大數(shù)據(jù)視角下金融企業(yè)風險防控研究

在全球經(jīng)濟一體化與數(shù)字化浪潮交織的時代，金融企業(yè)所處的環(huán)境愈發(fā)復雜，各類風險如影隨形。客戶信用風險攀升、市場競爭的日益激烈，使傳統(tǒng)的風險防控手段漸顯乏力。金融企業(yè)急需更高效、精準的防控策略，以應對信用風險攀升、經(jīng)營效益下降、合規(guī)風險頻發(fā)等諸多挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)迅猛發(fā)展，為金融企業(yè)風險防控帶來新契機。它以海量數(shù)據(jù)為基石，借助復雜算法，開啟了風險防控的全新視角。

一、大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融企業(yè)風險防控中的潛在價值

（一）精準風險識別與預警

大數(shù)據(jù)技術(shù)憑借其強大的數(shù)據(jù)處理能力，能夠廣泛而深入地收集企業(yè)內(nèi)外部的多源數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)涵蓋了市場交易記錄、詳細的財務(wù)報表、實時的行業(yè)動態(tài)以及豐富的社交媒體信息等。借助先進的算法模型和深度挖掘技術(shù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠精準地識別出潛在的金融風險因素。例如，通過持續(xù)監(jiān)測企業(yè)供應商的付款歷史、客戶的還款行為模式以及市場價格的細微波動等關(guān)鍵數(shù)據(jù)變化，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠敏銳地捕捉到任何可能影響企業(yè)資金鏈安全的早期風險信號。這不僅實現(xiàn)了精準的風險預警，更為企業(yè)贏得了寶貴的準備時間，以有效應對可能出現(xiàn)的金融風險。

（二）提升風險評估準確性

傳統(tǒng)的風險評估方法往往依賴有限的樣本數(shù)據(jù)和簡單的模型，評估結(jié)果存在局限性。而大數(shù)據(jù)技術(shù)的應用，使企業(yè)能夠獲取更廣泛、更詳細的數(shù)據(jù)信息，從多個維度對風險進行考量。在信用風險評估方面，除了關(guān)注的財務(wù)指標，還可以納入經(jīng)營穩(wěn)定性、市場競爭力、輿情口碑等非財務(wù)數(shù)據(jù)。這些豐富的數(shù)據(jù)能夠更全面、真實地反映企業(yè)的風險狀況，借助先進的數(shù)據(jù)挖掘和機器學習算法，構(gòu)建更加精準的風險評估模型，大幅提升風險評估的準確性，為企業(yè)制定合理的風險管理策略提供可靠依據(jù)。

（三）輔助科學決策

企業(yè)在應對金融風險的過程中，決策的科學性與準確性顯得尤為重要。大數(shù)據(jù)技術(shù)在此扮演著至關(guān)重要的角色，為企業(yè)決策層提供了豐富而全面的決策支持信息。通過實時分析市場趨勢、競爭對手動態(tài)、行業(yè)政策變化等多維度數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)使企業(yè)能夠精準地把握市場脈搏，預測未來的發(fā)展方向。特別是在投資決策環(huán)節(jié)，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠深入分析不同投資項目的風險收益特征、潛在市場前景及其與企業(yè)整體戰(zhàn)略的契合程度，從而為企業(yè)的投資決策提供科學依據(jù)。這不僅極大地提升了決策的精準性與合理性，還有效降低了因盲目投資所帶來的金融風險。

二、大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融企業(yè)風險防控中的具體應用（一）客戶信用評估

企業(yè)在與客戶開展業(yè)務(wù)合作前，需要對客戶的信用狀況進行準確評估。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠匯集客戶的多方面數(shù)據(jù)，包括過往交易歷史、銀行貸款記錄、社交媒體活動等，以塑造詳盡的客戶信用形象。運用數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法解析這些數(shù)據(jù)，可以更為精確地評定客戶的信用風險等級。例如，通過分析客戶在電商平臺的消費行為、還款及時性以及與其他商家的交易糾紛情況等，判斷客戶的信用優(yōu)劣，從而決定是否給予客戶相應的信用額度和優(yōu)惠政策，有效降低企業(yè)的信用風險。

