運用信息挖掘防范大數據金融的風險

王宛

摘要：隨著市場經濟體制的逐步改革，各行業、各企業之間的競爭趨勢逐漸加劇，以此推動了金融產業的快速升級與拓展。在此背景下，金融產品類型不斷增加，在互聯網影響下，衍生出各類型的大數據金融產品，除了對企業金融投資與運營發展產生影響外，也為人們的生活提供了一些便利，但是隨之而來的風險也會逐漸加劇，使得企業投資、運營與發展受阻。基于此，本文以信息挖掘技術為例，針對在大數據金融風險的防范，進行綜合探究與分析，并通過對大數據金融風險特征及類型的分析，提出針對性防范措施，以期加快信息挖掘技術的有效運用，實現對風險的預防與控制。

關鍵詞：信息挖掘 大數據金融 風險防范

引言

當前互聯網的不斷發展，推動金融行業的延伸，兩者的有效融合形成了大數據金融模式，而在大數據金融的創新與發展中，因其類型的獨特性，所以相比與傳統金融而言，面臨的風險也較大，其中主要體現在大數據金融的復雜性和涉獵范圍的廣泛性，使得所面臨風險性較大，同時金融風險發生的概率也較高，那么，如何利用有效的手段控制大數據金融風險呢？這是當前大數據金融發展中所面臨的較大難題。對此，本文針對信息挖掘技術對大數據金融風險的防控，進行深入探究，并提出以下觀點。

一、相關概念解析

（一）大數據金融風險的基本概念

企業在未來發展過程中產生的一些不確定因素，如：利潤、資產和債務等三個方面存在的波動性和不確定性，這一過程被稱之為風險。其中金融風險主要是指企業所獲取收益后存在的較大波動性和不確定性。如果金融市場產生較大的波動性將會增加企業金融風險的幾率。風險直接決定著企業的盈利和損失，企業一旦發生較大損失，將會阻礙企業的長久發展。特別是企業更加注重自己的損失，如何將損失降到最低，則需要對金融風險進行加強和防范，這樣才能保障企業得到更好的發展，這也成為了當前研究學者研究的重要話題。

（二）信息挖掘

市場運行過程中會產生大量的信息，特別是伴隨著大數據時代的到來，其海量的信息的層出不窮。信息挖掘能夠對這些海量的信息進行提取，進而提取出更多有用的知識。大數據產生的各個類型的數據通過信息挖掘，能夠保障數據利用效率，同時這些數據信息的挖掘還能夠提取出更多有價值的內容，通過轉化-應用將這些信息充分的應用到市場中和管理中。其中信息挖掘工具發揮的作用主要對大量的數據進行深入的分析，從而在將這些數據信息轉化為實用的信息。另外，信息挖掘的主要形式主要包括：清理數據、集成數據、變換相應數據等方式開展數據的挖掘。

二、新時期下大數據金融風險的種類

根據不同的標準劃分金融風險的種類較多，其主要包括以下幾種類型：

第一，根據金融風險產生根源分類：其主要是由靜態金融風險和動態金融風險所構成的。其中靜態金融風險主要是由于企業在面臨自然災害或者一些不可抗拒的力量而發生的風險。該風險與大數據定律形成了相互的吻合，能夠直接判斷和預測出產生的風險;動態金融風險主要是指企業隨著市場動態變化或者經濟形勢發生的變化而發生的風險。并且隨著時間的推移或者變化，其產生的風險也會加大。這種不確定性使得企業在判斷和預測風險時面臨著較大的困難。

第二，根據金融風險包含的范圍來劃分：微觀金融風險和宏觀金融風險構成了金融風險的主體。企業在發展過程中或者開展經濟活動時會受到市場環境、企業所出的各項決策和阻礙企業發展的其他因素等使得企業面臨較大的經濟損失，這種背景下產生的風險被稱之為微觀金融風險。而相對于微觀金融風險來講，宏觀金融風險涉及的范圍相對較廣，其不僅僅包含微觀金融風險的內容還涉及其他方面造成的金融風險，如：信用問題、償債能力能力

