基于大数据的金融风险预测与防范对策研究

徐子涵

摘  要：步入大数据时代，网络化与数据化的持续更迭促进了大数据与金融行业的结合，大数据俨然已经成为金融行业发展的核心资产。身为一名高中生，我们对于大数据的接触时间相对较早，能够从中获取更多的知识。金融领域的发展风起云涌、变幻莫测，本身具备一定的风险性，因此通过合理利用大数据对金融风险展开预测，并提出金融风险防范策略，对金融领域的发展来说具有重要的实用价值。

关键词：大数据;金融风险;趋势预测;防范策略

现阶段，大数据早已经成为各个行业发展的一个公共子集，每个领域在发展中都不可避免的积累了海量数据，特别是金融领域发展中。换句话说，金融领域已经成为大数据技术的积极践行者。处于瞬息万变的时代背景下，金融领域传统型的风险预测与防范策略俨然已经无法满足出现的新问题，故此，只有紧跟时代发展的步伐，借助于大数据开展金融风险的研究才是行之有效的必然路径。笔者虽然正处于高中阶段，但是对于大数据略有了解，因此本文针对大数据背景下如何加强金融风险的预测与预防提出相应的建议。

一、大数据背景下对金融风险进行预测

大数据算法在商业应用中一骑绝尘，究其原因在基于互联网技术、云计算技术、移动支付技术的不断兴起，使得金融需求与现代科技之间存在着紧密的联系。处于大数据环境下，金融领域运行过程中主要存在以下几点风险：

（一）金融领域中存在信用风险

所谓信用风险，主要是因不良贷款引起的，主要影响因素在于客户的还款意愿与还款能力等。信息化时代背景下，海量数据的增长导致信息出现不对称的情况，金融行业无法从海量数据中获取道有价值的信息，难以充分满足客户的实际需求，因此无法对科学的真实信息情况进行了解，自然就无法准确预测客户的信用情况，特别是一些贷款中信用风险与贷款后信用风险。如果不良贷款数量增加，则容易使得金融行业出现资产或者负债比率上升的情况，进而使得金融领域的信用风险及加剧。

（二）金融领域中存在信息安全风险与数据分析风险

大数据的发展，已经实現了信息的集中化与量化处理等，能够对用户的私密信息进行搜集与获取，其中包括金融信息。故此，一旦出现信息泄露的情况，将严重影响客户的财产安全，甚至遭受重大经济损失。由于金融领域不同部门负责事项不停，因此数据并未实现共享的程度，导致出现了数据孤岛现象。与此同时，数据始终处于封闭状态，难以进行科学分析，导致一些数据存在滞后性，无法及时发现数据中潜在的金融风险。

（三）金融风险中存在市场风险

金融风险中，市场风险主要表现在数据风险、数据垄断、鲁莽行为等几个层面上。若想借助于大数据分析首先应该保证数据的质量与数量，因为数据之间存在一定的关联性，如果数据中出现虚假信息，将直接影响数据推断出来的结果，甚至出现市场风险。同理，金融行业中拥有海量的数据与资金资源，数据垄断将降低金融市场的竞争效率，进而抑制金融数据活力，使得市场风险加剧。

二、大数据背景下防范金融风险的几点策略

（一）金融风险防范中建立大数据思维

在金融风险的预防过程中，应该及时树立大数据思维：从分析原因过渡到分析相关性;从绝对精确过渡到效率;从抽样调查过渡到全样调查。借助于大数据来对金融风险进行分析，不能依赖于经验行事，而是应该借助于数据开展量化分析，不仅要求分析应该全面及时，同时应该保证数据的快捷性与有效性等。大数据对金融风险的轮廓进行分析，能够帮助人们合理防范金融风险，进而实现规划金融风险。

（二）完善大数据下金融风险管理体系

在建立大数据风险管理体系中，首先应该运用大数据征信体系中的分析流处理技术对客户的实际情况进行分析与获取，进而对客户精准定位，准确判断客户的信用情况。其次，加强贷款中、贷款后的金融风险防范，借助于大数据对客户的实际经营情况、还款逾期等情况加以分析，全面掌握客户的信用状况等。最后，转化大数据结构化数据，并完善加工，确保建立起全面的风险管理体系。

（三）完善金融风险数据共享体系

在金融风险的防范中，应该建立起统一化的标准体系，实现大数据共享，将一些机构或者公司中分散的金融数据进行集中管理，并突破数据界限的束缚，使数据实现共享模式。在数据管理中，应该整合金融风险的相关数据，使金融风险中的信息数据实现共享，确保全行业对金融风险进行实时化防范。与此同时，要开通数据调取渠道，并建立起数据共享软件平台，以便于相关部门、相关环节对于风险数据的获取，并运用大数据开展科学分析等，对客户信用情况加强审核，从各个层面规避金融风险。

结束语：

大数据号称“网络时代的科学读心术”，它的价值在于将人类的行为、各个领域的发展等信息化。就金融领域来说，利用大数据开展风险预测与防范工作是一种强有力的手段，对海量数据进行风险识别、计算、分析与度量的呢过，不仅能够挖掘潜在风险，并且能够充分运用信息数据创造更多的价值，进而帮助金融领域实现风险管理，促进金融领域的长远发展等。

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