（二）風險實時監(jiān)測與預警

利用大數(shù)據(jù)技術(shù)所建立的風險監(jiān)控平臺，可實時獲取并分析企業(yè)運營中的多樣數(shù)據(jù)，對金融風險實施動態(tài)的監(jiān)測與追蹤。該系統(tǒng)預設(shè)了一系列風險指標及其閾值，一旦數(shù)據(jù)指標超越設(shè)定界限，系統(tǒng)即刻觸發(fā)預警提示。比如，實時監(jiān)測企業(yè)的資金流動情況，發(fā)現(xiàn)資金流出速度過快、資金缺口增大等異常情況，及時向企業(yè)管理層預警，有助于企業(yè)迅速采取措施調(diào)整資金結(jié)構(gòu)，防范資金鏈斷裂風險。對市場風險、政策風險、輿情風險等外部風險因素也能進行實時跟蹤監(jiān)測，及時提醒企業(yè)應對市場變化帶來的風險挑戰(zhàn)。

（三）欺詐監(jiān)測與預防

大數(shù)據(jù)技術(shù)能深入分析龐大的交易數(shù)據(jù)集，揭示出異常的交易模式與行為特點，進而有效甄別欺詐活動。例如，分析客戶的交易頻率、交易金額、交易地點以及交易對手等信息，對比正常交易模式，一旦發(fā)現(xiàn)不符合常規(guī)的交易行為，系統(tǒng)自動觸發(fā)預警，提示企業(yè)進一步調(diào)查核實。通過這種方式，能夠及時阻止欺詐行為的發(fā)生，保護企業(yè)的資金安全和聲譽。

（四）大數(shù)據(jù)技術(shù)借助智慧引擎實現(xiàn)不良資產(chǎn)處置篩選定價與策略定制

企業(yè)處置不良資產(chǎn)時，大數(shù)據(jù)技術(shù)助力顯著。在篩選環(huán)節(jié)，大數(shù)據(jù)整合企業(yè)財務(wù)、經(jīng)營及市場行業(yè)等多源信息，深度挖掘分析海量資產(chǎn)數(shù)據(jù)，精準識別潛在不良資產(chǎn)，極大提升篩選效率與準確性，規(guī)避盲目處置。在定價評估方面，大數(shù)據(jù)綜合類似資產(chǎn)歷史交易、市場行情及資產(chǎn)特性數(shù)據(jù)，運用科學模型合理估值，減少定價偏差帶來的損失。在處置策略制定過程中，大數(shù)據(jù)實時監(jiān)測市場，依據(jù)資產(chǎn)特點與市場變化，為企業(yè)定制個性化策略。比如，市場對某類資產(chǎn)需求上升，可借助大數(shù)據(jù)迅速調(diào)整處置節(jié)奏，合理組合債務(wù)重組、拍賣、打包出售等方式，提升處置效率，實現(xiàn)資產(chǎn)回收價值最大化，降低不良資產(chǎn)損失。

三、大數(shù)據(jù)視角下金融企業(yè)風險防控中存在的問題

（一）數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊

企業(yè)在收集和整合大數(shù)據(jù)的過程中，面臨著數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊的問題。通常來說，數(shù)據(jù)來源廣泛，包括內(nèi)部不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)、外部第三方數(shù)據(jù)提供商以及互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)的格式、標準、準確性和完整性各不相同。部分數(shù)據(jù)可能存在錯誤、缺失或重復的情況，如企業(yè)內(nèi)部不同部門記錄的客戶信息不一致，或者從第三方獲取的數(shù)據(jù)存在虛假信息。而且數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中也可能受到干擾或損壞，導致數(shù)據(jù)質(zhì)量下降。低質(zhì)量的數(shù)據(jù)會嚴重影響風險防控模型的準確性和可靠性，使企業(yè)基于這些數(shù)據(jù)做出的風險決策出現(xiàn)偏差。

（二）技術(shù)與專業(yè)人才匱乏

大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融企業(yè)風險防控中的有效應用，離不開先進的技術(shù)和專業(yè)的人才支持。部分企業(yè)由于資金投入有限或技術(shù)更新滯后，無法及時引進和應用最新的數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)，如高性能的數(shù)據(jù)存儲技術(shù)、高效的數(shù)據(jù)挖掘算法以及智能化的數(shù)據(jù)分析平臺等，導致數(shù)據(jù)處理效率低下，無法滿足實時風險監(jiān)測和預警的需求。當前的金融行業(yè)內(nèi)，一些員工缺乏專業(yè)能力，難以運用大數(shù)據(jù)技術(shù)有效開展金融風險管理工作，僅能依靠個人經(jīng)驗判斷各種數(shù)據(jù)信息，使得技術(shù)與業(yè)務(wù)難以有效融合。

