机器学习在商业银行风险预警中的运用

风险预警是商业银行进行风险监测和风险控制的重要工具,机器学习具有提升数据价值、自动分析规律等优势,有助于商业银行构建早发现、早介入、早处置的风险预警体系。本文阐述了当前商业银行风险预警的流程及存在的局限性,基于机器学习的原理、分类和优势,总结了机器学习在商业银行提升风险预警能力中的作用,分析了风险预警机器学习模型的构建流程及应用场景,并进行了未来展望。     

基于量子计算的创新金融应用发展

<正>当前,量子科技已上升至国家战略。作为量子科技的重要领域之一,量子计算近年来尤为受业界关注。随着近几年量子计算取得了突破性进展,量子计算的优越性逐步得到验证,产业界与学术界纷纷加大投入,推动量子计算进入实用化优势探索新阶段。本文立足量子计算与机器学习融合的视角,对量子计算、量子计算机和量子算法的发展进行简要回顾,并对量子计算在金融领域的典型应用进行介绍,以期为面向创新金融应用领域的量子计算发展提供思路。     

量子计算在亚式外汇期权定价中的应用

<正>近年来,量子计算技术发展迅速,已被应用于加密算法、机器学习和衍生品定价等多个领域。文章以亚式外汇期权为例,探索量子计算在奇异衍生品定价中的应用。首先介绍亚式外汇期权及其传统定价方法,然后介绍量子计算的基本原理,并将其应用于亚式外汇期权定价,最后利用市场数据开展实证研究,对量子计算与传统定价方法的计算结果进行了比较和分析。     

商业银行构建模型风险管理框架的思考

随着以大数据、机器学习、深度学习为基础的人工智能技术在银行业应用的不断深入,商业银行的数字化转型也在快速推进。一些银行开始通过大数据构建机器学习模型,并嵌入到自动化的信贷业务审批流程中,帮助预警风险,提升风险管理水平,同时也帮助改进传统模型过度依赖专家经验和规则的缺陷。例如,量化指标维度过少,难以挖掘复杂的数据关联特征,过度依赖模型设计者的主观因素导致特征不适合、不完整等。     

重构商业银行运营体系的方法与实践

不仅银行的交易要通过运营体系来完成,而且客户也要通过运营体系来获得服务,可以说,运营是商业银行存在的基础.商业银行要在降低成本、改善服务和控制风险的基础上实现差异化的竞争优势,就要求商业银行必须用产业化、柔性化和服务化的模式来重构运营体系.为此,本文给出了重构商业银行运营体系的方法及模型,并且用案例展示了运用该方法来重构商业银行结算业务运营体系的实践,通过该方法,案例银行在运作安全、改善服务、提高业务吞吐量方面均取得显著成效.     

量子计算机视觉技术在金融领域应用探析

量子计算机视觉技术是量子计算领域的一个新兴技术方向,旨在通过量子计算的特性解决现有计算机视觉任务的技术难点。本文针对金融领域合同文本识别场景,探索将金融合同文本识别中的金融数据OCR模型进行量子化改进,构建量子混合模型,并通过数据实验的方式验证该技术在小样本学习中的先进性与可行性,以期为量子计算机视觉技术在金融行业的落地应用提供新思路和新方法。     

基于大数据分析的商业银行运营风险管理研究

论文简要介绍了大数据时代的三大典型数据分析技术,初步探讨了数据分析技术在商业银行运营风险管理中的具体应用思路。笔者认为,基于数据分析技术进行风险分析,就是要由已知推断未知,对管理对象作出更好的风险判断,以便更有针对性地开展运营风险核查。为此,应从宏观、微观两个层面,对商业银行运营风险进行描述性、预测性与规则性分析,准确把握商业银行运营风险状况,精准锁定欺诈情形,切实改善商业银行运营风险管理效果。     

外资参股对我国商业银行运营效率影响研究——基于我国65家商业银行面板数据的实证分析

长期以来,境外战略投资者的引入能否从根本上提升我国商业银行运行效率在学术界一直存在分歧.本文基于我国65家商业银行2009-2012年的面板数据,从商业银行运营的安全性、流动性和效益性三性原则出发选择因变量,将“是否引进境外战略投资者”作为虚拟变量构建模型实证探讨外资参股对我国商业银行运行效率的影响,进而以实证结论为基础提出我国商业银行运营效率提升的相关政策建议.     

浅谈六西格玛管理在商业银行集约化运营中的应用

近年来,国内各商业银行纷纷进行了运营流程再造,构建了集约化的运营模式,而如何提高集中运营后台的管理水平是新模式带来的新问题。本文借鉴了制造业的管理经验,在商业银行集约化运营后台管理中引入六西格玛管理方法,并对六西格玛管理的应用思路进行了探索。     

银行互联网存贷款业务创新探究

伴随互联网技术及应用的快速发肢,第三方支付公司及新型的商业运营模式,不断冲击着商业银行传统的仔贷款业务运营管理体系,提醒商业银行在互联网信息时代,必须借助互联网平台,不断创新业务运营管理模式,开发新产品,最大程度地满足客户需求。互联网金融是商业银行业务经营发展战略的一个重要方向。     

银行运营操作风险管理研究

运营操作风险管理在商业银行内部风险管理中具有非常重要的作用,保证商业银行经营发展的稳健,必须重视对于运营操作风险的有效控制。本文针对商业银行运营操作风险管理,首先简要概述了商业银行运营操作风险的分类特征,并分析了在商业银行运营操作风险防范中出现的问题,最后就加强商业银行运营操作风险控制,进行了系统的论述分析。     

