大数据分析在金融风险控制的应用

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摘要：近年来随着我国信息化技术的不断发展，大数据和云计算、人工智能等新技术开始在我国的各企业过程中得到广泛的应用，再结合我国市场经济发展条件来看，金融业需要向着服务实体经济发展，这就需要做好金融行业数据的整合，通过共享和开放等方式来为金融行业的发展带来新的动力，在这一发展条件下大数据“金融云”建设的形式为金融数据的发展奠定了良好基础，促进了金融数据和其他领域数据之间的融合。

关键词：大数据分析技术;金融风险控制;应用分析

大数据经过多年的发展，所涉及到的企业形式过于广泛，除了金融业之外，还包括政治、教育、医学、商业等多个领域，其在不同领域所发挥出来的应用成效，说明了大数据应用所具有的综合价值，其中以信息技术、金融保险和批发贸易等行业所具有的数据潜力最高。再加之金融业与新技术的深度融合，为金融业的发展提供了新鲜的活力，有效激发大数据对我国金融行业发展的有利影响，推动我国金融业的转型和升级，通过对公司数据量计算和分析得出结论，金融行业是大数据应用的重点行业，通过大数据分析，能够对可能产生的互联网金融风险进行提前预警，让相关企业人员能够及时地制定出合理的防范策略，通过对多项数据的分析来保证互联网金融的正常运行。

1互联网金融的主要数据

互联网金融(ITFIN)是指传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。互联网金融作为信息化的一种表现形式，互联网金融活动开展会产生企业客户及相关服务信息，与传统的金融活动相比，互联网的信息收集更加简便，甚至还能够直接将用户的交易记录进行储存，方便以后的互联网平台建设，有助于销售人员和购买人员之间的沟通。互联网金融的数据分析主要为用户数据、交易数据、文本数据。(1)用户数据。金融业的发展需要以广大商品消费用户作为基础，为人民在网络交易的过程中提供金融安全保障，切实维护消费者的经济利益。同时，为了全面提高金融活动的有效开展，就需要做好用户数据的管理，用户的基本信息会被直接收入到企业的信息管理系统中。作为互联网金融事业发展的主要服务对象，购买用户的规模将直接反映出企业的未来发展前景。(2)交易数据。互联网金融是传统金融行业向电子信息化发展的一种表现形式，互联网金融的活动类型离不开用户交易，互联网金融企业为用户提供了互联网交易平台，为了更好地保障交易过程的安全性，提高企业的整体服务质量，就是要做好交易数据的信息管理，通过记录用户和交易平台之间的交易过程，来仔细分析用户的交易偏好，降低交易风险。(3)文本数据。互联网金融同样作为信息传递的主要渠道，在实际工作开展过程中会产生产品评价和用户沟通数据，这些信息能够充分地体现出民众的舆论导向。为了能够充分地发挥出金融舆情所具有的作用和激励，减少金融危机事件的发生，就需要做好文本数据的分析和储存。

2大数据下的互联网金融风险预警系统建立

(1)以数据为中心的体系化设计。为了做好互联网金融数据的分析，需要遵循系统化发展原则，风险预警系统主要是对当前互联网金融交易过程进行风险检测和预警，这一体系的构建需要贯穿金融活动的整个流程，维护用户的自身利益，同时还需要及时地反映出政府和监管机构所制定出来的决策和文献，判断各种交易行为是否符合社会规范，在互联网金融发展过程中，需要做好数据分析，严格遵循时效性的应用原则，结合互联网金融数据所具有的内容不稳定性，进行系统化的数据中心体系设计，注重实时分析的重要性。尽可能地防范和减少金融风险的产生，判断可能出现的金融风险，提前做好预警和措施的制定，互联网金融风险的处理在时间上和内容上要具有连续性。同时在进行互联网金融信息处理的过程中，需要遵循可操作性原则，在互联网交易的过程中，工作人员要做好数据的收集和处理，对可能产生的企业风险进行识别和判断，完善系统体系，结合公司的运行情况制定出简单可行的风险处理方案。同时在进行风险问题控制的过程中，还需要充分考虑可量化指标，以此来作为风险处理内容的约束，减少传统的风险处理过程中所产生的人为因素对系统内容进行误导。以此作为基础，提高数据评价体系的科学性，在进行互联网进入数据处理的过程中，需要做好金融风险的预警，以此来保证企业的正常运行，还能够借助数据来对系统进行不断的改进和优化。(2)以数据为中心的层次化设计。金融产业的发展需要以数据管理作为核心，助力金融发展体系的构建。因此，企业需要在进行互联网金融预警系统的建立过程中，不断健全企业服务机制，成立与企业规模相适应的数据发展中心，做好数据内容的收集和整理，通过加工和储存等方式来为数据操纵提供便利，同时还需要企业保证数据的完整性和安全性，为风险预警提供良好的数据支撑。想要在大量的数据网络中实现对金融风险的预警，需要对当前的金融形势有一个明确的定义，了解用户的根本性需求，对于广大用户数据进行重新整理和分析，对企业层次化发展制定出明确的任务，实现数据的整合，全面数据分析系统的建立是当前互联网金融发展的主要依据，为了保证其稳定实施，需要建立现行数据指标。为了更好地实现数据发展要求，就需要做好风险识别，对于风险的等级进行点评。同时要结合企业的经营管理情况，来优化企业的经营运行环境，做好企业风险的评估，保证企业评价的可靠性，降低风险对企业发展的危害。

