大數據分析技術在金融投資風險管理中的應用分析

周旭

【摘 要】當今時代，大數據分析技術是非常重要的一門技術，它不僅能為企業發展提供核心競爭力，同時還能影響各行業發展的策略，為其提供決斷依據，尤其是金融投資行業，在風險管理方面應用大數據分析技術最為常見。通過利用大數據分析，進一步提高金融行業在風險控制方面的效果，避免投資風險，讓企業發展更加穩定。本文通過對大數據分析技術的介紹，闡釋其在投資風險控制中的應用價值，提出應用分析的策略，希望能幫助企業更好的控制投資風險。

【關鍵詞】大數據分析技術;金融投資;風險管理;應用分析

大數據時代，數據的重要性不言而喻，它不僅是各行各業爭相收集的對象，也是企業在發展中提升競爭力，獲得更多發展優勢的有力支撐。有了良好的大數據分析，不僅能促進企業在金融投資發展中的調整和完善，還能提升其運營效率和盈利能力，讓企業在經濟發展中更具優勢。不僅如此，大數據分析技術的應用還進一步擴大了企業發展的空間，加速了企業產品創新的速度，為企業風險管理提供依據，讓企業發展的更好，走的更遠。

一、大數據分析技術的發展與特征

我國在大數據分析方面的發展比較晚，速度也遠不如發達國家，但是它的應用范圍卻越來越廣，并具有其他技術無法取代的優勢，成為企業發展尤其是投資風險控制過程中非常重視的存在。比如一些對大數據應用比較多的行業，像電子商務、物流配送等，這些領域對大數據分析技術的需求非常大，因此對其也是非常關注。另外，大數據的信息量非常龐大，普通的方法很難將其分析清楚，只有針對大數據特點研發的大數據分析技術才能真正將其分析徹底，為企業和個人提供風險管理時的精準判斷依據。企業在投資風險管理過程中，如果能充分利用大數據，并達到一定的效果，就可以提升企業經營效率和管理效率，為企業帶來更多的收益。不僅如此，大數據的龐雜性非常強，它的來源廣泛，數據量大，因此必須要對其進行精準分析才能使用。在金融投資風險管理中應用這種技術，能幫助企業更好的了解企業發展風險，從而規避風險，避免損失。

二、大數據分析技術在金融投資風險管理中應用的重要性

近些年來，我國在經濟發展方面取得突破性進展，很多領域的發展尤為快速，也因此，經濟發展從最開始的求快進入求穩階段。金融投資風險的加大給各行各業都帶來很大的麻煩和困擾，尤其是在分析數據方面，巨大的信息量讓很多中小企業難以及時獲取有價值信息，從而錯過投資的最佳時機，不僅損失經濟，同時也給企業投資帶來不利影響。這也是大數據時代到來的原因之一，正是因為有了對這方面的需求，才促使大數據分析技術出現并迅速發展起來。從相關信息中可以了解到，中國在大數據應用方面的投資規模非常大，其中最高的前三大行業分別是互聯網、電信、金融。互聯網行業占據28.9%，電信行業占據市場份額的19.9%，而金融行業則占據17.5%，這個數據還在不斷變化，但僅從這些數據中就能看出，這三大行業中對大數據分析技術的應用非常多，且重視度也比其他行業要高很多。尤其是在金融投資領域，大數據分析技術憑借獨特的分析、預測功能，幫助企業在投資中解決各種問題，有效預測和規避風險，推動企業在金融投資領域的快速發展，為企業增加決策依據。但同樣的，企業在市場經營中的風險受不確定因素的影響越來越大，企業想要控制風險，就必須要加大對大數據分析技術的利用，建立信息共享平臺，實現信息共享，這樣才能有效控制風險，為企業投資帶來更多的精準依據。利用大數據分析技術，企業在投資過程中還能有效整合互聯網數據信息，找到對投資有益的信息，從而提高對風險預估的效果，實現風險管理的信息化。

三、大數據分析技術在金融投資風險管理中的應用

1、大數據分析技術在銀行投資風險控制中的應用

在銀行投資管理中應用大數據分析技術，不僅能夠幫助銀行建立有效的數據分析系統和信息平臺，同時還能完善風險管理，實現銀行投資風險管理的信息化，有效提高銀行在投資風險管理方面的力度，增強銀行的競爭力。該技術在銀行投資風險管理中的應用表現有以下幾點：

1.1建立風險數據平臺，收集大量數據進行分析

銀行利用大數據分析技術，能夠對以往的歷史數據以及不穩定的當前數據進行有效整理和分析，并通過技術分析的方式將其中的風險問題找出來，進行二次確認，避免類似事件的發生。同時通過采用針對性提前措施，能夠提高銀行在投資風險管理方面的安全性。比如江蘇銀行從2014年開始，就通過網絡、線下等方式大量收集信息，并將其進行整理，匯總到信息共享平臺中，實現多種信息共享，包括對風險數據集合分析、負債管理集市、監督報送等多個數據的分析共享。在此基礎上，銀行通過技術分析和風險規則庫，實現金融投資風險評估，降低銀行的投資風險。

