金融大數據背景下互聯網金融的風險控制分析

李正明

【摘? 要】 在新時期新的市場經濟體制環境下，國內社會經濟快速發展，尤其是在金融大數據這一背景下，更是驅動了互聯網金融的發展。互聯網金融服務已經成為現代社會大眾所接受的主要金融服務之一，隨著時間推移，用戶對互聯網金融服務的要求也在不斷提升。金融大數據背景下，互聯網金融具有更多的發展機遇的同時也有著眾多的風險，在控制不當的情況下，會出現不同程度經濟層面的損失，嚴重情況下則會導致互聯網金融發展受到較大的負面影響。因此，文章針對金融大數據背景下互聯網金融的風險控制進行深入探究和分析。

【關鍵詞】 互聯網金融；金融大數據；風險因素；控制策略

隨著時間推移，國內的互聯網發展水平不斷提高，數據總量也在不斷增加，人們也進入到一個快速發展的大數據時代，對應的大數據技術也開始應用在不同領域，并扮演著重要角色，金融領域亦是如此。金融大數據理念、技術的存在給互聯網金融發展帶來了前所未有的強大助力，與此同時，金融大數據也帶來了一定的風險因素，控制不當的情況下，容易導致互聯網金融發展受到比較大的限制，產生負面影響。因此，在金融大數據背景下，互聯網金融的快速發展需要注重互聯網金融風險因素分析，并且采取針對性的處理措施，從而發揮金融大數據優勢和價值，促進互聯網金融進一步的發展。

一、相關核心概念闡述

（一）大數據

所謂大數據，顧名思義就是指規模巨大、類型繁多的數據集合，其特點包括“3V”：數據量大（Volume）、數據種類多樣（Variety）、數據處理速度快（Velocity）。隨著信息技術的飛速發展，人們在日常生活和商業活動中產生了海量的數據，這些數據涵蓋了各個領域的信息，包括但不限于社交媒體數據、傳感器數據、金融交易數據等。金融大數據是指在金融領域中產生的海量數據，包括但不限于交易記錄、客戶信息、市場數據等。金融大數據的特點在于數據量龐大、類型多樣，且具有高度的實時性和價值密度，其應用領域涵蓋了風險管理、市場預測、客戶信用評估、交易監控等方面。通過對金融大數據的分析和挖掘，金融機構可以更準確地識別風險、優化投資組合、提升客戶體驗，并且能夠更快速地作出決策，從而提高業務效率和風險管控能力。同時，金融大數據也催生了新的金融科技（FinTech）應用，如智能投顧、區塊鏈技術、支付清算等，為金融行業帶來了巨大的創新和變革。

（二）互聯網金融風險

所謂互聯網金融風險，顧名思義就是指在互聯網金融活動中存在的各種潛在風險和挑戰。隨著互聯網技術的迅猛發展，互聯網金融已經成為金融行業的重要組成部分，但也帶來了一系列新的風險。其中，合規風險是互聯網金融需要關注的問題。由于互聯網金融的創新性和跨界性特點，監管環境和法律法規相對滯后，存在監管空白和監管挑戰。未能合規經營可能引發法律糾紛，甚至造成金融系統的不穩定。而且，金融大數據目前發展迅速，風險因素增多的同時，其所造成的影響也更加嚴重，因此，金融大數據背景下互聯網金融發展過程中，需要注重互聯網金融風險的有效控制。

二、互聯網金融風險的表現形式

（一）信用風險

在金融領域，信用風險是最為常見的一種風險，在金融大數據背景下，互聯網金融的信用風險是指在互聯網金融活動中，由于信息不對稱、欺詐行為或其他因素導致的借款人或借款機構無法按時償還債務的風險。譬如，金融大數據可能存在數據質量問題，包括數據缺失、錯誤、虛假等。不完整或不準確的數據會影響信用評估的準確性和預測能力，進而增加借款人違約的概率。另外，金融大數據背景下互聯網金融的一大特點就是靈活和便利，借助互聯網的匿名性和便利性，有些借款人或借款機構可能故意提供虛假信息，騙取貸款并逃避還款責任。這種欺詐行為對互聯網金融平臺和投資者造成了信用風險，除此之外，近年來互聯網金融發展十分迅速，然而監管機構在面對新興的互聯網金融模式難以迅速跟進并建立完善的監管框架，使一些不良行為得以滋生，增加了信用風險的存在。

