数据分析在中国支付生态系统反欺诈中的应用

第一篇：数据分析在中国支付生态系统反欺诈中的应用

数据分析在中国支付生态系统反欺诈中的应用

中国的银行和监管机构正处于一场支付变革的风口浪尖之上，努力提高金融犯罪的识别和反应能力。

对监管机构而言，打击欺诈犯罪的任务从来没有像现在这样紧迫。原因之一是人民币国际化，政府为提高人民币的国际声誉，继续推进反假币和反欺诈斗争。支付业界普及反欺诈意识，亦有助于政府打击腐败和有组织犯罪两大要务的开展。国内银行和支付服务商，欲国际化扩张，其成败实系于是否具备监督、识别和应对欺诈的能力。目前全世界的银行监管当局都在密切注意支付交易活动以及时发现流氓交易（rogue trading）、洗钱和欺诈等行为，在这种情况下，中国的银行必须达到乃至超过外国监管机构的合规要求。若发生违规，则可招致大额罚款、收购否决、及信誉损失等相应后果。

扩大范围

大多数银行高管可能宣称已经在利用分析软件来发现欺诈和其他非法活动。虽然事实上这些银行确实如此操作，但多数情况下仍然处于被动境地，因为可疑活动的审查或异常情况的识别的确是在欺诈发生之后进行的。

此外，由于零售市场的风险得到较多的认识，迄今为止分析软件多用于检查零售市场的欺诈活动。不过，中国的银行开始认识到在交易和投资管理领域中存在的真实重大的欺诈或流氓活动风险。这些风险的识别难度更大：因为内部人员普遍熟悉现有的反欺诈政策和控制，因此能够巧妙规避。为解决这一问题，反欺诈措施必须做到灵活、适应性强、实时进行，才能识别和截断欺诈犯罪分子层出不尽的花招。

数据分析正是在消除欺诈的领域展示了其价值。现代数据分析软件不仅擅长实时监测海量交易发出预警，而且能适应新情况并吸收重要的外部数据。比如，现今的系统能够监控交易员的电邮、电话、短信、社交媒体和即时通讯服务以发现可疑活动，然后与交易活动建立关联。另外，系统还能分析其他支付相关方已进入公众领域的数据，对机构间或跨国欺诈嫌疑打上标记。

将数据转化为行动

然而，仅仅实施最新的数据分析解决方案是不够的，要减少或消除欺诈犯罪，银行还必须制定适当的程序和相应机制来主动管理分析结果。上世纪九十年代以及本世纪初发生的Nick Leeson和Jerome Kerviel事件，给银行造成巨大风险敞口，但当时都并未被察觉。近期亦有类似事件发生，虽然及早发现，但是防止流氓交易发生的应对措施仍显不足、且响应滞后严重。毕竟识别欺诈可以说不难，而立即采取有效行动就不容易了。而且，控制必须实时高效，特别是欧洲和新加坡分别推出了SEPA（单一欧元支付区）和 G3支付机制之后，金融犯罪分析师和调查人员就失去了原有的24小时交易周转期这个缓冲。

此处要强调一下，金融犯罪分析不仅仅是数据和信息工作，而且涉及速度、效率、效果、以及将分析系统嵌入操作风险和管理流程的能力。因此，在中国支付行业发生变革的情况下，国内银行应抓住良机，在其新的运营模式中构建强大、实时的金融犯罪防范应对机制。

第二篇：大数据技术在环境监测中的应用分析

大数据技术在环境监测中的应用分析

一、环境监测在环境保护中起到的重要作用

（一）环境监测为环境保护工作指明方向

环境保护的任务非常繁重，因为它涉及的范围很广，如水污染、大气污染、土壤污染、噪声污染等。环保部门需要面对辖区内全面性的环境保护工作，点多面广，通常对环境污染的控制工作也只是提供一个临时性、应急性的解决方案，大多会经历“污染-治理-改善-再污染-再治理”的反复性阶段，才逐步改进辖区环境质量。所以，总是在严重污染的情况下开展的环境保护突击治理是非常不明智的、不合理的，也不是环境保护的治本之策，环保部门必须采用更科学的治理措施。在这个大背景下，环境监测将能够发挥重大作用，它可以提供辖区环境质量的现状数据，使环保部门做更少的工作，找到一个更科学、合理的环境污染控制的方向。环境监测系统将收集在全国各地，如大气、水、土壤和其他自然环境污染，收集后的数据进行统一分析。这个环境的污染，环保部门可以通过环境监测系统检查全国各地，有利于环境保护部门更直接地发现彼此之间是否存在相关性的环境污染，并为下一步环保工作指明了方向。

