大数据分析在金融风险控制中的应用

李妍

摘 要 文章在对金融风险、大数据以及大数据挖掘技术的概念进行介绍之后，分析目前采用传统的风险控制方式进行金融风险控制时表现出的局限性，基于大数据分析技术在其中应用的优势，对其具体应用进行介绍，以供参考。

关键词 大数据分析 金融风险控制 应用

一、引言

在目前信息技术和互联网技术在快速发展并且与金融业进行融合的同时，也使得金融业中的大量数据可以被保留，而且在金融风险控制中可以通过大数据技术来对上述庞大的信息数据进行应用。这主要是金融作为目前社会生活中的重要内容，容易由于金属风险事件而危害相关方的利益。为此，本文就针对金融风险控制中大数据分析技术的应用进行分析。

二、金融风险概述

在目前互联网技术以及移动支付和移动通信等技术普及应用且逐渐成熟的过程中，互联网金融应运而生，而且表现出信息更加透明，以及可以通过互联网来查找融资与被融资方历史资料等特点。但是由于目前我国的互联网金融交易中的征信体系还不够完善，同时也缺乏严格的信息披露机制，容易由于一些信贷单位的征信体系不够完善而增加金融交易双方的风险，或者是由于法律监管体系不够完善而导致在金融交易中出现造假或者由于信息难以披露而增加其中一方所面临风险的问题。

三、大数据及大数据挖掘技术综述

在目前电子计算机技术在快速发展和普及应用的过程中，人们在应用互联网、移动网络以及物联网的过程中，以及在应用各种电子产品、移动终端以及无线网络传感器等电气设备时无时无刻不再产生海量的数据。而针对大数据的定义，就指的是无法使用常规的软件工具在一定时间内进行捕捉、管理和处理的数据集合。而大数据则表现出具有巨大的数据体量、种类繁多的数据以及价值密度低、商业密度高等特点，为了对上述海量的数据进行有效的捕捉、管理和处理，就需要通过新的处理模式，也就是大数据挖掘的模式，而且对此新的处理模式提出非常高的决策力、洞察发现力以及流程优化能力等要求，需要通过数据准备、模式发现以及数据挖掘的结果三个阶段来实现对数据的挖掘。

四、大数据分析技术在金融风险控制中应用的必要性分析

在目前的金融风险控制中采用传统的风险控制方法所表现出的局限性主要以下几点：通过人工方式进行信息资料的收集会产生一定的人力资源成本;通过抽样调查法开展信息采集的过程中会由于资料的遗漏而影响资料的完备性;由于企业法治监管工作不完善而导致出现资料虚假的问题;采用传统模式开展数据处理的效率较低且会导致信息处理的滞后问题;由于手机的资料是其中一部分片段性的资料，会由于无法对动态数据进行调查而影响后期数据分析的连续性;因为数据处理的滞后性会影响结合数据资料进行金融风险分析的结果和即时性，导致风险判断过于主观的问题。

而将大数据挖掘技术应用于金融风险控制中，不仅可以减少对人力资源的过度依赖，而且可以通过对结构性数据资料、半结构数据、非结构数据以及数据流等资料的手机来确保数据资料的完备性，保证金融交易双方实施掌握相互的具体情况。此外，还可以通过大数据分析技术来结合结构性数据和非结构性数据，在掌握调查对象整体运营状况的同时，也可以通过相关规律的总结来进行企业经营状况变化规律和趋势的构建，通过上述变化路径则可以对企业在金融行为中的风险点进行实时分析和评估，并且实现对金融风险的控制。

五、大数据分析技术在金融风险控制中的具体应用分析

（一）在事前风险评估中的应用

在事前风险评估阶段，通过大数据分析技术的应用，主要是评估风险主体的外部环境，也就是对相关企业的行业风险进行评估，而且进行行业风险评估模型的构建。此模型主要是在分析企业资质、经营数据、诚信记录和社会评价等数据内容的基础上构建起来的，此外还要进行风险主体控制风险能力评估模型和法律风险评估模型的构建。通过上述不同的模型来评估金融交易之前的风险情况，基于评估结果来为最终决断和项目监管提供依据。

（二）在事中風险识别中的应用

在开展事中风险识别时，主要通过大数据分析技术来构件针对风险主体的价格波动模型，政策影响模式以及行业关联性影响模型、异常数据识别与比对模型等。

（三）在事后风险处置中的应用

在事后风险处置中，主要是通过大数据分析技术的应用来预测风险主体可能会面对的风险发展趋势，在通过数据模拟来模拟风险后果之后还要评估风险事件可能会造成的后果，然后以此评估结果作为开展金融风险事件事后处置的依据，保证所采用最佳的风险处置方案来实现风险损失的最大化降低。

六、结语

在目前互联网技术逐渐普及且推动互联网金融快速发展的过程中，也表现出由于目前的互联网技术尤其是征信体系不够完善和信息披露机制不够严格而增加金融风险等问题。为此就需要对大数据分析技术进行合理应用，发挥此技术的优势做好事前风险评估、事中风险识别以及事后风险处置等作用，推动互联网金融行业的健康发展。

（作者单位为郑州大学）

参考文献

[1] 郑默.大数据分析技术在金融风险控制中的应用[J].中国商论，2019（15）.

[2] 柯嘉义.大数据金融的风险与挑战分析[J].今日财富，2017（13）：42-43.