浅析大数据分析技术在金融投资风险管理中的应用

雷雪

摘要：随着信息技术的不断发展，加之金融投资信息化的趋势，使得人们的投资行为可以在互联网平台上进行，并将大数据分析技术应用于金融投资风险管理。本篇文章基于金融投资风险管理的角度，探讨大数据分析技术在其的应用，介绍金融投资风险管理原则以及风险来源，然后再提出具体的技术应用。

关键词：大数据分析技术；金融投资；风险管理

前言：目前有越来越多的企业利用闲置流动资金用于金融投资，通过在这一领域获得的利润促进企业自身的发展，获取更大的市场份额。但是金融投资的风险更高，特别是在经济下行的环境下，企业投资行为更加谨慎。在此形势下，部分企业会利用大数据分析技术，针对投资项目进行风险评估，以此防范投资可能带来的风险。

一、金融投资风险管理原则以及风险来源

金融投资行为要秉持着分散化原则，尽可能投资多个项目，通过不同类型、行业的投资，分散投资风险。按照投资类型划分，有存款、货币基金、股票、债券、房地产等；按照多个项目划分，如股票可以投资不同行业的股票、购买多个基金产品，或投资多个国家或地区的房地产。秉着收益率目标原则，要明确投资收益目标，了解现掌握的资金能够实现多高收益，以及投资过程中可能面临的风险和困难，设置一个可实现的回报目标，综合考虑下采纳或放弃某投资计划。

投资风险主要来源于投资方式和通货膨胀带来的危险。投资方式按照资金流动性，又可分为直接性、间接性金融投资方式，前者面临的投资风险更大，若是投资者缺乏一定的管理经验和能力会引发更大的资金问题；后者的投资风险相对较低，主要有投资基金和参股风险投资，此项投资需要对投资项目有足够的了解和调查。通货膨胀直接导致投资环境恶化，使得投资货币购买力下降，对于跨国企业来说此投资风险的危害更大[1]。

二、大数据分析技术在金融投资风险管理中的应用

将大数据应用于金融投资管理，主要借助技术的决策力、洞察力以及流程优化能力，对现投资项目进行分析和优化。目前90%以上的全球500強企业的投资决策主要来源于数据分析，分别在企业内部或与学校等机构合作，建立专门的分析部门或专业，针对某个投资项目进行分析，并基于分析结果的基础进行决策。

（一）将大数据分析技术纳入风险管理系统

这种技术应用方式，首先建立起风险数据集市，银行或其他投资机构，利用大数据分析技术将此数据集市掌握的数据信息进行分析，主要整理该投资项目的历史数据以及突发性风险情况，以此为基础预判此项投资行为的风险，以及预测出现问题的几率。其次是根据数据集市形成客户征信视图，将客户账户、交易信息结构化管理，在此框架下将客户贷款金额和次数、投资规模以及还贷能力，进行评估和分析，在多种数据信息支持下建立较为完整、详细的信用评估体系，按照相关算法计算该客户逾期还贷的风险系数，得出单个客户的征信分数。再次，为数据数据分析搭建云计算软、硬件平台，将银行的投资业务与云计算技术整合在一起，实现相关投资评估的分析得以运用云计算技术。为达到此目的，需要在软件架构上进行针对性设计，符合银行分析、计算和统计需求，整合现有的软、硬件资源，建设支持云计算的基础IT设施，在此基础上制定数据处理方案，以此保证海量数据分析的准确和高效。最后，建立的风险管理采用数据驱动的设计，它的基本原理是构建数据模型以此更加高效地识别和利用这些数据，从海量、无关联的数据中将所需数据抽取、集合，为银行办理业务服务。这样的应用方式，主要将每笔银行业务数据进行分拆对比分析，进一步增强系统查询数据速度。

（二）保险行业应用数据挖掘技术

数据挖掘的技术优势是通过将看似无效、无用的信息进行整合，按照特定需要将其集中展示，充分挖掘低价值信息的价值，为信息使用者提供参考依据。保险行业是高风险行业，需要掌握大量的信息对风险进行评估和预判，但是保险机构所掌握的数据太过繁杂和冗余，需要利用更加有效的数据处理技术从大量无价值的信息中提出有利用价值的信息[2]。

这项技术的运用，主要先为建立客户价值模型，将业务所产生的数据信息录入该模型，通过它分析客户的潜在价值、客户存在周期价值，再将大量类似客户数据进行横向对比，针对某客户价值模糊的情况提供判断和价值计算依据。在价值模型基础上，建立客户数据库，按照每个客户的登记、类别以及投资业务等，分类保存，为数据挖掘提供大的数据量支持，增强分析和计算结果的准确性和有效性。通过数据模型和数据库的完善，根据业务需要开发相应的数据处理工具，加强数据统筹力度，使用数据挖掘软件筛选数据库各类型数据，并利用分类、关联技术将所需数据信息在筛选后呈现。

（三）互联网金融运用高频、算法交易

对于实力雄厚的企业或投资机构来说，可以利用先进的硬件和软件优势，针对某一投资目标进行快速分析，并生成和发送交易指令，实现在较短的时间内多次买入卖出，如此有利于投资者减少未对冲头寸。目前采用的高频交易手法，主要通过各种分析手段，识别特定项目的金融活动痕迹。例如，监测某一共同基金在收盘前执行的交易操作，并根据此行为预判下一步其在其他时段的动向，然后投资者采取相应的反应措施。在高频次交易中利用，利用相关软件算法，监测交易项目的动态，根据算法分析结果判断是否买入或卖出，实现利润最大化。

三、结论

综合上述，随着信息技术的发展和互联网软、硬件环境的改善，使得越来越多的金融投资实现信息化，并在网络平台上利用大数据分析技术进行金融投资风险管理。本篇文章介绍了将大数据分析技术纳入风险管理系统，保险行业应用数据挖掘技术，互联网金融运用高频、算法交易三项措施，强化投资风险管理。希望本文的研究能够为读者提供有益参考。

参考文献：

[1]韩冰凝.浅析大数据技术对于互联网普惠金融风险管控能力的重要作用[J].财经界（学术版），2017（01）：2

[2]李雪洁.大数据开启防范金融风险智能时代——大数据防范金融风险论坛侧记[J].中国科技产业，2016（07）：40-41