A. 金融機構擠兌風波輿情處置方案
當前，金融業服務水平不斷提升，但金融機構社會聲譽、公眾評價上卻時常陷入負面境地。這一方面是由於金融機構直接面向民眾，其經營水平與金融消費者期待之間存在落差；另一方面與媒體在市場壓力之下的傾向性監督有關。市場化經營壓力促使媒體積極開展輿論監督，為百姓代言，但輿論監督時常面臨的種種風險（行政干預、法律訴訟、暴力阻撓等）也使媒體傾向選擇"安全"的監督對象。金融機構社會關注度高，又普遍重視聲譽成本，於是新聞媒體對銀行等金融機構的批評和監督就愈發密集。
金融輿情的擴大——網民的情緒傾向。《中國互聯網路發展狀況統計報告》顯示，中國網民60%人為30歲以下，他們表達意見往往帶有情緒性和隨意性。金融輿情多涉及公眾利益，容易引發貧富差距等聯想，造成話題被不斷炒熱，如不久前因銀行年報披露而引發的銀行"暴利"問題。
金融輿情的傳播規律——快速出現，迅速消退，常有反復。網路輿情來得快，可能因為一個帖子、一篇報道而突然形成焦點，但也退得快，網路熱點層出不窮。不過有的金融輿情在平息後，會在某一時刻再次因為新的由頭而爆發，如近年來銀行收費問題，就幾度出現、幾度平息而又幾度風波再起。
面對這樣的輿情現狀和特點，金融機構如何及時回應，成為關鍵。
解決方案
多瑞科輿情數據分析站系統之金融輿情綜合解決方案通過融合最新的海量網路信息搜集、處理、存貯、全文檢索、中文處理和文本挖掘技術，可以7×24小時實時監控成千上萬的新聞、論壇、博客、微博的最新輿情信息，幫助用戶及時、全面、准確地掌握網路動態，了解自身的網路形象、提高自身的公關應變能力和重大事件處置能力。主要功能包括：
及時全面：高並發、分布式的爬蟲技術，確保金融行業信息採集全面與及時。
專業服務：專業的數據分析與技術支持團隊，適應金融行業事件信息的隨機性、突發性、高並發的特點，隨時解決用戶所需。
省時省力：內置數萬個較高影響力的重點網站，提供優先採集機制。
更加精準：獨有的關鍵詞與去重技術，使採集到的數據更為精準。
超強分析能力：強大圖表分析，動態提供各種業務數據，使金融行業用戶使用更直觀、更便捷。
應用領域：金融行業。
B. 金融機構工作人員發現負面輿情該作哪些工作
第一，要及時上報，現在金融機構一般要求是負面零匯報機制。
第二，及時關注輿情發展情況，做出應對預案。
第三，建立統一輿情應對口徑。
第四，做好跨部門組織協調。
C. 銀行該如何應對社會輿情
銀行業在負面輿情發生後，必定處於公眾和媒介關注的焦點旋渦之中。企版業的一權舉一動都將接受質疑，因此在負面輿情出現後，銀行業千萬不要有僥幸心理，企圖矇混過關。而應該主動與新聞媒介聯系，盡快與公眾溝通，說明事實真相，促使雙方互相理解，消除疑慮與不安，從而主導輿情的發展，不至陷入被輿論拖著走的境地。具體來說，在日常生活中，作為利益面甚廣的商業銀行，需要建立健全一系列輿情應對措施：1、建立有效的負面輿情預警機制；2、確立完善的負面輿情處理機制，其中包括以下幾個方面：一是堅持「黃金四小時」原則，把握最佳處理時機。二是建立「危機分級處理預案」。三是落實責任主體，回答公眾質疑。四是坦誠對待，開展民意互動。五是主動出擊，通過自媒體開展正面營銷。
D. 網路輿情應急預案怎麼做
從預警和應對角度感知這些事件的發生與發展脈絡，可以最大限度將負面影專響降低或消除，對於爭取時間、屬爭取空間、爭取主動引導輿情具有重要意義。
要警惕「技術萬能」的自我安慰，著重從制度建設上解決現實問題，通過理順輿情預警機制，敏銳捕捉一些帶有傾向性或群體性的問題，做到心中有數。
前置輿情預防關口，形成應對預案，針對各種類型的危機事件，制定比較詳盡的判斷標准和預警方案。
