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基于大數(shù)據(jù)的金融風(fēng)險預(yù)測與防范對策研究

2019-01-16 10:01:36袁雪松
學(xué)周刊 2019年6期
關(guān)鍵詞:對策研究大數(shù)據(jù)

袁雪松

摘 要:基于大數(shù)據(jù)下對金融風(fēng)險進行預(yù)測和防范,可以有效降低金融經(jīng)營的風(fēng)險指數(shù)。我們要對大數(shù)據(jù)環(huán)境下的信用風(fēng)險、信息安全風(fēng)險和數(shù)據(jù)分析風(fēng)險、市場風(fēng)險等金融風(fēng)險進行分析,并提出樹立大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略思想觀念、建立大數(shù)據(jù)的全方位風(fēng)險管理體系、建立金融風(fēng)險數(shù)據(jù)共享聯(lián)盟等防范金融風(fēng)險的有效對策。

關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);金融風(fēng)險;預(yù)測與防范;對策研究

中圖分類號:G63 文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:1673-9132(2019)06-0187-02

DOI:10.16657/j.cnki.issn1673-9132.2019.06.123

一、大數(shù)據(jù)環(huán)境下的金融風(fēng)險

(一)信用風(fēng)險

信用風(fēng)險取決于信貸方面的誠信度,對于金融業(yè)而言,不良貸款就是衡量信用風(fēng)險的重要指標(biāo)。當(dāng)今時代數(shù)據(jù)以爆炸式的速度增長,但很難辨別其真實度。金融企業(yè)一旦與客戶建立了信貸關(guān)系,就會存在由于信息的失真性,再加上客戶還款能力有限或者還款意識較差而導(dǎo)致得信用風(fēng)險的加劇。此外,不良貸款一旦記錄過多,影響了金融業(yè)的資金情況,將會威脅到整個金融行業(yè)的發(fā)展。

(二)信息安全風(fēng)險和數(shù)據(jù)分析風(fēng)險

大數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)化時代已經(jīng)實現(xiàn)了信息的集中化和量化,對大量私密信息的獲取已不再是難事,這其中也包括金融信息。金融信息一般包括個人身份、交易詳情以及償還情況等,此信息一旦泄露,會給客戶造成巨大的損失。造成信息泄露的主要因素有以下兩方面:一是數(shù)據(jù)分離,沒有實現(xiàn)共享,金融行業(yè)的各部門為了實現(xiàn)監(jiān)管而只針對本部門的數(shù)據(jù)進行分析,使得相互聯(lián)系的數(shù)據(jù)相分離,沒有實現(xiàn)共享;二是部分?jǐn)?shù)據(jù)具有封閉性和延遲性。在一些特殊情況下,數(shù)據(jù)會存在全封閉的狀態(tài),進而無法進行分析,即使能夠?qū)ζ溥M行分析,由于數(shù)據(jù)的延遲,也沒能發(fā)揮出其優(yōu)勢,問題和隱患依然存在。

(三)市場風(fēng)險

市場風(fēng)險主要是由數(shù)據(jù)的真實性造成的,同時也包括金融交易中的不正當(dāng)行為以及對數(shù)據(jù)的壟斷。對大數(shù)據(jù)的分析存在質(zhì)和量兩大因素,但也只是數(shù)據(jù)之間行為,一旦數(shù)據(jù)出現(xiàn)差錯,那么對金融風(fēng)險的預(yù)測和防范就失真了,進而會引發(fā)市場風(fēng)險。此外,有實力的金融企業(yè)會把含金量高的數(shù)據(jù)進行壟斷,從而使金融市場的天平向某一方向傾斜,大數(shù)據(jù)也就因此失去了有效的市場調(diào)節(jié)作用,促使了市場風(fēng)險的加劇。

(四)技術(shù)風(fēng)險

要想獲得實用的數(shù)據(jù)信息,就要對大數(shù)據(jù)進行海量分析、篩選,但這一過程需要借助技術(shù)工具、技術(shù)人員及技術(shù)平臺的支持,同時也需花費大量的成本費用。因此,很多金融企業(yè)對數(shù)據(jù)的挖掘力并不足,無法利用有效的信息進行業(yè)務(wù)的開展,這樣會增加金融風(fēng)險發(fā)生的幾率。此外,對網(wǎng)絡(luò)平臺的風(fēng)險防范意識不強,也會造成嚴(yán)重的金融風(fēng)險。

(五)法律風(fēng)險

目前,大多金融企業(yè)都通過網(wǎng)絡(luò)的形式進行經(jīng)營,并且通過此渠道積累了大量的客戶信息,久而久之,這些信息就會具備重要的商業(yè)價值,一旦與利益相關(guān),就容易被一些不法分子竊取。此外,數(shù)據(jù)分析使得金融業(yè)務(wù)變得較復(fù)雜,再加之法律仍不健全,對此方面的監(jiān)管依舊有空白,因此,法律風(fēng)險也不容忽視。

