大数据在防范金融风险领域的探索

孙国松

摘要：大数据技术可以有效提升金融风险防范水平，目前已经受到了人们的普遍关注。本文首先分析了大数据的价值以及大数据技术应用中存在的问题，然后重点探讨了金融风险防控领域大数据技术的具体应用以及相应的应用建议。

关键词：大数据;金融风险防范;策略

党的十九大报告中再次强调要加强金融系统监管力度，提升对金融风险防控的重视程度，坚决守住不发生系统性金融风险的底线。习近总书记在2017年全国金融工作会上指出：“要把主动防范化解系统性金融风险放在更加重要的位置，科学防范，早识别、早预警、早发现、早处置，着力防范化解重点领域风险，完善金融安全防线和风险应急处置机制。”由此可见，党和国家对于金融风险防控给予了高度重视。大数据技术是近些年发展起来的一种先进技术，将其应用于金融风险防范中，可以有效提升金融风险防控水平，对于保障我国金融行业以及社会经济的健康稳定发展具有重要意义。

1.大数据价值分析

在网络信息时代，数据信息资源已经成为企业发展最为重要的资源之一，大数据技术可以实现对海量数据的收集、整理和分析，有效发掘数据背后所蕴含的巨大价值，为企业发展决策提供支持。因此，大数据技术自從诞生以来便受到人们的广泛关注，并在各个行业中得到快速应用。目前大数据技术在银行、证券以及保险行业中均取得了显著的应用效果，借助大数据技术对金融企业已有数据进行分析，可以得到深度隐藏的高价值信息。基于数据分析结果，可以全面系统了解信贷客户的资产情况、生产经营情况、财务情况等，实现对信贷客户的信用评价，同时还可以对信贷资金流向进行监督。因此，大数据技术可以应用于金融机构风险防控的各个环节，包括贷前评估、贷中管理以及贷后防控等，形成系统完善的风险防控预警机制，有助于及时准确发现隐匿性风险，显著提升金融风险防控水平。

2.金融风险防控领域大数据技术应用存在的问题

2.1 金融机构数据较为分散

巧妇难为无米之炊，要想充分发挥大数据技术的作用首先要实现数据的集中共享。但是目前在金融行业发展过程中，很多数据都是以独立形式被各个金融机构存储，不同金融机构之间难以形成数据共享，因此这些孤立的数据难以关联起来形成统一的数据集合。同时在同一个金融机构的内部不同金融部门之间也存在这样的数据分散问题，在很大程度上限制了大数据技术的应用。

2.2 监管部门与金融机构之间存在数据隔离

金融风险防范是监管部门和金融机构共同的责任，但是两者之间的立场不同，因此两者之间在金融防控理念以及金融防控措施方面存在明显的差异。金融监管部门主要是加强对金融机构的监管，对金融机构的发展进行引导和约束，从而确保金融行业能够向着正确的发展方向健康稳定发展。金融机构主要是从自身业务出发，通过不断完善业务流程，健全风险防控体系，来避免金融业务风险的发生。这导致金融监管部门和金融机构之间在数据信息方面存在天然的隔离，金融机构为了在较为宽松的监管环境下更好实现自身的发展，会刻意隐瞒部分数据。金融机构财务报表数据或多或少都经过了一定的美化，在真实性和可靠性方面难以得到有效保障。金融监管部门对某些数据进行寻根究底时，通常需要查阅大量的账户和资金来往记录，费时费力，并且效果不理想。

2.3 金融大数据专业人才缺乏

大数据技术在金融行业中取得了良好的应用成果，并且呈现出良好的发展前景。随着大数据技术应用的不断深入，金融机构对于金融大数据人才的需求将会进一步扩大。大数据金融专业人才既需要了解金融行业相关知识，又需要熟练掌握大数据技术，并且能够实现两者的有效融合。因此，目前市场上专业的金融大数据人才非常缺乏，难以满足金融机构的人才缺口，这在很大程度上限制了大数据技术在金融风险防范中的应用水平。

