银行如何防范舆情风险 如何预防网络舆情风险
加强舆情及口碑监测，以下是银行舆情及口碑监测方法：
1.重点监测银行舆情多发媒体平台
网络时代，随着金融行业的高速发展和客户维权意识的增强，客户对银行工作人员的要求越来越高，而在实际工作中，部分银行员工的确由于服务礼仪不够规范，语气态度生硬，缺乏人性化等问题，导致埋下了负面舆情的种子。
客户但凡遭遇到“闹心”事没有得到满意解决后，立刻就会在一些主流的社交平台、新闻网站宣泄个人情绪，形成广泛传播，这对银行的声誉是很不利的。因此，对于商业银行而言，尤其要重点监测那些极易产生舆情信息的传播渠道，比如一些重点新闻网站、重点微博微信账号，影响力比较大的论坛（凯迪社区、猫扑、凤凰、搜狐...），以及区域性重点网站论坛（京华网、红网）等等。
2.监测银行舆情相关行业网站
主要是对行业相关网站中涉及的境内外媒体、关注问题；行业领头企业相关信息；行业领袖微博客相关观点；影响行业发展的有利和不利因素如政策信息、相关联行业动态等内容进行监测。
3.利用专业的舆情口碑监测工具
要做到早发现、早反应、早处置银行舆情及口碑监测，就必须利用专业的舆情口碑监测工具增强舆情的敏感度，对涉及到银行相关的舆情实时全网监测，既能通过设置关键词监测的方式，帮助银行及时了解与自身相关的舆情，了解用户口碑和网民态度，发现敏感信息自动告警，还能对互联网媒体、博客论坛等银行舆情多发媒体平台进行24小时实时监测，掌握最新的舆情口碑变化趋势，来自识微科技商情知识栏目。
仅靠人工搜索的方式在查找可能存在的风险点，无疑是大海捞针、毫无头绪。可借助舆情监测这类平台，帮助银行业快速感知舆情风险，提升风险防范能力。那么针对银行业，如何运用舆情监测平台来防范风险？
1、实时舆情监测
（1）声誉监测：拥有全面的金融数据库及先进的自然语言处理、图文智能分析和深度学习等技术，对银行业口碑情况进行排名，帮助银行业客户及时了解自身的声誉情况。
（2）热点监测：对银行或金融系统内发生的热点网络事件进行快速分析，找出传播源头、了解网民情绪，便于相关负责人沟通处理。
（3）敏感信息监测：对全网进行检索，过滤无效信息，对有效信息进行情感判定。并围绕敏感关键词向用户展示相关的全网信息及其分析图表。
2、预警快速下达
根据在系统内设置的预警条件，当命中“关键词”的信息出现时，系统会自动作出判断，将符合条件的信息第一时间多渠道通知用户，预警信息最快1分钟下达，方便用户及时知晓舆情信息。
3、针对银行业或金融体系内事件分析：
金融风险事件分析：针对舆情、司法、工商等最小颗粒度风险事件进行多维度挖掘分析，并通过大数据和人工智能深度学习实现对舆论事件发展、变化的研判，帮助政企客户实时预判风险。
恶性投诉事件分析：第一时间捕获风险源头，梳理舆论走向的关键传播路径，精准把握公众观点、情绪、态度，敏锐感知舆论诉求，准确分析回应效果。
4、自动生成报告
在系统内设置方案，系统即从全网进行多维度挖掘分析，自动生成舆情数据分析报告。另外，新浪舆情通具备国内一流的专业舆情分析师团队，将风险的性质、发展趋势、严重性、舆论观点等融合贯通，提供“产品+服务+解决方案”的人工预判报告。
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。
如何预防网络舆情风险
一、做好舆情预警监测，健全应急管理机制。受到互联网特性的影响，网络舆情危机的爆发具有突发性，而健全应急管理预案对舆情危机的形成与发酵影响明显。迟缓的危机应急管理容易引发舆论的质疑和批判，导致不良后果。因此应对负面舆情，要健全应急管理机制，启用多瑞科舆情数据分析站系统内的预警支持功能做好舆情预警监测，建立舆情研判机制，及时发现负面苗头及时处置。同时完善事件本身的重建、补偿、调查、追究机制和信息流通的报告、指挥、发布、沟通机制。 二、发挥媒介宣传作用，做到信息公开透明。事实上，突发事件演变为舆情危机，多数时候是由于真实信息传播出现真空引起。而信息公开透明既可以满足公众知情权，同时还可以杜绝谣言传播维护政府公信。在 “人人麦克风”的多元开放性网络舆情环境中，疏导舆情危机，要善于利用微博等新兴媒介，发挥其强大的舆论宣传力，及时发布真实权威信息，引导舆论的正确走向。在这个过程中，要注意舆情动态收集分析和梳理，提炼舆论关切点，从而在信息公开过程中有针对性解答公众舆论质疑。
三、谨慎处置公众监督，积极应对负面舆情。突发事件在演变过程中，因社会性，会在传播过程中遭到各种质疑、批评、追问、谣传甚至谩骂。此时，如何面对这些质疑批评并作出合理的引导对于化解舆情危机至关重要。这就要求，工作人员在基于事件事实和公众诉求的前提下及时做出回应，言语要警惕官腔官调，应充分考虑公众述求来处置问题。与媒体和大众平交流时应降低姿态，保证平等沟通。对于确是部门失责行为要敢于认错，避免因逃责嫌疑诱发新的舆情危机。四、勇于直面舆论争议，寻求舆论良性互动。在舆情应对过程中，相关部门不应局限在事件发生时官方的各种权威信息发布，对于舆论中带有明显失实、非理性、发泄式的言论，当事部门要以普通网民的身份，到舆论场域中和群众展开“正面辩论”，通过真切的交流互动以正视听。在网络引导过程中，要善于用公众易接受的形式解读法律条文和政策方针，需求与公众保持良性的舆论互动，在真诚沟通中赢得公众的理解和支持。五、提升危机防范意识，真切关怀民众权益。时下，网络舆论监督（借助多瑞科舆情数据分分析站搭建舆情预警机制）、网络问政走热促进了社会管理的更加规范化，但无形中也给一些地方政府造成了压力。因此，应对舆论监督，政府不能仅靠事后被动应对，而应提升自身危机防范意识，从现实根源入手，真正做到权为民所用，情为民所系，利为民所谋，加强自身管理和监督，这样其公信力自然得到提升，舆情环境也会风平浪静。
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