高风险行为。这些异常情况可能预示着客户存在财务问题、欺诈风险等，金融机构可以据此预见到可能出现的问题，如客户违约风险、资金损失风险等，从而提前采取措施，如加强客户风险评估、暂停账户交易等，以保护自身利益。
（二）数据收集的途径与要点
为了进行有效的数据分析，首先需要明确数据收集的途径与要点。
数据收集的途径是多种多样的。首先，企业内部的数据是重要的来源之一。企业内部的数据包括财务数据、生产数据、销售数据、人力资源数据等。例如，财务数据可以反映企业的财务状况、经营成果等；生产数据可以反映企业的生产能力、生产效率、产品质量等；销售数据可以反映企业的销售情况、市场份额、顾客满意度等；人力资源数据可以反映企业的人员结构、员工素质、员工流动率等。通过对企业内部这些数据的收集和分析，可以深入了解企业自身的情况，为预见企业可能出现的问题提供依据。
其次，外部数据也是不可或缺的。外部数据包括宏观经济数据、行业数据、市场数据、社会文化数据等。宏观经济数据如gdp增长率、通货膨胀率、失业率等，可以反映宏观经济形势，为企业预见在不同经济环境下可能面临的问题提供参考；行业数据如行业增长率、行业集中度、竞争对手情况等，可以反映行业的发展态势，为企业预见在行业内可能面临的问题提供依据；市场数据如市场需求、市场价格、市场竞争情况等，可以反映市场的运行情况，为企业预见在市场上可能面临的问题提供依据；社会文化数据如社会消费观念、文化潮流、人口结构等，可以反映社会文化环境，为企业预见在社会文化环境下可能面临的社会文化问题提供依据。
在收集数据的过程中，有几个要点需要注意。一是要确保数据的准确性。不准确的数据会导致错误的分析结果，从而影响问题预见的准确性。为了确保数据的准确性，需要对数据来源进行严格的审核，采用科学的测量方法和数据采集工具，避免人为因素导致的数据误差。二是要确保数据的完整性。完整的数据才能反映事物的全貌，才能进行全面的分析。例如，在收集企业销售数据时，不仅要收集销售额、销售数量等基本数据，还要收集顾客的购买行为、消费心理、