如果發展數據錯誤金融機構

㈠ 廣西欽州市靈山縣的金融機構有哪些那個最有發展潛力最好有數據說明下

你急需要答案嗎？我可以去幫你問一下，我也是靈山的，我覺得農村信用合作社發展潛力會比較大吧，它和農民的聯系比較密切，而靈山「三農」正在慢慢地崛起…

㈡ 金融機構查詢數據時滯後嗎

不會的，金融機構會根據你的徵信及大數據來判斷你的資質和信用。

㈢ 金融機構大額交易和可疑交易報告管理辦法規定接到補正通知多少天內補正

金融機構應當在接到補正通知之日起5個工作日內補正。

《中華人民共和國反洗錢法》第二十八條：中國反洗錢監測分析中心發現金融機構報送的大額交易報告或者可疑交易報告內容要素不全或者存在錯誤的，可以向提交報告的金融機構發出補正通知，金融機構應當在接到補正通知之日起5個工作日內補正。

金融機構應當建立健全大額交易和可疑交易監測系統，以客戶為基本單位開展資金交易的監測分析，全面、完整、准確地採集各業務系統的客戶身份信息和交易信息，保障大額交易和可疑交易監測分析的數據需求。

(3)如果發展數據錯誤金融機構擴展閱讀：

注意事項：

一般而言，同行同名之間的轉賬是無限額的，但同行非同名或跨行轉賬在金額上就會有一定的限額。對此不同銀行的規則不一。根據驗證方式不同，最低限額為2000至5萬元不等，而最高限額則在100萬至1000萬元不等。

如果超過了這一額度，用戶就需要升級驗證設備，或是去網點申請提高限額。需要注意的是為了安全考慮，額度也可根據需要進行調低。

為了實現在72小時內（在新規則下）報告違約的情況，安全廠商必須在24小時內通知違約行為。安全問題的主要責任在數據控制上，但大部分違規行為都是供應商的責任。公司將需要合同義務，以確保供應商及時告知，以便用戶能夠處理報告義務。

㈣ 大數據怎樣影響著金融業

大數據可以挖掘和分析金融信息深層次的內容，使決策者能夠把握重點，引導戰略方向。

正在來臨的大數據時代，金融機構之間的競爭將在網路信息平台上全面展開，說到底就是「數據為王」。誰掌握了數據，誰就擁有風險定價能力，誰就可以獲得高額的風險收益，最終贏得競爭優勢。

中國金融業正在步入大數據時代的初級階段。經過多年的發展與積累，目前國內金融機構的數據量已經達到100TB以上級別，並且非結構化數據量正在以更快的速度增長。金融機構行在大數據應用方面具有天然優勢：一方面，金融企業在業務開展過程中積累了包括客戶身份、資產負債情況、資金收付交易等大量高價值密度的數據，這些數據在運用專業技術挖掘和分析之後，將產生巨大的商業價值；另一方面，金融機構具有較為充足的預算，可以吸引到實施大數據的高端人才，也有能力採用大數據的最新技術。
總體看，正在興起的大數據技術將與金融業務呈現快速融合的趨勢，給未來金融業的發展帶來重要機遇。

首先，大數據推動金融機構的戰略轉型。在宏觀經濟結構調整和利率逐步市場化的大環境下，國內金融機構受金融脫媒影響日趨明顯，表現為核心負債流失、盈利空間收窄、業務定位亟待調整。業務轉型的關鍵在於創新，但現階段國內金融機構的創新往往淪為監管套利，沒有能夠基於挖掘客戶內在需求，提供更有價值的服務。而大數據技術正是金融機構深入挖掘既有數據，找准市場定位，明確資源配置方向，推動業務創新的重要工具。

其次，大數據技術能夠降低金融機構的管理和運行成本。通過大數據應用和分析，金融機構能夠准確地定位內部管理缺陷，制訂有針對性的改進措施，實行符合自身特點的管理模式，進而降低管理運營成本。此外，大數據還提供了全新的溝通渠道和營銷手段，可以更好的了解客戶的消費習慣和行為特徵，及時、准確地把握市場營銷效果。

