银行类金融机构数据

Ⅰ 什么是银行类金融机构还是非银行类金融机构求解释和举例

银行金融机构自然就指各类银行了。这个不需要解释和举例了吧。
非银行金融机构 （non-bank financial intermediaries）以发行股票和债券、接受信用委托、提供保险等形式筹集资金，并将所筹资金运用于长期性投资的金融机构。如信托投资公司、租赁公司和保险公司等

Ⅱ 属于银行金融机构的有哪些

按地位和功能分为四大类：
第一类，中央银行，中国的中央银行即中国人民银行。
第二类，银行。包括政策性银行、商业银行、村镇银行。
第三类，非银行金融机构。主要包括国有及股份制的保险公司、城市信用合作社、证券公司(投资银行)、财务公司、第三方理财公司等。
第四类，在中国境内开办的外资、侨资、中外合资金融机构。

Ⅲ 存款类金融机构与非存款类金融机构的区别

1、筹集资金的途径不同
银行类金融机构通过吸收存款来筹集资金，而非银行金融机构则以非存款方式筹集资金。
2、在金融交易中的角色不同
银行在其业务中，既是债务人，又是债权人，而非银行金融机构的交易角色则比较复杂，如保险公司主要是充当保险人，证券公司则多作为代理人和经纪人，信托公司则主要充当受托人。
3、开办的业务不同
银行类金融机构的主要业务是存款和贷款，而非银行金融机构的业务方式则呈现出多样化、专业化的特点，如证券公司主要从事股票、债券和期货投资业务，保险公司主要从事保险业务，信托公司从事信托业务，租赁公司则主要从事租赁业务。
4、内部机构不同
非存款性金融机构一般包括：投资类金融机构(证券公司、基金管理公司)、保障类金融机构(各类保险公司和社会保障基金)、其他非存款类金融机构(信托投资公司、金融租赁公司、金融资产管理公司、金融担保公司、资信评估机构以及金融信息咨询机构等)。
5、运营风险不同
存款类金融机构涉及市场风险和其他风险的管理比较高，非存款类只是增加了发生呆账的可能性。

Ⅳ 哪里可以查各金融机构（如政策性银行、国有商业银行、城市商业银行等）对政府债权的数据的

您好，一般从各商业银行的年报附注可以查找得到，国有行、股份制行、政策性银行比较好办，因为其年报较为完整，一般会有年报附注，但城商行就不一样，有些城商行年报信息披露不完整，因此，很难查到这些详细的信息，但是，上市城商行、多数大中型城商行年报信息披露还是比较完整的，楼主应该是可以查到的～

Ⅳ 银行机构目前线上融资占比大约多少

中国这么多的金融，银行机构，到底融资是进入多少和出去多少呢？日前这个数据得到显示。根据央行显示指出，2017年前三季度融资主体结构看，主要呈现以下特点：一是中资大型银行继续作为资金融出方，保险业机构转变为资金融入方。前三季度大型银行经回购和拆借净融出资金123.1万亿元，占市场总体净融出资金量的98.6%，保险业机构于2017年8、9月由资金供给方转为融入方后，中资大型银行成为唯一的资金融出方。

110.4万亿是中资大型银行在今年前三个季度融出的资金，数量不小哦，但比同期的去年160万亿是少了50多万亿。这是回购的市场；而同行拆借是，是12.6万多亿是拆借融出的资金，比同期的18.8万亿也是减少了。

这份数据是2017年前三个季度的数据 官方数据

而相反的是，中小型银行，证券机构都是融入的资金，简单点是借入的钱，大概合计是56万亿，不管是回购还是拆借得来的资金。

有点的是中小银行今年拆借的钱比去年多。而保险业机构回购市场是融出1.7万亿，是借出方，说明有钱。外资银行，其他金融机构合计大概是67万亿的融入资金。

一、特别分清下，什么的金融机构定义

按照央行公布的数据，是这样的。

①中资大型银行包括工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、国家开发银行、交通银行、邮政储蓄银行。

②中资中小型银行包括招商银行等17家中型银行、小型城市商业银行、农村商业银行、农村合作银行、村镇银行。

③证券业机构包括证券公司和基金公司。

④保险业机构包括保险公司和企业年金。

⑤其他金融机构及产品包括城市信用社、农村信用社、财务公司、信托投资公司、金融租赁公司、资产管理公司、社保基金、基金、理财产品、信托计划、其他投资产品等，其中部分金融机构和产品未参与同业拆借市场。