3.金融风险防控领域大数据技术的具体应用

3.1 信用风险管理

在金融风险防控中信用风险管理是核心内容，而数据资源对于信用风险管理具有非常重要的作用。因此，在金融机构信用风险管理中应用大数据技术，建立用户信贷还款能力评估模型、贷款违约模式以及盈利能力模型等，对贷款用户以及贷款资金流向进行全程跟踪，显著提升对信用风险分析的科学性和合理性。借助大数据技术，金融机构风险管理部门可以对信用风险进行快速识别和及时响应，将各种风险问题消除在萌芽状态，降低风险损失。将大数据技术应用于金融机构信用风险管理中涉及到多方面的数据，既包括银行流水信息，也包括社交媒体信息以及第三方支付机构信息等，多维度多层面的数据来源有助于提升对用户信用评级的准确性，从而提升信用风险管理水平。

3.2 欺诈行为管理

近些年随着金融科技在金融行业中的深入应用，我国金融行业呈现出多元化发展趋势，P2P网贷、小额贷款公司以及中筹融资等多种金融业务模式均得到了快速发展。但是相对来说我国金融行业监管体系建设滞后，目前对于金融行业我国依然采用传统的分业监管模式，这对于部分金融发展领域容易产生金融监管空白。在该背景下，叠加我国信用体系不完善的影响很多不法分子在金融领域进行资金诈骗，一方面给用户造成了巨大的经济损失，另一方面造成了非常恶劣的社会影响，不利于金融行业的健康稳定发展。将大数据技术应用于欺诈行为管理中，建立反欺诈预测模型，通过对用户银行数据、交易数据以及信用信息等进行分析，可以对用户的可疑行为进行预判并及时提醒。随着技术的不断成熟以及数据量的增加，欺诈行为风险预判的准确性也得到了显著提升。

3.3 在反洗钱事件管理中的应用

洗钱也是较为常见的金融风险，不利于我国金融行业的健康发展。为了严厉打击洗钱行为，控制洗钱风险，可以应用大数据技术建立洗钱犯罪模型，对于大额交易和可疑交易均采用洗钱犯罪模型进行评估，及时发现洗钱风险并进行预警。特别是近些年随着金融科技的不断发展，洗钱的手段和技术也发生了显著变化，很多违法犯罪分子利用手机银行以及第三方支付等进行洗钱，洗钱行为更加隐匿，难以有效识别。因此，如果再采用传统的反洗钱措施将难以取得理想的成效，有必要在反洗钱管理中充分利用大数据技术优势，提升反洗钱管理能力。

4.金融风险防控领域大数据技术应用建议

4.1 完善金融科技使用金融数据规范

随着大数据技术在金融风险防控中的不断探索实践，要逐渐形成大数据技术在数据收集、数据共享以及数据分析等方面的标准规范，为大数据技术的应用奠定良好的技术基础。同时应该不断优化和完善相关的法律法规，为金融数据资源的应用提供可靠的法律保障，有助于打破不同金融机构之间的数据封锁，形成系统完善的金融体系数据资源库。目前大数据技术作为提升金融风险防控水平的重要技术，完善的金融科技规范有助于更好发挥其作用，更好体现金融数据资源的价值，提升金融监管的科学性和有效性。

4.2 丰富大数据技术在金融风险防控中的应用场景

在我国金融市场多元化发展趋势下，金融风险变得更加多样复杂，在金融监管中应该加强对金融机构特别是影子银行以及互联网金融平台的监管力度，有效防控重大风险的产生。现阶段我国部分金融机构采用不正当的野蛮扩张方式，比如虚假注资以及关联交易等，严重扰乱了金融市场发展秩序。同时部分金融机构在暗地里开展抽逃资本等利益输送，容易导致跨领域、跨机构的金融风险产生。

4.3 加强金融大数据专业人才队伍建设

工作人员的专业水平和综合素质直接决定了大数据技术在金融风险防控中的应用水平，相比技术的进步和发展，人才的培养显得更加重要。因此金融机构应该针对目前我国金融市场风险现状，加大对金融大数据专业人才的培养力度。一方面在金融机构内部为工作人员的成长和发展创造良好的环境，加大对工作人员的教育培训和对外交流，不断提升从业人员的专业水平;另一方面应该形成完善的奖惩激励机制，有效提升工作人员的积极性和主观能动性，激励他们在工作岗位上更好发挥作用。

5.结束语

综上所述，大数据技术在金融风险防控中已经得到了深入应用，并且取得了良好的成效。虽然目前大数据技术在金融风险防控应用中还存在一些问题，但是不影响其未来广阔的发展前景。因此，金融监管部门以及金融机构应该积极采取措施，积极推动大数据技术在金融风险防控中的应用水平。

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