大數據風控在互聯網金融領域的應用研究

丁明華

【摘要】當今科技技術不斷更新，互聯網對人們的重要性不言而喻，尤其是在金融領域，與互聯網相結合使得金融領域得到迅速的發展，要想讓互聯網金融進一步發展就需要重視大數據技術，本文作者進過長時間的研究，分析出互聯網的具體應用，希望能夠為用戶提供更多貼心、便捷的服務。

【關鍵詞】大數據 ?互聯網金融 ?風險控制 ?網絡平臺 ?風險管理體制

對于金融領域來說，與互聯網相結合是這個時代背景下推動行業進一步發展的必要措施，我們能夠利用互聯網里面的海量資源和各種平臺以及大數據統計等，在金融領域里實現增加融資渠道和安全交易等金融行為，并且金融公司可以利用互聯網開展網上業務，拓展市場，如今利用大數據技術幫助互聯網金融行業發展已成為各大行業及企業關注和追捧的課題。

一、互聯網金融和大數據的特點

（1）互聯網金融的特點 交易成本低廉：所謂的交易成本就是指雙方在資金交易的過程中所產生的成本。傳統交易中，交易過程體現了大量的人力物力成本、信息發布及傳遞成本、客戶營銷及培育成本而在互聯網工具應用之后，這些成本大幅降低，企業可以直接利用網絡平臺進行信息發布，客戶還可以根據企業提供的線上平臺交易場境快速完成交易，互聯網交易模式突破了時空的局限，間接地減少了人力和物力成本。在互聯網模式下，隨時隨地可以進行交易，交易操作簡單便捷、效率高，。數據價值大：基于大數據技術的電子商務，有助于快速獲客和提升市場規模占比。當今社會是一個人人手機電腦不離手的網絡社會，人們工作和生活的方方面面都離不開互聯網，因此，一方面企業可以利用互聯網發布信息，通過互聯網提供產品和服務并最終完成客戶交易，滿足客戶各類需求。另一方面，企業可以利用大數據的整合和共享功能能夠將信息迅速傳遞到世界各地，為企業的展示和宣傳啟動支持和幫助。在信息爆炸的今天，數據就是資源，只有有效利用數據資源，才能更好提升企業的經濟效益。創新與風險并存：伴隨著互聯網的迅速發展，一大批希望通過互聯網搭建起來的新型金融體系來獲獲利的企業和個人快速搶奪市場，在不斷創新的場景和交易模式中，金融亂象不斷滋生，產品安全等級參差不齊，例如網絡小額貸款、校園貸等進入人們的視野當中，很多套路貸也給不少人帶來了災難，新型事務的快速發展導致相應法律法規的缺失，而網絡監管能力較弱更是影響我國互聯網金融領域穩步健康發展的重要因素。

（2）大數據技術 大數據這一個新型的概念是剛剛進入信息時代的時候由由硅圖公司麥肯錫提出的，所謂的大，就是指數據的來源廣泛，總量驚人并且更新速度很快，我們需要做的就是要在這些海量數據里面辨析出哪些信息是能夠為我們所利用的有效信息，找出來并且進行信息的整合，提高數據信息的利用率。在整個大數據的體系里面分為很多個環節，例如分析與計算環節，采集與處理環節，隱私與安全環節，還有存儲和管理環節和可視化環節等，各個環節相互配合，一起為客戶提供有效的信息，將完整的信息呈現在每一個人的面前，為客戶提供更加全面和綜合化的參考依據。大數據的主要特點就在數據體量大、種類全，并能通過技術實現快速展現，。目前大數據在人們生活中的應用廣、成本低，其在改善生活體驗，提升生活品質等方面都表現出優勢。對于現如今的社會來說，人們早就習慣了數據信息無處不在的情況，習慣了各種各樣的信息充斥在我們的生活工作學習娛樂等方方面面中，舉個例子，很多人都會使用的一個金融產品就是阿里巴巴旗下的小額貸款產品，它在2015年累計發放了1953億元人民幣，使得整個金融領域的交易額提升了40%。利用大數據能夠快速定位目標客戶、定向營銷和個性化定制，減少人力成本消耗和時間成本，最為重要的是通過大數據分析可建立較為完善的風控模型體系，有效降低客戶逾期風險。，由于大數據的重要性，其信息安全及隱私保護等問題也將成為大家關注的焦點。

二、互聯網金融應用大數據存在的問題

（1）在應用大數據技術的時候很多人會應用數據的收集和清洗以及整理、分析和數據挖掘等。在互聯網金融行業里面，使用大數據技術的時候會遇到很多的問題，例如共享失聯、 內容失真等。

（2）大數據失聯的具體表現為數據公開不夠及時，聯系困難，讓人在使用大數據的時候感到不滿意。由于很多大數據信息受到政府監管和寡頭企業的把控，人們無法較為詳細和立體的獲取網絡上的大數據資源，在掌握大數據信息和無法掌握大數據信息的兩類人群中即造成了一定的信息不對稱。對于企業來說他得不到自己想要的信息會使得公司的決策出現問題，經營效果不理想。

