基于大數據分析的互聯網金融風險預警研究

李岳馨

【摘 要】近幾年，我國互聯網業得到高度重視，國家也出臺了相應政策以推進互聯網市場的發展。然而，伴隨著互聯網行業的快速推進，也出現了相應的安全問題，對此應當建立起金融風險預警系統，防止各類金融風險發生。文章從大數據視角出發，介紹了互聯網金融的數據特點，預警系統以數據為中心，在對大數據分析的基礎上，最終建立起互聯網金融風險預警系統，從而保證互聯網金融市場能夠平穩、健康發展。

【關鍵詞】互聯網金融;大數據;金融風險預警

1 互聯網金融風險概述

互聯網金融是一項新興的金融模式，融合了互聯網技術、移動通信技術等，最終達到促進資金融通與支付的目的。這種新型的金融形式與商業銀行的間接融資仍有一定差別，同時也區別于資本市場的直接融資。

盡管互聯網金融已經發展得較為成熟，成熟的互聯網技術也為互聯網金融的發展提供了重要保證，但是與傳統的金融市場相比，互聯網金融在監管體系方面仍存在如合法性、規范性和安全性等問題。這些潛在的問題都將給金融風險的發生埋下隱患，成為影響互聯網金融發展的不穩定因素，因此，針對這一系列問題，國家應當建立一套完整、有效的金融預警機制，以此規避互聯網金融風險的發生。

金融預警機制能夠對即將發生的金融風險進行提前預測，對可能發生風險的警情、警兆在科學的預警方法指導下，做出及時準確地反映，且根據互聯網金融風險預警機制采取的舉措都是以大數據為中心，再結合先進的信息技術，有效避免發生金融風險。

互聯網金融風險預警系統的建立應當以大數據為前提，基于傳統金融風險分析方法，結合當今互聯網經濟的特殊性，運用統計學、計算機技術、人工智能技術等，對收集的大量數據進行專業的比對與分析，從數據的變動規律發現可能存在的潛在金融風險，利用數據變動掌握客戶的動態變化，從根本上推動互聯網經濟平穩快速發展。

2 互聯網金融的數據及特點

2.1 互聯網金融的數據

互聯網金融是互聯網技術與金融行業的完美融合，與傳統的電子商務相比，互聯網金融由多個角色構成，如提供金融服務的企業、享受服務的客戶等。傳統的金融活動往往忽視數據的統計與分析，而互聯網金融活動則通過大數據平臺，對用戶及企業的大量交易信息、產品信息等進行儲存、整理和分析。互聯網金融數據可以按照構成形式分為用戶數據、交易數據、用戶操作及行為數據、金融服務或產品供給情況、文本數據等。

2.2 互聯網金融數據的特點

（1）規模性。規模性是指當互聯網金融數據積累到一定數量時，主流的數據分析方法已經無法對當前數據進行處理。互聯網金融系統內部由于用戶數量大，因此帶來的交易數據、金融產品也隨之增多。并且互聯網金融用戶的門檻限定不是很高，參與者較為廣泛，平民化的特點致使互聯網金融用戶的整體規模在不斷擴大。

（2）多樣性。互聯網金融系統內部的數據可以分為結構化數據、半結構化數據及非結構化數據，這些體現出互聯網金融數據類型多樣性;此外，互聯網金融提供了各種理財、保險及支付功能，由此可以看出互聯網金融還具有活動多樣性的特點。常見的互聯網活動有P2P網貸、虛擬貨幣、B2B電商金融、網銷基金等。

（3）高速性。高速性是指預警系統在處理互聯網金融系統內部的監測數據時應當及時高效，盡可能降低延遲，避免由于延遲帶來損失。與此同時，在互聯網平臺的快速推廣下，互聯網用戶數量也快速增長。

3 互聯網金融風險預警系統設計原則

3.1 系統性原則

互聯網金融風險預警系統是一個較為龐大的體系，預警對象為互聯網金融系統內部各類潛在的經營風險，該系統對互聯網金融的整體金融活動進行監測、預警。在互聯網金融體系內部的全部相關者，如金融服務、金融產品的提供者、用戶及監管機構等，都要被涵蓋于該系統內部。此外，系統要實時監測交易行為。從宏觀角度看，國家整體經濟態勢、各行業發展狀況等都應當得到相應的監管與監測。

