A. 金融机构挤兑风波舆情处置方案
当前，金融业服务水平不断提升，但金融机构社会声誉、公众评价上却时常陷入负面境地。这一方面是由于金融机构直接面向民众，其经营水平与金融消费者期待之间存在落差；另一方面与媒体在市场压力之下的倾向性监督有关。市场化经营压力促使媒体积极开展舆论监督，为百姓代言，但舆论监督时常面临的种种风险（行政干预、法律诉讼、暴力阻挠等）也使媒体倾向选择"安全"的监督对象。金融机构社会关注度高，又普遍重视声誉成本，于是新闻媒体对银行等金融机构的批评和监督就愈发密集。
金融舆情的扩大——网民的情绪倾向。《中国互联网络发展状况统计报告》显示，中国网民60%人为30岁以下，他们表达意见往往带有情绪性和随意性。金融舆情多涉及公众利益，容易引发贫富差距等联想，造成话题被不断炒热，如不久前因银行年报披露而引发的银行"暴利"问题。
金融舆情的传播规律——快速出现，迅速消退，常有反复。网络舆情来得快，可能因为一个帖子、一篇报道而突然形成焦点，但也退得快，网络热点层出不穷。不过有的金融舆情在平息后，会在某一时刻再次因为新的由头而爆发，如近年来银行收费问题，就几度出现、几度平息而又几度风波再起。
面对这样的舆情现状和特点，金融机构如何及时回应，成为关键。
解决方案
多瑞科舆情数据分析站系统之金融舆情综合解决方案通过融合最新的海量网络信息搜集、处理、存贮、全文检索、中文处理和文本挖掘技术，可以7×24小时实时监控成千上万的新闻、论坛、博客、微博的最新舆情信息，帮助用户及时、全面、准确地掌握网络动态，了解自身的网络形象、提高自身的公关应变能力和重大事件处置能力。主要功能包括：
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B. 金融机构工作人员发现负面舆情该作哪些工作
第一，要及时上报，现在金融机构一般要求是负面零汇报机制。
第二，及时关注舆情发展情况，做出应对预案。
第三，建立统一舆情应对口径。
第四，做好跨部门组织协调。
C. 银行该如何应对社会舆情
银行业在负面舆情发生后，必定处于公众和媒介关注的焦点旋涡之中。企版业的一权举一动都将接受质疑，因此在负面舆情出现后，银行业千万不要有侥幸心理，企图蒙混过关。而应该主动与新闻媒介联系，尽快与公众沟通，说明事实真相，促使双方互相理解，消除疑虑与不安，从而主导舆情的发展，不至陷入被舆论拖着走的境地。具体来说，在日常生活中，作为利益面甚广的商业银行，需要建立健全一系列舆情应对措施：1、建立有效的负面舆情预警机制；2、确立完善的负面舆情处理机制，其中包括以下几个方面：一是坚持“黄金四小时”原则，把握最佳处理时机。二是建立“危机分级处理预案”。三是落实责任主体，回答公众质疑。四是坦诚对待，开展民意互动。五是主动出击，通过自媒体开展正面营销。
D. 网络舆情应急预案怎么做
从预警和应对角度感知这些事件的发生与发展脉络，可以最大限度将负面影专响降低或消除，对于争取时间、属争取空间、争取主动引导舆情具有重要意义。
要警惕“技术万能”的自我安慰，着重从制度建设上解决现实问题，通过理顺舆情预警机制，敏锐捕捉一些带有倾向性或群体性的问题，做到心中有数。
前置舆情预防关口，形成应对预案，针对各种类型的危机事件，制定比较详尽的判断标准和预警方案。
在预判舆情信息变化的基本特征基础上，分析其态势，预测其走向，及时预警并提出引导处置舆情的对策建议，更好地落实各项工作。新浪舆情通提供一站式舆情监测服务，为客户节约时间和人力。
E. 企业舆情应对预案怎么做
1.做好网络舆来情的收集源
网络舆情可分为正面舆情以及负面舆情，在这里，收集的主要还是负面舆情，而对于正面舆情只需稍作引导即可。
2.建立网络舆情应对机制/流程
3.网络舆情应对方法/技巧
建立舆情预警机制，通过有效的舆情预警机制可以帮助企业在舆情处置过程中有计划、有目的性地对网络舆情进行干预。如采用大数据网络舆情监测系统-新浪舆情通监测系统，可自动监测并识别舆情，提前预让企业快速了解网络上谈论自身的各种声音，以便于从容应对。利用新媒体，充分发挥媒介优势。如利用微博、微信等新兴媒介，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。
F. 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。
G. 金融机构负责人对舆情工作承担什么责任
金融机构负责人不会对舆论付什么责任的。毕竟舆论是网络上的黑粉发出来的。会对金融机构造成影响但是阻止不了。