基于大数据的金融风险预测与防范对策研究

袁雪松

摘 要：基于大数据下对金融风险进行预测和防范，可以有效降低金融经营的风险指数。我们要对大数据环境下的信用风险、信息安全风险和数据分析风险、市场风险等金融风险进行分析，并提出树立大数据战略思想观念、建立大数据的全方位风险管理体系、建立金融风险数据共享联盟等防范金融风险的有效对策。

关键词：大数据；金融风险；预测与防范；对策研究

中图分类号：G63 文献标识码：A 文章编号：1673-9132（2019）06-0187-02

DOI：10.16657/j.cnki.issn1673-9132.2019.06.123

一、大数据环境下的金融风险

（一）信用风险

信用风险取决于信贷方面的诚信度，对于金融业而言，不良贷款就是衡量信用风险的重要指标。当今时代数据以爆炸式的速度增长，但很难辨别其真实度。金融企业一旦与客户建立了信贷关系，就会存在由于信息的失真性，再加上客户还款能力有限或者还款意识较差而导致得信用风险的加剧。此外，不良贷款一旦记录过多，影响了金融业的资金情况，将会威胁到整个金融行业的发展。

（二）信息安全风险和数据分析风险

大数据在网络化时代已经实现了信息的集中化和量化，对大量私密信息的获取已不再是难事，這其中也包括金融信息。金融信息一般包括个人身份、交易详情以及偿还情况等，此信息一旦泄露，会给客户造成巨大的损失。造成信息泄露的主要因素有以下两方面：一是数据分离，没有实现共享，金融行业的各部门为了实现监管而只针对本部门的数据进行分析，使得相互联系的数据相分离，没有实现共享；二是部分数据具有封闭性和延迟性。在一些特殊情况下，数据会存在全封闭的状态，进而无法进行分析，即使能够对其进行分析，由于数据的延迟，也没能发挥出其优势，问题和隐患依然存在。

（三）市场风险

市场风险主要是由数据的真实性造成的，同时也包括金融交易中的不正当行为以及对数据的垄断。对大数据的分析存在质和量两大因素，但也只是数据之间行为，一旦数据出现差错，那么对金融风险的预测和防范就失真了，进而会引发市场风险。此外，有实力的金融企业会把含金量高的数据进行垄断，从而使金融市场的天平向某一方向倾斜，大数据也就因此失去了有效的市场调节作用，促使了市场风险的加剧。

（四）技术风险

要想获得实用的数据信息，就要对大数据进行海量分析、筛选，但这一过程需要借助技术工具、技术人员及技术平台的支持，同时也需花费大量的成本费用。因此，很多金融企业对数据的挖掘力并不足，无法利用有效的信息进行业务的开展，这样会增加金融风险发生的几率。此外，对网络平台的风险防范意识不强，也会造成严重的金融风险。

（五）法律风险

目前，大多金融企业都通过网络的形式进行经营，并且通过此渠道积累了大量的客户信息，久而久之，这些信息就会具备重要的商业价值，一旦与利益相关，就容易被一些不法分子窃取。此外，数据分析使得金融业务变得较复杂，再加之法律仍不健全，对此方面的监管依旧有空白，因此，法律风险也不容忽视。

二、防范金融风险的有效对策

（一）树立大数据战略思想观念

对于大数据的应用，要从树立思想观念开始，主要应从以下几点进行转变：一是要从单纯的分析原因向分析相关性进行转变；二是要在分析准确性的基础上向提高效率方向转变；三是从抽样调查向全面分析方向转变。在依靠本能和经验对大数据进行分析时，要把对其相关性的分析放在主要方面，进而达到即全面又有效率的量化分析。通过大数据对金融风险走向的分析，可以有效采取金融风险防范措施，降低风险指数，进一步减少客户及金融企业的损失。

（二）建立大数据的全方位风险管理体系

对大数据的全方位风险管理体系的建立主要涉及以下三方面：首先，要运用技术手段，掌握客户的信息资源。目前常用的一些数据采集、存储及分析的技术工具有ETL工具、爬虫、关系数据库、NLP、数据挖掘、机器学习等，利用这些技术可以对客户的信息资源进行全面的掌握，不论是线上还是线下。特别是客户的信用状况，可以通过信用评分模型来进行判断。

其次，对交易中的客户进行风险监控和风险提示。在此阶段可以运用大数据的资源及技术手段对客户的资金链条、交易情况、还款情况及违约情况等动态变化进行实时掌握，以降低客户贷款中及贷款后的金融风险。此外，也可以随时提醒客户违约后的严重后果，让其进一步增强风险意识。

再次，是将数据统一结构化。大数据中的数据有些是零散的，有些是半成型的，在数据整理过程中，要将这些数据都变成统一的结构化数据，以便形成更加全面的客户风险管理体系。

（三）建立金融风险数据共享联盟

实现数据共享是降低金融风险的有效措施。首先，要打破垄断，建立共享体系。每一个金融企业都在进行数据收集，如果将各个金融机构、网络平台及其他公司的数据进行整合，打破垄断格局、形成共享模式，这样不仅能对金融风险进行实时监控，更是金融风险降低的有效途径。其次，要建立数据平台，优化数据调取渠道。对大数据的分析要想及时准确，渠道畅通很重要。建立数据平台，让各部门都能对所需数据进行及时调取，并借助数据的相关性特征，对客户的信用状况、风险能力等进行自动审核，以防范风险的发生及扩大。

（四）培养大数据人才的核心技术能力

各个行业的发展都需要人才的助力，金融行业更是如此。金融行业需要对大数据进行分析、处理、挖掘、整合等方面的能力，并将这些步骤与专业的金融业务融合在一起。因此，需要专业性的人才，建立一支专业的数据处理队伍，才是对金融风险预测和防范的最佳选择。

（五）建立配套的法律体系保护机制

健全的法律法规是金融风险防控的前提，目前对大数据的应用仍有很大的法律空白，国家应顺应形势的发展，出台行之有效的适应大数据发展的法律法规，让大数据在法律体制的保护下防范金融风险，为其保驾护航，这样大数据才能发挥出其应用的功效。

参考文献：

[1] 龚燕红.以生为本爱在细微——有关初中班主任管理的思考[J].试题与研究（教学论坛），2015（28）.

[2] 马锦霄，陈思思，韩轩.大数据背景下大学生金融风险防范的研究[J].中国商论，2018（8）.

[责任编辑 胡雅君]