（3）在使用大數據的時候最應該重視的問題就是信息篩選的問題，雖然大數據能夠提供海量的信息，但是其中有很多信息內容并不真實，那些虛假信息一旦被有心人利用就會給他人造成無法彌補的傷害，因此，如何從大量的數據中，篩選出所需 要的數據，并從中提取出有用的信息是很多部門必須要思考的問題。

（4）由于互聯網金融快速的發展，使得傳統金融的行業越來越難以發展，大數據技術不停的創新更是為網絡金融行業提供了生長的沃土，要想進一步推進互聯網金融行業的健康發展，就必須依靠相關的技術人員的不斷創新，所以需要培養一部分的網絡技術人才。

三、大數據在互聯網金融中的應用

（1）高頻交易和算法交易 很多交易者想要獲得更大的經濟利益，會使用一些能夠在短時間內完成大部分交易的交易軟件和設備提高工作效率，這些設備能夠快速的將信息進行分析整合幫助交易者第一時間內完成交易。運用大數據技術幫助交易者進行高頻交易，對特定的參與者的交易痕跡進行識別和總結。

（2）進行市場情緒分析 在前幾年，很多社交媒體中開始出現一些特別的算法交易，這些特別的算法交易能夠在紛繁的市場信息當中提取出一些情緒信息，被人們稱之為對沖基金。很多社交網站當中會根據市場的情緒來拋售一些訂單，通常是一些引起恐慌的時間，例如一些自然災害和一些恐怖襲擊的時候。精神病專家理查德·彼得通過建立對沖基金來追蹤網站的企業情緒的方式來制定一些獨特的基金交易策略，并且成功的在當年收獲了將近百分之四十的回報率，這些例子更加證實了金融市場的變化受到市場情緒的影響很大，還有一些小型的企業在社交媒體上面收集一些對沖基金的信息通過分析對沖基金當中出現的市場情緒幫助投資者制定相關的投資計劃。

（3）提高風險的管理力度 很多金融機在進行數據收集的時候偏向收集一些小型用戶的交易記錄，通過大量的收集這些信息能夠準確的了解交易范圍、經營狀況、用戶、資金需求以及行業的發展，并且能夠短時間內解決企業的資金困難。這個實例就是阿里巴巴的小額貸款項目能夠為一些貸款金額較小的用戶們提供個性化的需求，還能夠拓展企業的融資途徑，為企業解決當下的資金困難的問題。阿里小貸首創了線上的審核到放貸的模式，有效連接貸款的全過程，為弱勢群體提供個性化的小額貸款。

四、大數據在互聯網金融風控方面的具體應用

由于我國經濟建設起步比較晚，金融體系也不夠完善，在快速增長的情況下，一系列問題逐漸顯現。雖然我國已擁有龐大的用戶和市場，能夠推動我國的整體社會的經濟發展，但是我國的金融企業把控不到最準確的信息，致使很多企業不了解市場用戶真實準確的金融產品，自然其推出的金融產品的匹配度肯定與客戶實際的需要存在偏差，再加上大數據時代信息紛繁雜亂，很多人分辨不出信息是否有利用價值，經常被假信息欺騙，這些數據的來源不確定性和信息不完整性進一步造成了互聯網金融的發展困難。在這樣的市場環境下，很多企業不愿意依賴央行的征信體系，他們自發形成一定的風險控制系統。一方面，在央行的征信系統中，用戶需要授權查詢，且僅能在央行制定的金融機構查詢相關征信信息，需要向銀行遞交征信查詢授權書等申請材料，時效性很難與互聯網金融模式相匹配。另一方面，央行征信提供信息均為客戶過往記錄，數據碎片化，不能涵蓋客戶非金融機構負債情況等問題也都制約了對客戶綜合評定風險等級和匹配適度授信額度的準備把握。而第三方所提供的征信體系則獲取成本低，時效快，且不需要本人授權，導致大量的線上融資平臺均借助此模式建立風控模型，從客戶行為、交易習慣等方面獲取和評定客戶風險等級，但同時也帶來另一層面的問題，即這些小貸公司所提供的貸款未與央行征信體系聯網，無法查詢到這些借貸記錄，這就給金融市場帶來了很大的風險隱患，而且市場上不乏魚龍混雜，真假難辨，給金融市場監管和客戶識別都造成困難。在市場不斷發展和業務需求不斷提高的背景下，一些市場大數據平臺應運而生，如阿里基于淘寶、天貓等場景及支付寶交易，快速建立起基于客戶信息流、資金流和物流為一體的大數據風控體系，能夠綜合掌握客戶日常生活消費及行為習慣，并將該系統在線上融資授信、信用卡申請、出境簽證、互聯網共享平臺擔保等一系列民生場景進行引用，很大程度方面了人民的生活，同時也為企業提供了較為有效的風控基礎。而在數據不斷應用的過程中，該風控能力也隨之不斷提升，不斷完善和有效的征信體系必將為我國生產生活及金融服務等各個層面提供風控數據支持。

五、結語

互聯網金融服務將會建立更完善、更全面的信用體制和風險管理體 制，但是現階段互聯網交易額較小，用戶規模不大，需要結合實際情況及時修正模型，從而優化風險控制模型。

參考文獻：

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