大數據分析技術在金融投資風險管理中的應用

李曉龍

（華北電力大學經濟與管理學院，北京 102200）

引言：大數據分析技術作為一種現代信息數據處理技術廣泛應用于銀行、保險等金融行業，并在其中發揮了重要作用。文章就如何利用大數據分析技術，提高金融投資風險管控能力進行了探討。

一、大數據挖掘與數據分析解釋

（一）大數據時代背景

與發達國家相比，我國大數據研究起步較晚，目前尚處于發展的初級階段。當今社會，大數據的應用越來越廣泛，占領的領域也越來越大，其優勢地位遠非模擬時代科比。尤其是在電子商務、物流配送、等方面大數據的應用，有力的促進了這些行業的技術革新。今天，利用大數據快速發展的領域正在以不可替代的優勢引領企業發展新業務，開拓新市場，創新運營模式，有力的推動了企業在經營模式和營銷手段上的更新換代。企業無論是經營規模還是效益快速增長。大數據這個概念對改變消費者的行為，預測產品銷售量以及補充庫存貨物進行改善與優化，在有效提高經營效率、減少庫存、預測市場中返回重要作用。我國最初確定大數據的理論與工程數據研究和應用方向是在2012年5月的香山科學會議上，這次會議是國內首次組織的以大數據科學與工程為主題的會議。到2012年6月，中國舉辦大數據時代,智謀未來學術報告會，初步確立了我國大數據時代的理論。

（二）金融投資中應用大數據技術的必然性和必要性

近年來，隨著我國經濟快速發展時期的結束，經濟發展轉入穩中求進的時期。金融投資的風險增大，制造業經營遇到前所未有的困難。部分制造、服務領域中小企業的經營風險也在越來越大，大數據時代就是在這種背景下應運而生。有數據顯示，中國大數據應用投資規模以五大行業為最高，其中第一是互聯網行業，占28.9%，第二是電信行業，占19.9%，第三是金融行業，占17.5%。將大數據技術應用于金融投資中，憑借其優越的分析、預測功能，預測、解決投資中遇見的各種問題，推動金融投資向科學化、可控化方向發展。集約化經營模式下各企業的經營相互依賴，因此企業間交叉風險日益加劇。利用大數據技術建立信息共享平臺，實現信息共享，共同控制風險會收到事半功倍的效果。現代公司化經營，多元化、信息化的趨勢日益明顯，各有業務往來的經營單位之間的風險關系也日趨復雜。利用大數據分析技術整合互聯網數據平臺，直接從各種渠道中獲取公司經營有關的數據信息，通過對數據信息進行分析，對公司發展前景進行預測與風險評估，實現風險管理的信息化。

二、大數據分析技術在金融投資風險管理中的應用

（一）將大數據分析技術應用于銀行的管理中，通過建立數據信息平臺，完善風險管理系統，實現銀行風險管理的信息化

應用大數據分析技術，對銀行風險管理，其作用表現在以下幾點：

1.建立風險數據搜集整理平臺。利用大數據分析技術銀行可以對歷史數據和不穩定的現實數據進行快速整理，有利于銀行分析和預判此類事件再次發生的幾率，采取針對性的提前措施預防再次發生，提高銀行貸款的安全性。江蘇銀行從2014年開始集開發了風險數據集市、資產負債管理集市、監管報送集市等多個內部數據集市于一體的數據共享平臺，在豐富的數據基礎上，通過流計算引擎和風險規則庫，實時計量金融投資的信用風險。

2.形成客戶征信視圖，掌握客戶動態。通過對客戶的信息的分析、整理，及時掌握客戶資金達到賬戶信息、交易信息，便與實現結構化管理。還可以通過客戶個人交易量及貸款次數，還款日期等信息，預測個人信貸評價等級與誠信系數，將客和風險降到最低；

3.便于云計算的架構設計。銀行在處理大量的往來業務數據時，往往利用云計算進行分析處理。對于云計算的應用，大數據分析技術首先要建立和整合銀行現有的基礎IT設施，在此基礎上制定數據信息處理的方案，以此構建出支持云計算和大數據集合所需的高性能數據平臺，實現云計算與大數據分析技術的應用。

4.建立數據驅動系統。數據驅動的系統需要大數據分析技術的支持，利用大數據分析技術，實現對原有數據庫中的數據信息進行有效的識別，抽取集成為面向大數據銀行業務應用中的主要數據。能夠有效的實現對銀行處理的每筆業務數據進行對比分析，極大地方便了銀行對各類數據的查詢。

（二）數據挖掘技術在保險行業的應用

數據挖掘涉及銀行、保險公司的多項業務，因此數據挖掘過程十分復雜。其作用是在無以數計的歷史和現實數據中發現有潛在利用價值的信息和數據，因此，在保險公司業務開展中具有重要作用。僅以CRM管理系統為例，簡述數據挖掘在保險行業的具體應用：

1.建立客戶價值模型。客戶是保險公司賴以生存的主體，客戶價值模型，則是保險行業對客戶建立的提供利益價值進行判斷依據的數據信息。包括客戶存在周期價值、現有價值和潛在價值。

2.建立數據庫。挖掘客戶數據，必須首先具備完整的數據資料庫。利用大數據分析技術收集、保存保險行業務開展過程中的客戶信息，然后進行整理歸類，將這些數據整理成為一個完整的數據庫，為數據挖掘提供基礎條件。

3.通過分析整理進行數據統籌。利用計算機對數據庫充足的各類數據資料進行分析，得出與保險業務相關且利用率較高的數據資料，挖掘軟件就可以根據業務需要對數據進行分析篩選，實現數據資料的有效利用。

三、結束語

大數據分析技術在金融風險管控中的應用，通過對銀行或保險公司隸屬、顯示數據的分析整理和辨別，能夠發現金融運作中的風險，并采取有效措施進行風險管控，提高對金融風險的管控能力，實現金融業的健康發展。