基于大數據的金融風險預測與防范對策研究

徐子涵

摘 ?要：步入大數據時代，網絡化與數據化的持續更迭促進了大數據與金融行業的結合，大數據儼然已經成為金融行業發展的核心資產。身為一名高中生，我們對于大數據的接觸時間相對較早，能夠從中獲取更多的知識。金融領域的發展風起云涌、變幻莫測，本身具備一定的風險性，因此通過合理利用大數據對金融風險展開預測，并提出金融風險防范策略，對金融領域的發展來說具有重要的實用價值。

關鍵詞：大數據;金融風險;趨勢預測;防范策略

現階段，大數據早已經成為各個行業發展的一個公共子集，每個領域在發展中都不可避免的積累了海量數據，特別是金融領域發展中。換句話說，金融領域已經成為大數據技術的積極踐行者。處于瞬息萬變的時代背景下，金融領域傳統型的風險預測與防范策略儼然已經無法滿足出現的新問題，故此，只有緊跟時代發展的步伐，借助于大數據開展金融風險的研究才是行之有效的必然路徑。筆者雖然正處于高中階段，但是對于大數據略有了解，因此本文針對大數據背景下如何加強金融風險的預測與預防提出相應的建議。

一、大數據背景下對金融風險進行預測

大數據算法在商業應用中一騎絕塵，究其原因在基于互聯網技術、云計算技術、移動支付技術的不斷興起，使得金融需求與現代科技之間存在著緊密的聯系。處于大數據環境下，金融領域運行過程中主要存在以下幾點風險：

（一）金融領域中存在信用風險

所謂信用風險，主要是因不良貸款引起的，主要影響因素在于客戶的還款意愿與還款能力等。信息化時代背景下，海量數據的增長導致信息出現不對稱的情況，金融行業無法從海量數據中獲取道有價值的信息，難以充分滿足客戶的實際需求，因此無法對科學的真實信息情況進行了解，自然就無法準確預測客戶的信用情況，特別是一些貸款中信用風險與貸款后信用風險。如果不良貸款數量增加，則容易使得金融行業出現資產或者負債比率上升的情況，進而使得金融領域的信用風險及加劇。

（二）金融領域中存在信息安全風險與數據分析風險

大數據的發展，已經實現了信息的集中化與量化處理等，能夠對用戶的私密信息進行搜集與獲取，其中包括金融信息。故此，一旦出現信息泄露的情況，將嚴重影響客戶的財產安全，甚至遭受重大經濟損失。由于金融領域不同部門負責事項不停，因此數據并未實現共享的程度，導致出現了數據孤島現象。與此同時，數據始終處于封閉狀態，難以進行科學分析，導致一些數據存在滯后性，無法及時發現數據中潛在的金融風險。

（三）金融風險中存在市場風險

金融風險中，市場風險主要表現在數據風險、數據壟斷、魯莽行為等幾個層面上。若想借助于大數據分析首先應該保證數據的質量與數量，因為數據之間存在一定的關聯性，如果數據中出現虛假信息，將直接影響數據推斷出來的結果，甚至出現市場風險。同理，金融行業中擁有海量的數據與資金資源，數據壟斷將降低金融市場的競爭效率，進而抑制金融數據活力，使得市場風險加劇。

二、大數據背景下防范金融風險的幾點策略

（一）金融風險防范中建立大數據思維

在金融風險的預防過程中，應該及時樹立大數據思維：從分析原因過渡到分析相關性;從絕對精確過渡到效率;從抽樣調查過渡到全樣調查。借助于大數據來對金融風險進行分析，不能依賴于經驗行事，而是應該借助于數據開展量化分析，不僅要求分析應該全面及時，同時應該保證數據的快捷性與有效性等。大數據對金融風險的輪廓進行分析，能夠幫助人們合理防范金融風險，進而實現規劃金融風險。

（二）完善大數據下金融風險管理體系

在建立大數據風險管理體系中，首先應該運用大數據征信體系中的分析流處理技術對客戶的實際情況進行分析與獲取，進而對客戶精準定位，準確判斷客戶的信用情況。其次，加強貸款中、貸款后的金融風險防范，借助于大數據對客戶的實際經營情況、還款逾期等情況加以分析，全面掌握客戶的信用狀況等。最后，轉化大數據結構化數據，并完善加工，確保建立起全面的風險管理體系。

（三）完善金融風險數據共享體系

在金融風險的防范中，應該建立起統一化的標準體系，實現大數據共享，將一些機構或者公司中分散的金融數據進行集中管理，并突破數據界限的束縛，使數據實現共享模式。在數據管理中，應該整合金融風險的相關數據，使金融風險中的信息數據實現共享，確保全行業對金融風險進行實時化防范。與此同時，要開通數據調取渠道，并建立起數據共享軟件平臺，以便于相關部門、相關環節對于風險數據的獲取，并運用大數據開展科學分析等，對客戶信用情況加強審核，從各個層面規避金融風險。

結束語：

大數據號稱“網絡時代的科學讀心術”，它的價值在于將人類的行為、各個領域的發展等信息化。就金融領域來說，利用大數據開展風險預測與防范工作是一種強有力的手段，對海量數據進行風險識別、計算、分析與度量的呢過，不僅能夠挖掘潛在風險，并且能夠充分運用信息數據創造更多的價值，進而幫助金融領域實現風險管理，促進金融領域的長遠發展等。

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