第三，大數據技術有助於降低信息不對稱程度，增強風險控制能力。金融機構可以擯棄原來過度依靠客戶提供財務報表獲取信息的業務方式，轉而對其資產價格、賬務流水、相關業務活動等流動性數據進行動態和全程的監控分析，從而有效提升客戶信息透明度。目前，先進銀行已經能夠基於大數據，整合客戶的資產負債、交易支付、流動性狀況、納稅和信用記錄等，對客戶行為進行全方位評價，計算動態違約概率和損失率，提高貸款決策的可靠性。

當然，也必須看到，金融機構在與大數據技術融合的過程中也面臨諸多挑戰和風險。

一是大數據技術應用可能導致金融業競爭版圖的重構。信息技術進步、金融業開放以及監管政策變化，客觀上降低了行業准入門檻，非金融機構更多地切入金融服務鏈條，並且利用自身技術優勢和監管盲區佔得一席之地。而傳統金融機構囿於原有的組織架構和管理模式，無法充分發揮自身潛力，反而可能處於競爭下風。

二是大數據的基礎設施和安全管理亟待加強。在大數據時代，除傳統的賬務報表外，金融機構還增加了影像、圖片、音頻等非結構化數據，傳統分析方法已不適應大數據的管理需要，軟體和硬體基礎設施建設都亟待加強。同時，金融大數據的安全問題日益突出，一旦處理不當可能遭受毀滅性損失。近年來，國內金融企業一直在數據安全方面增加投入，但業務鏈拉長、雲計算模式普及、自身系統復雜度提高等，都進一步增加了大數據的風險隱患。

三是大數據的技術選擇存在決策風險。當前，大數據還處於運行模式的探索和成長期，分析型資料庫相對於傳統的事務型資料庫尚不成熟，對於大數據的分析處理仍缺乏高延展性支持，而且它主要仍是面向結構化數據，缺乏對非結構化數據的處理能力。在此情況下，金融企業相關的技術決策就存在選擇錯誤、過於超前或滯後的風險。大數據是一個總體趨勢，但過早進行大量投入，選擇了不適合自身實際的軟硬體，或者過於保守而無所作為都有可能給金融機構的發展帶來不利影響。

應該怎樣將大數據應用於金融企業呢？

盡管大數據在金融企業的應用剛剛起步，目前影響還比較小，但從發展趨勢看，應充分認識大數據帶來的深遠影響。在制訂發展戰略時，董事會和管理層不僅要考慮規模、資本、網點、人員、客戶等傳統要素，還要更加重視對大數據的佔有和使用能力，以及互聯網、移動通訊、電子渠道等方面的研發能力；要在發展戰略中引入和踐行大數據的理念和方法，推動決策從「經驗依賴」型向「數據依靠」型轉化；要保證對大數據的資源投入，把渠道整合、信息網路化、數據挖掘等作為向客戶提供金融服務和創新產品的重要基礎。

（一）推進金融服務與社交網路的融合

我國金融企業要發展大數據平台，就必須打破傳統的數據源邊界，注重互聯網站、社交媒體等新型數據來源，通過各種渠道獲取盡可能多的客戶和市場資訊。首先要整合新的客戶接觸渠道，充分發揮社交網路的作用，增強對客戶的了解和互動，樹立良好的品牌形象。其次是注重新媒體客服的發展，利用各種聊天工具等網路工具將其打造成為與電話客服並行的服務渠道。三是將企業內部數據和外部社交數據互聯，獲得更加完整的客戶視圖，進行更高效的客戶關系管理。四是利用社交網路數據和移動數據等進行產品創新和精準營銷。五是注重新媒體渠道的輿情監測，在風險事件爆發之前就進行及時有效的處置，將聲譽風險降至最低。

