大數據金融風險預測方法的設計及對西北金融市場的指導

陳英

摘 要：近幾年由于互聯(lián)網技術和大數據技術的不斷發(fā)展，使得大數據與金融業(yè)日益融合。但是大數據技術的應用，金融業(yè)也伴隨著很多風險。本文主要是對大數據技術所造成的金融風險進行分類，并對大數據金融風險進行了剖析，同時對大數據金融風險的預測分層進行了梳理，給出了大數據金融風險的預測方法。并通過對大數據金融的分析，強化金融風險管理，構建科學的金融預測方法和防控體系，最后從東中西部發(fā)展不平衡的問題入手，構建有效的區(qū)域協(xié)調機制，提高發(fā)展整體性和協(xié)調性，實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置，形成金融業(yè)協(xié)調發(fā)展的新格局。

關鍵詞：大數據金融風險；風險預測；西北金融市場。

引言：

近幾年，“互聯(lián)網金融”在中國金融界引起熱議，而“互聯(lián)網金融”研究的實質則是“大數據金融”，互聯(lián)網金融業(yè)如果沒有大數據技術的支撐，很難快速、持續(xù)的發(fā)展.

為了應對金融界激烈的競爭，在對數據分析的過程中可以運用云計算，物聯(lián)網等技術挖掘客戶的交易和消費信息，對數據信息進行采集、量化、分析，制定有針對性的行動計劃，降低運行成本，使金融機構和金融服務平臺在運行和風險控制方面有的放矢， 促進金融大數據的良性發(fā)展。大數據分析在金融領域的應用與發(fā)展，給越來越多的金融公司帶來更多的收益，并帶來可靠的數據支撐，像支付寶的天弘基金、京東的京東金融，螞蟻金服等等[1]，都在依托大數據分析推出越來越符合大眾化的金融產品。通過對金融行業(yè)大數據信息的挖掘、分析和處理，提高產業(yè)鏈的效率，實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置。大數據理論和技術創(chuàng)新及風險預測能防御及監(jiān)管金融風險，實現(xiàn)金融行業(yè)的穩(wěn)健安全發(fā)展。

一、大數據環(huán)境下的金融風險。

大數據金融是利用大數據技術突破、革新并發(fā)展金融技術和金融模式的一種全球性趨勢。大數據金融重塑了銀行業(yè)、證券投資業(yè)、保險業(yè)等金融行業(yè)的主導領域。在一定程度上推動了金融行業(yè)的持續(xù)創(chuàng)新，更加快了金融模式的深刻變革，也在一定程度上催生出表現(xiàn)新特征的金融風險[2]。大數據金融風險概括起來說有這么幾個方面的風險：

（一）信用風險

信用風險就是借貸人或交易對手不能或者不愿意履行合約而引起的經濟損失風險。主要包含銀行業(yè)、證券投資業(yè)、保險業(yè)等與違約和信用有關的風險。

當前從我國信用風險的法律法規(guī)和監(jiān)管來看，均處于不健全的狀態(tài)。因此金融行業(yè)很難及時從大量數據中獲取有用的信息資源，也無法準確地掌握客戶的全面真實信息來預測客戶的實際信用狀況，尤其是借貸信用風險。

（二）信息安全風險

大數據金融的發(fā)展是在互聯(lián)網金融技術的基礎上得以發(fā)展的，通過互聯(lián)網，可以輕易搜集用戶的大量消費信息，包括金融信息。但是互聯(lián)網本身具有的開放性以及技術不完善很容易造成信息泄露，信息一旦泄露，將可能給客戶造成巨大的損失。

（三）數據分析風險

大數據分析模式主要是通過海量數據總結客戶的行為習慣、思維方式，進而更好地了解客戶，準確預測客戶行為。但由于不同部門之間的客戶信息相互分離，彼此之間聯(lián)系不太大。在有些情況下數據甚至是不互通的，無法進行全方位的數據分析，即使有相關的分析系統(tǒng)，有些數據也存在滯后性，不能用以前的信息來說明新問題以及推動新問題背后隱含的金融風險。

（四）金融市場風險

指由于股票價格、匯率、利率以及衍生品價格等金融變量的變化，使金融資產或負債市場價格發(fā)生變化的可能性，這些金融風險因子影響未來收益的變化。一旦相關數據中某一個因子出現(xiàn)錯誤、虛假的信息，就可能會導致錯誤分析和預測，因而推斷出來的數據結果也可能是不真實得，由于數據的相關性，從而引發(fā)一系列錯誤的結果，最終會導致金融市場風險錯誤預測。

