① 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，除傳統的賬務內報表外，金融機構還增加容了影像、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
② 一些金融機構的數據會公示在哪個網站
數據大集中 數據大集中是一個過程，之前整個銀行體系都在分行，包括證券公司也是如此。這些金融機構並沒有集中的數據中心概念，所以他們先做了數據大集中。 數據倉庫 數據倉庫是在數據大集中的基礎上，提升、改善了數據的質量。
③ 中央銀行給金融機構貸款的數據在哪查
中國人民銀行官網上查詢
④ 如何接入央行的徵信系統
一、徵信系統支持的接入形式
在接入方式方面，小微金融機構可以根據自身的業務規模和信息化程度，自行選擇開發介面程序方式或手工錄入報送方式（非介面方式）。
介面方式是指金融機構自行開發數據報送介面程序，從本行業務系統中抽取數據，生成符合徵信系統要求格式的報文，該方式適用於信貸業務數據量較大的金融機構；
非介面方式是指使用手工錄入方式向固定錄入軟體中錄入數據生成報文的方式，該方式適用於信貸業務數據量較小的金融機構。
在網路選擇方面，現在有三種方式可供選擇，一是通過人民銀行徵信中心的互聯網接入平台接入，二是單家機構自行通過當地的金融城域網接入，三是參加當地的小微型機構接入徵信系統省級平台建設，通過平台專線接入。
互聯網接入平台接入是指通過互聯網連接徵信系統互聯網接入平台方式接入徵信系統。
金融城域網直接接入是指單家小微金融機構通過數據專線或虛擬專用網路(VPN)連接人民銀行金融城域網的方式直接接入徵信系統。
省級平台接入是指通過連接機構所在省（自治區、直轄市）徵信分中心組織建立的省級徵信平台方式接入徵信系統。
二、接入流程
機構接入徵信系統共分為五個步驟：申請、接入的前期准備、數據報送測試驗收、開通報送用戶、開通查詢許可權等，各個步驟主要工作如下：
（一）申請
金融機構要求接入徵信系統，需向徵信中心或所在地徵信分中心提出申請，申請函應至少包括機構性質、業務種類、業務現狀（未結清業務余額及筆數情況）、業務系統與網路條件、申請接入的徵信系統名稱及接入的理由、擬採取的接入方式、接入實施計劃等。身份證明材料包括：金融許可證復印件、營業執照復印件、組織機構代碼證復印件等。
分中心進行審核後，對具備接入條件的機構提出初審意見，連同匯總後的接入材料一並報送徵信中心。
徵信中心根據分中心的初審意見，結合機構接入的總體安排，確定申請機構接入安排，並函告分中心，分中心將函復結果通知申請機構。
（二）接入的前期准備
分中心負責前期的組織、指導和培訓等工作。
1. 培訓相關法規、制度，介面規范，信用報告解讀；
2. 指導介面程序的開發，培訓MBT系統、互聯網平台錄入系統等的使用；
3. 督促金融機構建立相關內部管理制度（數據報送、信息查詢、異議處理、安全管理等）；
4．指導機構正確填寫機構、用戶、電子郵箱申請表等材料。
（三）數據報送測試驗收
介面機構應按照《關於進一步規範金融機構數據報送介面程序測試和驗收工作的通知》（銀徵信中心〔2012〕7號）開展測試驗收工作。
非介面機構在驗證數據錄入軟體能夠按要求生成數據報送文件之後，還應對數據錄入人員的錄入能力進行驗證。對數據錄入人員的上崗測試，主要是按規定業務場景模擬錄入徵信數據，數據錄入准確無誤則表示具備錄入能力，可以向徵信系統報送數據。目前通過互聯網接入平台接入的非介面機構在培訓中安排了測試。
（四）開通數據報送用戶
數據測試通過後，徵信中心為金融機構開通生產環境的數據報送用戶。
徵信分中心將機構接入後的各項制度和要求通知金融機構，包括數據質量管理要求、介面程序升級要求、數據刪除管理要求等方面。
（五）開通查詢許可權
徵信中心審核接入機構數據報送情況符合要求後，徵信中心為接入機構開通查詢許可權。
三、接入徵信系統涉及的費用
機構接入徵信系統，過程中可能涉及的費用項目包括網路專線租用、介面程序、技術服務、培訓實施、查詢服務等五個方面。現將各個項目和各種接入形式下的花費情況介紹如下：
（一） 網路專線租用
使用金融城域網直接接入和省級平台接入金融城域網的機構，需向電信服務提供商繳納網路線路租用費用，費用標准由當地電信商定。
通過徵信中心互聯網接入平台接入的機構無此部分費用。
（二）介面程序
採用介面報文生成方式的機構，需要開發介面程序並內部測試。若選取外包方式則需要一定成本，收費標准自行與外包商商議。徵信中心安排的介面程序測試驗收工作，不收取費用。
採用非介面方式的機構，如直接向徵信系統互聯網平台或使用中心提供的MBT數據錄入軟體，免收程序開發費。非介面機構的操作人員錄入能力考試，徵信中心不收取任何費用。如自行購買數據錄入軟體或使用省級平台，需向軟體提供方繳納數據錄入軟體開發費。
（三）技術服務
省級平台接入和互聯網平台接入的機構，需按年繳納平台技術服務費。省級平台的技術服務費用標准由各省平台運行方制定並收取，互聯網平台徵信中心委託中征（北京）徵信有限責任公司運營，需向其繳納技術服務費（目前按每個用戶每年1000元的標准收取）。
（四）培訓實施
各地徵信分中心組織接入前的培訓工作，按培訓會議成本收取費用。
（五）查詢服務
徵信查詢服務收費標准為查詢企業信用報告每份30元、查詢個人信用報告每份2元，費用由徵信中心收取。
⑤ 求2017年以前農村金融機構數量的數據，網站上找不到
網站上找不到
⑥ 誰知道金融機構的不良貸款數據在哪能查詢到急~~
中國人民銀行有徵信系統，可以查
⑦ 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。
⑧ 請舉例金融機構銀行大數據的應用有哪些
1、精準營銷： 互聯網時代的銀行在互聯網金融的沖擊下，迫切的需要掌握更多用戶信息，繼而構建用戶360度立體畫像，即可對細分的客戶進行精準營銷、實時營銷等個性化智慧營銷。
2、風險控制： 應用大數據技術，可以統一管理銀行內部多源異構數據與外部徵信數據，可以更好的完善風控體系。內部可保障數據的完整性與安全性，外部可控制用戶風險。
3、改善經營：通過大數據分析方法改善經營決策，為管理層提供可靠的數據支撐，使經營決策更加高效、敏捷，精確性更高。
4、服務創新：通過對大數據的應用，改善與客戶之間的交互、增加用戶粘性，為個人與政府提供增值服務，不斷增強銀行業務核心競爭力。
⑨ 金融機構07年以來的流動比率數據查詢問題
其實 是各類金融機構對數據的保密導致你查不到，5年以內的行業內部數據是不會對外公內布的容，如果公開會引起社會混亂，進而印象社會的穩定性。其實如果你想查07年以後的數據，完全可以通過以前的數據進行統計分析，然後可以推敲出一個大概的數據模型，但也不能保證是准確的。
希望對你有幫助！如果需要可以單聊！