基于大數據視角的互聯網金融風險管理研究

李拔豪

摘 要：隨著科學技術的日益進步，我們已經進入了大數據時代。現如今，大數據技術已經應用于各個行業中，并且取得了較好的效果。為了順應時代的發展，金融行業也應用了大數據技術。本文從大數據背景下金融風險管理特點引入，介紹了大數據金融管理面臨的風險與挑戰，并提出了防范金融風險的應對措施，希望能夠給金融風險防范工作的開展提供一定幫助。

關鍵詞：大數據? 互聯網? 金融風險

中圖分類號：F830.593 文獻標識碼：A? 文章編號：2096-0298（2020）02（b）--02

過去的金融信息是結構化的數據，而融合了大數據的金融，其中出現了很多非結構化以及半結構化的數據。很明顯新的金融模式和過去的模式相比較，發生了很大變化，其風險問題是十分顯著的，并且具有一定的復雜性。如果有風險發生，將會通過網絡進行傳播，造成較大風險。所以，創建相應的金融風險管理機制已經成為當前需要關注的問題。

1 大數據時代的金融風險管理特征

過去的金融風險管理中，信用風險、戰略風險、法律風險等都是其中需要面對的風險，其衡量方式是內外風險資本的充足情況，主要對金融機構開展業務中面對的內外風險進行衡量。不論是負債風險管理、資產負債管理，還是信貸風險管理，過去的風險管理中重點評測的對象是前中后臺的傳統業務，其特征是評測定性化、規則流程化等。然而在大數據背景下，金融行業出現了明顯的混業經營模式，相應地也可以使過去聯系的方式發生變化，金融服務的界限也相應得到了加大，推動了金融服務向多方面發展。在這樣的狀況下，因為金融機構運用互聯網與客戶接觸，利用大數據對過去金融服務進行了改造，參與其中的人群比較多，接觸率也相對較高，這樣就產生了一定風險。另外，多元化的服務模式以及金融產品的創新，雖然給消費者帶來了方便，但是其中也隱含了許多不確定因素，可能會傳遞一定風險。創新業務的風險逐漸變大是新時期金融風險管理的主要特點。網絡業務中，對買方市場進行了強化，要想在競爭中占據優勢，就要對服務進行創新。一些新業務的產生，如線上信貸、互聯網金融等，使金融機構在借助于互聯網的情況下，接觸了大量客戶群體，但同時也加大了評測信用和核實資質等方面的困難程度以及風險。伴隨著金融產品的逐步創新，一些新型產品逐步走入我們的生活，但是通常這些產品具有很高風險，價格波動較大，具有很高的杠桿率，其對資金頭寸的影響是無法估量的。另外，理財產品比較熱門，期限架構發生變化，融資途徑逐漸轉向資本市場。然而資本市場產品具有很強的周期性、很大的風險敞口，這就造成了在流動性風險管理上比較困難，要對風控技術進行創新。

2 大數據金融面臨的風險

2.1 傳統金融機構面臨改革

大數據時代的來臨，給過去金融行業帶來了一定改變。首先，國家調整了這個行業的監管模式，并加大了開放力度。與此同時，金融行業中也出現了一些非金融機構，在金融市場中占據了一定份額，導致過去的金融機構受到一定沖擊，金融市場中的競爭日趨激烈。其次，金融行業具有非常豐富的數據資源，怎樣靈活運用數字工具，同時和其他不同行業的融合運用，依然需要逐步加強。最后，金融機構要維持開放的狀態，對大數據的運用研究，已經成為今后金融機構在競爭中發展的主導。

2.2 大數據技術水平亟待提高

大數據在發展的過程中，一個主要的問題就是隱私以及安全方面的問題，通過多個真實案例已經表明，即便是搜集了沒有什么危害的信息，在存儲、研究以及處理等過程中，也會使個人隱私被暴露，搜集大量信息的過程中也加大了信息泄露的風險。對于這種情況，各個金融機構也采取了相應的應對措施，其保護的內容不但包含大數據本身，也包括利用大數據研究獲取的信息，由于其中的任何一個過程產生問題，都會影響金融財產的安全，所以各大金融機構急需提升金融信息技術安全方面的管理。

2.3 技術應用與業務探索仍需突破

與其他行業不同，金融行業具有較強的展示性需要、邏輯關系密切等特征。所以，在管理數據、分析數據等方面都提出了很高的要求。因為大數據金融這種方式起步比較晚，創建數據庫、研究數據等方面的技術還處在逐漸進步的過程中，造成金融機構只可以在逐漸探索中選取相應的大數據技術，這就在一定程度上使技術決策的風險有所加大，也許會給金融機構造成一些沒有必要的損失。

2.4 行業標準與安全規范仍待完善

當前，各個行業的發展都有著自身的規則，行業之間存在較大的阻礙，即便是在金融行業的內部，其標準和行業規范也是不相同的。為了加速編制交易數據、交換數據等重點共通標準，使信息的共享得以實現，需要以產業鏈為中心，將跨行業的技術規范以及數據方面的規定創建起來。