（三）數(shù)據(jù)安全與隱私保護存在隱患

隨著大數(shù)據(jù)在金融企業(yè)風險防控中的廣泛應用，數(shù)據(jù)安全與隱私保護問題日益凸顯。企業(yè)在收集和使用大量客戶、合作伙伴以及企業(yè)自身的敏感數(shù)據(jù)過程中，面臨著數(shù)據(jù)泄露、被篡改以及濫用的風險。一方面，網(wǎng)絡(luò)安全威脅不斷增加，黑客攻擊、惡意軟件入侵等手段可能導致企業(yè)數(shù)據(jù)泄露，一旦客戶的個人信息、財務(wù)數(shù)據(jù)等敏感信息被泄露，不僅會給客戶帶來損失，也會嚴重損害企業(yè)的聲譽[；另一方面，企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)管理和使用機制不完善，存在數(shù)據(jù)訪問權(quán)限設(shè)置不合理、數(shù)據(jù)使用監(jiān)管不到位等問題，可能導致數(shù)據(jù)被內(nèi)部人員濫用或泄露。隨著法律法規(guī)對數(shù)據(jù)隱私保護的要求越來越嚴格，企業(yè)如果不能有效保護數(shù)據(jù)安全和私，還可能面臨法律訴訟和巨額罰款。

四、大數(shù)據(jù)視角下金融企業(yè)風險防控的策略

（一）優(yōu)化數(shù)據(jù)管理

1.建立數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量

企業(yè)需構(gòu)建全面的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理框架與流程，清晰界定數(shù)據(jù)在收集、存儲、加工及分析各階段的品質(zhì)基準及責任歸屬。企業(yè)應設(shè)置專門的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控職位，該職位負責數(shù)據(jù)的周期性審核與評估工作，以便及時發(fā)現(xiàn)并修正數(shù)據(jù)質(zhì)量方面存在的問題。構(gòu)建數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控指標體系，實時跟蹤數(shù)據(jù)的精確性、完整性及一致性等核心指標，并對未達到質(zhì)量標準的數(shù)據(jù)進行預警及相應處理。強化數(shù)據(jù)源頭管理，標準化數(shù)據(jù)錄入程序，提升數(shù)據(jù)錄入的精確度和規(guī)范性，從而在源頭上確保數(shù)據(jù)的高質(zhì)量。

2.加強數(shù)據(jù)整合與清洗，提高數(shù)據(jù)可用性

針對企業(yè)數(shù)據(jù)來源復雜、格式多樣的問題，需要加強數(shù)據(jù)整合工作。構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)規(guī)范與接口標準，整合企業(yè)內(nèi)各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，打破數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象。采用數(shù)據(jù)清洗手段，對獲取的數(shù)據(jù)執(zhí)行去重復、糾正錯誤、填補缺失值等操作，提高數(shù)據(jù)的可用性[。例如，借助數(shù)據(jù)匹配算法，整合來自不同數(shù)據(jù)源的客戶信息，確保客戶數(shù)據(jù)的一致與完整；運用數(shù)據(jù)挖掘算法，發(fā)現(xiàn)并修正數(shù)據(jù)中的錯誤與異常值，為后續(xù)的風險分析和決策提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

3.構(gòu)建數(shù)據(jù)更新機制，保障數(shù)據(jù)時效性

金融市場變化迅速，金融企業(yè)風險防控所依賴的數(shù)據(jù)必須具有時效性。企業(yè)應構(gòu)建數(shù)據(jù)更新機制，根據(jù)數(shù)據(jù)的重要性和變化頻率，設(shè)定合理的數(shù)據(jù)更新周期。對于市場交易數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)等實時性要求較高的數(shù)據(jù)，通過實時數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)進行動態(tài)更新；對于企業(yè)內(nèi)部的財務(wù)數(shù)據(jù)、客戶信息等相對穩(wěn)定的數(shù)據(jù)，也應定期進行更新，確保數(shù)據(jù)的及時性。建立數(shù)據(jù)版本管理系統(tǒng)，記錄數(shù)據(jù)的更新歷史，以便在需要時進行數(shù)據(jù)回溯和分析。

（二）強化技術(shù)與人才支撐

1.引進先進大數(shù)據(jù)技術(shù)，提升數(shù)據(jù)處理與分析能力

企業(yè)應加大對大數(shù)據(jù)技術(shù)的資金投入，積極引進先進的數(shù)據(jù)存儲、運用計算與解析技術(shù)，采納分布式存儲方案，以增強數(shù)據(jù)存儲的容量與穩(wěn)固性。采用云計算技術(shù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高速運算與資源的彈性分配。引入深度學習、人工智能等先進的數(shù)據(jù)挖掘和分析算法，提升數(shù)據(jù)處理的精度和效率[4。例如，運用深度學習算法剖析龐大的市場數(shù)據(jù)，預估市場動向與風險演變；憑借人工智能技術(shù)達成風險預警的智能化與自動化操作，提高風險防控的及時性和準確性。