1.2完成客戶征信圖視，掌握客戶最新動態

銀行通過整理客戶的相關信息和數據，了解客戶資金情況、交易情況等，掌握客戶的資金情況，并通過相關技術分析判斷客戶的還款能力，對客戶的個人交易量以及貸款次數、還款日期等進行全面了解，判斷客戶的信用度以及誠信系數，將風險降低到最低點，將收益擴大到最大化。這樣一來，銀行在投資管理中的風險就會大大降低，對其發展也會有很大的好處。

1.3構建云計算框架，便于數據分析

在過去，銀行在處理大量業務往來數據時，往往靠的是人工，這種方式既落后又繁瑣，甚至可能會出現人工失誤導致工作重來的情況。如今，有了云計算、大數據分析等先進技術，銀行通過這些技術對數據庫內大量的信息進行有效分析和處理，不僅大大提高了銀行工作人員的工作效率，也提高了分析結果的準確性，為銀行投資提供精準判斷依據，并為其提供規避風險的有效機制。在使用大數據分析技術之前，銀行首先要建立、整合現有的IT設備和資源，并在此技術上構建新的高性能數據平臺，實現云計算和大數據分析技術兩大技術的完美結合，這樣才能保障在銀行投資風險管理中應用的有效性。

1.4建立數據驅動系統，方便銀行查詢數據

數據驅動系統的建立需要大數據分析技術的支持，并且只有利用這種技術才能實現對原有數據庫大量信息的完美分析和挖掘，才能抽取其中有價值的信息，為銀行投資風險管理業務提供價值的幫助。

2、大數據分析技術在保險行業的應用

大數據分析技術對保險公司規避風險，提高業績有很大的幫助，其具體應用如下：

2.1建立有價值客戶信息庫

對于保險服務行業來說，有價值的信息庫不僅能讓他們在推銷保險業務時事半功倍，同時也能確保投保人的情況，讓保險公司在挖掘客戶周期價值、現有價值以及潛在價值方面更具準確性。

2.2建立數據庫

挖掘客戶信息，實現資源共享，必須要有完整的數據庫。利用大數據分析技術對網上線下信息進行收集，保存保險業務開展以來的客戶信息，然后進行歸納整理，最終匯總成為完整的數據庫，為業務人員挖掘客戶信息、規避風險提供基礎。

2.3數據統籌

通過計算機、大數據分析技術，對現有數據信息進行分析，得出與保險業務相關且利用率較高的數據信息，對其進行二次挖掘，實現數據資料利用的高效率。

3、大數據分析技術在企業金融投資中風險管理的應用

企業投資必須要警惕風險，只有掌握規避風險、提高風險管理能力，才能讓企業在投資中沒有顧慮。而大數據分析技術在企業金融投資中風險管理應用有三點：

3.1收集信息，判斷風險大小

面對投資項目，企業領導人和管理層人員難以準確判斷其風險，但可以通過數據分析來了解風險大小以及評估投資的可行性。通過大數據分析技術能將企業投資項目中的風險大小很好的分析出來，企業在投資決策時也能有更精準的判斷依據和參考，避免因為了解不深而決策失誤。不僅如此，通過數據分析，企業還能更好的了解投資項目存在的風險性，加強對投資項目的了解，對之后的投資行為也有一定的影響，確保企業不會盲目跟風投資，降低企業在投資行為中的風險性。

3.2規避風險，選擇合理投資項目

投資項目眾多，并不是所有的項目都值得選擇。企業在投資之前，通過大數據分析技術掌握投資風險，了解風險因素，合理規避對自己不利的風險，并找到可控風險投資項目。這樣一來，既能保證投資風險在可控范圍之內，不會給企業帶來較大的經濟損失，還能讓企業獲得較高的回報，擁有更好的發展基礎。

3.3制約風險，降低風險中的損失

在投資時，遇到風險在所難免，企業在應對風險之時，不要一味的避讓，也要適時迎刃而上，這樣能讓企業獲得更好的經濟回報。而在遇到風險的時候，通過大數據分析技術，了解風險大小，帶來的影響以及投資項目未來發展趨勢，通過合理分析判斷，決定是停止投資還是繼續加大投資。這樣一來，能讓企業在風險中將損失降低到最低點，也能讓企業的投資帶來更可觀的收益回報。

四、結語

在金融風險管控中，大數據分析技術的作用非常大，應用也非常廣泛，它對銀行、對保險服務行業、對企業發展都有很好的幫助，同時還能幫助這些企業在投資過程中及時發現運營風險，采取有效措施規避風險，掌握風險，提高企業應對風險的管控能力，讓企業發展更加健康順利。因此，大數據分析技術在企業投資風險管控中值得推廣和發展。

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