（二）處理好與數據服務商的競爭、合作關系

當前各大電商平台上，每天都有大量交易發生，但這些交易的支付結算大多被第三方支付機構壟斷，傳統金融企業處於支付鏈末端，從中獲取的價值較小。為此，金融機構可考慮自行搭建數據平台，將核心話語權掌握在自己的手中。另一方面，也可以與電信、電商、社交網路等大數據平台開展戰略合作，進行數據和信息的交換共享，全面整合客戶有效信息，將金融服務與移動網路、電子商務、社交網路等融合起來。從專業分工角度講，金融機構與數據服務商開展戰略合作是比較現實的選擇；如果自辦電商，沒有專業優勢，不僅費時費力，還可能喪失市場機遇。
（三）增強大數據的核心處理能力

首先是強化大數據的整合能力。這不僅包括金融企業內部的數據整合，更重要的是與大數據鏈條上其他外部數據的整合。目前，來自各行業、各渠道的數據標准存在差異，要盡快統一標准與格式，以便進行規范化的數據融合，形成完整的客戶視圖。同時，針對大數據所帶來的海量數據要求，還要對傳統的數據倉庫技術，特別是數據傳輸方式ETL（提取、轉換和載入）進行流程再造。其次是增強數據挖掘與分析能力，要利用大數據專業工具，建立業務邏輯模型，將大量非結構化數據轉化成決策支持信息。三是加強對大數據分析結論的解讀和應用能力，關鍵是要打造一支復合型的大數據專業團隊，他們不僅要掌握數理建模和數據挖掘的技術，還要具備良好的業務理解力，並能與內部業務條線進行充分地溝通合作。

（四）加大金融創新力度，設立大數據實驗室

可以在金融企業內部專門設立大數據創新實驗室，統籌業務、管理、科技、統計等方面的人才與資源，建立特殊的管理體制和激勵機制。實驗室統一負責大數據方案的制定、實驗、評價、推廣和升級。每次推行大數據方案之前，實驗室都應事先進行單元試驗、穿行測試、壓力測試和返回檢驗；待測試通過後，對項目的風險收益作出有數據支撐的綜合評估。實驗室的另一個任務是對「大數據」進行「大分析」，不斷優化模型演算法。在「方法論上。

（五）加強風險管控，確保大數據安全。

大數據能夠在很大程度上緩解信息不對稱問題，為金融企業風險管理提供更有效的手段，但如果管理不善，「大數據」本身也可能演化成「大風險」。大數據應用改變了數據安全風險的特徵，它不僅需要新的管理方法，還必須納入到全面風險管理體系，進行統一監控和治理。為了確保大數據的安全，金融機構必須抓住三個關鍵環節：一是協調大數據鏈條中的所有機構，共同推動數據安全標准，加強產業自我監督和技術分享；二是加強與監管機構合作交流，藉助監管服務的力量，提升自身的大數據安全水準；三是主動與客戶在數據安全和數據使用方面加強溝通，提升客戶的數據安全意識，形成大數據風險管理的合力效應。