（五）法律監(jiān)管風險

大數據金融過程中，涉及到數據的采集、處理、分析及應用，也涉及到大數據金融的預測及監(jiān)管問題。大數據金融積累了大量的客戶信息，這些信息資源背后隱含著重要的商業(yè)價值，一旦信息泄露，就會引起不法分子的各種欺詐行為。我國現(xiàn)有的關于個人信息安全保護的法律法規(guī)都過于原則化、抽象化，缺乏實際操作性，并存在規(guī)范制度狹窄、公民舉證困難等。也缺乏相應的法律金融大數據相關人才，因而未來發(fā)展將面臨不可避免的法律風險。

二、大數據技術對金融風險的預測及措施

（一）大數據技術對金融風險的預測方法

對于金融行業(yè)來說，客戶海量數據的增長是一個亟待開發(fā)的資源，通過對金融行業(yè)大數據信息的挖掘、分析和處理， 結合傳統(tǒng)的金融風險分析方法，利用統(tǒng)計方法、計算機技術、數據挖掘、人工智能等手段，從數據的海洋中甄別、判斷企業(yè)經營環(huán)節(jié)中可能出現(xiàn)的金融風險， 從而提高企業(yè)經營管理效益。以“數據”為中心的預測方法是根據數據的系統(tǒng)性、時效性、可操作性、科學性和彈性的特點，對客戶數據進行采集、度量、建模、分析及應用[3]。

1、數據采集。 在大數據預測中，數據是系統(tǒng)的核心部分，是整個體系中的中心環(huán)節(jié)。對數據的采集主要是采用數據倉庫和數據挖掘技術來加以解決，構建一個多層次的數據倉庫， 從互聯(lián)網獲取有關信用突變的數據、網上公開的電子商戶數據、從電商客戶獲取自述數據及相關證明材料、從第三方數據平臺獲取數據。

2、數據整合度量。要從互聯(lián)網金融的海量數據中實現(xiàn)金融風險的預測， 必須對金融風險進行全面、透徹的分析 。把組織在決策與運營活動中所積累的經驗，轉化為可度量的數據。利用大數據技術對數據進行重新整合，提取與風險有關的數據，保證分析結果可靠性、準確性。

3、模型建立及解釋。在大數據背景下，需要建立一個全面的數據平臺來整合多方的數據信息，在平臺上對數據進行提取、分析、多維度建模。并對風險預測模型進行仿真檢驗。根據數據的時效性對模型進行經常性的監(jiān)測和修正。

隨著時間的推移，由于行業(yè)環(huán)境變化等因素的影響，模型驗證時會發(fā)覺現(xiàn)有預測風險模型的性能逐漸下降，所以還需要對模型進行及時更新。

4、數據分析。數據分析是大數據金融風險控制管理辦法實施的手段。全方位的數據分析系統(tǒng)，主要包括現(xiàn)有的指標體系、風險統(tǒng)計模型，及人工智能辦法；同時兼顧與其行業(yè)相關的指標體系、風險統(tǒng)計模型等方法。 數據分析的功能應包括：風險識別、判斷、風險監(jiān)控、自動上報、信號處理，風險預測，風險評級等功能。

預警體系涵蓋了以數據為中心的互聯(lián)網金融風險分析的各個環(huán)節(jié)，通過對海量數據進行風險識別、度量、建模和分析，將數據蘊含的大量信息資源通過分析并加以利用，可幫助金融行業(yè)實現(xiàn)實時風險管理，風險預測，促進風險能力的提升，實現(xiàn)金融行業(yè)的良性發(fā)展。

（二）金融風險預警機制構建的措施

大數據金融的良好發(fā)展需要從多角度考慮分析，首先加強基礎設施建設，加快大數據金融技術人才的培養(yǎng)，建立和完善我國金融數據的采集體系以及研究和開發(fā)金融風險預測模型[4]。其次，加大金融風控管理，構建“執(zhí)行-預警-反饋-調整”的金融風險防范機制，構建控制數據風險的法律體系，為防范金融風險提供一個穩(wěn)定的大數據環(huán)境，加強客戶的風險意識教育，提高國民防范和控制金融風險的自覺性。把握市場經濟資本運行規(guī)律，建立綜合的監(jiān)管模式，最后，加強地域性金融機構的調節(jié)與分析，加強金融領域里國內外合作，及時把控國際金融市場的動向。利用大數據技術對金融市場做到有效的預測與防范。

