在银行从业资格考试中，《风险管理》这一科目占据着重要的地位。特别是在风险数据治理流程方面，建立“数据需求分析 - 采集清洗 - 质量校验 - 应用归档”的全生命周期管理框架是关键知识点。
一、数据需求分析
（一）知识点内容
1. 明确业务目标
- 银行的不同业务部门有着不同的风险数据需求。例如，信贷部门需要客户的信用风险评估数据，包括收入水平、负债情况等；投资部门则更关注市场风险数据，像利率波动、股票指数走势等。
- 这些业务目标决定了需要收集哪些类型的数据以及数据的精度要求。
2. 确定数据来源
- 内部来源包括银行自身的核心业务系统（如存贷款系统）、客户关系管理系统（CRM）等。
- 外部来源可能有征信机构、行业研究机构发布的宏观经济数据等。
（二）学习方法
1. 案例分析
- 可以研究一些银行实际的业务案例，比如某银行为了推出新的信贷产品，如何进行数据需求分析来确定目标客户群体的风险特征。
2. 对比学习
- 对比不同业务部门的数据需求差异，加深对这一知识点的理解。
二、数据采集清洗
（一）知识点内容
1. 数据采集
- 采集的方式有多种，如通过ETL（Extract - Transform - Load）工具从不同的数据源抽取数据。
- 要注意采集的频率，对于一些实时性要求高的数据（如股票交易数据），需要高频采集；而对于客户基本信息等相对稳定的数据，采集频率可以较低。
2. 数据清洗
- 主要处理数据中的噪声、缺失值和重复值等问题。
- 例如，对于缺失的客户年龄数据，可以采用均值填充（如果年龄分布较为均匀）或者根据其他相关信息估算填充的方法。
（二）学习方法
1. 实践操作
- 利用一些简单的数据处理软件（如Excel）进行数据采集清洗的小练习。
2. 技术文档阅读
- 阅读关于ETL工具和相关数据清洗算法的技术文档，了解其原理和操作步骤。
三、质量校验
（一）知识点内容
1. 准确性校验
- 检查数据是否正确反映了实际情况。比如，客户账户余额数据应该与实际的交易流水相符。
- 可以通过数据交叉验证的方法，从不同数据源获取相同数据并进行比对。
2. 完整性校验
- 确保所有必要的数据字段都存在且不为空。
- 对于一个完整的风险评估数据集，应该包含所有影响风险评估的关键因素数据。
（二）学习方法
1. 模拟校验
- 自己设定一些数据集，然后按照质量校验的要求进行准确性、完整性等方面的校验练习。
2. 错误分析
- 分析常见的质量校验错误类型及其产生的原因，以便在实际操作中能够快速识别和解决。
四、应用归档
（一）知识点内容
1. 数据应用
- 将经过治理的数据应用于风险管理的各个环节，如风险定价、风险预警等。
- 在风险定价方面，根据客户的风险等级数据来确定贷款利率的高低。
2. 数据归档
- 按照规定的存储策略对数据进行归档，以便日后查询和审计。
- 归档的数据应该进行分类存储，并且做好索引，方便快速检索。
（二）学习方法
1. 流程绘制
- 绘制从数据应用到归档的整个流程图，直观地理解这一环节的操作顺序和逻辑关系。
2. 项目模拟
- 模拟一个银行的风险管理项目，体验数据应用归档的全过程。
总之，在备考《风险管理》中的风险数据治理流程时，要全面掌握“数据需求分析 - 采集清洗 - 质量校验 - 应用归档”的全生命周期管理框架的各个环节，通过多种学习方法深入理解知识点内容，这样才能在考试中取得好成绩，同时也为未来从事银行风险管理工作打下坚实的基础。
喵呜刷题：让学习像火箭一样快速，快来微信扫码，体验免费刷题服务，开启你的学习加速器！
