大數據背景下互聯網金融風險管理研究

胡立柱

隨著時代的不斷發展，科學技術水平的日益提升，現如今，我國已然進入了大數據信息的時代。在當前大數據信息技術的幫助下，傳統的金融風險管理發生了天翻地覆的變化，也同時對金融風險管理提出了新的挑戰。大數據背景下的互聯網金融風險管理迎來了許多行業內的變革，帶來了許多的優勢，但由于大數據背景的數據公開化、透明化，也帶來了前所未有的新金融風險。基于此，本文以大數據背景下互聯網金融風險管理為主題，展開討論研究，分析大數據背景下互聯網金融風險管理的重要性、特點、問題，探索大數據背景下優化互聯網金融風險管理的方向和具體措施。

金融行業是我國國民經濟體系的重要支柱性產業。隨著改革開放的國策實施以來，金融行業迎來了嶄新的發展階段，現如今的金融行業更是搭上了大數據時代的這趟列車。在互聯網金融市場下，風險管理是基于當前的移動支付、交流網絡以及云計算等之上的，這些互聯網金融風險監管體系與傳統金融監管體系相比，仍存在著很多的問題以及不確定的互聯網金融風險。因此，在大數據背景下加強互聯網金融風險管理是非常有必要的。

大數據背景下互聯網金融風險管理的概述

數據收集和分析 大數據背景下的互聯網金融風險管理使得信息技術被廣泛地應用。互聯網金融機構能夠收集和分析大量的用戶數據，包括個人信息、交易記錄、行為模式等。通過對這些數據的深入分析，可以識別出潛在的風險因素和異常行為，從而及時采取相應的風險控制措施。

風險評估和預測 大數據背景下的互聯網金融風險管理使得金融市場可以提前對風險進行評估和預測。利用大數據分析技術，互聯網金融機構可以對用戶的信用風險進行評估和預測。通過建立風險模型和算法，可以根據用戶的個人信息、歷史交易記錄等數據，對其信用狀況進行評估，并預測其未來的還款能力和風險水平。

實時監控和預警 大數據背景下的互聯網金融風險管理使得金融機構可以對風險進行實時監控和預警。大數據技術使得互聯網金融機構能夠實時監控用戶的交易行為和風險指標，并及時發出預警信號。通過建立實時監控系統和風險預警模型，可以對用戶的交易行為進行實時監測，并在發現異常行為或風險指標超過預設閾值時，及時發出預警，以便及時采取相應的風險控制措施。

自動化風險控制 大數據背景下的互聯網金融風險管理使得互聯網金融機構可以實現自動化的風險控制。金融機構可以通過建立智能風險控制系統和算法，根據用戶的風險評估結果和交易行為，自動決策是否給予授信、設置額度、調整利率等，并在必要時自動觸發風險控制措施，如凍結賬戶、限制交易等。

風險溯源和反欺詐 大數據背景下的互聯網金融風險管理使得互聯網金融機構可以實現對風險溯源以及反欺詐。金融機構通過對用戶的交易數據和行為模式進行分析，可以發現潛在的欺詐行為和風險因素，并通過建立反欺詐模型和算法，對欺詐行為進行識別和預防。同時，通過對風險事件的溯源分析，可以找出風險的根源和漏洞，并采取相應的措施進行修復和改進。

大數據背景下互聯網金融風險管理的重要性

數據分析能力的提升 在大數據背景下，信息的獲取和分析變得相對容易，金融風險管理可以依托大數據技術的應用使得互聯網金融機構能夠收集、存儲和處理大量的用戶數據。通過對這些數據進行深入分析，可以更準確地評估用戶的信用風險、市場風險和操作風險等，從而提高風險管理的精確性和準確性。

風險預警和監測能力的增強 在大數據背景下，金融風險的管理可以提高風險預警能力與監測能力。例如，金融風險管理可以利用大數據技術實時監測和分析互聯網金融交易數據，及時發現異常交易和風險事件，并進行預警和監測。此外，金融風險管理的相關工作人員還可以通過建立風險模型和算法，對潛在的風險進行預測和識別，及時采取相應的風險控制措施，降低風險損失。