3 大數據金融面臨的挑戰

3.1 數據共享平臺缺乏

當前，各金融機構的信息保密程度比較高，機構之間也缺少聯系，相關的金融信息無法得到有效共享，通常狀況下，它們是不想共享，不能共享，對共享數據信息存在一定顧慮。因為無法共同分享金融信息，金融需要不能得以實現，作為金融機構，為了能夠對客戶有更進一步的了解，和客戶之間創建較好的關聯，就要加大相應的金融成本，情況較為嚴重時，還會導致金融風險的加大。因為缺少相應的共享數據平臺，即使金融機構足夠強大，也無法使眾多客戶的個性化需要得到精準、及時的滿足。

3.2 專業性人才欠缺

和其他行業的人才相比較，大數據模式下的金融行業，對人才的專業技能要求較高，不但要具備計算機專業技能，還要掌握統計學、數學等學科知識，另外，應用方面的專業技能也是必不可少的。但是當前的金融行業在大數據上的專業人員相對較為缺乏，現有的人員無法使大數據處理的需求得以實現。因為相關工作人員業務技能相對較為欠缺，在對數據進行處理的時候，就會產生數據失真的狀況，對金融行業的發展十分不利。此外，一些金融機構在人才的待遇方面不是很高，這樣的狀況，導致人才無法得到挽留，給金融行業帶來損失。可見當前的金融行業在綜合型人才以及管理人才方面存在很大不足。

4 防范金融風險的有效對策

4.1 樹立大數據戰略思想觀念

在運用大數據上，要將相應的觀念樹立起來，可以重點從如下幾個方面進行轉變：首先，從單純地只是對原因進行研究，轉變為對關聯性進行研究;其次，在研究精準性的前提下，使效率方向的轉變有所提升;最后，改變過去抽樣查驗的方式，逐漸轉變為全方位的研究。在借助于經驗研究大數據的過程中，要將對其關聯性的研究放在重點位置，從而使分析變得更加有效率，以及更具全面性。利用大數據研究金融風險的趨勢，能夠有效地運用相應的金融風險防范策略，使風險系數變低，從而使金融企業和客戶的損失降低。

4.2 建立大數據的全方位風險管理體系

創建大數據的全面風險管理機制，要重點做好如下幾個方面工作：首先，要通過對相關技術方式的運用，對客戶的數據資源有所了解。當前，爬蟲、NLP、ETL工具等是比較常用的收集、存儲和研究信息的工具，通過對這些工具的運用，能夠從全方位了解客戶的數據信息，其中包含線下和線上信息。尤其是客戶的信用狀況，能夠利用信用評分模型進行判定。其次，如果客戶正處在交易中，要對風險進行提示及監控。在這個過程中，能夠利用大數據的相關技術以及信息及時了解客戶的交易狀況、還款狀況和違約狀況等方面的變化情況，從而使貸款過程中的金融風險變低。另外，要及時對客戶進行提醒，告知違約的后果，使其在風險方面的認識有所加強。最后，對數據信息進行統一。大數據中的信息一些是半成型的，也有些是較為零散的。在對信息進行整理的時候，要使這些信息變為統一結構化信息，從而形成更加全方位的客戶風險管理機制。

4.3 建立金融風險數據共享聯盟

要想使金融風險降到最低，就要實現信息的共通。一方面，要將壟斷破除，創建一定共享體制。每個金融企業都在搜集相應的信息，倘若整合了互聯網平臺、金融機構的相關信息，破除了行業壟斷，促成資源的共享，這樣不但可以及時監管金融風險，還可以使金融風險得到一定程度減低。另一方面，要創建相應的信息平臺，對信息調配途徑進行優化。要想及時精準地對大數據進行研究，途徑是非常重要的。創建相應的信息平臺，各個部門都可以對自身需要的數據實行隨時調配。同時根據信息的一些有關特點，自動核實客戶的風險能力和信用情況等信息，從而防止風險的產生和加大。

4.4 培養大數據人才的核心技術能力

不論是哪個領域，要想發展，都要具備相應的人才，金融行業也不例外。金融行業中，需要具備發掘、分析、整合信息的能力，同時將其良好地應用于金融業務中。所以，創建一支具有一定專業能力的信息處理團隊，才能更好地預測和避免相應的金融風險。

4.5 建立配套的法律體系保護機制

要想更好地防范金融風險，就要有完善的法律法規。當前，在大數據的運用方面，還缺少相應的法律法規，國家需要順應時代的進步，將與大數據發展相適應的法律法規頒布出來。在法律體系的維護下，更好地對金融風險進行防范，使其穩定發展，讓大數據的作用得到更加全面的發揮。

5 結語

綜上所述，大數據模式下金融行業面臨較大的風險和挑戰。要想使這些問題得到解決，就要將樹立大數據戰略思想，創建大數據的全面風險管理機制，培養相應的大數據人才，創建相應的法律體制等有關措施做好。只有這樣才能實現對風險的更好防范，從而保證金融行業的穩定發展。

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