刘凡楷

摘 要：在现代社会进步和发展，信息技术以其独特的优势广泛应用到各个行业领域，数据量不断增加，对金融行业变革带来了严峻的挑战。由于金融风险的存在，通过大数据下金融风险预测和防范，提出合理的控制措施，将金融风险消灭在萌芽状态，对于金融业健康持续发展意义深远。本文就大数据下金融风险预测与防范防范展开探究，了解金融风险分类基础上，提出合理有效的防范措施，以求推动市场经济稳定增长。

关键词：大数据;预测防范;金融风险;信用风险

大数据时代背景下，现代经济体系逐渐数字化、网络化发展，逐渐衍生出新式的金融模式。在金融业发展中，依托于大数据技术进行数据挖掘和分析，可以从海量信息获取有价值信息，为经济发展做出更大的贡献。但同时，大数据下的金融业同样存在一系列风险，严重影响到企业的稳定发展，迫切的需要寻求合理的金融风险预测与防范方法，为金融业可持续发展注入持久动力，带来更大的经济效益和社会效益。通过大数据下金融风险预测与防范方法相关分析，可以推动行业变革，营造良好的金融市场秩序。

一、大数据下金融业变革必要性

大数据时代背景下，信息数据纷杂，原本的数据管理和分析模式已经无法满足实际需要，需要一种新的处理模式，才能从海量数据中挖掘有价值的信息。金融业作为市场经济持续增长中不可或缺的组成部分，在长期发展中积累了大量数据信息，推动金融大数据发展是必然选择[1]。面对这一挑战，金融业中应用大数据技术进行数据挖掘，并推行精细化运营，是迎合大数据下带来挑战的必然选择。

二、大数据下金融风险分析

（一）信息安全风险

大数据下金融业快速发展，网络背景下可以实现数据信息量化和集中化，其中不可避免的暴露出一系列金融风险。就金融信息安全风险来看，其中包括交易详情、个人身份和偿还情况等现象，如果个人信息泄漏被不法分子利用，将会带来不同程度上的损失。就信息泄露因素来看，主要是由于数据共享成都不足，各个部门在数据监管中合作力度不足，仅仅是对本部门数据信息分析，导致数据信息分离。同时，数据具有延迟性特点，由于数据处于全封闭状态，无法从海量信息中挖掘有价值信息，不利于原有价值优势发挥[2]。

（二）信用风险

信用风险是大数据下常见的金融风险之一，主要表现为信贷诚信度不足，尤其是当前市场环境愈加复杂背景下，不良贷款现象屡见不鲜，成为衡量信用风险的主要指标之一。在大数据下，数据信息量呈爆炸式增长，信息较为复杂，难以分辨信息的真实度。金融企业同客户建立信贷关系后，对于信息真实性评估不充分。如果不良贷款记录过多，不仅会影响到金融业资金流动情况，还会制约金融业健康持续发展[3]。

（三）市场风险

就市场风险来看，是由于金融市场上不公平交易行为，导致数据信息真实性不足。如果大数据缺失，可能导致数据差生误差，影响到金融风险的预测和防范作用发挥，出现市场风险。当前市场上很多有实力的金融企业会垄断有价值的数据信息，这就导致金融市场交易双方信息不平等，朝着某一方倾斜，影响市场稳定发展。

（四）技术风险

大数据下金融风险类型众多，如何从海量数据信息中挖掘有价值信息，就需要大数据技术和工具支持，并构建专门的数据平台，需要大量资金投入支持。而市场上一些中小企业自身规模较小，资金实力较弱和数据挖掘力度不足，无法从中挖掘有价值信息，在一定程度上增加企业金融风险，制约企业核心竞争力提升。于此同时，金融市场中还有法律风险，表现为金融企业采用网络化经营模式，积累了丰富的客户信息，被不法分子窃取、利用，谋求不法利益[4]。而现有的金融业务监管法律法规不健全，在解决法律风险中缺乏可靠依据。

三、大数据下金融风险的预测和防范途径

（一）加深大数据认知，形成大数据战略思想

面对金融市场中潜在的风险，应该进一步加深大数据认知和重视，形成大数据战略思想。在此基础上，灵活运用大数据技术，分析可能产生的金融风险原因，提出合理措施来转变金融风险，提升金融业务效率。借助大数据分析和挖掘时，着重放在全面、高效率的量化分析，寻求合理的金融风险防范措施，将金融风险控制在合理范围内，减少金融企业损失的可能性，带来可观的经济效益和社会效益。

（二）加强金融风险数据共享，构建数据共享体系

在大数据下金融风险预测与防范中，为了有效降低金融风险，需要寻求 合理措施实现数据信息共享，构建完善的数据共享体系。通过对金融数据信息收集，在网络平台上实现数据整合，实时监控金融风险，并形成合理的共享模式，最大程度上降低金融风险。通过构建数据平台，结合数据特性及时调取，自动化审核客户的信用情况，以便于寻求合理措施有效规避金融风险[5]。

（三）建立全方位风险管理体系，引进数据采集手段

在大数据下，构建的全防卫风险管理体系主要包括以下内容。其一，使用大数据手段挖掘有价值信息，整合客户信息资源，主要工具包括关系数据库、ETL工具、数挖掘和NLP等，更加全面的掌握客户信息资源。其二，加强金融交易过程的风险监控，实时掌握客户的资金储备、交易情况和信用情况，在了解客户的还债能力基础上，最大程度上规避客户金融风险。其三，数据统一结构化，建立数据分析模型来整合数据，构建完善的客户风险管理体系。

（四）培养高素质人才，构建法律保护机制

为了可以有效规避金融风险隐患，应该结合金融业发展规律，培养更多高素质的人才。各个行业发展均需要人力支持，这就需要推动大数据和金融业务融合，加强大数据背景下金融人才培养力度，掌握扎实的专业知识和大数据技术同时，还可以实现大数据分析、整合与挖掘，逐渐形成专业的数据处理队伍。同时，构建完善的法律法规保护机制，顺应时代发展趋势，改变以往法律空白，促使大数据预测和防范有法可依，最大程度上规避金融风险。

结论：

综上所述，在大数据背景下，金融业呈现良好发展前景，为了最大程度上规避金融风险，应该构建法律保护机制、数据共享体系和全方位风险管理体系，推动大数据和金融业务融合的同时，促使后续金融风险防范有章可寻，及时有效规避金融風险，以求推动市场经济稳定增长。

参考文献：

[1]范兴兵.基于大数据技术的电子供应链金融风险管理研究[J].广东轻工职业技术学院学报，2018，17（04）：25-28.

[2]张玥玥.搭建在信用评估下的互联网金融风险预警系统[J].现代商业，2018，19（35）：88-89.

[3]“一带一路”金融合作的经济效应学术研讨会暨“一带一路”金融风险研究报告发布会举行[J].中央财经大学学报，2018，22（12）：149.

[4]涂安妮.大数据时代下数学理论模型在金融市场的应用——从风险度量角度[J].中国集体经济，2018，23（34）：130-131.

[5]孙军.大数据时代互联网金融风险预警及监管研究[J].时代金融，2018，12（30）：37-38.