㈤ 大數據如何助力銀行業金融機構輿情防控

金融企業運用大數據和機器學習演算法，對欠款客戶進行人群聚類並根據聚類的結果識別騙貸、惡意欠款、惡意透支、盜刷盜用、對交易有疑問拒絕還款、經濟狀況惡化無力還貸、遺忘還貸等多種欠款類型；從而准確預測客戶的還款概率和金額，從而進行催收策略評估，最大限度降低催收成本。
中國建設銀行資產總行風險管理部/資產保全部副總經理譚興民曾詳盡分析大數據何以幫助銀行提高徵信水平和風險管控能力：
首先，一站式徵信平台可以進行貸前客戶甄別。目前，銀行查詢客戶的情況既費時、費力，又增加銀行費用，而利用企業的一站式徵信平台，則可以最大限度地節省銀行的人力、物力及時間，並確保數據有效、及時、准確。
其次，風險量化平台可以助力貸後風險管控。平台基於企業日常經營數據，結合平台數據模型，採用動態、實時的雲端數據抓取技術，對企業的發展進行分析和評測，給出風險量化分數，並第一時間發現企業的生產經營異動，在風險觸發前3到6個月預警，使銀行等金融機構能夠及時採取相應措施，防止和減少損失發生。
同時，利用「企業族譜」查詢，對不良貸款進行監控。如一些企業通過關聯交易轉移利潤、製造虧損的假象，為不償還銀行貸款尋找理由；或者通過關聯交易製造虛假業績，為繼續獲得銀行貸款提供依據，這些假象通過關聯交易查詢，都可以很快發現蛛絲馬跡，讓企業造假暴露原形，可防止銀行上當受騙。
大數據風控相對於傳統風控來說，建模方式和原理其實是一樣的，其核心是側重在利用更多維的數據，更多互聯網的足跡，更多傳統金融沒有觸及到的數據。比如電商的網頁瀏覽、客戶在app的行為軌跡、甚至GPS的位置信息等，這些信息看似和一個客戶是否可能違約沒有直接關系，但實則通過大量的數據累積，能夠產生出非常有效的識別客戶的能力。
在運行邏輯上，大數據風控不強調較強的因果關系，看重統計學上的相關性是大數據風控區別於傳統金融風控的典型特徵。傳統金融機構強調因果，講究兩個變數之間必須存在邏輯上能夠講通因果。
在數據維度這個層級，傳統金融風控和大數據風控還有一個顯著的區別在於傳統金融數據和非傳統金融數據的應用。傳統的金融數據包括上文中提及的個人社會特徵、收入、借貸情況等等。而互金公司的大數據風控，採納了大量的非傳統金融數據。
相對於傳統金融機構，互金公司擴大了非傳統數據獲取的途徑，對於新客戶群體的風險定價，是一種風險數據的補充。當然，這些數據的金融屬性有多強，仍然有待驗證。
巨頭優勢明顯，並不代表創業公司的路已被堵死。大公司不可能面面俱到，布局各種場景。在互聯網巨頭尚未涉及的領域，小步快跑，比巨頭更早的搶下賽道，拿到數據，並且優化自己的數據應用能力，成為創業公司殺出重圍的一條路徑。

㈥ 8.38萬 1 2.如果法院判決要求報送數據的金融機構修改數據,金融機構可以不履行

可以申請法院強制執行。

如果對法院的判決有異議，可以到上級法院提起上訴供參考。

根據《中版華人民共權和國民事訴訟法》第二百二十四條

發生法律效力的民事判決、裁定，以及刑事判決、裁定中的財產部分，由第一審人民法院或者與第一審人民法院同級的被執行的財產所在地人民法院執行。法律規定由人民法院執行的其他法律文書，由被執行人住所地或者被執行的財產所在地人民法院執行。

(6)如果發展數據錯誤金融機構擴展閱讀：

《中華人民共和國民事訴訟法》（2012年修正）第十九章

第二百二十六條人民法院自收到申請執行書之日起超過六個月未執行的，申請執行人可以向上一級人民法院申請執行。上一級人民法院經審查，可以責令原人民法院在一定期限內執行，也可以決定由本院執行或者指令其他人民法院執行。

第二百二十九條被執行人或者被執行的財產在外地的，可以委託當地人民法院代為執行。受委託人民法院收到委託函件後，必須在十五日內開始執行，不得拒絕。執行完畢後，應當將執行結果及時函復委託人民法院；在三十日內如果還未執行完畢，也應當將執行情況函告委託人民法院。

