大数据在金融风险管理中应用

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随着国民经济增长，助推了金融业快速发展，这对于传统金融发展模式而言无疑是巨大的挑战，必将被适宜时展的新兴金融业态所代替，不断变化的市场形势，使得金融行业不得不紧跟时展步伐，做到与时俱进，将现行的运行模式进行创新，以满足市场多样化的需求，发展必然面临着挑战与风险，金融行业同样也不例外，风险种类、数量日益增多，为了寻求长远发展，金融行业就必须要有有效的风险管理手段来积极应对，而大数据的应用能够弥补传统金融行业的缺陷，为风险管理提供强有力的支撑，将金融风险降到最低。此次通过对大数据在金融风险管理中应用意义分析的基础之上，对互联网背景下金融行业面临的风险进行了探讨，并且给予了几点切实可行的应用建议，促进金融行业风险管理水平的提高。

1.大数据在金融风险管理中应用的意义

1.1有利于构建完善的风险防范体系。多元化是当代社会的主旋律，其影响以及作同都非常大，这也在很大程度上使得金融风险越来越复杂多变，影响到了金融活动正常开展，日益增多的金融风险种类以及数量，更是为金融风险的监督与管理带来了较大的难度。而大数据在金融风险管理中的应用，实现了先进技术优势的发挥，其中不仅仅包含着各种各样金融风险的计算方法，而且有利于金融机构中风险管理人员构建起较为完善的防范体系，在计算、识别、监督管理金融风险的基础之上，将风险发生的几率降到最低点，最大限度地避免损失的发生，起到了很好的监督管理作用。

1.2有利于构建客户完整图像信息数据库。金融行业不同类型风险的发生其最根本的缘由是客户失信，为了规避风险发生，金融机构会全面、系统地对客户情况进行深入的了解与分析，同时也会和客户签署协议，对可能存在的风险提前控制，采用有效的风险防范措施，做精做细，实现金融风险管理目标最优。金融行业发展步伐加快，而信贷环境也越来越复杂，很多企业官网信息的披露较为滞后，特别是最近几年国内信贷的种类越来越多，客户金融行为日益攀高，加大了风险管理的难度。一些机构和企业充分利用了大数据优势，借助这一平台，能够收集整理到客户的大量信息，使金融机构对于客户征信等其他信息准确掌握（具体见图1所示），进而对客户失信发生几率进行评估，制定更加适宜的风险管控措施，使金融风险管理需求得到满足。

1.3有利于满足新型金融服务模式风控管理需求。随着金融业的快速发展，金融市场日益完善，很多新兴的金融服务项目应运而言，例如以互联网为依据的网贷、无抵押贷款等，而且被越来越多的客户所接纳，在金融行业中占据了很大的比重，而此时基于互联网背景下的金融风险管理体系的构建就更加重要了。大数据平台对相关信息的收集、整理、分析、处理等功能，都在很大程度上为风控管理人员更好的分析风险因素提供了强大的数据支撑，不仅使传统金融机构管理理念的转变起到了促进作用，而且做到了与时俱进，满足了新兴金融模式风险控制与管理的需求。

2.互联网背景下金融行业面临的风险

互联网背景下的金融行业发展非常迅速，主要是由于其与传统金融业相比，方便快捷，不会受到时间、空间局限性，客户业务的办理随时随地都能完成，所以受到了很多客户的欢迎，但是任何事物的出现都是既有利又有弊的，互联网背景下的金融行业同样如此，在快速发展中，风险也在逐渐暴露出来，这就需要金融行业积极应对风险，并且有一套切实可行的风险管控体系，准确捕捉到海量信息与数据背景可能隐藏的众多风险，对其进行有效的评估，强化防范管理的意识，确保金融活动在可控的范围内运行。当前互联网背景下金融行来面临的常见风险主要是信息的泄漏，由于金融行业本身流程就非常复杂，而互联网又具备了隐秘性特点，复杂的程序，极易使运行过程中某个环节如果存在问题都会导致发生风险，带来较大的损失，进而造成整个交易的环节最终以失败告终。另外互联网背景下金融机构要有专业的团队给予支持，工作人员既要懂金融、又要懂互联网技术操作，同时还要具备较高的信息素养，可以分辨出信息真伪，能够对相关操作熟悉掌握，确保数据与信息始终保持良好的运作状态之下，进而避免风险的发生。互联网金融打破了传统金融业务办理的模式，这也就表明原有的管理内容已经不再适宜互联网背景下的金融行业发展需求，需要重新构思与制定，虽然也在很大程度上促进了行业发展，具备了较高实效性，传播速度日益加快，但是同时也加大了管理的难度，要求操作人员必须确保操作既规范又正确，将重要的数据以及信息保存完整，特别是互联网金融交易所具备的虚拟性、共享性、互融互通性特点，不会受到时间、地点、人群局限性，就可以完成业务的办理，这既是优势，同时也是风险极易发生的重要环节，为此在很大程度上提高了风险管理的难度。