個性化風險管理的實現 大數據信息背景下，人們的個人信息變得公開且透明。金融風險管理可以利用大數據背景的這一特點，并對用戶的個人信息、交易記錄和行為模式進行深入分析，從而實現個性化的風險管理。通過個性化的風險管理，可以對用戶的風險偏好和行為特征進行分析，為用戶提供個性化的風險管理方案，提高用戶的滿意度和忠誠度，同時由于對用戶的信息了如指掌，也減少了潛在的金融風險。

風險決策的優化 大數據技術可以為互聯網金融機構提供更全面、準確的數據支持，幫助機構進行風險決策的優化。首先，大數據可以通過手機和分析大量的數據信息，金融機構可以借此了解客戶的征信情況、還款能力、消費習慣，從而加強對風險決策的優化。其次，大數據信息技術可以通過對數據的分析和挖掘，發現隱藏在數據背后的規律和趨勢，為機構提供更準確的風險評估和決策依據，降低風險管理的不確定性。

風險管理的效率提升 大數據技術可以實現風險管理的自動化和智能化，提高風險管理的效率和效果。傳統的金融風險管理方式需要消耗大量的人力資源和時間，而且人無完人，人工的操作總會不避免地出現錯誤判斷或是風險遺漏。然而，在大數據背景下，通過建立風險管理系統和模型，可以實現對風險的自動識別、評估和控制，減少人工干預的錯誤和延遲，提高風險管理的響應速度和決策效率，大大提升了實時處理的能力和風險識別能力，為金融風險管理提高了精確度和準確性。

大數據背景下互聯網金融風險管理的特點

大數據背景下互聯網金融風險管理具有數據量大的特點 互聯網金融業務涉及的數據量龐大，包括用戶個人信息、交易記錄、行為數據等。在大數據背景下，互聯網金融機構可以利用大數據技術，高效地處理和分析這些海量數據，從中挖掘出潛在的風險因素。因此，大數據背景下的互聯網金融風險具有數據量大的特點。

大數據背景下互聯網金融風險管理具有實時性強的特點 互聯網金融業務的特點之一是交易速度快，信息傳遞迅速。在大數據背景下，金融機構可以依托大數據技術實時監控和分析用戶行為數據，及時發現異常交易和風險事件，并采取相應的措施進行風險管理。因此，大數據背景下互聯網金融風險管理具有實時性強的特點。

大數據背景下互聯網金融風險管理具有多維度分析的特點 大數據背景下的互聯網金融機構可以利用大數據技術對互聯網金融業務的各個維度進行全面分析，包括用戶畫像、交易行為、風險評估等。通過多維度的數據分析，可以更準確地評估風險，并制定相應的風險管理策略。因此，大數據背景下互聯網金融風險管理具有多維度分析的特點。

大數據背景下互聯網金融風險管理具有風險預測能力的特點 大數據背景下的互聯網金融機構可以利用大數據技術對歷史數據的分析和建模，預測未來的風險趨勢。通過建立風險預測模型，可以提前發現潛在的風險，并采取相應的措施進行風險管理，降低互聯網金融業務的風險。因此，大數據背景下互聯網金融風險管理具有風險預測能力的特點。

大數據背景下互聯網金融風險管理具有自動化處理的特點 大數據背景下的互聯網金融機構可以利用大數據技術對互聯網金融風險實現自動化處理。金融機構通過建立智能風險管理系統，可以自動識別和處理風險事件，提高風險管理的效率和準確性。同時，大數據技術還可以實現風險管理的自動化報告和監控，提供實時的風險管理信息。因此，大數據背景下互聯網金融風險管理具有自動化處理的特點。

現階段互聯網金融風險管理存在的問題

當前互聯網金融風險管理的法律法規尚未健全 由于我國的互聯網金融行業發展較快，現階段法律法規沒有跟上時代的步伐，存在著一定的法律監管漏洞和空白，這就使得一些不法分子容易利用法律的漏洞進行非法活動，給用戶帶來了潛在的金融風險。

當前互聯網金融風險管理存在信用風險 目前，互聯網金融機構的用戶信用評估體系尚未健全，很多用戶容易出現逾期、違約等行為，這是當前互聯網金融機構缺少對用戶信息了解而致使出現的風險事故。互聯網金融機構不了解用戶的具體情況，很容易出現盲目信任的情況。