商业银行库存现金营运风险与效益应用研究

本文围绕商业银行库存现金营运安全与效益的平衡问题,提出了一种可变的库存现金控制模型。该模型在传统的Miller-Orr现金余额模型基础上,通过动态改变Miller-Orr模型的限额,对历史现金使用量进行合理测算,使得现金预测满足商业银行的实际运营需要。进而本文采集实际数据对模型进行回归分析,结果表明上述库存现金控制模型能较好地降低商业银行的库存余额和库存超限率,在有效满足商业银行流动性需求的前提下,提升其资金使用效益。     

中国商业银行运营效率研究——基于多阶段合作型网络DEA的实证分析

高效率的运营结构是商业银行内源性增长和可持续发展的关键因素,对于提高商业银行的业务协同和经营韧性具有重要作用。为了有效改善金融供给能力,本文构建一种具有合作型的可加性SBM网络DEA模型,使用108家我国商业银行样本尝试打开银行运营“黑箱”,并基于结构分解深度评价我国商业银行的运营效率。本文将商业银行的整体运营过程划分为初始资金使用、筹资及中间业务开展、资金使用和利润产出四个子阶段,进一步把利润产出阶段分为基于利息收入和其他非利息收入两个平行子阶段。研究结果显示,我国商业银行的运营过程总体上存在各子阶段效率不平衡、相邻子阶段运营不协调等结构性失衡问题,其中,商业银行在初始资金使用以及资金使用阶段表现良好,但在利润产出阶段有待改善。从个体指标效率来看,银行各子阶段之间不协调导致员工、分支机构、存款和盈利资产等要素错配。此外,本文进一步测算商业银行的规模效率,发现国有大型银行的规模效率低于其他类型银行,并且在研究期间呈下降趋势。最后,本文就改善我国商业银行业务结构失衡问题提出了政策建议。     

现代商业银行运营管理模式探讨

本文在界定商业银行运营管理范畴的前提下，比较了国内外商业银行运营管理的现状。进而结合目前我国商业银行运营管理的实际需要，探讨商业银行运营管理工作的发展方向和实现路径。     

运用时间序列模型和周期因子预测商业银行存款

商业银行的存款预测对商业银行流动性有着重要影响,文章基于中原银行2020-2022年的每日存款总量数据,对比ARIMA、LSTM两种机器学习算法的预测准确度,并叠加了周期因子。其中,在数据表现比较平稳的时期,ARIMA模型叠加周期因子后要比ARIMA单一模型的平均绝对误差（mae）和均方根误差（rmse）分别降低19.1%和19.3%,LSTM模型叠加周期因子后的这两个指标比单一模型分别降低10.7%和11.6%。因此,周期因子的叠加使本次商业银行存款数据预测大大降低了误差,发挥了重要作用。综合比较来看,LSTM模型叠加周期因子相较于ARIMA模型来说可以处理更复杂的情况,表现更稳定,预测结果也更合理。因此,文章推荐商业银行在预测存款数据变动时使用LSTM模型叠加周期因子。     

我国商业银行会计运营发展趋势探讨

会计运营工作是商业银行各项业务实施的基础,涉及商业银行前中后台的业务运行,直接关系到商业银行的成本管理、服务质量和盈利水平。商业银行的竞争不但是产品和服务的比拼,而且是运营后台支撑能力的比拼,高效的运营体系能够有效提高服务质量和促进产品创新。所以,我国商业银行会计运营工作未来的发展应通过积极组织银行业务流程再造,向着更加多方面、高质量的方向发展。本文在分析我国商业银行会计运营发展趋势的基础上,对商业银行会计运营工作进行了现实的思考。     

逻辑回归模型在银行业金融机构风险用户检测中的应用研究

风险用户检测作为银行业金融机构的一项常规工作,在银行业金融机构反洗钱、规避经营风险等方面具有重要意义。文章创新性探索将机器学习中的逻辑回归模型应用于银行业金融机构风险用户判断及识别领域,以某商业银行脱敏用户数据为训练数据,对正常用户和风险用户进行二分类,通过下采样、交叉验证等方法,得出训练模型并验证。实验结果表明：风险用户检测精度达99.6%,召回率达77.9%,逻辑回归模型对银行业金融机构风险用户检测具有应用研究价值。     

人工智能和机器学习在金融服务市场中的发展及其对金融稳定的影响

近年来人工智能和机器学习正迅速而深入地应用于金融服务行业,并将在微观和宏观层面给金融领域带来系列深远影响,亦将给金融稳定带来挑战。文章建议,现阶段应在切实评估人工智能和机器学习在数据隐私性、操作风险、网络安全等领域的应用风险的基础上,不断提高人工智能和机器学习相关应用模型的可解释性,加强对人工智能和机器学习在金融行业应用的配套监管。     

基于商业银行特殊性的价值增值指标构建及实证研究

本文基于商业银行特殊性,对EVA计算模型中的各个关键要素进行了相应调整,构建出适合我国商业银行自身特点的商业银行EVA（CBEVA）计算模型,并采用实证分析方法对模型的有效性进行检验.结论表明CBEVA指标与商业银行在资本市场的表现更加一致,可以用来实施更加精确的业绩评价和经济资本管理.     

商业银行会计运营发展趋势探析

商业银行各项业务实施的基础主要是依赖于会计运营工作,而会计运营工作又与商业银行前中后的业务运行具有相关联系。此外,会计运营工作还对商业银行的成本管理、服务质量、盈利水平等多个方面具有直接性的影响。面对竞争激烈的商业银行市场来说,要想提升自身银行的竞争力不仅要依靠产品和服务的质量的提升,还要加强其后台会计运营对其的支撑能力。只有高效快速的运营体系才能够为商业银行提供高质量的服务和产品。而本文主要是在分析我国商业银行会计运营发展趋势的基础上,对商业银行会计运营工作进行了现实的思考。