商业银行员工内控信息的大数据分析

近年来,商业银行经营环境日益复杂,案件风险频繁暴露,如"客户存款丢失"、员工参与民间借贷、非法集资等频发,涉案金额较大,涉案员工较多,案件防控形势非常严峻。内部员工是案件形成的重要因素之一,具体表现为员工作案、内外勾结及外部利用内部漏洞等。本文通过相关、聚类等大数据分析方法对员工内控信息进行分析,筛选出应重点关注员工的身份属性,有助于人员精细化管理,对降低人员案件风险具有重要的现实意义。