淺析大數據分析技術在金融投資風險管理中的應用

雷雪

摘要：隨著信息技術的不斷發展，加之金融投資信息化的趨勢，使得人們的投資行為可以在互聯網平臺上進行，并將大數據分析技術應用于金融投資風險管理。本篇文章基于金融投資風險管理的角度，探討大數據分析技術在其的應用，介紹金融投資風險管理原則以及風險來源，然后再提出具體的技術應用。

關鍵詞：大數據分析技術；金融投資；風險管理

前言：目前有越來越多的企業利用閑置流動資金用于金融投資，通過在這一領域獲得的利潤促進企業自身的發展，獲取更大的市場份額。但是金融投資的風險更高，特別是在經濟下行的環境下，企業投資行為更加謹慎。在此形勢下，部分企業會利用大數據分析技術，針對投資項目進行風險評估，以此防范投資可能帶來的風險。

一、金融投資風險管理原則以及風險來源

金融投資行為要秉持著分散化原則，盡可能投資多個項目，通過不同類型、行業的投資，分散投資風險。按照投資類型劃分，有存款、貨幣基金、股票、債券、房地產等；按照多個項目劃分，如股票可以投資不同行業的股票、購買多個基金產品，或投資多個國家或地區的房地產。秉著收益率目標原則，要明確投資收益目標，了解現掌握的資金能夠實現多高收益，以及投資過程中可能面臨的風險和困難，設置一個可實現的回報目標，綜合考慮下采納或放棄某投資計劃。

投資風險主要來源于投資方式和通貨膨脹帶來的危險。投資方式按照資金流動性，又可分為直接性、間接性金融投資方式，前者面臨的投資風險更大，若是投資者缺乏一定的管理經驗和能力會引發更大的資金問題；后者的投資風險相對較低，主要有投資基金和參股風險投資，此項投資需要對投資項目有足夠的了解和調查。通貨膨脹直接導致投資環境惡化，使得投資貨幣購買力下降，對于跨國企業來說此投資風險的危害更大[1]。

二、大數據分析技術在金融投資風險管理中的應用

將大數據應用于金融投資管理，主要借助技術的決策力、洞察力以及流程優化能力，對現投資項目進行分析和優化。目前90%以上的全球500強企業的投資決策主要來源于數據分析，分別在企業內部或與學校等機構合作，建立專門的分析部門或專業，針對某個投資項目進行分析，并基于分析結果的基礎進行決策。

（一）將大數據分析技術納入風險管理系統

這種技術應用方式，首先建立起風險數據集市，銀行或其他投資機構，利用大數據分析技術將此數據集市掌握的數據信息進行分析，主要整理該投資項目的歷史數據以及突發性風險情況，以此為基礎預判此項投資行為的風險，以及預測出現問題的幾率。其次是根據數據集市形成客戶征信視圖，將客戶賬戶、交易信息結構化管理，在此框架下將客戶貸款金額和次數、投資規模以及還貸能力，進行評估和分析，在多種數據信息支持下建立較為完整、詳細的信用評估體系，按照相關算法計算該客戶逾期還貸的風險系數，得出單個客戶的征信分數。再次，為數據數據分析搭建云計算軟、硬件平臺，將銀行的投資業務與云計算技術整合在一起，實現相關投資評估的分析得以運用云計算技術。為達到此目的，需要在軟件架構上進行針對性設計，符合銀行分析、計算和統計需求，整合現有的軟、硬件資源，建設支持云計算的基礎IT設施，在此基礎上制定數據處理方案，以此保證海量數據分析的準確和高效。最后，建立的風險管理采用數據驅動的設計，它的基本原理是構建數據模型以此更加高效地識別和利用這些數據，從海量、無關聯的數據中將所需數據抽取、集合，為銀行辦理業務服務。這樣的應用方式，主要將每筆銀行業務數據進行分拆對比分析，進一步增強系統查詢數據速度。

（二）保險行業應用數據挖掘技術

數據挖掘的技術優勢是通過將看似無效、無用的信息進行整合，按照特定需要將其集中展示，充分挖掘低價值信息的價值，為信息使用者提供參考依據。保險行業是高風險行業，需要掌握大量的信息對風險進行評估和預判，但是保險機構所掌握的數據太過繁雜和冗余，需要利用更加有效的數據處理技術從大量無價值的信息中提出有利用價值的信息[2]。

這項技術的運用，主要先為建立客戶價值模型，將業務所產生的數據信息錄入該模型，通過它分析客戶的潛在價值、客戶存在周期價值，再將大量類似客戶數據進行橫向對比，針對某客戶價值模糊的情況提供判斷和價值計算依據。在價值模型基礎上，建立客戶數據庫，按照每個客戶的登記、類別以及投資業務等，分類保存，為數據挖掘提供大的數據量支持，增強分析和計算結果的準確性和有效性。通過數據模型和數據庫的完善，根據業務需要開發相應的數據處理工具，加強數據統籌力度，使用數據挖掘軟件篩選數據庫各類型數據，并利用分類、關聯技術將所需數據信息在篩選后呈現。

（三）互聯網金融運用高頻、算法交易

對于實力雄厚的企業或投資機構來說，可以利用先進的硬件和軟件優勢，針對某一投資目標進行快速分析，并生成和發送交易指令，實現在較短的時間內多次買入賣出，如此有利于投資者減少未對沖頭寸。目前采用的高頻交易手法，主要通過各種分析手段，識別特定項目的金融活動痕跡。例如，監測某一共同基金在收盤前執行的交易操作，并根據此行為預判下一步其在其他時段的動向，然后投資者采取相應的反應措施。在高頻次交易中利用，利用相關軟件算法，監測交易項目的動態，根據算法分析結果判斷是否買入或賣出，實現利潤最大化。

三、結論

綜合上述，隨著信息技術的發展和互聯網軟、硬件環境的改善，使得越來越多的金融投資實現信息化，并在網絡平臺上利用大數據分析技術進行金融投資風險管理。本篇文章介紹了將大數據分析技術納入風險管理系統，保險行業應用數據挖掘技術，互聯網金融運用高頻、算法交易三項措施，強化投資風險管理。希望本文的研究能夠為讀者提供有益參考。

參考文獻：

[1]韓冰凝.淺析大數據技術對于互聯網普惠金融風險管控能力的重要作用[J].財經界（學術版），2017（01）：2

[2]李雪潔.大數據開啟防范金融風險智能時代——大數據防范金融風險論壇側記[J].中國科技產業，2016（07）：40-41