（二）环境监测为环保标准的制定提供依据

环保部门的工作也需要有相应的参照标准，确定是否在大气、土壤、水环境保护工作中有参考性和对比性，能了解当前的环境质量现状是否符合环境质量标准要求。如果发现污染的情况，还需要使用标准来衡量环境污染程度。因此，核定环境标准非常重要，环境监测系统的使用可以提供明确当前环境质量的环现状标。当环保部门开展环境监测工作，需要在自然环境中不同点位、不同时期采集各种数据，对这些数据进行比较分析，以了解不同的地方在同一时期、不同时期当地自然环境的污染或污染的情况。这些数据可以对中国的环境污染状况反应良好，环境标准的制定提供数据支持。

二、环境监测在环境保护中的应用

（一）对环境监测的技术进行创新

随着环境污染问题日益突出，中国的环境保护工作形势也越来越复杂，工作要求越来越高。为确保环境监测系统能在环境保护工作中发挥更大更积极的作用，必须尽快对传统的环境监测技术实施改革。例如，根据污染源的监测情况，环境监测技术部门应研究如何更有效地解决水污染问题，能更深入的分析固体废物污染、颗粒物污染、噪声污染、电磁污染等不同污染源，帮助环境保护部门从污染源方面解决污染问题。

（二）完善环境监测预警系统一个在造成中国环境污染的重要原因，是越来越多的不能检测的指标和治理环境问题的出现，与环境监测预警系统建设能力不足，难以及时发现环境污染问题。因此，我国亟待提高环境监测和预警系统，从人员和技术2个方面完善预警系统。一是要明确各岗位岗位人员的具体职责，运用严格的岗位考核机制，使全体员工能够严肃严谨地开展工作。二是要采取有效的环境监测手段，找出环境问题，制定科学的治理方案。三是要提高环境监测预警系统响应速度，做到来之能战、战之能胜。

（三）建立国家级的监测网络

环境污染治理是我国的一项重要任务，建立国家环境监测网可以使我国的环境监测工作更加全面。第一，国家监测网络可分析自然环境的各种元素，建立全方位无缝隙的监测网络，如空气，噪音，地下水，地表水，土壤等。第二，环境监测网络需要分为不同的层次，可参照网格化环境监管工作的模式，设立省、市、县、乡镇等。第三，监控数据要实现在线传输、排序、分析等功能。这对我国了解当前环境污染问题有很大帮助，也能更好地解决当地污染控制措施的现状。

（四）创建符合我国国情的环境监测技术管理体系

针对以上问题，中国的环境监测管理体系必须立足现实，从实际情况出发，在科学发展规律的基础上，保证技术的使用和配置的标准化。因此，除了加强环境监测技术管理工作，也必须对设备性能监测技术及时校对，确保每个设备是最好的工作状态，进而提高监测数据的准确性，避免数据错误，提高监测效果。同时，有必要对监测工作的技术实力进行分析，根据实际情况制定相应的方案，提高技术分析的准确性。此外，严格按照国家有关标准制定管理制度，同时注重监测结果也要充分考虑到国家的整体发展，这是确保科学成果的条件之一。

（五）加强对环境监测技术设备的高效管理

环境监测设备的重要性无需强调，只有更先进的设备，才能确保监测数据的准确性。工作人员必须有清醒的认识，坚持观点，明确设备管理的方向，提高人性化和科学的监测设备管理。同时，根据具体情况合理配置技术资源，实现优化配置，减少闲置，避免资源浪费。此外，最关键的是要加强设备采购管理，严格落实审计要求，配备专业的检测和维修人员，提高设备使用效果的使用性能，延长使用寿命的发展，以促进环境监测技术的工作。

（六）制定合理的人才培养计划

人才是根本，环境监测部门的领导层也要充分意识到这一点，认识到人才培养与环境监测之间的供给关系，增强人才的专业水平与实际工作能力，同时监测部门的负责人要结合本单位的具体工作情况，加强培训，注重教育，进而使得工作人员可以更快地进入到工作状态，提高工作效果，改善监测水平，改善环境质量。

第三篇：大数据在制造业中的应用

大数据在制造企业中的应用

近年来出现的人力短缺、工资上涨、产品交付期短和市场需求变动大等问题，使得制造业正面临新一波转型挑战。如何在控制生产成本的同时，还能提高生产力与效率，则是转型的主要目的。在这样的背景下，德国、美国等制造业发达国家无不积极推动“工业4.0”。“工业4.0”本质上是通过信息物理系统实现工厂的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产[1]。大数据的作用不仅局限于此，它可以渗透到制造业的各个环节发挥作用，如产品设计、原料采购、产品制造、仓储运输、订单处理、批发经营和终端零售。大数据使得订单处理方式有了质的变化

