大數據分析技術在金融投資風險管理中的應用

[摘要]如今大數據分析技術的優勢是其他領域無法替代的，它不僅開拓了新市場，還創造了新的運營模式。文章通過大數據分析技術在金融投資風險管理中的應用，對其中存在的問題和原因進行了研究分析，并提出了相應的解決策略，以推動大數據分析技術在金融投資風險管理中更好地應用。

[關鍵詞]大數據;金融投資;大數據分析技術

[DOI]1013939/jcnkizgsc201928035

大數據分析技術作為一種現代化信息處理技術，廣泛地應用在各行各業。大數據分析技術發揮的作用是其他信息技術無法替代的，它開拓了新的市場，創造了新的運營模式，為企業在金融投資風險管理中提供了非常大的保障，降低了企業在金融投資中的風險。大數據分析技術的應用推動了企業的經濟效益，提高了企業的市場競爭力。大數據分析技術在銀行等金融行業廣泛使用，文章就其大數據分析技術，對金融投資風險管理的應用進行了研究。

1大數據挖掘與數據分析解釋

11大數據時代背景

如今大數據在各行各業廣泛使用，逐漸形成了大數據時代。與其他發達國家相比，我國的大數據起步較晚，發展尚未成熟，還存在著一些問題。如今大數據技術作為一種不可替代的信息技術，給各行各業創造了非常大的優勢，為市場的開拓提供了有力的保障，改變了傳統的商業運營模式，提高了企業的經濟效益。與此同時，大數據技術改變了消費者的行為，能為消費者提供更優質的服務，在產品質量方面進行優化和改進，為企業提高經濟效益，降低企業產品庫存，運用大數據技術還可以預測市場的變化，為企業提供更重要的保障[1]。大數據分析技術在我國的發展將會越來越快，相信不久將會在各個行業得到廣泛使用，并能對大數據分析技術進行有效的操控。

12金融投資中應用大數據技術的必然性和必要性

隨著我國科學技術的不斷發展，各行各業也得到了快速發展，但是企業在金融投資風險中遇到的問題越來越大，甚至面對前所未有的金融投資風險，給這些企業帶來了非常大的困難。由于這些企業在金融投資風險中缺少相關的風險管控技術，無法真正降低金融投資的風險，所以很多企業在金融投資風險上迫切需要有效的解決方法，從而致使大數據時代的到來。大數據的應用能有效地降低企業金融投資風險，改善企業遇到的困難，為企業提供更高的經濟效益。根據調查數據顯示，應用大數據技術的三大行業，其互聯網行業最高，其次是電信行業，金融行業對大數據的應用也非常廣泛[2]。

在金融行業中，將大數據技術利用在金融投資中，憑借著大數據預測功能，準確地分析金融投資風險數據，為金融行業提供有效的解決方法，并能科學性地進行解決，為金融行業明確可控化方向。一些企業在經營上互相依賴，導致了金融風險日益加劇，利用大數據技術可以實現信息共享，有效解決企業之間的風險，提高他們的經濟效益，使每方都受益。目前企業處于現代化經營，面對著多元化、信息化的趨勢，使企業的經營風險越來越大，也變得越來越復雜，通過對大數據技術的應用可以有效地獲取公司的數據信息，并對其進行準確、科學的評估，從而解決企業在風險管理的問題。

2大數據分析技術在金融投資風險管理中的應用

21大數據分析技術在銀行行業的應用

前文闡述了金融投資中應用大數據的必然性和必要性，大數據時代背景下，應用大數據技術使企業取得了更大的優勢，能非常有效地對金融投資風險進行管控，在銀行領域，大數據分析技術應用也十分廣泛，能有效地對銀行風險進行管理。[3]

建立風險數據收集整理平臺。通過對大數據分析技術的應用，銀行在數據分析和現實數據中能有效地進行整理，使銀行在數據分析方面進行有效的預判，可以分析金融投資風險發生的概率，從而采取有針對性的預防。大數據分析技術還可以使銀行在貸款方面得到安全性的保障，一些銀行在大數據分析技術應用方面對風險數據、監管報送集市等多個內部數據中進行了統一整理，形成了銀行數據共享平臺，為銀行在金融投資風險管理中提供豐富的數據基礎，能實時有效地對銀行金融投資風險進行有效的預測和管控。