㈦ 我國金融機構體系發展歷程

我國明朝末年出現了類似銀行的錢庄和票號。鴉片戰爭後，一些外商銀行紛紛進入我國開展金融業務，並憑借其特權攫取了巨額的利潤。我國境內第一家銀行是1845年英國人設立的麗如銀行， 1897年中國通商銀行作為中國人自辦的第一家銀行開始營業。
20世紀30年代，統治舊中國的國民黨政權建立了以中央銀行、中國銀行、交通銀行、中國農民銀行、中央信託局、郵政儲金匯業局、中央合作金庫（簡稱「四行二局一庫」）為主體，包括省、市、縣銀行及官商合辦銀行在內的金融體系。此外還有一批民族資本家興辦的私營銀行及錢庄，其中約三分之一集中在上海，但多半規模不大且投機性強，在經濟運行中所起的作用十分有限。
隨著中國人民解放戰爭的節節勝利，1948年12月1日在石家莊成立了中國人民銀行，並開始發行人民幣。1949年2月，中國人民銀行遷入北平。新中國成立前後，根據1948年4月在北平召開的中國人民政治協商會議第一屆全體會議通過的《共同綱領》，對官僚資本銀行進行了接管，並分不同情況進行停業清理或改組為專業銀行;將官商合辦的4家銀行改組為公私合營銀行;對私營銀行則進行整頓和改造;還取消了在華外商銀行的一切特權，並禁止外國貨幣在國內流通。
新中國成立後，我國在計劃經濟體制下形成了由中國人民銀行「大一統」的銀行體系，即銀行不劃分專業系統，各個銀行都作為中國人民銀行內部的一個組成部分，從而使中國人民 銀行成為既辦理存款、貸款和匯兌業務的商業銀行，又擔負著國家宏觀調控職能的中央銀行。「文化大革命」期間，在「左」的思想指導下，銀行的獨立性日漸消失，1969年9月甚至將中國人民銀行並入財政部，成為財政部所屬的二級機構，使其基本上淪為政府的「大錢庫」和「出納員」。不少領導人不懂銀行工作的重要性，把銀行當作一個辦理收收付付的『大錢庫'，需要錢的時候才想到銀行，有的甚至把財政資金和信貸資金混同起來，靠行政手段辦事，做了許多違反經濟規律的事。
1976年10月，「文化大革命」十年動亂結束，我國的銀行體系也開始恢復和重建。1978年12月召開的中國共產黨十一屆三中全會，開始全面糾正「文化大革命」及其以前的「左」傾錯誤，使我國進入了改革開放的新時期。我國的銀行業在鄧小平理論的指導下，走上了改革開放的道路。從1977年至今，我國商業銀行的發展大體上可以分為以下幾個階段。
體系重建階段（1977—1986年） 盡管在1978年3月中國人民銀行總行恢復了其獨立的部級單位的地位，但其所擔負的商業銀行與中央銀行的雙重職能並未改變。從1979年初開始，在改革開放方針的指引下，相繼恢復了主管農村金融業務的中國農業銀行，從中國人民銀行中分設出了主管外貿信貸和外匯業務的中國銀行，從財政部中分設出了主管長期投資和貸款業務的中國人民建設銀行，1981 年底又成立了負責接受國際金融機構貸款及其他資金轉貸給國內企業的中國投資銀行。1983年9月17日，國務院發文明確規定中國人民銀行專門行使中央銀行的職能，同時決定成立中國工商銀行，接辦中國人民銀行原有的信貸和儲蓄等商業銀行業務。至此我國基本形成了以中央銀行為領導、以四大國家專業銀行為骨幹所組成的銀行體系。
1984年10月，中國共產黨十二屆三中全會做出了《中共中央關於經濟體制改革的決定》。為了發展「有計劃的商品經濟」，我國銀行體系迅速擴張。1985年人民銀行出台了專業銀行業務可以適當交叉和「銀行可以選擇企業、企業可以選擇銀行」的政策措施，鼓勵四家專業銀行之間開展適度競爭，從而打破了銀行資金「統收統支」的「供給制」，四家專業銀行還開始將其觸角伸向農村，為當時正在蓬勃發展的鄉鎮企業提供貸款。
擴大發展階段（1987—1996年） 隨著改革開放的進展，為銀行業的改革和發展提供了動力。1986年12月，鄧小平要求「金融改革的步子要邁大一些。要把銀行真正辦成銀行」。1987年中國人民銀行提出要建立以中央銀行為領導，各類銀行為主體、多種金融機構並存和分工協作的社會主義金融體系。在1987年中共「十三」大和1992年中共「十四」大精神的指引下，我國銀行業在改革中不斷擴大發展。
盡管在改革開放初期就已經提出國家專業銀行要進行企業化改革，實行商業化經營，但由於這些專業銀行既從事政策性信貸業務，又從事商業性信貸業務，既難以辦成真正的商業銀 行，又不利於進行金融宏觀調控。1993年11月中共十四屆三中全會提出要「建立政策性銀行，實行政策性業務與商業性業務分離」之後，在1994年內相繼成立了專門辦理政策性信貸業務的國家開發銀行、中國進出口銀行及中國農業發展銀行，從而為國家專業銀行向國有獨資商業銀行的轉變創造了有利的條件。1995年5月10日，第八屆全國人大常委會第13次會議通過了《中華人民共和國商業銀行法》，明確了商業銀行的性質、地位及與其他金融市場主體之間的關系，並為商業銀行自主經營、提高資產質量提供了法律保障。到1996年底，我國四大國有商業銀行共有機構153 069個、職工168.68萬人。
與此同時，在改革開放的推動之下，其他類型的銀行也迅速發展。在交通銀行於1986年7月重組成以公有制為主的股份制全國性綜合銀行之後，相繼成立了中信實業銀行、招商銀 行、深圳發展銀行、煙台住房儲蓄銀行、蚌埠住房儲蓄銀行、福建興業銀行、廣東發展銀行、中國光大銀行、華夏銀行、上海浦東發展銀行、海南發展銀行、民生銀行等12家股份制銀 行。到1996年底，這13家股份制銀行共有機構3 748個、職工8.55萬人。
1986年1月，在國務院主持下，郵電部與中國人民銀行分別以投資所有者和業務監管者的身份，聯合發布了《關於開辦郵政儲蓄的協議》，決定在北京、天津等12個城市試辦郵政儲蓄業務。1986年底通過的《中華人民共和國郵政法》將郵政儲蓄業務法定為郵政企業的業務之一，從而使郵政儲蓄遍布全國，形成了一個「准銀行」系統。1995年，中國人民銀行開始在16個城市進行在城市信用社的基礎上組建城市合作銀行的試點。同年2月，中國第一家城市商業銀行———深圳城市商業銀行成立，到1996年底共有18家城市合作銀行開業。
深化改革階段（1997—2002年） 改革攻堅階段（2003年至今）