大数据的核心作用在于预测。大数据可以快速精准地预测市场趋势和客户需求，并对客户进行细分，为其提供量身定制的合适服务。企业通过大数据的预测结果，便可以得到潜在订单的数量，然后直接进入产品的设计和制造以及后续环节[2]。即企业可以通过大数据技术，在客户下单之前进行订单处理。而传统企业通过市场调研与分析，得到粗略的客户需求量，然后开始生产加工产品，等到客户下单后，才开始订单处理。这大大延长了产品的生产周期。如海尔集团于2013年1月构建了SCRM（社交化客户关系管理）会员大数据平台。销售人员可进行大数据分析，精准预测出个体消费者的需求，实现了在客户下单之前进行订单处理。大数据使得仓储运输和批发经营不复存在

由于大数据能够精准预测出个体消费者的需求以及消费者对于产品价格的期望值，企业在产品设计制造之后，可直接派送到消费者手中。虽然此时消费者还没有下单，但是消费者最终接受产品是一个大概率事件。这使得企业不存在库存过剩的问题，也就没有必要进行仓储运输和批发经营。大数据使原料采购更加科学

大数据技术可以从数据分析中获得知识并推测趋势，可以对企业的原料采购的供求信息进行更大范围的归并、匹配，效率更高。大数据通过高度整合的方式，将相对独立的企业各部门信息汇集起来，打破了原有的信息壁垒，实现了集约化管理，可以根据轻重缓急，更加科学合理地安排企业的财政支出。其次，利用大数据的海量存储与快速数据处理功能，可以对采购的原料的附带属性（节能、节水、环保等）进行更加精细化的描述与标准认证，通过分类标签与关联分析，可以更好地评估企业采购资金的支出效果。此外，大数据能预测原材料的价格以及原材料品质的好坏。这使制造业企业更加科学地采购原材料成为可能，企业可以采购到质优价低的原材料。大数据使得产品设计制造更加优化

借助大数据技术，人们可以对原物料的品质进行监控，发现潜在问题立即做出预警，以便能及早解决问题从而维持产品品质[3]。大数据技术还能监控并预测加工设备未来的故障几率，以便让工程师即时执行最适决策。大数据技术还能应用于精准预测零件的生命周期，在需要更换的最佳时机提出建议，帮助制造业者达到品质成本双赢[3]。例如，日本汽车公司Honda将大数据分析技术应用于电动车电池上。由于电动车不像汽车或油电混合车一样，可以使用汽油作为动力来源，其唯一的动力就是电池，所以Honda希望进一步了解电池在什么情况下，绩效表现最好、使用寿命最长。Honda公司通过大数据技术，可以搜集并分析车辆在行驶中的一些资讯，如：道路状况、车主的开车行为、开车时的环境状态等，这些资讯一方面可以帮助汽车制造公司预测电池目前的寿命还剩下多长，以便即时提醒车主做更换，一方面也可以提供给研发部门，做为未来设计电池的参考。

再如BMW公司应用大数据分析，在短短的12周时间内降低80%的零件报废率。一台汽车需要的零件有很多种，其中一个是与引擎结合的引擎上盖。以前，BMW要等到最终引擎组装阶段，将引擎上盖组装完成后才知道到这个零件能否使用，如果不能使用就只好将整个引擎报废。而通过大数据技术，BMW公司在引擎生产线上可以做即时的检测与分析，倘若品管没有问题则直接进到最后的组装程序，但若零件品质不好且无法修补则直接报废，或者零件品质不好但能经过其他方式修补，则在修补后再度进行品管测试，借此提高生产效率并降低报废率。大数据使得终端零售畅通无阻

通过大数据技术，企业可以了解整个供应链中需求和供应的变化，从而促进了产品的终端零售。如沃尔玛的零售链平台提供的大数据工具，将每家店的卖货和库存情况大数据成果向各公司相关部门和每个供应商定期分享。供应商可以实现提前自动补货，这不仅减少门店断货的现象，而且大规模减少了沃尔玛整体供应链的总库存水平，提高了整个供应链条和零售生态系统的投入回报率，创造了非常好的商业价值。

当今，世界各国始终致力于以技术创新引领产业升级，而大数据的利用使得资源节约、环境友好、可持续发展，智能化、绿色化的发展趋势得以实现[4]。因此，大数据背景下的制造业领域将具备广阔的市场空间和前景，这是制造业企业的莫大机遇。

