大数据在金融风险管理中的应用研究

2020-03-23 06:07舒奎
时代金融 2020年6期
关键词:金融风险管理应用研究大数据

摘要:大数据在金融风险管理中的切实有效应用,是现代社会科学技术不断发展下的结果,立足于大数据提供的数据技术支持基础,金融风险管理效力能够得到较好的强化提升,金融安全性的缺失也能够得到一定的补足及增强。通过分析探讨金融风险管理中大数据的具体作用及具体应用内容,强化大数据科学思维及技术理论应用效力,以期能够为金融风险管理的发展提供重要参考,同时推动国内社会经济的持续稳定发展。

关键词:大数据  金融风险管理  应用研究

近十几年来,在国民经济水平及速度均得到有效提升的情形下,金融行业呈现快速发展的趋势,传统的金融机构模式逐渐被传统及各类新兴金融形态并存的模式所取代,在金融行业运行模式发生相应变化的同时,金融行业范围内可能存在的风险种类与数量也随之不断增加,在吸引国民注意力的同时,引发了相关学者对金融风险管理的思考及探究。金融风险管理过程期间内,最为重要的内容在于有效防范金融风险,降低相关金融风险发生的可能性,更好的满足社会经济发展需要,对大数据这一现代化科学技术加以强有力的应用,以期能够强化国内范围内金融风险管理的水平。

一、现代社会大数据分析技术概述

结合现实情形可知,大数据分析技术的存在与发展,是国内计算机信息技术、物联网科学技术等多项现代化科学技术不断发展下的结果,在我国计算机信息技术水平、物联网科学技术水平等不断强化提升的基础之上,其为数据收集整理质量、速度的强化提升提供了有力的支持力量,进而促使大数据分析技术应运而生。相较于国外其他发达类国家,我国大数据分析技术的研究起步时间稍晚,但立足于大数据分析技术具有的信息收集速度快与质量高等应用优势,现阶段国内的大数据分析技术具有较为广泛的应用空间,尤其是在电子商务、物流配送等行业领域范围内,大数据分析技术得到了极为广泛的应用,在落实大数据技术应用特性的同时,对相关行业领域的生产作业及发展也产生了较好的推动作用。实际上,国内大数据分析技术得到较为广泛的应用空间的同时,相关学者对该项现代科学技术的研究效力也随之不断增加,大数据相关技术理论不断增加,推广大数据的应用范围的相关政策内容也随之不断出现。

二、金融风控管理优化中大数据技术的应用

为达成金融风险管理目标,组织进行金融风控管理工作,能够在更加细致化具体的金融风险管控措施的同时,加大金融风控管理效力,更好的满足新金融业态的监管发展需要,实现更好的预期监管效果,推动国内现代社会金融行业持续良好的运行及发展。在金融风控管理持续优化的过程期间内,大数据科学技术的切实有效利用,能够对大数据分析技术的价值效用进行充分有效的利用,在弥补金融风控管理中的些许不足及缺陷的同时,能够实现金融风险管理的优化,更好的达成优化金融风控管理的作业目的。结合现实情形可知,大数据分析与挖掘技术在优化金融风控管理过程中的具体应用内容,主要包括以下几点:

(一)有助于科学完善的风险防范体系的建立

实际上,金融风险管理是面向各类金融风险而实行的体系化、复杂化的综合性作业活动,通过该项作业活动的积极有效开展,各类金融风险预期可能带来的危害性能够得到一定的控制,在更好的满足现代社会经济发展需要的基础上,有助于现代社会的和谐稳定发展。生活中,在多元化因素的影响及作用下,金融风险的种类数量日益增加,其不仅包括信用风险、市场风险等外部倾向类风险,而且还包括操作风险、流动性风险等内部倾向类风险,多样化金融风险的存在,给金融活动的正常顺利有效实施带来了相应的不利影响,金融风险种类数量不断增加的同时,也在很大程度上加大了金融风险监管难度。在大数据分析与挖掘技术得以切实有效应用的情形下,结合巴塞尔协议中有关不同种类金融风险提出的相关计算方式,金融风险管理人员能够更好的建立科学合理完善的金融防范体系,通过金融风险的计算、识别、监管,将金融风险的发生率及损害率等内容进行强有力的监管。

