銀行類金融機構數據

Ⅰ 什麼是銀行類金融機構還是非銀行類金融機構求解釋和舉例

銀行金融機構自然就指各類銀行了。這個不需要解釋和舉例了吧。
非銀行金融機構 （non-bank financial intermediaries）以發行股票和債券、接受信用委託、提供保險等形式籌集資金，並將所籌資金運用於長期性投資的金融機構。如信託投資公司、租賃公司和保險公司等

Ⅱ 屬於銀行金融機構的有哪些

按地位和功能分為四大類：
第一類，中央銀行，中國的中央銀行即中國人民銀行。
第二類，銀行。包括政策性銀行、商業銀行、村鎮銀行。
第三類，非銀行金融機構。主要包括國有及股份制的保險公司、城市信用合作社、證券公司(投資銀行)、財務公司、第三方理財公司等。
第四類，在中國境內開辦的外資、僑資、中外合資金融機構。

Ⅲ 存款類金融機構與非存款類金融機構的區別

1、籌集資金的途徑不同
銀行類金融機構通過吸收存款來籌集資金，而非銀行金融機構則以非存款方式籌集資金。
2、在金融交易中的角色不同
銀行在其業務中，既是債務人，又是債權人，而非銀行金融機構的交易角色則比較復雜，如保險公司主要是充當保險人，證券公司則多作為代理人和經紀人，信託公司則主要充當受託人。
3、開辦的業務不同
銀行類金融機構的主要業務是存款和貸款，而非銀行金融機構的業務方式則呈現出多樣化、專業化的特點，如證券公司主要從事股票、債券和期貨投資業務，保險公司主要從事保險業務，信託公司從事信託業務，租賃公司則主要從事租賃業務。
4、內部機構不同
非存款性金融機構一般包括：投資類金融機構(證券公司、基金管理公司)、保障類金融機構(各類保險公司和社會保障基金)、其他非存款類金融機構(信託投資公司、金融租賃公司、金融資產管理公司、金融擔保公司、資信評估機構以及金融信息咨詢機構等)。
5、運營風險不同
存款類金融機構涉及市場風險和其他風險的管理比較高，非存款類只是增加了發生呆賬的可能性。

Ⅳ 哪裡可以查各金融機構（如政策性銀行、國有商業銀行、城市商業銀行等）對政府債權的數據的

您好，一般從各商業銀行的年報附註可以查找得到，國有行、股份制行、政策性銀行比較好辦，因為其年報較為完整，一般會有年報附註，但城商行就不一樣，有些城商行年報信息披露不完整，因此，很難查到這些詳細的信息，但是，上市城商行、多數大中型城商行年報信息披露還是比較完整的，樓主應該是可以查到的～

Ⅳ 銀行機構目前線上融資佔比大約多少

中國這么多的金融，銀行機構，到底融資是進入多少和出去多少呢？日前這個數據得到顯示。根據央行顯示指出，2017年前三季度融資主體結構看，主要呈現以下特點：一是中資大型銀行繼續作為資金融出方，保險業機構轉變為資金融入方。前三季度大型銀行經回購和拆借凈融出資金123.1萬億元，占市場總體凈融出資金量的98.6%，保險業機構於2017年8、9月由資金供給方轉為融入方後，中資大型銀行成為唯一的資金融出方。

110.4萬億是中資大型銀行在今年前三個季度融出的資金，數量不小哦，但比同期的去年160萬億是少了50多萬億。這是回購的市場；而同行拆借是，是12.6萬多億是拆借融出的資金，比同期的18.8萬億也是減少了。

這份數據是2017年前三個季度的數據 官方數據

而相反的是，中小型銀行，證券機構都是融入的資金，簡單點是借入的錢，大概合計是56萬億，不管是回購還是拆借得來的資金。

有點的是中小銀行今年拆借的錢比去年多。而保險業機構回購市場是融出1.7萬億，是借出方，說明有錢。外資銀行，其他金融機構合計大概是67萬億的融入資金。

一、特別分清下，什麼的金融機構定義

按照央行公布的數據，是這樣的。

①中資大型銀行包括工商銀行、農業銀行、中國銀行、建設銀行、國家開發銀行、交通銀行、郵政儲蓄銀行。

②中資中小型銀行包括招商銀行等17家中型銀行、小型城市商業銀行、農村商業銀行、農村合作銀行、村鎮銀行。

③證券業機構包括證券公司和基金公司。

④保險業機構包括保險公司和企業年金。

⑤其他金融機構及產品包括城市信用社、農村信用社、財務公司、信託投資公司、金融租賃公司、資產管理公司、社保基金、基金、理財產品、信託計劃、其他投資產品等，其中部分金融機構和產品未參與同業拆借市場。