（二）違法違規風險

在金融大數據背景下，金融大數據為互聯網金融的發展帶來了前所未有的便利。然而金融大數據也帶來了不同風險，其中之一就是互聯網金融的違法違規風險，主要包括信息泄露、非法集資、洗錢和其他金融犯罪行為。金融大數據的應用可能導致個人敏感信息泄露的風險，一旦個人金融數據被非法獲取，可能會導致身份盜用、詐騙等問題。同時，在互聯網金融領域，由于監管滯后或監管空白，一些平臺可能利用各種手段從事非法集資活動，給投資者帶來損失。此外，洗錢等金融犯罪行為也可能借助互聯網金融渠道進行，對金融秩序和社會穩定構成威脅。

（三）用戶違約風險

在金融大數據背景下，互聯網金融的用戶違約風險是指借款人或借款機構無法按時償還債務的風險。這種風險主要源自信息不對稱、欺詐行為和其他因素。金融大數據的應用使互聯網金融平臺能夠更準確地評估借款人的信用狀況，但數據質量問題可能導致評估失真，增加違約風險，目前在各大金融機構互聯網金融產品推廣過程中已經表現出這一問題。另外，互聯網金融的運營模式使欺詐行為更易發生，借款人或借款機構可能提供虛假信息，以此騙取貸款并逃避還款責任。此外，監管滯后也使一些不良行為得以滋生，進一步增加了違約風險。

三、金融大數據背景下互聯網金融風險控制的重要意義

在金融大數據背景下，互聯網金融風險控制具有重要意義，主要體現在以下三個方面：

首先，金融大數據為互聯網金融提供了更精準的風險定價和評估能力。傳統金融機構在風險控制中往往依賴于有限的數據樣本和簡化的模型，難以全面準確地評估借款人的信用風險。而金融大數據技術可以通過對海量的用戶行為數據、交易數據和社交數據進行分析挖掘，建立更為精準的風險評估模型，從而提高了對借款人信用狀況、還款能力等方面的評估準確度，幫助金融機構更好地控制風險。

其次，金融大數據支持互聯網金融實時監測和預警能力。傳統風險控制模式存在著滯后性和局限性，往往需要較長時間來收集、整理和分析數據，導致監測風險的反應速度較慢。而基于金融大數據的風險控制系統可以實現對各類風險指標的實時監測和預警，通過大數據分析技術快速發現異常情況和風險信號，及時采取相應措施，有效避免風險的進一步擴大，從而保障金融系統的穩定運行。

最后，金融大數據為互聯網金融提供了更豐富的風險管理工具和手段。在金融大數據的支持下，互聯網金融平臺可以基于用戶畫像、行為軌跡等多維度數據構建個性化的風險管理方案，針對不同類型的用戶和交易場景實施更為精細化的風險管控。同時，金融大數據還可以支持互聯網金融機構開展風險壓力測試、模擬建模等手段，幫助機構更好地理解和評估各種可能的風險情景，制訂更為有效的風險管理策略。

不難看出，在當代的金融大數據背景下，互聯網金融風險控制意義重大，不僅提升了風險評估的準確性和實時性，也為風險管理提供了更多元化和精細化的工具和手段，有助于提高金融體系整體的穩健性和安全性。

四、金融大數據背景下互聯網金融風險控制的有效路徑

（一）建立健全互聯網金融風險控制體系

互聯網金融必將是當下和未來很長一段時間內金融領域的主要發展形勢，甚至會逐漸取代傳統線下金融服務和相關產品。因此，對應的金融風險控制工作也不能一蹴而就，而是要構建對應的風險控制體系，保障此項工作持續開展。一方面，不同互聯網金融平臺在發展過程中，需要善于利用金融大數據的價值，建立完善的大數據風險評估模型。通過整合各類金融、消費和行為數據，構建綜合性的用戶信用評分模型。例如，利用用戶的社交網絡數據、消費習慣數據以及個人征信數據，建立更為全面和準確的信用評估體系。另一方面，大數據背景下的互聯網金融發展速度非常快，對應的風險因素不斷出現，針對此，互聯網金融發展過程中需要加強監測和預警能力，及時發現潛在風險。利用大數據技術，建立實時的風險監測系統，對交易數據、資金流向等進行持續監控，并結合機器學習算法進行異常行為檢測。