(二)有助于建立客户的完整图像信息数据库

对金融企业而言,客户的失信行为往往是各类金融风险得以发生的重要源头,为降低客户失信行为发生可能性、最大限度的控制客户失信行为给金融风险带来的不利影响,对客户行为进行全面体系化的分析,在帮助金融企业与有关机构对客户有更为全面认知了解的基礎上,一方面是能够避免经常失信的客户与金融企业、机构签署金融活动相关协议,从源头上控制金融风险,降低金融风险出现可能性,另一方面,金融企业能够在对客户信用分析报告加以有效利用的基础上,制定有效的风险应对措施,做好细致化工作的同时,能够强有力的达成金融风险优化管理的目标。与此同时,在金融行业持续不断发展的历程中,信贷环境趋向复杂化的发展趋势,在众多企业网站披露信息具有显著滞后性发展特征的情形下,金融企业及相关机构无法对企业客户的现有金融状态有及时全面的认知与了解,尤其是在国内金融行业信贷模式种类数量不断增加的情形下,企业客户的金融行为数量不断增加,金融风控管理的难度加大。在相关机构与企业对大数据分析与挖掘技术加以有效利用的基础上,基于强大的大数据技术支持力量,企业客户过往行为内容、行为发生时点及企业客户的社会关系等相关信息数据内容能够得到快速的收集整理,并通过图形方式予以信息内容呈现,在帮助金融企业与相关机构更好的知悉了解企业客户过往金融状态,分析评估企业客户失信行为发生可能性、预期可能存在的企业经营风险等多方内容的基础之上,有助于相关从业人员更好制定金融风控管理优化措施,满足金融风险管理发展需要。

(三)有助于满足新兴金融服务模式的风控管理需要

金融行业持续不断发展的同时,P2P、网络小额无抵押信贷等新兴金融服务模式随之不断出现,在这些新兴金融服务模式应运而生并得到广泛应用的基础之上,针对完善相应的金融风控管理,显得极为必要。在相关人员对大数据分析这一现代科学技术加以切实有效应用的情形下,能够为相关人员提供良好的数据支持,在帮助金融机构积极转变自身信贷管理模式及相关理念的同时,有助于能够适应新型金融管理模式的金融风控管理的存在及发展。

三、金融风险防范中大数据技术的应用

当前阶段,金融风险防范是金融风险管理内容的重要组成,利用大数据分析与挖掘技术开展实施金融风险防范工作,有助于强化提升金融风险防范能力及综合效力,实际上,金融风险防范中基于大数据技术的切实有效应用,事前、事中及事后三大环节的风险管理效力均得到了有效的强化提升,其具体的应用策略为:

(一)贷前环节中大数据分析技术的应用

贷前环节之所以会增加后续的金融风险管理隐患,与企业客户信用信息不对称有密切关联,在传统的金融风险管理模式下,金融机构获取得到的企业用户信息具有较为显著的滞后性发展特征,不利于贷前金融风险管理效力的保证。在大数据分析与挖掘技术应运而生,同时具有较强的技术应用范围的基础之上,相关人员可基于大数据分析技术的利用,在实现海关、税务等政府机构信息收集模式的基础之上,弥补上述信息不对称现象的缺陷,在对企业客户的经营信息数据真实性、资金流转情况等进行较为深入的分析探讨的同时,能够强化机构自身对企业客户的信用评级准确性,在完善企业用户信用评价模块的基础之上,同时还能够为后续的信贷交易提供依据,推动贷前金融风险管理活动的正常有序开展。

(二)贷中环节内大数据分析技术的应用

信贷活动开展实施的过程期间内,由于信息不对称现象的存在及发展,在导致信贷审批人做出错误审批结论的同时,在阻碍信贷交易正常顺利进行的同时,给金融机构后续的经营发展带来不利影响,或给后续的信貸交易增加相应的金融风险。企业客户认知了解程度不一的现象较为普遍,实际上,哪怕是同一家金融机构的不同审批人都可能会提出不同的审批结论。在对大数据分析技术进行切实有效应用的基础上,能够基于大数据信息系统的建立与合理化运用,实现金融机构内部各类信息数据的实时化共享,降低信息不对称的风险,促使审批人做出公正、客观、正确的审批结论。另外,在对这一信息系统加以利用的同时,相关人员能够及时记录企业客户的产品、资金等众多方面的往来情况,建立金融机构分子公司内部的信息交互平台,促使金融机构不同分子机构对企业客户进行全面客观的认知与了解,进行有效的信用风险管控工作。

(三)贷后环节中大数据分析技术的应用

做好贷后管理工作,也是强化金融风险管理效力的重要措施,实际上,传统的信贷模式运营发展情形下,金融机构往往很难获取信贷人获取贷款之后的相关资料,这一现象的出现及发展,往往会在一定程度上不利于金融风险管理效力的强化提升。在大数据分析技术切实应用的过程中,相关人员能够基于大数据信息系统获取企业用户贷后的资金往来、货物流转等相关信息内容,这些信息资料的获取及汇总整理,能够为金融机构知悉了解企业用户贷后经营期间的状况,及时察觉到企业用户可能面临的经营问题,并及时做出相应的应对措施,强化金融风险管理效力,降低金融风险带来的危害。

四、结束语

通过本文的分析论述可知,做好金融风险管理工作,具有极其重要的现实价值,在降低金融风险带来的系列危害的同时,对国民经济的长期发展有较好的促进作用,在大数据分析技术不断发展的过程中,注重并落实大数据科学技术的切实有效利用,能够强化提升金融风险管理的水平,对金融机构的运营发展有较好的促进作用,极具现实价值。

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舒奎系贵州息烽农村商业银行股份有限公司职员,对外经济贸易大学统计学院在职人员高级课程研修班学员

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