㈧ 深發銀行的失誤導致不良信用記錄該怎麼辦

1、首先確認該負面信息是由誰造成的：（1）如果由本人原因造成，則無法處理；（2）如果是由銀行工作人員方面原因造成，則稱該負面信息為錯誤數據。錯誤數據的糾正又被稱為異議處理，具體包括兩個途徑：一是金融機構直接處理；二是人民銀行發起。2、確認錯誤數據發生金融機構：如不能確認，則攜帶本人身份證件及其復印件，到當地人民銀行查詢本人信用報告，以確認錯誤數據發生金融機構。3、 數據糾錯途徑：途徑一：直接到該金融機構個人異議處理部門（一般在個貸管理部門或信用卡管理部門），要求其進行數據糾錯處理。途徑二：攜帶本人身份證件及其復印件，到當地人民銀行對錯誤數據提起個人異議申請。4、兩種途徑比較：途徑一適合錯誤數據發生金融機構是本地金融機構，途徑二適合錯誤數據發生金融機構是異地金融機構。 負面信息保存年限：在中國沒有相關法律法規對此做出具體規定，目前在《徵信管理條例》出台前，沿襲國際做法，對於信用卡負面信息，保存24個月；對於貸款負面信息，保存5-7年。

㈨ 金融機構在大數據方面仍然存在 弊端

大數據的基礎設施和安全管理亟待加強。在大數據時代，除傳統的賬務報表外，金融機構還增加了影像、圖片、音頻等非結構化數據，傳統分析方法已不適應大數據的管理需要，軟體和硬體基礎設施建設都亟待加強。同時，金融大數據的安全問題日益突出，一旦處理不當可能遭受毀滅性損失。近年來，國內金融企業一直在數據安全方面增加投入，但業務鏈拉長、雲計算模式普及、自身系統復雜度提高等，都進一步增加了大數據的風險隱患

㈩ 其他金融機構出錯把我個人的大數據弄亂,我該怎麼辦

遇到這種情況，如果與平台協商無效，可以向一些金融監督部門反映情況。
比如3.15平台、聚投訴這些。
表達自己的訴求，一般它們都不會置之不理的。
之後，可以在央行徵信中心和韋森科技拉一份信用報告，檢驗自己的徵信狀況以及個人網貸大數據狀況是否得以修復。