3大数据下金融风险防范

(1)信用风险。面对竞争越发激烈的金融市场，金融机构想要获取资金，就需要投入更多的成本，因此，越来越多的金融机构开始选择具有高收益的信用债和股票等资产形式，高收益与高风险是并存的，很多金融机构的产品底层资产都是房地产和地方融资平台，政府所具有的隐性担保是保证机构顺利开展工作的基础。虽然在政府的干预下，我国的信用风险看似得到了降低，但是越来越多的地区开始出现企业债务问题，并且打破了传统的刚性发展趋势，结合国际金融发展形势来看，金融业长久发展的主要核心并不在于创新，而是在于发展的稳定性。面对大数据所带来的金融冲击，需要有效利用风险管理工具来保证对企业风险的有效监管，通过大数据的应用来解决金融领域所具有的信息不对称问题，全面提高企业的风险运营能力，大数据技术得长远发展将改变传统的信息获取形式，为信息获取提供更多的渠道，为信息化风险管理提供技术支撑，能够通过大数据的应用，从客户的交易行为中获取交易数据，鉴别风险管理过程中的信息。随着我国金融企业于社交媒体和电子商务之间的合作越来越密切，客户线上线下的购买行为结构化信息越来越丰富，因此需要打破传统的数据边界，做好客户的立体化跟踪，健全风险管理体系。(2)流动性风险。随着我国金融市场和金融行业的稳定发展，流动性风险管理越来越重要，其中所具有的显著特点就是“低频高损”，流动性风险的发生频率较低，但是一旦发生就会带来重大的经济损失。例如：2013年发生的“钱荒”事件，对于我国的证券公司带来了较大的经营冲击，2014年的巴塞尔委员会所的流动性风险，对当前的流动风险管理提出了更为精细化的管理需求，将传统的单一式管理方式变为全流程管理。为了更好的预防流动性风险，2016年证券协会正式了配套规则，重新规划了治理结构，制定出了相应的政策和策略，对金融业发展过程中的信息计量提出了新的标准和具体化要求，建立了完整性的流动性风险管理体系。监管机构制定出了全新的行业标准，要求金融机构更好地实现对存量业务的静态化分析和动态化分析，保证金融业内部管理体系的多维度和精细化发展，这些管理优化都离不开大数据技术来作为支撑。大数据技术的应用能够有效的提高当前金融机构资产所具有的流动性，全面提高了风险管理的自动化发展水平，加大对流动性风险的管理力度。(3)操作性风险。为了保证金融业风险控制的有序化发展，就需要对系统的实施和操作内容进行规范化处理，制定出科学有效的管理程序，坚持以数据为中心，制定出明确的系统管理计划。同时还需要帮助相关人员明确自身所具有的权责和业务范围，制定出明确的风险管理分析系统，在发现企业金融风险时能够及时的进行解决和响应。例如：著名的法兴银行作弊案，让商业银行的操作风险事件越来越多，无论国内还是国外的商业银行，都曾经出现过不同程度的操作风险，并且蒙受了巨大的经济损失，银行在发展和运营的过程中，无可避免地会面对人员、流程和系统以及外部环境所带来的风险，利用大数据技术平台，能够实现对风险管理系统的一体化管理，做好信息和工作的控制，节约企业的发展成本。

4结语

互联网金融行业的稳定发展，既离不开国家政策的支持，还需要广大用户和相关人员的共同监督，因此，政府监管部门需要不断互联网金融企业完善法律法规，营造出公平的社会竞争环境，切实保护互联网金融企业和用户的经济效益。明确互联网金融工作的业务范围，建立起有效的市场准入机制，在原有的金融发展模式上进行创新，为了保障互联网金融市场的有序发展，还需要加大政府的监管力度，对于一些投机的金融行为进行处罚，做好市场的舆论监管和舆论导向。相关企业还需要在网络上相关数据，充分发挥出外部监管所具有的作用和有效性，减少金融风险的发生，国内外商业银行在日常经营和管理过程中所历经的各种操作风险，都能够为我国的金融业发展敲响企业风险的警钟。

参考文献

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[2]王建通.基于生猪产业大数据的小额贷款模式研究——以农信互联为例[D].浙江大学,2017.

[3]李英.试论基于金融大数据背景下的互联网金融风险控制[J].现代营销,2018(9).

[4]王文凯.基于大数据背景下如何做好物流金融风险控制[J].商情,2018(41).

作者:郑默 单位:对外经济贸易大学国际经济贸易学院