銀行應用大數據分析技術，可以有效地掌握客戶的實時動態，對客戶的信息進行分析整理。通過大數據分析技術，有效地將客戶資金到賬信息等信息數據進行系統性管理，最大程度上保障客戶資金安全。在提高客戶對銀行誠信方面，可以有效降低客戶的金融風險，為客戶的資金提供更大的保障。

當銀行在處理客戶信息數據時，會利用大數據分析技術進行分析處理。云計算的應用，為銀行提供了數據信息制訂方案。基于對云計算的應用，使銀行的數據平臺得到了更高性能的提升。它能有效地處理數據信息，便于云計算的架構設計，充分發揮大數據技術的應用。

銀行在對數據驅動系統方面需要應用大數據分析技術，通過對大數據分析技術的應用，可以將銀行數據庫的信息進行有效的識別。針對銀行業務的信息數據，可以實現全面的分析，對銀行處理的每一筆業務數據可以達到最大限度地安全保障，減少銀行在金融投資管理中的風險，為銀行業務提供更高的保障。

22數據挖掘技術在保險行業的應用

在大數據背景下，大數據分析技術為各行各業提供了有效的保障。作為大數據分析技術中的數據挖掘技術，它在保險行業的應用也十分廣泛，為保險行業在金融投資管理上有效地對風險進行降低。保險公司的很多項業務都能看到數據挖掘技術的影子，數據挖掘技術的流程較為復雜，但是它發揮的作用是非常有影響力的。它可以對保險公司的數據信息進行分析，從而發現具有潛在價值的信息數據。所以保險公司的業務離不開數據挖掘技術的應用，它對保險公司的業務開展和保險公司的未來發展有非常重要作用。

數據挖掘技術在保險行業的應用，首先要對客戶的價值進行明確建立。保險公司的主要生存條件是客戶，客戶的價值將會影響保險公司業務的進一步開展，對客戶進行有效地價值模型建立，將會推動保險公司效益的提升。通過利用數據挖掘技術，可以對客戶的信息進行科學性的分析，發掘出具有潛在價值的數據信息，從而保險公司才能有針對性地制訂服務方案，為客戶提供更有價值的保險業務，使客戶和保險公司在各自需求上獲得共同的滿足。

保險公司利用數據挖掘技術，建立屬于自己的數據庫。通過數據挖掘技術對客戶數據進行科學分析，建立全面、系統的保險公司數據資料庫。通過對客戶信息的收集、分析、研究，進行有效性整理，使保險公司可以實時了解客戶的需求，幫助保險公司在金融投資管理中降低風險，為保險公司減少不必要的業務開展，才能更好地為客戶提供服務保障。

保險公司應用數據挖掘技術，可以有效地分析數據信息，并對信息數據進行整理，為保險公司的數據資料庫提供更大的保障。保險公司應用數據挖掘技術，可以對保險業務相關數據資料進行有效的分析，對保險公司業務進行篩選，才能有效地降低保險公司在金融投資的風險。

3結論

綜上所述，文章對大數據分析技術在金融投資風險管理中的應用進行了研究分析。當前大數據技術在各行各業得到了廣泛應用，其優勢是其他信息技術無法替代的，為我國開拓了新的市場，創造了新的運營模式。在大數據時代背景下，為企業在金融投資風險提供了有效的保障，運用大數據技術對公司數據進行科學性的分析，從而有效地對金融投資風險進行管控，使企業在經濟效益上獲得提高。所以大數據技術在金融投資中的應用是必然性的，也是必要性的。憑借著大數據的預測功能，能準確地分析金融投資風險數據，使金融行業在金融投資風險管理中進行有效地管控，從而實現金融行業持續性的發展。

參考文獻：

[1]李宏偉企業金融投資常見的風險及控制路徑[J].中國市場，2018（7）：70-71

[2]趙杰突破傳統思維創新互聯網金融[J].信息技術與信息化，2018（4）：6-7

[3]扈潤楠，姜魯大數據背景下互聯網金融風險及規制路徑[J].時代金融，2018（11）：45-46

[作者簡介]靳朝陽（1993—），女，漢族，河南新鄭人，本科，助教，研究方向：經濟學。