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大数据分析技术在金融投资风险管理中的应用
【摘 要】文章通过大数据分析技术在银行、保险等金融行业的应用中存在的问题及问题产生原因的分析,肯定了大数据分析技术的优越性和先进性,提出了大数据分析结束在金融投资风险管控的措施.
【关键词】信息时代大数据分析技术 金融投资风险管理 应用
引言：大数据分析技术作为一种现代信息数据处理技术广泛应用于银行、保险等金融行业,并在其中发挥了重要作用.文章就如何利用大数据分析技术,提高金融投资风险管控能力进行了探讨.
一、大数据挖掘与数据分析解释
(一)大数据时代背景
与发达国家相比,我国大数据研究起步较晚,目前尚处于发展的初级阶段.当今社会,大数据的应用越来越广泛,占领的领域也越来越大,其优势地位远非模拟时代科比.尤其是在电子商务、物流配送、等方面大数据的应用,有力的促进了这些行业的技术革新.今天,利用大数据快速发展的领域正在以不可替代的优势引领企业发展新业务,开拓新市场,创新运营模式,有力的推动了企业在经营模式和营销手段上的更新换代.企业无论是经营规模还是效益快速增长.大数据这个概念对改变消费者的行为,预测产品销售量以及补充库存货物进行改善与优化,在有效提高经营效率、减少库存、预测市场中返回重要作用.我国最初确定大数据的理论与工程数据研究和应用方向是在2012年5月的香山科学会议上,这次会议是国内首次组织的以大数据科学与工程为主题的会议.到2012年6月,中国举办大数据时代,智谋未来学术报告会,初步确立了我国大数据时代的理论.
（二）金融投资中应用大数据技术的必然性和必要性
近年来,随着我国经济快速发展时期的结束,经济发展转入稳中求进的时期.金融投资的风险增大,制造业经营遇到前所未有的困难.部分制造、服务领域中小企业的经营风险也在越来越大,大数据时代就是在这种背景下应运而生.有数据显示,中国大数据应用投资规模以五大行业为最高,其中第一是互联网行业,占28.9%,第二是电信行业,占19.9%,第三是金融行业,占17.5%.将大数据技术应用于金融投资中,凭借其优越的分析、预测功能,预测、解决投资中遇见的各种问题,推动金融投资向科学化、可控化方向发展.集约化经营模式下各企业的经营相互依赖,因此企业间交叉风险日益加剧.利用大数据技术建立信息共享平台,实现信息共享,共同控制风险会收到事半功倍的效果.现代公司化经营,多元化、信息化的趋势日益明显,各有业务往来的经营单位之间的风险关系也日趋复杂.利用大数据分析技术整合互联网数据平台,直接从各种渠道中获取公司经营有关的数据信息,通过对数据信息进行分析,对公司发展前景进行预测与风险评估,实现风险管理的信息化.
二、大数据分析技术在金融投资风险管理中的应用
（一）将大数据分析技术应用于银行的管理中,通过建立数据信息平台,完善风险管理系统,实现银行风险管理的信息化
应用大数据分析技术,对银行风险管理,其作用表现在以下几点：
1.建立风险数据搜集整理平台.利用大数据分析技术银行可以对历史数据和不稳定的现实数据进行快速整理,有利于银行分析和预判此类事件再次发生的几率,采取针对性的提前措施预防再次发生,提高银行贷款的安全性.江苏银行从2014年开始集开发了风险数据集市、资产负债管理集市、监管报送集市等多个内部数据集市于一体的数据共享平台,在丰富的数据基础上,通过流计算引擎和风险规则库,实时计量金融投资的信用风险.
2.形成客户征信视图,掌握客户动态.通过对客户的信息的分析、整理,及时掌握客户资金达到账户信息、交易信息,便与实现结构化管理.还可以通过客户个人交易量及贷款次数,还款日期等信息,预测个人信贷评价等级与诚信系数,将客和风险降到最低；
3.便于云计算的架构设计.银行在处理大量的往来业务数据时,往往利用云计算进行分析处理.对于云计算的应用,大数据分析技术首先要建立和整合银行现有的基础IT设施,在此基础上制定数据信息处理的方案,以此构建出支持云计算和大数据集合所需的高性能数据平台,实现云计算与大数据分析技术的应用.
4.建立数据驱动系统.数据驱动的系统需要大数据分析技术的支持,利用大数据分析技术,实现对原有数据库中的数据信息进行有效的识别,抽取集成为面向大数据银行业务应用中的主要数据.能够有效的实现对银行处理的每笔业务数据进行对比分析,极大地方便了银行对各类数据的查询.
（二）数据挖掘技术在保险行业的应用
数据挖掘涉及银行、保险公司的多项业务,因此数据挖掘过程十分复杂.其作用是在无以数计的历史和现实数据中发现有潜在利用价值的信息和数据,因此,在保险公司业务开展中具有重要作用.仅以CRM管理系统为例,简述数据挖掘在保险行业的具体应用：
1.建立客户价值模型.客户是保险公司赖以生存的主体,客户价值模型,则是保险行业对客户建立的提供利益价值进行判断依据的数据信息.包括客户存在周期价值、现有价值和潜在价值.
2.建立数据库.挖掘客户数据,必须首先具备完整的数据资料库.利用大数据分析技术收集、保存保险行业务开展过程中的客户信息,然后进行整理归类,将这些数据整理成为一个完整的数据库,为数据挖掘提供基础条件.
3.通过分析整理进行数据统筹.利用计算机对数据库充足的各类数据资料进行分析,得出与保险业务相关且利用率较高的数据资料,挖掘软件就可以根据业务需要对数据进行分析筛选,实现数据资料的有效利用.
三、结束语
大数据分析技术在金融风险管控中的应用,通过对银行或保险公司隶属、显示数据的分析整理和辨别,能够发融运作中的风险,并采取有效措施进行风险管控,提高对金融风险的管控能力,实融业的健康发展.
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