大數據在互聯網金融風控中的應用研究

■董星川

（福州大學至誠學院）

近年來互聯網工具在科學技術不斷發展的基礎上不斷涌現，比如大數據、云計算、搜索引擎、云社交、網絡安全等等，這些互聯網工具的不斷升級為資金融通帶來了很大的便利性，在保證交易安全的基礎上，許多互聯網工具都在結合金融市場的基礎上產生了新型的業務模式。在這些互聯網工具中，大數據技術尤為重要、現階段客戶數據正呈現幾何級的速度增長，傳統的技術水平無法充分利用這些數據，大數據技術的誕生使得互聯網金融的發展前景無限放大，目前金融市場上的競爭主要是數據的競爭，特別是大數據技術的使用。

1 互聯網金融以及大數據技術的特點

1.1 互聯網金融的特點

互聯網金融技術的發展進一步促進了資金融通的便利性，依托于互聯網技術，金融市場上的業務成本大大降低，互聯網可以通過網絡技術減少相應的人力成本、匹配成本以及交易成本。成本的降低促使金融機構更加深入的利用互聯網金融來發展自身的業務。

互聯網金融不僅降低了業務成本，還讓原本的交易過程變得簡便快捷。在互聯網金融的背景下，客戶可以通過網上來進行交易，不需要到營業網點來進行操作，節省了客戶的時間，提高了金融機構的工作效率。

但是，互聯網金融在這些優勢的基礎上也存在一些弊端，隨著原本的業務在網絡上進行，網絡安全成為不容忽視的存在。現階段由于互聯網金融發展時間比較短，對互聯網金融的監管程度比較弱，因此在互聯網金融發展的同事，網絡詐騙等網絡犯罪行為也是不斷出現，這些行為阻礙了互聯網金融的進一步發展。

1.2 大數據技術

大數據技術主要是通過利用海量的數據，將這些數據通過計算機語言進行定義和描述，然后通過特殊的方法來從中尋找有規律以及價值的信息，提高這些數據的使用效率。大數據分析主要分為一些幾個方面，包括數據的采集和預處理、數據的存儲、計算方法與模式、數據分析、數據的可視化、數據安全等等，也可以采取其他的相關步驟來優化數據分析模式，進一步的提高數據的利用效率。大數據技術的主要優勢是可以處理非常多的數據、數據類型可以多種多樣、數據的處理速度非常快。在大數據技術出現之前，數據的處理速度也是制約互聯網金融發展的重要原因之一。在現階段，大數據技術在生活的各個方面都有體現，比如網絡貸款等等，大數據技術可以有效識別借款人的違約風險。但是隨著大數據的利用規模越來越大，也存在一些信息泄露的風險，因此在利用好大數據技術的同時，必須嚴格做好信息安全工作。

2 大數據技術在互聯網金融中的運用

大數據通過利用海量的客戶數據來進行分析，從中尋找有價值的信息，即使現階段大數據技術的應用的精確度不是很高，但是在一定程度上可以進一步的普及。大數據的發展促進了金融創新，目前我國的大數據技術的應用主要在理財方面和貸款方面，大數據技術可以充分分析客戶的信用狀況以及違約情況，然后結合客戶的具體信息來進行評估。

2.1 高頻算法

高頻交易主要是通過利用大數據技術來分析大量的金融交易數據，從這些金融交易數據中來識別一些規律。交易員利用這些規律來進行分析，然后制定交易決策，從中獲得收益。高頻交易強調時間的重要性，大數據技術可以通過快速處理金融交易數據來滿足高頻交易的需要。比如股票市場、期貨市場以及外貨市場上的價格是實時波動的，每一秒的價格都不一樣，利用大數據技術可以準確的判斷買入和賣出信號，從中獲取收益。

2.2 市場情緒分析

在金融市場上，市場情緒是一種非常重要的信息指標，通過分析市場情緒可以有效的判斷買入和賣出時點。通常各種社交媒體發布的信息都包含相應的情緒，比如微博、新聞、facebook等等，通過分析這些信息可以準確的判斷當前的市場情緒，但是在大數據技術出現以前，這些信息的分析需要大量的時間，在金融市場上時間非常的重要。通過利用大數據技術，再加上一些算法分析，可以非常快的分析出當時的市場情緒，然后交易員可以通過這些市場情緒指標進行交易決策。

2.3 風險管理

大數據技術的出現可以更好的幫助商業銀行等金融機構來識別客戶的信用狀況。商業銀行可以利用大數據技術來分析客戶的交易記錄，履約情況，并且分析客戶的經營業務、資金需求以及自身財產等情況，通過這些數據的分析然后再整合到一起，商業銀行通過分析后的結果來判斷客戶的信用狀況，進一步提高了自身的風險管控能力。另外通過對客戶全方位的分析，可以有效識別中小企業的資金問題，并且分析該企業的發展潛力，根據分析結果來進行是否通過貸款審核，提供個性化的審核方式，有效解決中小企業貸款困難等問題。

3 大數據技術在互聯網金融風險管控方面的具體應用

我國金融市場發展不是很完善，在大數據技術出現之前，金融機構無法充分利用客戶的詳細數據，導致相應的互聯網金融發展緩慢，相關金融產品數量較少。客戶信用狀況主要是通過央行的征信系統來進行判斷。隨著大數據技術的發展，各種各樣的風險控制系統逐漸出現，比如通過第三方服務，通過大數據公司提供的信用評級來進行判斷。另一種是大公司自己收集數據建立自身的信用系統。阿里巴巴主要是通過建立自身的風控模式，通過自身平臺收集大量的交易記錄、支付記錄來進行分析。

信用卡業務也充分利用了大數據技術，金融機構或者發行類似信用卡的公司通過分析用戶的社交信息、生活繳費信息以及第三方支付信息，比如京東、淘寶等等，然后綜合這些信息來判斷用戶的消費能力、還款能力，最后來判斷用戶的信用狀況，通過大數據技術可以準確的識別用戶的信用風險，有效的降低了客戶的違約損失。

4 總 結

近年來隨著科學技術的發展，互聯網技術和金融不斷結合，進一步推動了互聯網金融的發展。互聯網金融技術的發展進一步促進了資金融通的便利性，依托于互聯網技術，金融市場上的業務成本大大降低。成本的降低促使金融機構更加深入的利用互聯網金融來發展自身的業務。互聯網金額的發展很大程度上是依托于大數據技術，大數據技術可以利用海量的數據來獲得相應的信息。本文討論了互聯網金融與大數據技術融合之后的創新方向，并且分析了目前大數據技術的應用場景。隨著大數據技術的發展，數據安全應該是接下來需要重視的一點，只要保護好用戶的私人數據，才能進一步促進互聯網金融的發展。