三、大數據金融對西北金融市場的影響

（一）西北金融市場的現(xiàn)狀

金融風險系統(tǒng)的研究大多集中在較發(fā)達的城市，由于大數據金融的運用，一些欠發(fā)達的地區(qū)希望利用大數據金融技術這個契機實現(xiàn)彎道超車。由于西部欠發(fā)達地區(qū)，受到信息基礎設施薄弱、信息化應用水平偏低、人才供血不足等因素制約，是否應該大力發(fā)展大數據產業(yè)，是否具備發(fā)展大數據產業(yè)相關基礎條件，一直受到學術界和政府的共同關注。因此，迫切需要構建一套科學的大數據產業(yè)發(fā)展能力評價體系和評價模型，較為準確地衡量和反映西部欠發(fā)達地區(qū)大數據產業(yè)的發(fā)展水平和現(xiàn)狀，從理論和實踐上指導西部欠發(fā)達地區(qū)大數據產業(yè)的建設和發(fā)展，對保持和提高地區(qū)競爭優(yōu)勢，獲取最佳的經濟效益和社會效益具有非常重要的意義。

（二）大數據金融對西北金融市場的影響

雖然由于經濟狀況，發(fā)展環(huán)境及金融體制存在一定的差異，但可以變換一定的條件，應用到不同行業(yè)及不同地區(qū)，調整方案，制定相應的對策規(guī)避金融風險，服務區(qū)域協(xié)調發(fā)展戰(zhàn)略，把發(fā)達城市的金融數據資源引用到西北欠發(fā)達地區(qū)，實現(xiàn)金融資源跨地區(qū)統(tǒng)籌發(fā)展的優(yōu)化配置。

在大數據金融的時代，金融與互聯(lián)網融合是必然的發(fā)展趨勢，西部欠發(fā)達地區(qū)必須克服地域束縛，打破傳統(tǒng)經營思維模式。吸引相關人才，努力開拓創(chuàng)新，以開放的姿態(tài) 積極融入到中國大數據金融時代，在符合市場規(guī)則和金融監(jiān)管的同時，提高自身的市場競爭能力。

四、結束語

大數據金融技術的發(fā)展具有顯著的時代特征，大量的金融數據是發(fā)展金融行業(yè)基本核心，大數據為金融行業(yè)的創(chuàng)新提供了新的機遇，并努力成為金融創(chuàng)新的著眼點和突破點；想要發(fā)展金融業(yè)，就需要對大數據金融模式進行全面深入的研究，并結合大數據及金融行業(yè)發(fā)展特點，通過優(yōu)化體系規(guī)劃、加強基礎設施建設、加大技術研究力度、培養(yǎng)專門人才、做好大數據金融風險控制和完善金融相關法律法規(guī)等手段，積極應對大數據金融發(fā)展過程中遇到的風險與挑戰(zhàn)，為大數據金融的科學發(fā)展提供有力保障[5]。 由于欠發(fā)達地區(qū)金融資源缺失，使我們看到根本問題在于金融環(huán)境的落后以及金融制度的不健全。 因而應利用發(fā)達地區(qū)的大數據技術，把發(fā)展地方金融作為重要著力點，下大力氣提升欠發(fā)達地區(qū)金融的綜合實力，促進欠發(fā)達地區(qū)的金融協(xié)調發(fā)展。

參考文獻：

[1] 李國杰.大數據研究的科學價值.中國計算機學會通訊，2012，8（9）：8-15.

[2]周月秋.現(xiàn)代金融助力現(xiàn)代化經濟體系[J].中國金融，2018（10）.

[3]邢晟 王珊珊.基于大數據的金融風險預測與防范對策研究[J].科技創(chuàng)新與生產力 2018（3）：1-4.

[4]楊虎 易丹輝 肖宏偉.基于大數據分析的互聯(lián)網金融風險預警研究.現(xiàn)代管理科學，2014（4）.

[5]權炳鈞.金融押運風險分析及防控措施[J].新西部（理論版），2016（23）.

[6]曹建峰.市場經濟財政金融行業(yè)的潛在風險分析[J]. 財經界（學術版）.2014（14）.