大数据分析在金融投资风险管理中的运用

周钊喆

（中国人民财产保险股份有限公司重庆市分公司 重庆 400000）

金融投资与人们的日常生活息息相关，也是企业生存与发展的关键路径。金融泛指市场主体的经营活动，比如银行储蓄、保险购置、证券交易等。越来越多的企业选择通过金融投资的方式帮助企业获得更多的运营资金，相应投资也会伴随风险，一旦风险超出企业的最大承受能力，就会产生投资的反效果，为企业带来生存危机。所以，银行与保险企业、类金融企业，亟须通过分析客户信息及市场形势，科学评估、合理管控各类金融投资风险，确保投资决策的准确性与可靠性，强化企业对于投资风险的抵御能力，为企业赢得更多经济收益。因此，在信息时代背景下，如何合理应用大数据分析技术开展金融投资风险管理工作是相关企业需要深入思考的问题。

一、大数据分析技术的发展、特征、应用意义

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析，大数据具有类型多、价值高、数据量大等特点。大数据最早是由知名咨询公司麦肯锡提出的，主要用于对数据的挖掘与利用，进而促进生产率增长。具体而言，大数据分析属于一种诠释数据产生的方式，而具有实际价值的数据分析则可以起到预知的作用，通过可视化分析结果做出预测性推断。

（一）大数据分析技术的发展与特征

我国对于大数据分析技术的应用相对较晚，但技术的发展速度比西方发达国家迅速。我国地域辽阔，行业种类多样，所以该项技术的应用范围也在逐年扩大，并且技术优势显著，是企业发展进程中不可缺少的投资风险控制辅助技术。例如电子商务、物流运输等行业，亟须应用大数据分析技术来辅助企业的常态化经营。此外，大数据的信息数量非常庞大，其潜在的价值信息仅使用常规技术手段难以提取出来，所以要立足于大数据的基本特点，在企业及个人进行金融投资业务时提供必要的数据，确保其投资决策的精准性。企业只有利用大数据分析技术开展风险管理工作，并取得一定管理成果后，才能进一步优化企业运营流程，让业务管理效率得到大幅度提升，帮助企业获取更多的经济收益。大数据是由多条数据流汇聚而成的，所以大数据本身具有体量大、种类多、价值高、更新速度快的特点，只有做到深挖数据背后蕴含的知识、规律和模式，才能掌握科学的风险管理决策，支撑企业科学经营。

（二）大数据分析技术的应用意义

在社会经济发展的带动下，诸多领域均获得突破性发展，经济发展趋势也由最初的求速度转变为求稳定阶段。但是，金融投资带来的各类风险无时无刻不在影响着各个行业，最为显著的是数据分析方面，部分中型企业和小型企业面对市场中的海量信息资源，无法精准找到对于自身经营发展有帮助的信息，导致与金融投资机会擦肩而过，不仅造成经济损失，同时也制约了企业投资发展的脚步。正是企业有了上述的投资发展需求，让大数据分析技术深受企业的青睐，影响范围也在逐步扩大。根据国际知名咨询公司麦肯锡的“大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力”报告了解到，我国将大量资金投入到大数据应用中，其中属互联网、电信、金融三个行业的投资规模最大，三者相加所占总份额达66.3%，并且这个数据也在随市场发展而持续变化。通过分析这三个行业，可以看出大数据分析技术应用需求多、领域广、重视程度高。特别要提到的是金融投资行业，大数据分析技术本身的预测功能及精准分析功能，有效帮助企业提前预测风险、规避风险，减少了经济损失，切实提升了工作效率，确保企业各项投资决策的科学性和可靠性，让企业在金融投资领域实现快速发展成为可能。同样，企业面对严峻的市场环境，要想控制住具有不确定性的风险因素，就必须有大数据分析技术的支持，搭建系统化的信息共享平台，提高金融信息的流动性，让企业实现精准化投资，保障投资收益的稳定性。另外，大数据分析技术还可以帮助企业通过互联网途径提取其中有价值的数据信息，对其进行重新整合归纳后完成投资项目的风险评估，全面建设集业务风险、内控、合规管理为一体，体现企业管理特色的风险管理体系。

