基于大數據的金融風險預測與防范對策研究

袁雪松

摘 要：基于大數據下對金融風險進行預測和防范，可以有效降低金融經營的風險指數。我們要對大數據環境下的信用風險、信息安全風險和數據分析風險、市場風險等金融風險進行分析，并提出樹立大數據戰略思想觀念、建立大數據的全方位風險管理體系、建立金融風險數據共享聯盟等防范金融風險的有效對策。

關鍵詞：大數據；金融風險；預測與防范；對策研究

中圖分類號：G63 文獻標識碼：A 文章編號：1673-9132（2019）06-0187-02

DOI：10.16657/j.cnki.issn1673-9132.2019.06.123

一、大數據環境下的金融風險

（一）信用風險

信用風險取決于信貸方面的誠信度，對于金融業而言，不良貸款就是衡量信用風險的重要指標。當今時代數據以爆炸式的速度增長，但很難辨別其真實度。金融企業一旦與客戶建立了信貸關系，就會存在由于信息的失真性，再加上客戶還款能力有限或者還款意識較差而導致得信用風險的加劇。此外，不良貸款一旦記錄過多，影響了金融業的資金情況，將會威脅到整個金融行業的發展。

（二）信息安全風險和數據分析風險

大數據在網絡化時代已經實現了信息的集中化和量化，對大量私密信息的獲取已不再是難事，這其中也包括金融信息。金融信息一般包括個人身份、交易詳情以及償還情況等，此信息一旦泄露，會給客戶造成巨大的損失。造成信息泄露的主要因素有以下兩方面：一是數據分離，沒有實現共享，金融行業的各部門為了實現監管而只針對本部門的數據進行分析，使得相互聯系的數據相分離，沒有實現共享；二是部分數據具有封閉性和延遲性。在一些特殊情況下，數據會存在全封閉的狀態，進而無法進行分析，即使能夠對其進行分析，由于數據的延遲，也沒能發揮出其優勢，問題和隱患依然存在。

（三）市場風險

市場風險主要是由數據的真實性造成的，同時也包括金融交易中的不正當行為以及對數據的壟斷。對大數據的分析存在質和量兩大因素，但也只是數據之間行為，一旦數據出現差錯，那么對金融風險的預測和防范就失真了，進而會引發市場風險。此外，有實力的金融企業會把含金量高的數據進行壟斷，從而使金融市場的天平向某一方向傾斜，大數據也就因此失去了有效的市場調節作用，促使了市場風險的加劇。

（四）技術風險

要想獲得實用的數據信息，就要對大數據進行海量分析、篩選，但這一過程需要借助技術工具、技術人員及技術平臺的支持，同時也需花費大量的成本費用。因此，很多金融企業對數據的挖掘力并不足，無法利用有效的信息進行業務的開展，這樣會增加金融風險發生的幾率。此外，對網絡平臺的風險防范意識不強，也會造成嚴重的金融風險。

（五）法律風險

目前，大多金融企業都通過網絡的形式進行經營，并且通過此渠道積累了大量的客戶信息，久而久之，這些信息就會具備重要的商業價值，一旦與利益相關，就容易被一些不法分子竊取。此外，數據分析使得金融業務變得較復雜，再加之法律仍不健全，對此方面的監管依舊有空白，因此，法律風險也不容忽視。

二、防范金融風險的有效對策

（一）樹立大數據戰略思想觀念

對于大數據的應用，要從樹立思想觀念開始，主要應從以下幾點進行轉變：一是要從單純的分析原因向分析相關性進行轉變；二是要在分析準確性的基礎上向提高效率方向轉變；三是從抽樣調查向全面分析方向轉變。在依靠本能和經驗對大數據進行分析時，要把對其相關性的分析放在主要方面，進而達到即全面又有效率的量化分析。通過大數據對金融風險走向的分析，可以有效采取金融風險防范措施，降低風險指數，進一步減少客戶及金融企業的損失。

（二）建立大數據的全方位風險管理體系

對大數據的全方位風險管理體系的建立主要涉及以下三方面：首先，要運用技術手段，掌握客戶的信息資源。目前常用的一些數據采集、存儲及分析的技術工具有ETL工具、爬蟲、關系數據庫、NLP、數據挖掘、機器學習等，利用這些技術可以對客戶的信息資源進行全面的掌握，不論是線上還是線下。特別是客戶的信用狀況，可以通過信用評分模型來進行判斷。

其次，對交易中的客戶進行風險監控和風險提示。在此階段可以運用大數據的資源及技術手段對客戶的資金鏈條、交易情況、還款情況及違約情況等動態變化進行實時掌握，以降低客戶貸款中及貸款后的金融風險。此外，也可以隨時提醒客戶違約后的嚴重后果，讓其進一步增強風險意識。

再次，是將數據統一結構化。大數據中的數據有些是零散的，有些是半成型的，在數據整理過程中，要將這些數據都變成統一的結構化數據，以便形成更加全面的客戶風險管理體系。

（三）建立金融風險數據共享聯盟

實現數據共享是降低金融風險的有效措施。首先，要打破壟斷，建立共享體系。每一個金融企業都在進行數據收集，如果將各個金融機構、網絡平臺及其他公司的數據進行整合，打破壟斷格局、形成共享模式，這樣不僅能對金融風險進行實時監控，更是金融風險降低的有效途徑。其次，要建立數據平臺，優化數據調取渠道。對大數據的分析要想及時準確，渠道暢通很重要。建立數據平臺，讓各部門都能對所需數據進行及時調取，并借助數據的相關性特征，對客戶的信用狀況、風險能力等進行自動審核，以防范風險的發生及擴大。

（四）培養大數據人才的核心技術能力

各個行業的發展都需要人才的助力，金融行業更是如此。金融行業需要對大數據進行分析、處理、挖掘、整合等方面的能力，并將這些步驟與專業的金融業務融合在一起。因此，需要專業性的人才，建立一支專業的數據處理隊伍，才是對金融風險預測和防范的最佳選擇。

（五）建立配套的法律體系保護機制

健全的法律法規是金融風險防控的前提，目前對大數據的應用仍有很大的法律空白，國家應順應形勢的發展，出臺行之有效的適應大數據發展的法律法規，讓大數據在法律體制的保護下防范金融風險，為其保駕護航，這樣大數據才能發揮出其應用的功效。

參考文獻：

[1] 龔燕紅.以生為本愛在細微——有關初中班主任管理的思考[J].試題與研究（教學論壇），2015（28）.

[2] 馬錦霄，陳思思，韓軒.大數據背景下大學生金融風險防范的研究[J].中國商論，2018（8）.

[責任編輯 胡雅君]