第三，根據金融機構類型劃分為：目前金融機構主要是為銀行、保險和證券公司。這些公司也在發展過程中會存在金融風險，如：銀行風險、保險風險和證券公司。

三、信息挖掘用于大數據金融風險管理中的防范措施

（一）通過信用風險評估，開展全方位的信息挖掘

企業通過運用信用風險評估方式，以對金融風險進行管理和防范。其中信用風險評估的主要內容為：銀行信用卡或者貸款的信用等兩個方面的評估。信用風險是指債務人無法按照原來制定或者簽訂的合約來履行職責，這主要是受到一些不可抗拒力量或者其他方面的因素等造成的信用風險。另外，銀行在開展貸款業務時如果沒有對公司的財務情況、盈利情況或者固定資產等進行充分的信息挖掘，將會使得企業為了自身的利益而惡意的將自己的情況所隱瞞，進而產生信用風險。而運用信息挖掘技術對金融風險進行全方位的分析和研究，不僅能夠挖掘出影響客戶信用的因素，還能夠對信用違約進行提前的預測。而影響客戶信用的風險主要包括：收入、地域之間的不同、個人能力不足和經濟環境等影響。在對這些客戶的信用進行挖掘后，便于銀行對這些客戶進行分級處理，在建立信用等級后，劃分為不同的信用額度。另外，通過信息挖掘還能夠對信用風險的特征和所存在的關系等進行的掌握，進而能夠做出更加準確的信用違約預測。例如：我國有些公司通過建立決策樹模型，以對不同信用的企業進行劃分，在將企業直接劃分為違約企業或者非違約企業等類型。企業在根據這些企業類型進行違約判斷，進而得出分類結果。在加上隨著信息挖掘工具的不斷層出，其能夠對數據分析的結果進行全方位的挖掘，從而得出各個層次挖掘結果，為企業提供重要的依據和參考價值，減少由于信用風險產生的經濟損失。

（二）建立風險預警機制，保障企業財務的安全性

企業財務發生風險能夠導致企業陷入財務危機。主要是因為企業的風險在積累到極限后就會集中性的暴發，如果企業沒有應對的能力，則會發生的大量資金的支出，使得企業陷入困境，甚至倒閉的風險。面對這些問題，企業產生的危害主要表現為：第一，大量存貨被積壓，債務到了一定的期限也沒有能力償還;面臨大額度的訴訟賠償費用;企業的主營業務銷售情況并不客觀，甚至出現萎靡的現象。因此，為了預防這些風險的發生企業應該建立相應的財務危機預警模型，一旦企業發生經營失敗或者企業財務上發生問題時能夠及時發出預警信息，幫助企業盡早的做出決定，減少風險的發生。同時還能夠為企業管理人員做出正確的決策，促進企業的長久發展。例如：企業通過運用線性回歸或者神經網絡等方式對企業的主要指標進行分析，通過將影響財務狀況的最大財務指標進行計算，在分析出其結果后，將已經分類好的財務狀況作為目標變量。在根據運動回歸方式對企業的財務狀況進行有效的預測，得出綜合評分后綜合性的判斷出企業的風險狀況。因此，采用這種方式對企業的經營狀況進行預測，能夠幫助企業減少金融風險的發生。

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（三）對供應鏈上產生的風險進行評估

供應鏈主要是由資金流、物流或者信息流等構成的。對供應鏈進行優化能夠提高企業的經濟效益和社會價值，減少運營過程中產生的過多成本。由于供應鏈中隱藏著很多的不可能性，極易出現斷裂的現象，這直接影響著企業的發展和獲取的收益。其中供應鏈產生的風險主要包括供應商風險和、物流服務風險等。在對供應鏈風險進行評估時需要運用信息挖掘技術，選擇合理的信息挖掘算法，對各個指標進行計算和評價，在根據模糊矩陣和聚類分析的方法建立起金融風險評估模型，該模型的建立能夠幫助各單位主體對其自身隱藏的風險進行識別和判斷，在為各個合作伙伴提供參考的價值時，能夠將供應鏈上產生的風險降到最低。

（四）信息挖掘在電商企業中的應用

客戶數據中隱含著大量值得被挖掘和開發的價值，這種信息轉化為有價值的東西后，能夠幫助企業開展有效的金融管理工作。互聯網金融主要是依托互聯網技術對企業或者用戶存在的風險進行控制。其主要為以下幾個方面：

第一，電商數據。例如：阿里巴巴內部具有一套完整的風險控制數據挖掘系統，在對天貓、支付寶等APP中大量隱藏的客戶信息進行深入的挖掘，進而建立網絡行為評分模型，在對客戶進行信用評級。

第二，信用卡類數據。這種數據評分參考的依據主要是對用戶申請的信用卡年份、還款情況和授予的額度等進行數據分析。

第三，用戶行為數據。電商企業在交易過程中會產生大量的客戶信息，為了能夠提高客戶滿意程度，則需要對用戶行為進行挖掘，這樣才能保障互聯網金融平臺服務的質量，才能幫助平臺擁有更多有用的客戶信息。因此，合理的采用數據挖掘技術，能夠對客戶的行為進行記錄，在對這些行為進行分析后，根據用戶的實際需求提供更加高質量的服務。

結論

綜上所述，在互聯網與經濟逐步發展與融入背景下，大數據金融產品不斷衍生，為企業金融投資活動，以及正常經濟活動等開展，提供了更多的選擇機會。

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