大數據時代金融風險預測及防范對策

劉威 南開大學經濟學院

引言：近年來，金融行業的發展中積累了大量的數據，這些大量的數據成就了大數據技術在金融行業中的成功應用。時代經濟的發展使得金融行業的信息趨向于復雜化，也正因為如此，金融行業中原有的預測手段和防范對策已經不能跟上行業發展的腳步。如何開發新的風險預測手段和防范對策是整個金融行業共同關注的問題。基于大數據技術的發展以及大數據在其他行業中應用的成功案例，當前大數據技術也開始廣泛應用于金融行業的風險預測和防范對策的發掘。大數據能夠通過對以往積累的大量數據的計算和分析，有效發掘出數據中隱藏的信息，并且可以供給有關人士參考利用，實現對行業的實時風險監控和管理的有效提高。

一、大數據的基本內涵及應用發展狀況

（一）內涵概述

“大數據”是一個體量巨大、數據類型非常大的數據集。作為現代社會的一個重要資產，在數據分享方面具有重要作用。大數據的基本特征可以概括為四個點，即數據量龐大、數據類型多、可高效進行數據的獲取和處理、數據真實。

（二）我國大數據產業發展情況

一是隨著移動互聯網、物聯網、云計算產業的深入發展，以及大數據國家戰略的加速落地，大數據體量呈現爆發式增長態勢。根據賽迪顧問研究顯示，中國大數據產業受宏觀政策環境、技術進步與升級、數字應用普及滲透等眾多利好因素影響，2018年整體規模達到4384.5億元，預計到2021年將達到8070.6億元，持續促進傳統產業轉型升級，激發經濟增長活力，助力新型智慧城市和數字化建設。

（三）應用情況

從技術角度來看，大數據技術的應用熱度主要集中于數據挖掘與大數據信息服務，其次是數據采集、數據清洗、數據整合、可視化以及增值服務，大數據技術在數據安全與數據交易領域的應用熱度較低。從業務角度來看，大數據技術應用熱度最高的是風險控制領域，其次是業務轉型、內部管理等，其在廣告營銷、供應鏈管理等領域的應用熱度較低。從行業角度來看，大數據技術應用熱度最高的是服務業，主要集中于金融、政務、電商和交通等領域，其次是社會治理、電信等。

二、金融信息工作面臨的挑戰

（一）收集數據方面

統計口徑和覆蓋面在不同業務單位的應用領域不同，并且收集標準和驗證規則不同,導致大量重復統計數據和檢查困難,反過來又降低數據準確性和可靠性。

（二）數據管理方面

主要存在“不同的數據結構和數據庫、分散式數據存儲問題、不同的存儲介質問題、缺乏統一的基本代碼”，導致企業系統之間缺乏溝通和連接困難，阻礙了不同經濟和金融指標的共享使用。

（三）數據使用需求

從使用這些數據的需求的角度來看，決策者的數據需求需要各個業務部門共同配合才可以完成，以解決數據時效性的問題。業務專家有時不得不在部門間合作分析數據。數據處理周期很長，處理過程很復雜，這就存在著高復雜性和低效率的問題。

三、大數據在金融領域的應用及影響

（一）大數據與金融風控

隨著我國的發展和信用體系的完善，金融業也逐步得到發展。目前，傳統金融風險管理方法已經無法滿足需求，而將金融風控和大數據進行整合，結合之后對金融風險管理有著積極作用。大數據技術的應用能夠對不同信息的內部關系進行分類和分析，并識別數據中的風險，從而提高識別和控制風險的能力[2]。不同類型的信息可以進行量化，用數據來表示，大數據技術通過這些數據表示可以識別分類金融風險類型，并且對風險情況進行監控。該技術能夠依照用戶的行為數據，對用戶未來行為數據進行預測，以達到降低風險的目的。在金融風險管理領域當中，信用管理部分是大數據的主要應用模塊。在金融機構對客戶進行貸款前，可以利用大數據技術，對客戶的各項信息進行采集和分析，并將客戶償還貸款的主管意愿和償貸能力當做標準。

（二）大數據與金融監管

在新時代，“大數據+監管”的這種模式在工商局、法院和中國人民銀行的數據等不同角度下都能反映情況，并能引入多種多樣的全方位信息提供模式。這種模式也為進行科學合理的決策提供了依據[3]。同時，大數據技術使用區域財務數據，在特定規則和權重比例的基礎上，自動計算出多地區各類財務指數。這是本地監測的導向數據，用于計算財務指數，進行動態分析，做出及時準確的金融監督決定，更有效地體現金融監督，促進金融產業健康發展。

（三）大數據與金融創新

1.金融技術創新

采用信息技術對數據進行收集、傳輸、處理也給金融方面帶來了巨大的變化，更帶來了金融技術的創新。大數據技術可以對大數據進行精細化處理，并切實提升金融業處理數據的效率。并且將大數據和金融技術相結合能夠為金融業應用其他新技術帶來積極作用，這就既能使大數據技術得到應用，同時也創新了金融技術。

2.金融服務創新

從大數據分析和多層次分析結果可以進行分析，為按照用戶的要求提供準確有效的金融服務，根據特定特點合理分類用戶。在全國試點項目“小微貸款”中，由于使用了大數據技術，在多角度全面收集和分析小企業的相關信息的同時，還可以提供快速和自助的貸款[4]。這也使得小企業貸款的傳統思想和思路發生了根本性變化，能夠利用企業非財務方面信息和數據，對小企業進行評估并提供適合的金融服務，使小企業都能享受到普惠融資。