二、金融投资风险的类型与来源

（一）投资方式带来的金融风险

金融投资包括直接投资和间接投资两种方式。其中直接投资的资金流动性会相对较低，所以产生金融风险的概率也会更高，特别是部分企业及个人，因为不具备丰富的投资管理经验，所以选择直接投资的方式很可能蒙受严重经济损失。间接投资主要是通过参股或者购买基金的方式来参与投资，但是现阶段缺乏记录良好的平台，所以如果没有深入调查而盲目投资，也必然无法确保资金的安全，无形中增加金融风险系数。实施金融投资风险管理，可以根据投资项目选择最为适宜的投资方式，并针对投资项目展开多维度的调查，最终评估投资回报率及潜在的风险系数，分析投资是否可行，通过有效的投资管理找到适合的投资方式，为企业增加经济效益。

（二）通货膨胀带来的经济风险

在现实生活中，经济的发展必然会带动物价上涨，用同等金额的资金无法买到同等价值的商品，这就是购买力下降，此种情况就是由通货膨胀带来的经济风险。对于企业投资而言，受到市场变化的影响，也会有不同程度的资金亏损，对企业的经营与发展带来直接影响。企业通过金融投资风险管理，可以对投资项目在最近五年或者十年内的变化情况及未来可能出现的发展趋势做出客观分析，然后结合国家政策理性判断风险的大小、企业承受风险的最大能力，帮助企业最大程度降低通货膨胀的影响。

（三）汇率变动带来的投资风险

金融投资与规律变化之间存在必然联系，因为金融投资并非局限于国内市场。在社会快速发展背景下，很多企业和个人将投资眼光转向国外，而每个国家的经济都是伴随国家政策支持及进出口贸易的变化而变化的，所以汇率变化幅度各不相同，在投资过程中也必然会面对汇率变动带来的投资风险。因此，需要在金融投资风险管理阶段，对投资项目涉及的金融信息展开全面收集与整理，了解对汇率变化影响最大的因素及对应行业在各国的发展现状，进而分析出汇率为行业带来的影响指数，最后就可以整理出风险报告，对投资风险加以控制，为企业获取更多的利润，助力企业可持续发展。

三、大数据分析技术在金融投资风险管理中的应用

对大数据的采集、整理、分析、对比都属于金融风险投资管理的工作范畴。借助大数据分析技术打造全新数据处理模式，不仅能够简化信息处理流程，而且也可实现数据信息的共享，为企业开展金融投资提供有价值的参考信息，实现信息化的风险管理。

（一）在银行中的应用

大数据背景下，企业在大数据分析技术的支持下，对金融投资风险实现了有效管控，而在银行领域，该项技术的应用非常广泛，为银行的风险管理工作提供了诸多便利。

第一，搭建数据收集与整理平台。银行应用大数据分析技术将历史数据及不稳定数据重新整理出来，对这部分基础数据展开分析，预判后续金融投资风险问题发生的可能性，并且采取针对性策略提前做好防范。大数据分析技术为银行的贷款业务提供必要的安全保障，部分银行更是通过线上和线下途径，广泛收集监管报送数据、风险数据、负债管理等数据，将其整理后上传到信息共享平台中，打造出了专属于银行系统的信息共享平台。这一平台的建立为银行开展金融投资风险管理工作提供了充足的数据基础，能够科学预测出各类潜在的投资风险，为金融投资风险评估提供必要保障。

第二，完善客户征信视图。银行在整理客户信息的过程中，能够全方位了解客户的资金现状、交易次数、贷款次数、还款日期、未来现金流预估等动态信息，然后参照这部分综合信息，应用大数据技术客观评估客户的还款能力及信用等级，这样就可以在建立合作时降低银行的金融风险，为客户提供资金的安全保障，让双方利益实现最大化。

第三，搭建云计算框架。以往银行在处理业务往来数据的过程中主要依靠人力，此种方式不仅过于繁琐消耗时间，而且极易出现失误，严重情况下甚至会为银行带来不可挽回的损失。由此，利用大数据分析技术，一方面是让工作效率得到大幅度提升，另一方面也能确保分析结果的精准性，为银行开展业务工作提供判断依据，有效规避了风险。银行在应用大数据分析技术前期，还需要对自身现有的设备和资源加以整合，在此基础上搭建功能齐全的云数据平台，将大数据分析和云计算技术充分融合，达到“1+1>2”的技术应用效果，为银行开展投资风险管理工作提供强大技术支持。