3.2 時效性原則

互聯網金融系統內部數據規模較大，且變化較快，因此預警系統在對信息數據進行處理時要非常快速，應當實現實時處理。第一時間處理好反饋信息能夠最大限度地降低金融風險的發生，對于金融風險的處理也能夠十分及時。

3.3 可操作性原則

在進行大數據收集時，應當盡可能對穩定、連貫的數據進行監測;在建立互聯網金融風險預警時，也要針對公司實際情況，盡可能選用簡單、可行的監測方法，方便對金融風險進行預測和判斷;在對監測到的數據進行分析和處理時，選擇的統計方法和處理方法要便于操作，以達到快速預警、預防發生金融風險的目的。

3.4 科學性原則

在判斷金融風險時，應當將大數據統一設定成可量化的指標，更加清楚、直接地反映可能要發生的金融風險。除了量化指標外，還要設計一些定性指標，以避免人為因素的誤差，從而確保判定結果的準確性與科學性。

3.5 彈性原則

預警系統的設計應當在不影響企業正常經營的情況下開始實施，且應當在系統運行過程中根據發生的各類狀況不斷改進系統功能，不斷完善預警系統，確保系統各模塊的功能互不影響，又能互相補充，達到最佳效果。

4 建立互聯網金融風險預警系統的具體措施

4.1 建立科學的考核評價機制

在對互聯網金融市場進行風險預警時，一切判斷都要以大數據為預警前提，而人作為統計和分析數據的核心，沒有人的主動性，系統將無法做出科學準確的判斷。因此，在建立預警系統時，應當確保人員的考核與評價科學合理，最大限度地發揮人的主觀能動性，從而為預警系統的順利實施提供保證。考核機制應當以數據為基礎，確保數據來源全面、可靠、實時，讓參與建立預警系統的工作人員能夠保持積極的工作態度，用效能作為考核標準，推行獎懲制度。

4.2 分階段建立金融風險預警系統

事物的發展都要經歷循序漸進的過程，建立預警系統也要遵循這一規律，預警系統建立要由易到難，在每一個階段的工作實施穩定后，再向下一階段發展。互聯網金融風險預警系統與傳統金融風險預警系統有較大差異，并不能完全以傳統的系統為基礎，應當選擇重新開發，借鑒傳統預警系統中的合理部分，并與互聯網金融相結合，最終對大數據進行科學分析，建立起完整的風險預警系統。在系統建立過程中，企業應當安排專業人員對預警系統進行全方位評估，分階段，分層次，按照特定的順序，在不影響企業正常經營的前提下，逐步建立起金融風險預警體系。與此同時，企業應當準確評估自身的經營管理能力，在互聯網技術的支持下，通過對各類金融風險處理的總結與反饋，不斷積累經驗與創新，為企業建立起符合自身發展的金融風險預警系統。

4.3 制定科學規范的操作程序

在建立互聯網金融風險預警系統時，應當對設計出的操作程序的規范性和科學性有更高的要求。在正式創建金融風險預警系統前，應當對大數據有深入了解，各項系統實施計劃也要以數據作為參考標準，無論是系統設計的參與者，還是系統實施的進度、目標等，都要做出明確地計劃，給出具體的規范和要求。此外，還應對系統的使用列出具體要求，制定出標準的操作流程，準確規定設計者的職權等。在遇到風險時，應當先分析相關風險，然后及時上報，得到反饋后再做進一步的監測與跟蹤，確保風險能夠被及時發現并正確處理。

在法律層面上，互聯網金融的發展要在法律允許范圍內開展，各監管部門應當逐步完善相關的法律法規、規章制度等內容，為企業創造平等的競爭環境，確保互聯網金融行業中各個企業的財產安全。另外，國家應當加快出臺互聯網金融有關政策，約束和規范金融市場內部的各項活動，建立市場準入機制，對出現的一切投機行為嚴加處理;政府應當發揮自身的監管職能，保證互聯網金融市場運行的穩定性，此外輿論監督也能有效彌補政府監督的不足，從多個方向防止金融風險發生。

5 結語

綜上所述，隨著互聯網金融市場進一步發展，盡管互聯網金融為人們帶來諸多便利，但在互聯網金融監管方面仍存在安全性問題，為了有效避免互聯網金融風險的發生，應當基于大數據分析的前提下，盡快建立起科學完整的互聯網金融風險預警系統，防患于未然，從而保證互聯網金融市場的健康發展，推動我國經濟增長。

參 考 文 獻

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