第四篇：浅谈大数据在教育管理中的应用

浅谈大数据在教育管理中的应用

大数据的发展给困境中的教育变革提出了新的挑战。大数据越来越广泛应用于教学，通过在线测试、实时调查等方式获取学生的基本情况、了解学生的学习潜能等，从而使教师更容易针对问题，因材施教。

学校已有的信息采集设备对我们的数据收集具有重大意义。例如：网上阅卷系统，高考、中考阅卷早已采用网上阅卷。可能很多老师知道网上阅卷的优点，如评卷的公正性、准确性、高效性。其实网上阅卷系统更是一个数据的采集系统，采用网上阅卷系统对数据的采集、统计和分析的深度还是广度都大大地超越人工所能及的范围。

如10月中我校进行了本学期第一次统考，语文试题主观题共设了22个采分点，评卷系统采集了22个得分点的数据，很容易发现各知识点的得分情况。教学过程中的成功之处和薄弱点得到了极其详细的反映。网上阅卷的统计分析结果还能对试卷的质量如难度、信度、区分度、效度等指标进行科学的分析，使命题中存在的问题也得以全面地反映。由此可见，玩转当前的 “小数据”对现实的教学有益，也是迎接大数据时代到来的一种准备。

大数据时代教师需具备的三种基本能力：第一种能力是获取及整合学生、学校数据的能力，第二是探索数据背后价值和制定精确教育教学行动计划的能力，第三是把这些计划快速实时地应用于教育教学工作中的能力，应用于课堂的能力。要实现这些能力的提升一方面有赖于学校及教育主管部门对教师的培训，另一方面当然依靠我们老师自身与时俱进的学习。日益强大的互联网、多媒体及概念软件、开源软件等为师生提供了更加自由、灵活的学习和探索空间，求知的视野被极大拓宽。学习与生活、教育与社会不再被孤立，学生、学校与现实生活的体验更为接近，学生学习兴趣、学校办学动力将被大大激发。

大数据的应用在教学管理方面，较之传统的教学，更加高效、开放和多元，教学活动参与者之间的沟通更加通畅，互动更加深入，教师的备课、作业批改、教学评价等更加智能化。大数据时代的到来，可以通过技术层面来评价、分析并进而提升教学活动。

第五篇：浅谈大数据在人力资源管理中的应用

浅谈大数据在人力资源管理中的应用

目前，很多领域中都开始使用大数据，其具有抓取能力强、刷新及时并且数据源充足等特点。大数据在人力资源管理中有着很大的作用，其能够将人力资源管理的各项内容进行量化，然后使其更加准确和高效。人力资源管理者要掌握大数据的相关知识，并且加强其在人力资源管理中的应用。

一、大数据概述及其对人力资源管理的作用

1、大数据概述

大数据主要是针对一些数据类型多、数据量大并且传统的数据处理工具无法处理的数据集，其能够处理海量的数据并且处理速度较快。目前大数据已经渗透到人们生产生活中的各行各业，成为企业决策的重要依据。这就表明了社会已经开始朝着以数据作为生产力，并且以消费者为导向的数据消费方向发展。大数据还会通过云计算对这些数据进行专业化的处理，并且通过分布式的数据库对数据进行储存。

2、大数据对人力资源管理的作用

目前，大数据在人力资源管理中发挥着重要的作用。大数据的使用能够减少传统的教条主义对人力资源的影响，使得人力资源管理更加准确、客观以及科学。大数据能够为人力资源管理提供量化信息，这样人力资源管理进行预测和决策的时候都有重要的理论依据。人力资源管理中的大数据主要是交互式的数据，这样能够将人力资源工作中的各项业务进行规范，并且进行深层次的优化。

大数据在人力资源管理应用的基础是标准化。人力资源管理中可以利用大数据进行挖掘和分析人力资源信息，使得人力资源管理工作更加客观和准确。通过对人力资源信息的挖掘能够获得一些人力资本生产率的指标，比如业绩提升率、出勤率、主动流失率以及人均销售额等情况，人力资源管理者可以根据这些指标进行分析和决策。而这些指标的获取需要通过标准化的数据，比如员工的销售数据、生产数据、人员变动信息、考勤记录以及人员信息等情况。可以说，标准化是大数据应用的基础。如果没有标准化，那么进行人力资源管理的时候就不能发挥出大数据的优势。