四、基于大數據的金融風險分析

（一）信用方面

金融行業的信用風險主要由其在信貸方面的誠信度決定的。但是由于當今社會的快速發展，數據的真實性很難得到保證。金融企業在與客戶建立了合作關系的時候，就會不可避免地面臨由于客戶的信用度及還款能力有限等帶來的信用風險。大量不良信貸的出現，將會給整個金融行業帶來發展危機。

（二）信息和數據方面

風險網絡化的時代讓金融行業的信息實現集中化。但是，由于科技的發展，大量數據的獲取開始變得易如反掌，這也就導致了金融行業的信息安全存在隱患。金融信息是屬于客戶的私密信息，一旦泄露，將會給客戶帶來不可估量的損失。當前導致客戶個人金融信息泄露的原因主要有兩方面，一是客戶信息圍在金融行業的部門間實現共享，二是信息本身具有延遲和封閉的特點。數據的封閉性在一定程度上阻礙了金融行業對數據的分析，也因而進一步引發了數據方面的問題和隱患。

（三）金融受市場的影響

金融行業中，企業或個人在進行交易的不當行為以及金融企業對數據的壟斷，導致了市場中共享的數據有時不真實。數據的不真實會使得對其風險預測和防范出現不真實現象，進一步加劇金融的市場風險[1]。與此同時，實力較強的企業對具有利用價值的金融數據進行壟斷，這也間接降低了大數據的金融市場的調節能力，加劇了金融行業的市場風險。

（四）技術方面

金融企業要想發掘獲取具有實用性的數據，需要大量的資金支持。這些資金主要用于聘用技術人才。只有通過技術人員用專業手段對大數據進行篩選和分析，企業才能夠獲取想要得到的信息。但是，目前部分企業存在人才發掘能力不足的現象，導致了企業無法獲取有用信息進行利用，這也就使得了金融風險的提高。同時，也有部分企業存在對所獲取信息保護不足的現象，這也會加劇金融風險。

（五）法律方面

互聯網的發展讓許多企業可以通過網絡進行經營，長時間的線上經營也讓企業獲取了大量客戶信息。但是，由于這些信息是通過網絡獲取的，并且具有一定的商業價值，這讓一些不法分子開始打這些信息的主意。這些信息一旦被竊取，對企業和客戶都會造成不可挽回的損失。此外，當前法律尚且沒有對金融業務中數據方面的監管完整體系，法律方面的風險也因此變得不容忽視。

五、金融風險的防范對策

（一）轉變思想，樹立正確思想觀念

要改變當前大數據的應用不足的局面，必須首先從思想方面開始轉變，樹立正確的戰略思想觀念。對大數據的應用，不能僅僅局限于分析數據產生的原因，而是更應該通過對大數據的分析進一步分析其相關性。同時，在進行數據分析時，要在保證準確的基礎上提高效率。金融風險的走線可以通過大數據反映，對大數據的相關性的分析，能夠幫助相應防范措施的發掘，減低分線指數，有利于金融企業和個人的利益。

（二）建立風險管理體系

制訂針對客戶的風險管理主要從三個方面著手。第一，無論面對線上還是線下的客戶，都要利用現有科技資源，對客戶的資料做到全方位的掌握[5]。第二，要善于運用大數據提供的便利對交易中的客戶有全方面的了解，對其進行風險監控和提示。同時，要加強客戶的風險意識，讓其充分了解違約帶來的后果。第三，要對零散的、不完全成型的數據進行整理，實現數據的統一化，這樣有能夠方便形成更加完善的針對客戶的風險管理體系。

（三）企業間進行聯盟，實現風險信息共享

減低企業金融風險的有效手段之一就是數據共享。打破當前數據壟斷的局面，實現企業間數據共享有利于降低聯盟雙方的金融風險。聯盟企業間的數據共享可以使得雙方的數據庫都得到擴大，能在實現對金融風險有效監控的同時，大程度減低風險。另外，數據共享平臺的建立，能夠企業各部門能夠利用數據資源，借助其相關性，實現對客戶信息的實時監控，降低風險的發生率。

（四）加強技術人員專業技能的培養力度

技術人員在金融行業的風險預測和防范中具有重要的作用。人才專業技能的提高，能夠在一定程度上推動企業的發展[6]。金融行業中的數據分析等都需要大量的技術人員，培養技術人員，建立一支由專業技術人才構成的隊伍，應該成為每一個追求發展的金融企業的不二之選。

（五）加速相應法律體系

建立完整的法律法規體系，能夠成為金融風險防范和控制的保護罩。當前各行各業對大數據的運用十分廣泛，但國家尚未出臺相應的對大數據應用的法律法規。國家應該看到大數據發展的極大潛力，出臺相應的切實有效的法律法規，讓大數據能夠得到相應的保護。法律的保護能夠使金融行業的風險大大降低，促進大數據在金融行業的風險預測和防范方面發揮功效。

結束語：綜上所述，金融行業作為我國改革開放以來發展迅速的行業之一，具有巨大的發展潛力，正當運用大數據這個時代產物能夠促進金融行業的發展。基于金融行業本身具有的風險性，為促進其發展，應該合理利用大數據技術，增加其風險的可預測性。總之，應該基于大數據技術，對金融企業經營中的風險進行必要的預測及防范。