基于云计算的金融企业用户风险分析研究

杨子　郭树行　夏婉菁

摘 要：风险评估一直是银行客户管理方面最为关注的一个方面，关于它的研究也一直是金融领域的一个热点。云计算采用了一种资源共享的IT技术和管理方式，提供了一种更高效的数据存储能力和挖掘能力，面对这一新兴技术的发展，金融行业在客户管理领域面临革命性的改变，传统的商业银行客户分析模式将向大数据接轨。其中，云计算模式能够快速的识别细分客户，方便获取和采集客户的信息，从而更好地评估客户价值。该文针对这一现状，从银行客户风险的角度出发，探究海量数据挖掘的情况下云计算评估模式的优势以及应用框架。

关键词：客户风险 云计算 大数据 风险评价

中图分类号：F830.49 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2015）01（a）-0015-01

西方国家的商业银行经过较长时间的发展，风险管理体系已经比较完整。最开始的信用风险预测大多采用的是主观判断法，仅仅只依赖于部分专家的主观分析，导致结果并不科学，Markowitz（1952）年首次提出了现代资产理论，从此数学模型开始运用在风险评估方面，并衍生出很多模拟情况更好的模型，比如Luce（1959）的logistic模型，Sharpe（1964）CAPM模型以及Merton和Black（1973）的期权定价模型.这些模型的更新和成熟构成了现代风险管理理论的基本框架。但是，随着互联网金融在新世纪的发展，传统的数理理论已经不足以完整预测风险的实际水平，于是出现了以人工智能和电子计算机为基础的Greene和Smith（1987）的算法模型。这些模型都要依靠大量的原始数据和概率论理论知识，而且某些模型需要专业的IT人员才能进行操作，为银行的人力资本带来了很大负担。

近年来，随着云计算银行概念的提出，关于云计算银行的架构和具体应用的研究如雨后春笋，钱峰（2011）从硬件软件和业务流程方面为银行的快速发展提供了解决方案，同时国内外的很多学者都提出了将云计算与CRM的结合起来，陈驻民（2012）就提出了基于云计算的智能银行架构设计，为实际应用提供了可能。

1 银行客户风险评价模型

1.1 银行客户风险的指标体系

影响企业风险的因素有很多，主要分为财务和非财务两个方面。综合考虑以上几个层次，将风险细化成了七个具体要素（表1）。

2 风险模型应用与优势分析

在应用过程中，首先从云资源中提取指标主要成分，同时系统会自动进行网络初始化及参数设置，然后数据开始网络训练的粗调，进入设置好的网络信用评估系统算法系统，待运算完毕后得到相应结果。云计算不仅仅是简单的数据存储服务器和服务器，它契合了如今银行业以“客户为中心的”经营战略，为银行业带来了前所未有的机遇，分别有如下五个方面优势：

2.1 动态性

由于云计算获取和处理的数据都属于网络数据，当云资源中的数据流流经每一个软件中进行处理时，数据会不断编辑当前功能及增加新功能并随着客户信息的变化而自动更新。利用云资源自动更新的动态特点，可以绘制出单个或一类客户的风险水平动态变化图，反应客户最新的风险变化，从多个方面为管理者提供风险预测依据。

2.2 开放性

云计算最大的特点就是资源共享，因而基于云计算模式的客户管理系统也就如在一个开放的平台上，客户管理的不同功能分为若干个模块，每个模块构建成单独云软件架构在这个平台上，分别执行不同的工作任务，但是整体的数据结构和来源是一致的。

2.3 自由性

云计算模式与传统获取信息方式不同，打造的是按需服务的模式，客户根据自己的需求获取信息，提高了客户的满意度和自由度。

2.4 信息化

依据云计算的数据处理和存储能力，我们可以将风险的多维度分析和风险的预测的信息化。在CRM系统中将客户按行业划分为几大类，进一步分析风险的行业特点，并利用云计算技术设置自动标注功能。

2.5 低成本

一旦云计算应用框架建成，客户管理的员工不需要有很高超的IT技能，只需要设定好大数据算法的参数和指标，计算机就会把通过大数据算法处理得出的结果直接存储于IAAS平台的软件中，管理人员即可快速的拖动软件而浏览到一系列的数据分析结果。在这个过程中，用户不需不需要支付软件许可费，只需支付服务器，网络租赁费，从而节约了IT支出，降低了成本开销。

3 结论

纵观学术界对客户信用风险评估领域的研究，测量风险的方式已经不再采用原来的主观判断法或者简单的财务比率分析法，而更多的依赖于以海量数据和数学模型为基础的云计算管理模式，比如美国知名在线CRM厂商Salesforce和国内云计算倡导者所提出的CLOUDCCCM，金蝶等，据调查显示，这种web-CRM的管理系统受到了越来越多企业风险管理的青睐，有45%的企业开始着手进行CRM的转型，相信随着云计算观念逐步被大众所熟知，这种先进的云端客户管理和评估模式会给使用者带来更多的便利。

参考文献

[1] 翟万里.基于人工神经网络的商业银行信用风险评估模型研究[D].长沙理工大学，2013.

[2] 从云计算到基于云的业务模式——国内银行未来创新机会[J].金融电子化，2012（1）：43-44.

[3] 王莹.基于模糊综合评价法的人民银行财务风险评估模型的构建[J].西部金融，2012（12）：60-63.

[4] 钱峰.云计算对我国商业银行的发展启示[J].上海金融，2011（4）：38-40，76.

[5] 陈驻民.基于云计算应用的智能银行设计模型[J].制造业自动化，2011（19）： 143-145.

[6] Dr.S Qamar，Niranjan Lal，Mrityunjay Singh. Internet ware cloud computing：Challenges [J].International Journal of Computer Science and Information Security，2010，7（3）：206.