二、大数据在人力资源管理中的应用

1、大数据在人员招聘中的应用

企业要想获得人力资源，首先需要进行人员招聘。人员招聘是企业能够获得重要人才的途径，也是企业人才结构的重要保证。传统方式的人力招聘，主要是求职者向人力资源管理者提供简历，被动地了解求职者的教育水平、兴趣爱好以及工作经济等情况。人力资源管理者对员工的录取主要是通过自身的经验来进行分析和判断。这样使得人力资源管理者对求职者的的了解程度有效，并且会受到求职者主观偏好以及自身素质的影响。但是大数据对人力资源管理的作用比较大。首先，人力资源管理者可以通过大数据信息库来了解求职者更多的信息，比如通过社交网站等来进行获取，这样能够充分地了解求职者的性格、行為特点以及爱好等方面的信息，使得企业能够找到更适合的人才。同时，人力资源管理者还可以对应聘者进行大数据分析，判断其与岗位的匹配程度，这样使得人员招聘更加客观和精确，达到艺术与科学的互相结合。

人力资源管理者可以通过一个能够量化并且系统的模型来包含到岗位的所有要求，然后根据求职者的网络信息以及简历，将其与岗位的要求相匹配，这样能够找到企业需要的人才。这样做，使得人员招聘的质量以及效率都有所提高。目前，很多企业对大数据的使用都十分重视。

当大众还不了解大数据的时候，作为互联网巨头的谷歌公司就开始在人力资源管理中应用大数据，并且也取得了很好的成果。比如在人员招聘的时候，其发明了智能化招聘，就是通过网络中的数据来分析和统计不同的职位所对应的面试模式，这样能够鉴别出面试者的隐藏价值，并且鉴定其是否能够达到岗位工作的要求。通过应用大数据，谷歌不仅使得人员招聘的效率和准确性更高，并且为企业获得了更多的人才，促进了企业的快速发展。

2、大数据在人员培训中的应用

人力资源管理需要对新入职的员工进行培训，这样能够使人力资源增殖，并且提高企业的整体生产力。传统的企业中，管理者都能够了解员工培训的重要性，并且都有自己的管理制度和培训体系。但是由于员工培训的时效性和针对性都比较强，这样很多企业的培训都不能进行持续性的培训，到时培训的效果比较差。而大数据在人力资源的培训中也发挥着重要的作用。人力资源管理者能够利用大数据来分析员工的行为以及其学习方式，然后分析出合适的培训内容和培训方式。同时，还能够根据员工的特点为其量身制作培训计划以及培训课程。这样，不仅能够提高员工培训的积极性，同时也使得员工培训工作更加有针对性，使员工能够更好的胜任岗位的要求。

人力资源管理者还可以利用大数据对培训反馈机制以及监督机制进行优化，能够使得培训的过程和结果更加青瓷。随着科学技术的不断发展，很多大型企业都依靠大数据建立了自己的网络培训平台，这样员工就可以通过网络随时接受培训。这样不仅能提高培训的效率以及员工的积极性，同时还能够帮助人力资源管理者了解培训的效果，以便进行改进。

3、大数据在绩效管理中的应用

人力资源管理中重要的组成部分还有绩效管理，其能够帮助企业营造一个透明、公正的竞争环境，使得员工的工作积极性以及满意度都得到提高，有利于企业战略目标的实现。绩效管理一般分为绩效考评、绩效计划、绩效反馈以及绩效改进等。传统的人力资源管理中，绩效管理主要是通过绩效指标来考评员工的成绩，并且对员工的绩效数据进行分析，以便进行绩效改进。但是这种传统的方式有着一定的局限性，主观性比较强，并且绩效计划并不科学，这样绩效指标就不能准确的反应员工的能力。而随着大数据在人力资源管理中的应用，绩效管理也发生了一些变化。人力资源管理者可以根据大数据来分析不同岗位的特点，然后制定出比较科学的绩效指标。可以通过大数据的处理能够对员工的工作情况进行分析得出绩效考核的结果。这样不仅能够使绩效考核结果更加准确，同时也能够使得绩效考核的效率更高。人力资源管理者可以通过大数据来对岗位和绩效指标的相关性进行分析，然后分析员工不良绩效和优秀绩效的能力以及行为。

4、大数据在薪酬管理中的应用

人力资源管理中不可缺少的一项内容是薪酬管理，其有利于企业总体绩效的提升以及企业公平环境的营造。传统的薪酬管理中主要是通过技能或者岗位来制定薪酬，比较静态化，不能够充分反映出员工的价值。而在大数据的应用下，人力资源管理者能够记录员工每天的工作情况，并且通过大数据的分析能力来得到员工的薪酬，这样使得薪酬管理的效率更高、更准确。人力资源管理者还能够通过数据库来对企业的薪酬水平进行分析，并且根据实际情况调整薪酬制度。这样能够提高薪酬和岗位的契合度，也使得薪酬管理增加准确和科学，促进企业的良好健康发展。