當前互聯網金融風險管理存在人工的操作失誤 “人無完人，金無足赤”，傳統的金融風險管理大部分使用人力資源進行把控，這不僅需要工作人員對風險預警、監控、還需要掌握大量的用戶個人信息，該項工作容易耗費大量的腦力，長期從事該工作，不可避免地會造成一些工作失誤。然而，金融風險管理的一個小小的工作失誤，可能會造成巨大的損失，甚至有可能會使金融機構喪失運營能力。

大數據背景下優化互聯網金融風險管理的具體措施

加強互聯網金融風險管理制度的建設與創新 由于我國正處在剛剛進入互聯網金融市場的初步階段，此時的互聯網金融風險管理制度尚未完善與健全。因此，需要加強對互聯網風險管理制度的建設與創新，強化合規的監管制度，并建立健全的風險管理制度和監管機制。同時，該項工作的監管工作需要政府相關部門的參與，以此來加強金融風險管理制度的合法性和權威性。政府與互聯網金融機構都應建立相關的監管部門，從內從外地做好嚴格的規范把控和監督，確保互聯網金融機構在風險管理方面符合相關的法律法規和規范要求，

利用大數據技術加強對用戶個人征信采集 信用風險是當前互聯網金融風險管理所面臨的主要問題，尤其是中小型金融企業，由于規模不足，若出現信用問題，很容易對機構本身的運營造成巨大的損失，對此，互聯網金融機構要提高行業的信息披露程度。好在當前的大數據背景主要特點就是信息的公開透明，互聯網金融機構可以通過大數據分析技術，對用戶進行畫像分析，了解用戶的特征、行為習慣、消費習慣、征信情況。同時，基于用戶畫像，可以實現個性化的風險管理，為不同用戶提供定制化的風險管理方案，提高用戶體驗和風險管理的效果。

利用大數據技術加強對金融風險數據的應用 大數據背景下的互聯網金融風險管理是信息與數據為王的時代，只有互聯網金融機構掌握大量的數據，并對這些數據進行合理的處理，才能保證在激烈的競爭市場上站得又高又穩。對此，互聯網金融機構要利用大數據技術，加強對金融風險數據的應用，以此來降低可能會出現的金融風險。例如，互聯網金融機構可以利用大數據信息技術收集和整合各類與金融風險相關的數據，包括用戶行為數據、交易數據、市場數據等。通過數據的全面收集和整合，可以更準確地評估風險。此外，互聯網金融機構還可以利用大數據分析技術，對已經收集到的海量數據信息進行深入分析與大數據建模，以此來掌握金融風險的波動，從而提前對風險預警。例如，可以利用數據挖掘、機器學習等技術，發現隱藏在海量數據中的規律和趨勢，提前預警風險。這不僅可以對用戶的信用風險、市場風險等進行量化評估，還可以綜合提高風險管理的準確性和及時性。

利用大數據技術進行實時監控與預警 最后，互聯網金融機構還可以利用大數據進行實時的監控與預警，以此來加強風險的管控力度，以及及時發現可能存在的安全隱患，降低金融風險概率的發生。在當前的金融風險管理中，雖然大部分可以利用大數據技術，但是仍有一部分工作需要人工的參與與介入，若人工參與，就有可能會出現失誤、貪污、假賬的情況。對此，在大數據背景下，互聯網金融機構可以建立實時的監控系統，對互聯網金融交易進行實時監測和預警。通過對交易數據的實時分析，可以及時發現異常交易和風險事件，并采取相應的措施進行應對。這項工作可以確保金融風險管理的合規性、合法性，并根據監控與預警的反饋信息，進行自動化的決策和風控系統。通過將風險評估和預測的結果與決策系統相結合，可以實現自動化的風險決策和風控措施，及時發現違規行為和風險事件，并采取相應的監管和防控措施，保護投資者的權益和市場的穩定。

綜上所述，大數據背景下的互聯網金融風險管理可以得到明顯的提升，在大數據背景下的互聯網金融風險管理，可以提高數據分析能力、加強風險預警、實現個性化風險管理、優化風險決策以及提高風險管理效率。互聯網金融機構要與時俱進，高度重視大數據背景下，互聯網金融風險管理的各種可能性。對此，可以加強制度的創新、加強對用戶的信息采集、加強對數據應用以及對可能每一筆交易進行實時的監控和預警。只有這樣，互聯網金融機構才可以降低潛在的金融風險，加強金融風險的管理，推動互聯網金融行業的可持續發展。

（作者單位：無棣縣自然資源和規劃局）