大數據下金融風險預測與防范方法研究

劉凡楷

摘 要：在現代社會進步和發展，信息技術以其獨特的優勢廣泛應用到各個行業領域，數據量不斷增加，對金融行業變革帶來了嚴峻的挑戰。由于金融風險的存在，通過大數據下金融風險預測和防范，提出合理的控制措施，將金融風險消滅在萌芽狀態，對于金融業健康持續發展意義深遠。本文就大數據下金融風險預測與防范防范展開探究，了解金融風險分類基礎上，提出合理有效的防范措施，以求推動市場經濟穩定增長。

關鍵詞：大數據;預測防范;金融風險;信用風險

大數據時代背景下，現代經濟體系逐漸數字化、網絡化發展，逐漸衍生出新式的金融模式。在金融業發展中，依托于大數據技術進行數據挖掘和分析，可以從海量信息獲取有價值信息，為經濟發展做出更大的貢獻。但同時，大數據下的金融業同樣存在一系列風險，嚴重影響到企業的穩定發展，迫切的需要尋求合理的金融風險預測與防范方法，為金融業可持續發展注入持久動力，帶來更大的經濟效益和社會效益。通過大數據下金融風險預測與防范方法相關分析，可以推動行業變革，營造良好的金融市場秩序。

一、大數據下金融業變革必要性

大數據時代背景下，信息數據紛雜，原本的數據管理和分析模式已經無法滿足實際需要，需要一種新的處理模式，才能從海量數據中挖掘有價值的信息。金融業作為市場經濟持續增長中不可或缺的組成部分，在長期發展中積累了大量數據信息，推動金融大數據發展是必然選擇[1]。面對這一挑戰，金融業中應用大數據技術進行數據挖掘，并推行精細化運營，是迎合大數據下帶來挑戰的必然選擇。

二、大數據下金融風險分析

（一）信息安全風險

大數據下金融業快速發展，網絡背景下可以實現數據信息量化和集中化，其中不可避免的暴露出一系列金融風險。就金融信息安全風險來看，其中包括交易詳情、個人身份和償還情況等現象，如果個人信息泄漏被不法分子利用，將會帶來不同程度上的損失。就信息泄露因素來看，主要是由于數據共享成都不足，各個部門在數據監管中合作力度不足，僅僅是對本部門數據信息分析，導致數據信息分離。同時，數據具有延遲性特點，由于數據處于全封閉狀態，無法從海量信息中挖掘有價值信息，不利于原有價值優勢發揮[2]。

（二）信用風險

信用風險是大數據下常見的金融風險之一，主要表現為信貸誠信度不足，尤其是當前市場環境愈加復雜背景下，不良貸款現象屢見不鮮，成為衡量信用風險的主要指標之一。在大數據下，數據信息量呈爆炸式增長，信息較為復雜，難以分辨信息的真實度。金融企業同客戶建立信貸關系后，對于信息真實性評估不充分。如果不良貸款記錄過多，不僅會影響到金融業資金流動情況，還會制約金融業健康持續發展[3]。

（三）市場風險

就市場風險來看，是由于金融市場上不公平交易行為，導致數據信息真實性不足。如果大數據缺失，可能導致數據差生誤差，影響到金融風險的預測和防范作用發揮，出現市場風險。當前市場上很多有實力的金融企業會壟斷有價值的數據信息，這就導致金融市場交易雙方信息不平等，朝著某一方傾斜，影響市場穩定發展。

（四）技術風險

大數據下金融風險類型眾多，如何從海量數據信息中挖掘有價值信息，就需要大數據技術和工具支持，并構建專門的數據平臺，需要大量資金投入支持。而市場上一些中小企業自身規模較小，資金實力較弱和數據挖掘力度不足，無法從中挖掘有價值信息，在一定程度上增加企業金融風險，制約企業核心競爭力提升。于此同時，金融市場中還有法律風險，表現為金融企業采用網絡化經營模式，積累了豐富的客戶信息，被不法分子竊取、利用，謀求不法利益[4]。而現有的金融業務監管法律法規不健全，在解決法律風險中缺乏可靠依據。

三、大數據下金融風險的預測和防范途徑

（一）加深大數據認知，形成大數據戰略思想

面對金融市場中潛在的風險，應該進一步加深大數據認知和重視，形成大數據戰略思想。在此基礎上，靈活運用大數據技術，分析可能產生的金融風險原因，提出合理措施來轉變金融風險，提升金融業務效率。借助大數據分析和挖掘時，著重放在全面、高效率的量化分析，尋求合理的金融風險防范措施，將金融風險控制在合理范圍內，減少金融企業損失的可能性，帶來可觀的經濟效益和社會效益。

（二）加強金融風險數據共享，構建數據共享體系

在大數據下金融風險預測與防范中，為了有效降低金融風險，需要尋求 合理措施實現數據信息共享，構建完善的數據共享體系。通過對金融數據信息收集，在網絡平臺上實現數據整合，實時監控金融風險，并形成合理的共享模式，最大程度上降低金融風險。通過構建數據平臺，結合數據特性及時調取，自動化審核客戶的信用情況，以便于尋求合理措施有效規避金融風險[5]。

（三）建立全方位風險管理體系，引進數據采集手段

在大數據下，構建的全防衛風險管理體系主要包括以下內容。其一，使用大數據手段挖掘有價值信息，整合客戶信息資源，主要工具包括關系數據庫、ETL工具、數挖掘和NLP等，更加全面的掌握客戶信息資源。其二，加強金融交易過程的風險監控，實時掌握客戶的資金儲備、交易情況和信用情況，在了解客戶的還債能力基礎上，最大程度上規避客戶金融風險。其三，數據統一結構化，建立數據分析模型來整合數據，構建完善的客戶風險管理體系。

（四）培養高素質人才，構建法律保護機制

為了可以有效規避金融風險隱患，應該結合金融業發展規律，培養更多高素質的人才。各個行業發展均需要人力支持，這就需要推動大數據和金融業務融合，加強大數據背景下金融人才培養力度，掌握扎實的專業知識和大數據技術同時，還可以實現大數據分析、整合與挖掘，逐漸形成專業的數據處理隊伍。同時，構建完善的法律法規保護機制，順應時代發展趨勢，改變以往法律空白，促使大數據預測和防范有法可依，最大程度上規避金融風險。

結論：

綜上所述，在大數據背景下，金融業呈現良好發展前景，為了最大程度上規避金融風險，應該構建法律保護機制、數據共享體系和全方位風險管理體系，推動大數據和金融業務融合的同時，促使后續金融風險防范有章可尋，及時有效規避金融風險，以求推動市場經濟穩定增長。

參考文獻：

[1]范興兵.基于大數據技術的電子供應鏈金融風險管理研究[J].廣東輕工職業技術學院學報，2018，17（04）：25-28.

[2]張玥玥.搭建在信用評估下的互聯網金融風險預警系統[J].現代商業，2018，19（35）：88-89.

[3]“一帶一路”金融合作的經濟效應學術研討會暨“一帶一路”金融風險研究報告發布會舉行[J].中央財經大學學報，2018，22（12）：149.

[4]涂安妮.大數據時代下數學理論模型在金融市場的應用——從風險度量角度[J].中國集體經濟，2018，23（34）：130-131.

[5]孫軍.大數據時代互聯網金融風險預警及監管研究[J].時代金融，2018，12（30）：37-38.