在預判輿情信息變化的基本特徵基礎上，分析其態勢，預測其走向，及時預警並提出引導處置輿情的對策建議，更好地落實各項工作。新浪輿情通提供一站式輿情監測服務，為客戶節約時間和人力。
E. 企業輿情應對預案怎麼做
1.做好網路輿來情的收集源
網路輿情可分為正面輿情以及負面輿情，在這里，收集的主要還是負面輿情，而對於正面輿情只需稍作引導即可。
2.建立網路輿情應對機制/流程
3.網路輿情應對方法/技巧
建立輿情預警機制，通過有效的輿情預警機制可以幫助企業在輿情處置過程中有計劃、有目的性地對網路輿情進行干預。如採用大數據網路輿情監測系統-新浪輿情通監測系統，可自動監測並識別輿情，提前預讓企業快速了解網路上談論自身的各種聲音，以便於從容應對。利用新媒體，充分發揮媒介優勢。如利用微博、微信等新興媒介，發揮其強大的輿論宣傳力，及時發布真實權威信息，引導輿論的正確走向。
F. 大數據如何助力銀行業金融機構輿情防控
金融企業運用大數據和機器學習演算法，對欠款客戶進行人群聚類並根據聚類的結果識別騙貸、惡意欠款、惡意透支、盜刷盜用、對交易有疑問拒絕還款、經濟狀況惡化無力還貸、遺忘還貸等多種欠款類型；從而准確預測客戶的還款概率和金額，從而進行催收策略評估，最大限度降低催收成本。
中國建設銀行資產總行風險管理部/資產保全部副總經理譚興民曾詳盡分析大數據何以幫助銀行提高徵信水平和風險管控能力：
首先，一站式徵信平台可以進行貸前客戶甄別。目前，銀行查詢客戶的情況既費時、費力，又增加銀行費用，而利用企業的一站式徵信平台，則可以最大限度地節省銀行的人力、物力及時間，並確保數據有效、及時、准確。
其次，風險量化平台可以助力貸後風險管控。平台基於企業日常經營數據，結合平台數據模型，採用動態、實時的雲端數據抓取技術，對企業的發展進行分析和評測，給出風險量化分數，並第一時間發現企業的生產經營異動，在風險觸發前3到6個月預警，使銀行等金融機構能夠及時採取相應措施，防止和減少損失發生。
同時，利用「企業族譜」查詢，對不良貸款進行監控。如一些企業通過關聯交易轉移利潤、製造虧損的假象，為不償還銀行貸款尋找理由；或者通過關聯交易製造虛假業績，為繼續獲得銀行貸款提供依據，這些假象通過關聯交易查詢，都可以很快發現蛛絲馬跡，讓企業造假暴露原形，可防止銀行上當受騙。
大數據風控相對於傳統風控來說，建模方式和原理其實是一樣的，其核心是側重在利用更多維的數據，更多互聯網的足跡，更多傳統金融沒有觸及到的數據。比如電商的網頁瀏覽、客戶在app的行為軌跡、甚至GPS的位置信息等，這些信息看似和一個客戶是否可能違約沒有直接關系，但實則通過大量的數據累積，能夠產生出非常有效的識別客戶的能力。
在運行邏輯上，大數據風控不強調較強的因果關系，看重統計學上的相關性是大數據風控區別於傳統金融風控的典型特徵。傳統金融機構強調因果，講究兩個變數之間必須存在邏輯上能夠講通因果。
在數據維度這個層級，傳統金融風控和大數據風控還有一個顯著的區別在於傳統金融數據和非傳統金融數據的應用。傳統的金融數據包括上文中提及的個人社會特徵、收入、借貸情況等等。而互金公司的大數據風控，採納了大量的非傳統金融數據。
相對於傳統金融機構，互金公司擴大了非傳統數據獲取的途徑，對於新客戶群體的風險定價，是一種風險數據的補充。當然，這些數據的金融屬性有多強，仍然有待驗證。
巨頭優勢明顯，並不代表創業公司的路已被堵死。大公司不可能面面俱到，布局各種場景。在互聯網巨頭尚未涉及的領域，小步快跑，比巨頭更早的搶下賽道，拿到數據，並且優化自己的數據應用能力，成為創業公司殺出重圍的一條路徑。
G. 金融機構負責人對輿情工作承擔什麼責任
金融機構負責人不會對輿論付什麼責任的。畢竟輿論是網路上的黑粉發出來的。會對金融機構造成影響但是阻止不了。