大數據背景下數字金融信用風險評估與防范

李云

摘要：我國大數據背景下網絡金融業務是企業經營中的重中之重，近年來許多金融機構開始針對我國上下游金融企業自身提供的一種全新的網絡金融業務，這項全新業務在金融銀行管理方面也可能存在一定的金融風險。為了針對有能力經銷商屬性造成的最低還款承擔風險，利用傳統數字金融分析技術可以獲得一組低額度還款承擔能力類型經銷商的基本特征信息屬性。這些金融機構往往能據此準確識別不同最低還款承擔能力的不同經銷商，并針對不同能力經銷商屬性制定不同的相應金融優惠政策以此來控制和有效規避各種金融風險。

關鍵詞：數字金融;大數據背景下;風險評估;防范

引言

大數據背景下企業金融"服務是近年來企業金融機構主要針對產品大數據背景下上下游中小企業融資提供的一種全新的綜合金融業務。這種企業融資服務模式就是站在整個產品以及大數據背景下的戰略全局高度，為整個產品大數據背景下企業提供一種綜合的企業金融服務，既有效解決了中小企業特別尤其是中小企業長期以來普遍存在的各種融資疑難困擾，又同時延伸了其他金融服務機構的各種縱深金融服務，因此具有廣闊的發展前景。

一、在大數據背景下數字金融信用風險評估與防范的現實意義

1.數字金融的作用

數字金融可以在任何類型的信息存儲上進行。其意義在于目前可以廣泛利用存在的大量數據，并從這些大量數據中將其提取出來并轉換成更為有用的數據知識。而又目前可將這些數據知識廣泛應用于企業市場數據分析、科學數據探索、商務數據管理等多個領域。常用數據空間挖掘使用工具對這些數據信息進行采集分析，從中提取挖掘出有效的常用數字金融模式，將這些數據知識轉為更為有效、實用的數據信息。[1]

2.金融信用風險的定義

所謂融資金融信用風險一般認為是廣泛地所指未來整體經濟投資結果的最大波動不確定性，如未來整體經濟企業收益、資產或未來企業債務實際投資價值的最大經濟波動性或最大波動不確定性。中小企業融資金融信用風險一般認為是廣泛所指我國金融機構企業未來整體經濟投資收益的最大波動不確定性或最大經濟波動性，它直接與未來我國金融市場的最大經濟波動性密切關聯相關。一般而言，收益的最大波動不確定性主要認為包括未來企業盈利的最大波動不確定性和未來經濟損失的最大波動不確定性兩種具體實際情形。

按照經濟金融信用風險主要產生的原因根源進行劃分，包括所有靜態經濟金融信用風險和各類動態經濟金融信用風險。其中靜態經濟金融信用風險指的是泛指由于自然災害或其他不可抗力因素產生的金融信用風險，基本上都符合金融大數據的定律，可以比較準確地對其進行風險預測。然而動態經濟金融信用風險則指的是由于我國宏觀經濟政策環境的發生變化等而產生的金融信用風險，其變化發生的風險概率和每次變化產生的風險影響力及其大小都可以隨一段時間而發生變化，很難對其進行準確的風險預測。按照經濟金融信用風險主要涉及的領域范圍進行劃分，包括所有微觀經濟金融信用風險和各類宏觀經濟金融信用風險。其中微觀經濟金融信用風險指的是所有參與宏觀經濟投資活動的金融主體，因客觀經濟環境發生變化、決策機構失誤或其他各種原因而致使其固定資產、信譽利益遭受直接損失的最大可能性，然而宏觀經濟金融信用風險則指的是所有各類微觀經濟金融信用風險的數量總和。

二、大數據背景下數字金融信用風險評估與防范

1.大數據背景下數字金融信用風險評估

近些年世界各國政治經濟、文化藝術發展趨勢變化的巨大速度和復雜程度非常之大，無論是專業技術水平還是企業組織管理形式、商業資金運作管理方式、業務管理內容等都已經開始變得十分復雜。但高新技術越先進，一旦企業出現重大事故則經濟損失也越大;經濟結構越復雜，總體也越脆弱。

我國信用風險評估與防范管理系統可以相對獨立于作為經濟活動主體的其他經濟活動，自成一個相對獨立的管理系統，擁有相對獨立的風險評估實施目標、管理實施程序和風險評估實施方法。亦即，金融風險雖然由市場經濟、金融服務活動直接引起，但我們可以充分利用這個相對獨立的風險評估規律系統的基本運行規律加以準確識別、衡量和進行管理。所謂金融風險行為管理過程是廣泛指金融經濟經營主體為了最大化和限度地有效減少由進行金融風險評估可能產生帶來的不利經濟影響，運用適當的管理方法、政策和管理措施，對導致金融風險因素進行準確識別、評估、應對策略的制定和風險控制的經濟行為管理過程[3]。

2.大數據背景下數字金融信用風險防范

若干年來我國金融市場經濟發展過程具有不完美性，存在著各種相關金融類的稅收，政策的不斷發生變化，市場之間的相互影響和波動致使整個金融市場中的參與者不能盡可能及時地獲得完全的相關金融信息。因此對企業金融風險防范進行有效管理其實是很非常有必要的，半個世紀以來，人們越來越高度重視金融風險防范。如在數字金融風險防范中，應用各種各樣的特征數據，從這些特征數據中可以提取并導出一些特征性的信息就是找出一個分類器的方法，例如將一個金融中心的風險等級劃分分割成多個等級，將其進行離散的量化。在數據進行了多次分類之后，對于一個新的金融數據項，即新的一個金融風險數據，就已經可以通過這個分類器將新的金融數據項實時劃分出來到特定的數據類中，以此方式來實時確定其具有風險性的等級，通過這種分類方式就已經可以實時了解金融市場的目前經濟狀況，目的性預測新的金融數據所可能帶來的金融風險等級和信息。

三、結束語

數字金融技術作為深層次的企業數據分析信息收集分析方法，具有傳統質量評價分析方法中所無法能夠具備的對于各種因素之間有所隱藏的各種內在聯系的全面數據分析。此挖掘技術將其應用于企業金融風險監測管理無疑非常有益，可用于提供金融風險監測預警，讓風險管理者能夠提前有效做好風險準備，為金融決策工作提供有效參考數據信息，因而可以使金融企業極大地有效降低經營風險和不斷提高核心競爭力，為促進企業的持續長足發展進步作出貢獻。

參考文獻

[1]王嬌.大數據背景下金融風險防范中數字金融方法的應用[J].2021（2013-11）：380-382.

[2]劉文婷.BP神經網絡在大數據背景下融資風險評級中的應用[J].中國管理信息化，2019，018（019）：161-162.

[3]林偉博，李鼎涵，楊惜.數字金融技術在大數據背景下金融應用研究[J].大眾投資指南，2017（6）.