大数据框架下金融风险管理探究.docx

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大数据框架下金融风险管理探究

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郭蕴光

摘??要：信息化时代广泛应用信息技术的金融行业出现了信息大爆炸现象，金融行业为了有效利用这部分海量的信息，需要综合使用大数据技术，进而保证金融行业的发展水平。在大数据框架下，金融行业的发展并非全是机遇，还要面对很多挑战，如果金融行業不能化解金融风险，很可能会威胁社会经济的稳定发展。因此，探究大数据框架下金融风险管理具有一定的现实意义。

关键词：大数据;金融风险;预测;管理

近些年来，科学技术的发展日新月异，金融行业在经营中累积了大量数据，从而促使金融行业主动使用大数据技术。在当今社会发展中，传统预测和防范金融风险的措施已不适应金融行业的发展，金融机构只有采取全新的手段才能有效应对风险，实现自身的可持续发展。

1??传统金融风险管理体系与挑战

传统金融风险管理体系，管理目标是风险内控和监管合规，管理步骤是识别风险事件、制定应对风险策略、建立风险报告系统。传统金融风险管理组织架构主要是3层风险管理防线，其中，风险管理组织机构应遵守分类、分层和集中管理风险的原则。

目前，我国传统金融风险管理体制面临巨大的挑战。具体表现为：传统金融风险管理流程导向为内控与合规，3道防线作用于监督和管控主要人员，但不能防止由于主要岗位人员徇私舞弊带来的损失;传统金融风险管理体系虽然结合定性和定量方法评估风险，但更多依赖于监控原则与实际指标，无法合理应用高级计量法;金融风险管理在互联网时代已经扩大了边界，出现了其他新的风险，传统金融风险管理体系不能实现透明式监管，无法全方位覆盖资金来源、中间环节与投资去向;传统金融风险管理体系无法合理应用互联网、大数据等全新技术，也难以达到治理要求。

民生银行“假理财”接广发银行“假保函”都牵涉到商业银行的流动、操作风险，还有欺诈以及内控合规风险。案例说明，传统金融风险管理体系不能有效分辨内部控制存在的缺陷，甚至难以采取行之有效的风险应对措施，进一步引发更严重的风险事件。

金融机构在大数据环境中需要面对更加复杂的内外部环境，金融业务呈多样化特点，增加了风险发生的概率，迫切需要改进传统金融风险管理体系。

2??大数据框架下金融风险管理概述

2.1?大数据的涵义与特征

2011年，美国的麦肯锡公司在报告中首次提出了大数据的概念，公司在行业调查时就已经意识到数据对行业发展的促进作用。大数据是指信息数据量较大，人工无法对其搜集与整理，需利用有关软件处理的数据。大数据具有较大的信息量，内部存在各种数据类型，结构十分复杂，经对其分析可得到与企业经营相关的重要资料，为企业发展提供参考。而大数据的特征如下。

第一，巨大数据量，在信息化时代，由于大数据形成庞大的数据资源，通过简单的方式已不能科学处理和应用大数据;第二，多样化的数据类型，大数据有不同的数据类型，需利用各种方法归纳这些数据内容;第三，处理数据效率高，基于大数据的背景，处理数据时可对其科学运用，提高了数据应用的效率;第四，数据的真实性有限，故要科学选择数据。大数据背景下，同时存在各种不同的数据，只有规模化筛选这些数据，才可以获得有价值的信息，从而推动企业可持续发展。

2.2?大数据框架下金融风险管理的特点

金融企业在传统的风险管理中要面对市场因素、信用因素、操作因素、管理因素和法律因素等带来的风险。传统的金融风险管理表现出金融业的制度化、风控的专业化和评估的完善化等特点，并隐藏了负债风险和信贷风险。而金融企业在大数据背景下，互联网金融逐步成为主流发展趋势，一定程度推动了金融行业的发展，特别是出现普惠金融、网络P2P等金融模式以后，金融服务体现出大众化特点，大数据技术保证了金融服务的质量，使金融服务不断扩大范围，大数据技术帮助人们认识金融服务。金融产品在发展中出现了市场风险，也滋生了各种潜在的风险，而大数据框架下金融风险管理主要针对业务风险。在互联网金融的发展形势下，买方主导市场方向，其快速创新产品，提高了金融行业的竞争力。另外，各种金融平台也对互联网金融造成一定冲击，金融机构使用大数据技术则要承担相应的信用评估与审查风险。大数据环境中，金融市场发展快，随之出现了不同的金融产品，金融市场的监管出现了疏漏，造成资本市场不得不面对更大的风险威胁，而大数据成为防范风险的重要手段。

3??大数据框架下的金融风险

3.1?信用风险

信用风险的产生取决于信贷的诚信水平，金融业可利用不良贷款评估信用风险。当今时代，数据爆炸式增长，其真实度难以准确分辨。金融企业与客户如形成信贷关系，可能会出现信息失真问题，加之客户还款能力不足或是还款意识薄弱，增加了信用风险。另外，一旦出现较多的不良贷款记录，势必对金融业资金周转造成影响，不利于金融行业的整体发展。

3.2?市场风险

数据的真实性是形成市场风险的关键因素，此外，在