3.大数据在金融风险管理中的应用建议

3.1贷前环节中大数据分析技术的应用。贷前环节主要存在的风险就是客户信用信息出现了不对称现象，传统金融风险管理过程中，对于个人、企业等客户信息的收集与整理较为滞后。而大数据在金融风险管理中的运用，凭借其先进的技术，以及较强的技术应用水平，以此为依据，金融机构相关的工作人员充分利用大数据分析技术，收集、整理、归类海关、税务等政府权威性的信息数据，这些信息准确率极高，往往能够反映出客户真实的经营情况，信息量较大，不仅仅有客户基本信息，还有其日常经营的数据，通过对这些信息的分析，进而了解到当前企业运营状况，在很大程度上弥补了信息不对象缺陷。除此之外，这些信息往往真实性、准确性较强，金融机构对客户资金流动情况深层次的研究，将客户信用划分为不同的等级，确保决策更加有效，在信用评价体系不断完善与优化过程中，能够为后续信贷交易更好地开展提供强有力的信息支撑，有利于贷中、贷后环节金融机构以信用评价等级及时采用相应的风险管理措施，预防风险的发生，确保金融风险管理各项活动顺利且有序开展下去。

3.2贷中环节内大数据分析技术的应用。金融机构在信贷业务活动开展中若出现信息不对称，极易造成错误的审批结果，不仅仅使信贷交易顺利完成受到了较大的影响，而且一些潜在金融风险随之增加了。同时由于不同的企业认知程度也就不一样，即使是相同金融机构，审批人员不同收获审批结果也会不一样，这都在很大程度上使得贷中环节风险增加。而大数据分析技术在贷中环节的应用，其以科学合理、准确有效为基础构建起的，海量的客户信息进行整合，并且在金融机构内部这些信息以及数据动态化的、实时进行更新，进而完成共享，对于信息不对称风险有效规避，确保了金融机构工作人员做出的审批结果更加公平、公正、客观、准确。与此同时，金融机构借助大数据信息平台对数据进行科学合理利用，工作人员可在第一时间了解企业产品、资金流动等各方面信息，构建起金融机构内部信息与数据的互融互通平台，使得各个他机构能够及时掌握企业信息，进而做出全面化、客观性的评价，在此基础之上开展一系列的信息风险管理工作。

3.3贷后环节中大数据分析技术的应用。在传统金融行业信贷模式的运作环节，要想将获得贷款的企业相关的贷后信息进行收集难度较大，加大了金融机构贷后风险发生的几率，所以金融机构将贷后风险管理工作做好同样也是非常重要的。大数据在金融风险管理中有效的应用，金融机构工作人员以大数据技术为基础，通过相应的平台将企业在贷后的相关信息收集整理，其中不仅仅包含着资金的流出、流入，而且还有产品的销售等各方面内容，在将收集到的信息进行汇总以及整理以后，金融机构借助大数据分析技术，对企业在贷款以后的运作情况准确了解与掌握，实时跟踪以及监控企业经营情况，及时发现其在经营过程中可能存在的问题，做到第一时间做出反应，采用有效的应对措施，将金融风险管理效力不断强化，这同样可以在很大程度上将风险发生的几率降到最低。

4.结语

总而言之，互联网的快速发展，衍生了很多新兴的工具与平台，而大数据就是在网络背景下的一种新兴产物，这也是时展过程中必然趋势，金融行业中科学合理的应用大数据，充分发挥其优势，积极应对风险，借助大数据分析技术，并采取有效的措施将风险发生的几率降到最低，不仅能够将金融风险管理水平大幅度的提高，实现金融行业的良性发展，而且在很大程度上助推了国民经济的增长。

作者:荆琛 单位:东莞理工学院城市学院金融与贸易学院