融BI风险数据平台的建设也为后续的数据分析提供了基础，可以满足证券公司分析、预警、展示不同风险类型、不同业务风险管理的个性化需求，提高风险管理的效率。

证券公司还可以通过数据平台构建完善的数据权限体系，面向各线人员，逐步覆盖整个业务线、子公司和分支机构，优化各种风险处理流程，高效防范、识别和化解风险，最终实现业务运营风险的实时和渗透管理。

2、深入业务——提高金融BI风险数据分析能力

为了激发业务人员对数据分析的热情，提高业务人员对风险数据的分析能力，证券公司利用Smartbi提供的各种自助分析工具，将业务人员从重复的人力工作中摆脱出来，转向准确的风险分析，提高业务转型效率。

业务人员可以及时控制信用交易业务，确保风险数据的正确性、及时性和安全性。结合多维筛选方法，可以快速查看当天开户、额度使用、证券融资规模构成结构等相关信息，使数据管理更加可控，业务更加灵活。

3、科学决策——建设集团级管理驾驶舱

证券业的数据运营是一个持续的系统工程，特别是风险控制部门。在决策、管理、合作和实施方面建立稳定的机制，确保转型工作的有序和可控性。通过金融BI风险控制管理驾驶舱，管理者可以从多个维度实时分析整个网络的数据，使风险状况数字化、动态监控，方便隐患的渗透识别，帮助管理层快速制定应急策略。

为满足各部门展示业务相关指标信息报告的需要，证券公司结合风险指标体系，分析规模、线路、结构等不同主题，建立风险管理驾驶舱，通过数据可视化为业务授权、管理授权，实现风险管理到实时风险管理的成功飞跃，提高业务效率，提高风险管理能力和水平。

未来，金融BI通过数据驱动业务的发展将成为一种趋势。为了提高竞争力，证券公司只有利用大数据技术实现金融与数据的深度联系，构建智能风险控制体系，实现风险管理的数据运营，才能创造更大的价值。

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