第四，建立数据驱动系统。如何利用数据模型对银行的全部数据进行深度挖掘，是建立数据驱动系统需要思考的核心问题。该项数据驱动系统建立的目的是为工作人员提供便捷的数据查询渠道，帮助工作人员在深入了解客户的基础上，控制风险的同时在合理范围内满足客户需求，让每一笔资金的使用均有所保障，有序推动银行业的发展。

（二）在保险行业的应用

首先是挖掘客户信息。保险行业与银行存在一定的相似之处，两者均有数量庞大的客户群体及企业资金，所以同样需要利用大数据分析技术科学高效控制潜在的金融投资风险。通常情况下，保险行业会立足于已经掌握的客户信息去挖掘更多有价值信息，然后系统分析客户当前保险中的待补充之处，最后由业务人员推荐保险业务，这样客户的投保概率也就会更高，可同时满足保险企业和客户双方的需求。此外，保险企业在开展金融投资时，也需要强大的数据基础，虽然数据挖掘的环节众多，流程复杂，但是一旦成功便可以为保险业务的开展提供源源不断的数据支持，这在一定程度上推动了企业的长效发展。

其次是建立数据库。对采集的客户信息进行集中式储存，对数据重新进行整理后，分类纳入数据库，并且在后续要随业务发展不断向内补充数据，逐步打造完善的客户数据库。保险企业有了客户数据库，就可以大概了解到客户价值、购买能力、实际需求等，在无形中增强了保险企业的运营效率。与此同时，为优化金融风险管理的效果，保险企业在实际工作中要实时更新数据，定期维护数据库系统，为客户提供满意的金融服务。

四、优化金融风险管理工作的具体策略

为尽早实现既定的金融风险管理目标，有序开展金融风险管控工作，一方面要将各项管理措施进行细化，突出管理效能，切实满足新金融业态下的风险管理需求，持续优化风险管理效果；另一方面要充分应用好大数据分析技术，弥补当前金融风险管理工作中的短板。

（一）健全风险防范体系

金融风险管理的本质是面向各类金融业务开展细致化管理活动，通过有序、有效开展风险管理工作，可以有效控制风险、规避风险，让社会经济在良好的环境下获得稳步发展，实现社会的和谐与稳定。在实际工作中，受到多方面因素的影响，金融风险种类层出不穷，比如信用风险、市场风险、操作风险等，这些金融风险都在很大程度上制约了金融业务的开展，增加了风险管理的难度。应用大数据分析技术及数据挖掘技术，参照不同类型金融业务对应的风险计算方式，管理工作人员应建立健全风险防范体系，通过风险种类判断、风险监督管理等一系列手段，将风险发生概率及影响范围降到最低。

（二）建立完整的信息数据库

从金融企业的角度分析，客户的失信行为是导致金融风险发生的根源，所以，为控制住由客户失信行为带来的金融风险，企业需要利用大数据技术分析客户行为，一方面是为了解客户信用情况，另一方面是力求通过大数据分析技术找到产生失信行为的根源，制定可行的风险应对策略，从根源解决金融风险，从而实现优化金融风险管理的工作目标。

目前，我国的金融行业处于高速发展中，信贷环境也呈现复杂化特点，虽然有很多机构都具备信息披露的作用，但是因存在显著滞后性，导致金融企业无法透过信息直观、真实了解客户当前的金融状况。特别是我国信贷种类与信贷模式越来越多，同时企业客户办理金融业务的数量也持续增多，在金融风险管理中需要工作者耗费更多的时间和精力，因此金融风险管理工作是存在难度的。基于此，需要利用大数据分析技术，以客户过往金融行为、行为时间点、社会关系等信息作为切入点，在完整收集信息后，以图形形式将其呈现。金融企业可以深入了解客户的全部金融动态信息，进而分析出发生失信行为的可能性及金融风险系数，在此基础上制定对应的金融风险优化管理方案，有效满足管理工作的现实需求。

五、结语

综上所述，大数据分析技术在经济发展与社会进步的协同作用下，其应用得到充分的支持。当前，大数据分析技术的应用在各个行业领域均有所渗透，也有越来越多的企业积极引入该项技术，对金融投资风险问题展开分析，并将其作为重要的风险管理手段，最大程度避免了企业不必要的金融投资风险，有效协调风险与收益的平衡关系。大数据技术因信息搜索精准、数据量大等优势，受到银行与保险行业的青睐，将其用于金融投资风险管理工作中，为企业的稳定发展保驾护航。所以，大数据分析技术在金融投资管理中的应用是一项必然选择，也是行业未来发展的关键所在。