二、防范金融風(fēng)險的有效對策

(一)樹立大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略思想觀念

對于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,要從樹立思想觀念開始,主要應(yīng)從以下幾點進行轉(zhuǎn)變:一是要從單純的分析原因向分析相關(guān)性進行轉(zhuǎn)變;二是要在分析準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)上向提高效率方向轉(zhuǎn)變;三是從抽樣調(diào)查向全面分析方向轉(zhuǎn)變。在依靠本能和經(jīng)驗對大數(shù)據(jù)進行分析時,要把對其相關(guān)性的分析放在主要方面,進而達到即全面又有效率的量化分析。通過大數(shù)據(jù)對金融風(fēng)險走向的分析,可以有效采取金融風(fēng)險防范措施,降低風(fēng)險指數(shù),進一步減少客戶及金融企業(yè)的損失。

(二)建立大數(shù)據(jù)的全方位風(fēng)險管理體系

對大數(shù)據(jù)的全方位風(fēng)險管理體系的建立主要涉及以下三方面:首先,要運用技術(shù)手段,掌握客戶的信息資源。目前常用的一些數(shù)據(jù)采集、存儲及分析的技術(shù)工具有ETL工具、爬蟲、關(guān)系數(shù)據(jù)庫、NLP、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)等,利用這些技術(shù)可以對客戶的信息資源進行全面的掌握,不論是線上還是線下。特別是客戶的信用狀況,可以通過信用評分模型來進行判斷。

其次,對交易中的客戶進行風(fēng)險監(jiān)控和風(fēng)險提示。在此階段可以運用大數(shù)據(jù)的資源及技術(shù)手段對客戶的資金鏈條、交易情況、還款情況及違約情況等動態(tài)變化進行實時掌握,以降低客戶貸款中及貸款后的金融風(fēng)險。此外,也可以隨時提醒客戶違約后的嚴(yán)重后果,讓其進一步增強風(fēng)險意識。

再次,是將數(shù)據(jù)統(tǒng)一結(jié)構(gòu)化。大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)有些是零散的,有些是半成型的,在數(shù)據(jù)整理過程中,要將這些數(shù)據(jù)都變成統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),以便形成更加全面的客戶風(fēng)險管理體系。

(三)建立金融風(fēng)險數(shù)據(jù)共享聯(lián)盟

實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享是降低金融風(fēng)險的有效措施。首先,要打破壟斷,建立共享體系。每一個金融企業(yè)都在進行數(shù)據(jù)收集,如果將各個金融機構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)平臺及其他公司的數(shù)據(jù)進行整合,打破壟斷格局、形成共享模式,這樣不僅能對金融風(fēng)險進行實時監(jiān)控,更是金融風(fēng)險降低的有效途徑。其次,要建立數(shù)據(jù)平臺,優(yōu)化數(shù)據(jù)調(diào)取渠道。對大數(shù)據(jù)的分析要想及時準(zhǔn)確,渠道暢通很重要。建立數(shù)據(jù)平臺,讓各部門都能對所需數(shù)據(jù)進行及時調(diào)取,并借助數(shù)據(jù)的相關(guān)性特征,對客戶的信用狀況、風(fēng)險能力等進行自動審核,以防范風(fēng)險的發(fā)生及擴大。

(四)培養(yǎng)大數(shù)據(jù)人才的核心技術(shù)能力

各個行業(yè)的發(fā)展都需要人才的助力,金融行業(yè)更是如此。金融行業(yè)需要對大數(shù)據(jù)進行分析、處理、挖掘、整合等方面的能力,并將這些步驟與專業(yè)的金融業(yè)務(wù)融合在一起。因此,需要專業(yè)性的人才,建立一支專業(yè)的數(shù)據(jù)處理隊伍,才是對金融風(fēng)險預(yù)測和防范的最佳選擇。

(五)建立配套的法律體系保護機制

健全的法律法規(guī)是金融風(fēng)險防控的前提,目前對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用仍有很大的法律空白,國家應(yīng)順應(yīng)形勢的發(fā)展,出臺行之有效的適應(yīng)大數(shù)據(jù)發(fā)展的法律法規(guī),讓大數(shù)據(jù)在法律體制的保護下防范金融風(fēng)險,為其保駕護航,這樣大數(shù)據(jù)才能發(fā)揮出其應(yīng)用的功效。

參考文獻:

[1] 龔燕紅.以生為本愛在細(xì)微——有關(guān)初中班主任管理的思考[J].試題與研究(教學(xué)論壇),2015(28).

[2] 馬錦霄,陳思思,韓軒.大數(shù)據(jù)背景下大學(xué)生金融風(fēng)險防范的研究[J].中國商論,2018(8).

[責(zé)任編輯 胡雅君]

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