⑥負號表示凈融出，正號表示凈融入。

也解釋下什麼是回購市場。銀行間回購，主要是針對債券市場而言，中國的銀行間債券市場是在全國銀行間同業拆借中心基礎上建立起來的。是中國的一個重要的場外交易市場。它的參與者主要是銀行及非銀行類金融機構，主要有銀行，證券公司，資產管理公司等。在實際操作中，銀行間市場的回購交易也和現券一樣採取自主詢價的方式，資金拆出方和借入方自行尋找對手方，約定回購要素。

二、今年的利率交易活躍

按照統計，利率互換交易活躍。第三季度，人民幣利率互換市場達成交易34723筆，環比增長 16.9%，是3.6萬億多。

、560 家金融機構披露了 2017 年同業存單年度發行計劃

同業存單發行交易量明顯增加，大額存單業務進一步發展。截至9 月末，共有 560 家金融機構披露了 2017 年同業存單年度發行計劃，其中 451 家機構已在銀行間市場完成發行。第三季度，銀行間市場陸續發行同業存單 6937 只，發行總量為 5.42 萬億元，二級市場交易總量為 32.53 萬億元，同業存單發行交易全部參照 Shibor 定價。第三季度，金融機構陸續發行大額存單 5935 期，發行總量為 1.69 萬億元，較上年同期增長 24.5%。

四、央行給農業支持

近期央行一組數據公布，在2017年投入支弄的資金不少。根據顯示，9 月末，全國支農再貸款余額為2401 億元，支小再貸款余額為 823 億元，扶貧再貸款余額為 1465 億元，再貼現余額為 1504 億元。

Ⅵ 金融機構有哪些信息化，大數據需求

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。
報表
在上面兩步的基礎上，做了兩個報表：一個是監管報表，另一個是內部管理報表。
決策支持
決策支持是基於報表而形成的系統。但是，最後形成的決策支持系統扮演的角色並不是全局性的。比如，針對風險部門的是風險數據倉庫，針對業務部的是客戶數據倉庫，所以在金融信息化過程中，以上四個方面還是部分處於分離的狀態。
數據整合
無論做什麼樣的分析，數據質量是最重要的。如果數據質量差，很多事情都做不了。
公開數據現在越來越開放，比如說工商數據、徵信數據。所以我覺得很多公開數據的運用，確實為數據分析提供了非常好的基礎。
智能金融的嘗試
為什麼用嘗試二字，因為我還是持一個比較保守的觀點。就智能金融而言，現在的數據挖掘技術與人工智慧技術還是不夠的，但是我相信科技的不斷發展肯定會解決這個問題。我一直堅信一個觀點就是：以後絕對不會存在物理上雲的概念。再過十年或者二十年所有的東西都是雲，這就是趨勢，是你沒有辦法改變的。我覺得智能金融或者大數據是一個趨勢，是一個沒有辦法去改變、沒有餘地可討論的趨勢。

Ⅶ 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。

Ⅷ 中國銀行業金融機構資產增長知多少

監會11月26日發布銀行業監管統計指標月度情況表。數據顯示，截至11月末銀行業金融機構總資產217.3萬億元人民幣，同比增長15.7%。11月末銀行業金融機構總負債200.4萬億元人民幣，同比增長15.5%。
中國銀監會發布2016年第四季度主要監管指標數據，銀行業資產和負債規模穩步增長。2016年四季度末，我國銀行業金融機構境內外本外幣資產總額為199.3萬億元，同比增長15.7%。銀行業金融機構境內外本外幣負債總額為184.1萬億元，同比增長15.1%。
截至2016年四季度末，銀行業金融機構涉農貸款（不含票據融資）余額26.4萬億元，同比增長11.7%。用於小微企業的貸款（包括小微型企業貸款、個體工商戶貸款和小微企業主貸款）余額23.5萬億元，同比增長13.3%；用於信用卡消費、保障性安居工程等領域貸款同比分別增長21.6%和58.9%。

2016年四季度末，商業銀行不良貸款余額12744億元，較上季末增加881億元；商業銀行不良貸款率1.67%，較上季末上升0.08個百分點。銀行業利潤增長有所趨緩。截至2016年四季度末，商業銀行當年累計實現凈利潤15926億元，同比增長2.43%。2016年四季度商業銀行平均資產利潤率為1.10%，同比下降0.13個百分點；平均資本利潤率14.98%，同比下降2.61個百分點。
20156四季度末，商業銀行貸款損失准備余額為23089億元，較上季末增加455億元；撥備覆蓋率為181.18%，較上季末下降9.62個百分點；貸款撥備率為3.03%，與上季末基本持平。

Ⅸ 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。