2.開展專業(yè)人才培養(yǎng)與引進，打造高素質(zhì)團隊

為解決技術(shù)與專業(yè)人才匱乏的問題，企業(yè)應采取內(nèi)部培養(yǎng)與外部引進相結(jié)合的方式。在內(nèi)部，加強對現(xiàn)有金融從業(yè)人員和信息技術(shù)人員的培訓，規(guī)劃定制化的培訓路徑，融入大數(shù)據(jù)技術(shù)及金融風險管理等核心課程，以強化員工的專業(yè)技能與全面素質(zhì)。鼓勵員工主動加入行業(yè)研討會和培訓活動，確保他們能夠及時獲取最新的技術(shù)進展和業(yè)務(wù)信息。在外部，積極引進既懂金融又懂大數(shù)據(jù)技術(shù)的復合型專業(yè)人才，充實企業(yè)的風險管理團隊。也需要建立良好的人才激勵機制，吸引和留住優(yōu)秀人才，為企業(yè)大數(shù)據(jù)金融風險防控工作提供堅實的人才保障。

（三）保障數(shù)據(jù)安全與隱私

1.完善數(shù)據(jù)安全防護措施，防止數(shù)據(jù)泄露

企業(yè)若欲有效管理金融風險，必須強化財務(wù)信息數(shù)據(jù)共享平臺的搭建，消除行業(yè)信息壁壘，確保資源得以最優(yōu)配置。企業(yè)應構(gòu)建完備的數(shù)據(jù)安全保護系統(tǒng)，涵蓋物理防護、網(wǎng)絡(luò)防御及數(shù)據(jù)加密等多個維度，確保數(shù)據(jù)安全性得到全面保障5。提升數(shù)據(jù)中心物理安全管理水平，實施嚴謹?shù)脑L問控制與監(jiān)控手段，以保障數(shù)據(jù)存儲設(shè)備免受盜竊與損壞威脅。在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，配置防火墻、入侵檢測系統(tǒng)及防病毒軟件等安全設(shè)施，以抵御網(wǎng)絡(luò)攻擊并阻正惡意軟件的侵入。對敏感信息實施加密存儲與傳輸策略，運用前沿的加密算法對數(shù)據(jù)進行保密處理，保障數(shù)據(jù)在存儲及傳輸環(huán)節(jié)的安全性。定期進行數(shù)據(jù)安全漏洞掃描和修復，及時發(fā)現(xiàn)和解決潛在的數(shù)據(jù)安全隱患。

2.健全隱私保護制度，遵守相關(guān)法規(guī)要求

企業(yè)應制定完善的數(shù)據(jù)隱私保護制度，確立數(shù)據(jù)在收集、應用及共享等各階段的隱私保護準則與規(guī)范。在獲取客戶數(shù)據(jù)時，務(wù)必獲得客戶的授權(quán)，并清晰告知客戶數(shù)據(jù)的使用意圖、界限及形式。嚴格限制數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限，根據(jù)員工的工作職責和業(yè)務(wù)需求，合理分配數(shù)據(jù)訪問權(quán)限，防止數(shù)據(jù)被濫用。加強對數(shù)據(jù)使用過程的監(jiān)管，建立數(shù)據(jù)使用審計機制，對數(shù)據(jù)的使用情況進行記錄和審計，確保數(shù)據(jù)使用符合法律法規(guī)和企業(yè)內(nèi)部規(guī)定。企業(yè)要密切關(guān)注國家和地方關(guān)于數(shù)據(jù)隱私保護的法律法規(guī)變化，及時調(diào)整企業(yè)的數(shù)據(jù)隱私保護策略，確保企業(yè)的數(shù)據(jù)處理行為合法合規(guī)。

五、結(jié)語

大數(shù)據(jù)技術(shù)憑借其在風險識別、評估及決策輔助等方面的顯著潛在價值，已深度融入金融企業(yè)風險防控的各個環(huán)節(jié)。從客戶信用評估到不良資產(chǎn)處置，大數(shù)據(jù)應用成果顯著。然而，數(shù)據(jù)質(zhì)量、技術(shù)人才及安全隱私等問題仍制約其效能發(fā)揮，企業(yè)唯有通過優(yōu)化數(shù)據(jù)管理、強化技術(shù)與人才支撐、保障數(shù)據(jù)安全與隱私等策略，才能充分挖掘大數(shù)據(jù)潛力，有效防控金融風險。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)持續(xù)革新，企業(yè)應緊跟時代步伐，不斷完善風險防控體系，在復雜多變的金融市場中，借助大數(shù)據(jù)之力實現(xiàn)穩(wěn)健、可持續(xù)發(fā)展。

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（作者單位：湖南大學）