⑥负号表示净融出，正号表示净融入。

也解释下什么是回购市场。银行间回购，主要是针对债券市场而言，中国的银行间债券市场是在全国银行间同业拆借中心基础上建立起来的。是中国的一个重要的场外交易市场。它的参与者主要是银行及非银行类金融机构，主要有银行，证券公司，资产管理公司等。在实际操作中，银行间市场的回购交易也和现券一样采取自主询价的方式，资金拆出方和借入方自行寻找对手方，约定回购要素。

二、今年的利率交易活跃

按照统计，利率互换交易活跃。第三季度，人民币利率互换市场达成交易34723笔，环比增长 16.9%，是3.6万亿多。

、560 家金融机构披露了 2017 年同业存单年度发行计划

同业存单发行交易量明显增加，大额存单业务进一步发展。截至9 月末，共有 560 家金融机构披露了 2017 年同业存单年度发行计划，其中 451 家机构已在银行间市场完成发行。第三季度，银行间市场陆续发行同业存单 6937 只，发行总量为 5.42 万亿元，二级市场交易总量为 32.53 万亿元，同业存单发行交易全部参照 Shibor 定价。第三季度，金融机构陆续发行大额存单 5935 期，发行总量为 1.69 万亿元，较上年同期增长 24.5%。

四、央行给农业支持

近期央行一组数据公布，在2017年投入支弄的资金不少。根据显示，9 月末，全国支农再贷款余额为2401 亿元，支小再贷款余额为 823 亿元，扶贫再贷款余额为 1465 亿元，再贴现余额为 1504 亿元。

Ⅵ 金融机构有哪些信息化，大数据需求

数据大集中
数据大集中是一个过程，之前整个银行体系都在分行，包括证券公司也是如此。这些金融机构并没有集中的数据中心概念，所以他们先做了数据大集中。
数据仓库
数据仓库是在数据大集中的基础上，提升、改善了数据的质量。
报表
在上面两步的基础上，做了两个报表：一个是监管报表，另一个是内部管理报表。
决策支持
决策支持是基于报表而形成的系统。但是，最后形成的决策支持系统扮演的角色并不是全局性的。比如，针对风险部门的是风险数据仓库，针对业务部的是客户数据仓库，所以在金融信息化过程中，以上四个方面还是部分处于分离的状态。
数据整合
无论做什么样的分析，数据质量是最重要的。如果数据质量差，很多事情都做不了。
公开数据现在越来越开放，比如说工商数据、征信数据。所以我觉得很多公开数据的运用，确实为数据分析提供了非常好的基础。
智能金融的尝试
为什么用尝试二字，因为我还是持一个比较保守的观点。就智能金融而言，现在的数据挖掘技术与人工智能技术还是不够的，但是我相信科技的不断发展肯定会解决这个问题。我一直坚信一个观点就是：以后绝对不会存在物理上云的概念。再过十年或者二十年所有的东西都是云，这就是趋势，是你没有办法改变的。我觉得智能金融或者大数据是一个趋势，是一个没有办法去改变、没有余地可讨论的趋势。

