监管“昆仑镜”产品体系，通过运用大数据、人工智能等监管科技手段，充分赋能监管机关全面提升在非现场监管、风险研判分析、监管合规治理等领域的监管效能。有效形成管机构、管法人、管行为、治数据的“三管一治理“智慧监管体系。
业务挑战
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数据孤岛，信息壁垒监管职能和监管对象、监管业务的复杂多样，使得监管部门存在天然的信息壁垒，难以统一，分散的管理现状给监管部门对行业监管造成了极大的困难和阻碍。
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发现难，研判难人工防范已无法满足监管现状，技术防范能力需要加强，如立案前的调查、取证、分析、研判、定性等环节职责不清，行政与司法衔接不够通畅，影响日常监管工作。
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决策难，控制难打击非法集资等工作的时机难以把握，缺少信息化的手段。无日常登记托管制度，数据缺乏，案件一旦爆发，无法有效“控人员，控资金、控资产、控事态”。
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协同难、处置难各金融机构业务多样、系统繁多，靠机构内部力量之间难协同、难以统一标准，也给监管机关进行数据采集与分析造成很大的难点。
聚焦3大场景
常态监管：以大数据技术应用为基础，以数据和业务模型为驱动，覆盖监管端日常监管工作全流程，形成以准入、管理、评级、合规整改、清退的监管闭环。
预警研判：以金融风险防范为目标，利用大数据、人工智能等技术，对金融风险主体进行风险监测、量化和预警研判，辅助监管部门抓大放小，有效防范金融风险。
监管治理：通过投诉举报智能分析、资金异动系统监测等多维度线索整合等多维度网格化的管理方式，打造金融领域监管治理新样本。
产品优势
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数字化大数据识别金融行为、风险以及风险研判。围绕不同场景，构建监管合规模型、智能分析模型、风险预警模型及机构评级模型。
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网格化建立网格化的投诉举报系统，充分发挥一线人民作用。丰富的标签体系，涵盖情感、地域、领域、群体、预警及感知标签。
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协同化通过线索甄别、异动分析及检查处置，构建横纵双向协同机制，对研判结果进行综合，全面的信息化追踪与处置。
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常态化以非现场标准化数据上报模式进行数据采集与分析，为分级监管提供常态数据支撑。
方案应用
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有效助力北方某银保监局派出机构构建监管数据治理平台利用大数据技术，建立监管数据治理平台。构建丰富的基于EAST、1104数据的校验检核体系与两端核对体系。能够有效识别、统计区域金融机构上报数据的质量问题。同时开发建设了合规预警版块，基于监管数据定期形成合规监测报告，通过合规上报数据发现机构业务合规问题。
200+合规预警模型
100+两端核对规则
4000+质量检核规则
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有效助力南方某地方金融局资金异动行为监测帮助该金融局设立建立4套非法集资资金异动预警分析模型，411个资金异动报送机制，帮助监管机构发现存在非法集资风险的机构资金异常行为，取得良好的工作成效。监测初期，月预警案例达60个。
1个系统：建立一个资金异动智能监测分析系统
4个模型：非法集资资金异动模型
411个资金报送机制
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