（二）完善互聯網金融相關法律法規

我國各個領域的各項工作強調的都是有法可循和有法可依，在金融領域更是如此，這是促進金融行業整體健康發展的關鍵所在。因此，在金融大數據背景下，互聯網金融快速發展需要完善相對應的法律法規，如制定和完善互聯網金融相關的隱私保護法律法規。隨著金融大數據的廣泛應用，個人信息的收集、存儲和使用變得更加頻繁和復雜。相關法律法規可以規范金融機構和互聯網平臺在個人信息處理方面的行為，要求其明確告知用戶信息的收集和使用目的，并保障用戶的知情權和選擇權。

例如，歐洲的《通用數據保護條例》（GDPR）就為個人信息的合法性、透明性和安全性提供了一系列規范，促進了互聯網金融風險控制中個人信息的安全和合規使用。在國內互聯網金融平臺的發展過程中，相關部門需要制定相關法律法規明確用戶個人信息的獲取、使用和保護要求，明確金融機構對個人信息的合法使用范圍和目的，并規定了違規行為的處罰。另外，互聯網金融機構在使用金融大數據進行風險控制時，應遵守相關法律法規，并向用戶充分披露風險評估模型、數據采集方式以及風險控制手段等。例如，要求互聯網金融機構明確告知用戶個人信息的使用目的和范圍，明確用戶對個人信息的控制權，并提供必要的風險提示和投訴渠道。

（三）加強先進技術應用

科學技術是第一生產力，這一點在金融大數據背景下互聯網金融的風險控制工作中亦是如此。首先，可以利用人工智能和機器學習技術，對大規模的金融數據進行分析和挖掘，幫助金融機構更準確地評估風險和預測未來趨勢。例如，通過訓練機器學習模型，可以識別出異常交易模式、潛在的欺詐行為，從而及時采取相應的風險控制措施。其次，區塊鏈技術的去中心化和不可篡改的特性，可以提高交易的透明度和安全性，減少操作風險。例如，在借貸場景中，通過區塊鏈技術可以實現借貸合同的智能化執行，自動化地監測還款情況，并自動觸發相關措施，如利息收取、逾期罰款等。最后，利用大數據分析技術，可以從大量的金融數據中提取有價值的信息，幫助金融機構更好地了解市場動態和用戶行為，從而更準確地評估風險和調整風險控制策略。例如，通過對用戶的消費行為和信用記錄進行大數據分析，可以判斷用戶的還款能力和借貸風險，從而決定是否給予其貸款以及貸款額度。

（四）強化互聯網金融支付控制力度

強化互聯網金融支付控制力度是加強金融大數據背景下互聯網金融風險控制的重要措施。一方面，在互聯網金融支付過程中，加強用戶身份驗證可以有效防止欺詐和盜竊行為。例如，采用雙因素身份驗證，結合密碼、指紋識別或面部識別等技術，確保只有合法用戶才能進行支付操作。另一方面，還可以通過監測和分析大量支付數據，建立異常交易模式識別系統。該系統可以檢測出異常的交易行為，如高額轉賬、頻繁跨境支付等，及時發出警報并采取相應措施進行風險控制。

五、結語

互聯網金融目前已經深度融入社會經濟和廣大人民群眾的日常生產生活中，其中在金融大數據背景下，互聯網金融發展存在不同風險因素，加強風險控制工作至關重要。在金融大數據背景下，互聯網金融的風險控制變得更加重要和復雜。通過加強法律法規、應用先進技術等手段，可以有效應對互聯網金融的風險挑戰。互聯網金融行業應不斷創新發展，加強風險管理和監測能力，以適應不斷變化的金融環境，為用戶提供更安全、高效的金融服務。

參考文獻：

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