Ⅶ 大数据如何助力银行业金融机构舆情防控

金融企业运用大数据和机器学习算法，对欠款客户进行人群聚类并根据聚类的结果识别骗贷、恶意欠款、恶意透支、盗刷盗用、对交易有疑问拒绝还款、经济状况恶化无力还贷、遗忘还贷等多种欠款类型；从而准确预测客户的还款概率和金额，从而进行催收策略评估，最大限度降低催收成本。
中国建设银行资产总行风险管理部/资产保全部副总经理谭兴民曾详尽分析大数据何以帮助银行提高征信水平和风险管控能力：
首先，一站式征信平台可以进行贷前客户甄别。目前，银行查询客户的情况既费时、费力，又增加银行费用，而利用企业的一站式征信平台，则可以最大限度地节省银行的人力、物力及时间，并确保数据有效、及时、准确。
其次，风险量化平台可以助力贷后风险管控。平台基于企业日常经营数据，结合平台数据模型，采用动态、实时的云端数据抓取技术，对企业的发展进行分析和评测，给出风险量化分数，并第一时间发现企业的生产经营异动，在风险触发前3到6个月预警，使银行等金融机构能够及时采取相应措施，防止和减少损失发生。
同时，利用“企业族谱”查询，对不良贷款进行监控。如一些企业通过关联交易转移利润、制造亏损的假象，为不偿还银行贷款寻找理由；或者通过关联交易制造虚假业绩，为继续获得银行贷款提供依据，这些假象通过关联交易查询，都可以很快发现蛛丝马迹，让企业造假暴露原形，可防止银行上当受骗。
大数据风控相对于传统风控来说，建模方式和原理其实是一样的，其核心是侧重在利用更多维的数据，更多互联网的足迹，更多传统金融没有触及到的数据。比如电商的网页浏览、客户在app的行为轨迹、甚至GPS的位置信息等，这些信息看似和一个客户是否可能违约没有直接关系，但实则通过大量的数据累积，能够产生出非常有效的识别客户的能力。
在运行逻辑上，大数据风控不强调较强的因果关系，看重统计学上的相关性是大数据风控区别于传统金融风控的典型特征。传统金融机构强调因果，讲究两个变量之间必须存在逻辑上能够讲通因果。
在数据维度这个层级，传统金融风控和大数据风控还有一个显著的区别在于传统金融数据和非传统金融数据的应用。传统的金融数据包括上文中提及的个人社会特征、收入、借贷情况等等。而互金公司的大数据风控，采纳了大量的非传统金融数据。
相对于传统金融机构，互金公司扩大了非传统数据获取的途径，对于新客户群体的风险定价，是一种风险数据的补充。当然，这些数据的金融属性有多强，仍然有待验证。
巨头优势明显，并不代表创业公司的路已被堵死。大公司不可能面面俱到，布局各种场景。在互联网巨头尚未涉及的领域，小步快跑，比巨头更早的抢下赛道，拿到数据，并且优化自己的数据应用能力，成为创业公司杀出重围的一条路径。

Ⅷ 中国银行业金融机构资产增长知多少

监会11月26日发布银行业监管统计指标月度情况表。数据显示，截至11月末银行业金融机构总资产217.3万亿元人民币，同比增长15.7%。11月末银行业金融机构总负债200.4万亿元人民币，同比增长15.5%。
中国银监会发布2016年第四季度主要监管指标数据，银行业资产和负债规模稳步增长。2016年四季度末，我国银行业金融机构境内外本外币资产总额为199.3万亿元，同比增长15.7%。银行业金融机构境内外本外币负债总额为184.1万亿元，同比增长15.1%。
截至2016年四季度末，银行业金融机构涉农贷款（不含票据融资）余额26.4万亿元，同比增长11.7%。用于小微企业的贷款（包括小微型企业贷款、个体工商户贷款和小微企业主贷款）余额23.5万亿元，同比增长13.3%；用于信用卡消费、保障性安居工程等领域贷款同比分别增长21.6%和58.9%。

2016年四季度末，商业银行不良贷款余额12744亿元，较上季末增加881亿元；商业银行不良贷款率1.67%，较上季末上升0.08个百分点。银行业利润增长有所趋缓。截至2016年四季度末，商业银行当年累计实现净利润15926亿元，同比增长2.43%。2016年四季度商业银行平均资产利润率为1.10%，同比下降0.13个百分点；平均资本利润率14.98%，同比下降2.61个百分点。
20156四季度末，商业银行贷款损失准备余额为23089亿元，较上季末增加455亿元；拨备覆盖率为181.18%，较上季末下降9.62个百分点；贷款拨备率为3.03%，与上季末基本持平。

Ⅸ 请举例金融机构银行大数据的应用有哪些

1、精准营销： 互联网时代的银行在互联网金融的冲击下，迫切的需要掌握更多用户信息，继而构建用户360度立体画像，即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。
2、风险控制： 应用大数据技术，可以统一管理银行内部多源异构数据与外部征信数据，可以更好的完善风控体系。内部可保障数据的完整性与安全性，外部可控制用户风险。
3、改善经营：通过大数据分析方法改善经营决策，为管理层提供可靠的数据支撑，使经营决策更加高效、敏捷，精确性更高。
4、服务创新：通过对大数据的应用，改善与客户之间的交互、增加用户粘性，为个人与政府提供增值服务，不断增强银行业务核心竞争力。