大数据分析在金融风险控制的应用.doc

《大数据分析在金融风险控制的应用.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、大数据分析在金融风险控制的应用摘要：近年来随着我国信息化技术的不断发展，大数据和云计算、人工智能等新技术开始在我国的各企业过程中得到广泛的应用，再结合我国市场经济发展条件来看，金融业需要向着服务实体经济发展，这就需要做好金融行业数据的整合，通过共享和开放等方式来为金融行业的发展带来新的动力，在这一发展条件下大数据“金融云”建设的形式为金融数据的发展奠定了良好基础，促进了金融数据和其他领域数据之间的融合。关键词：大数据分析技术;金融风险控制;应用分析大数据经过多年的发展，所涉及到的企业形式过于广泛，除了金融业之外，还包括政治、教育、医学、

2、商业等多个领域，其在不同领域所发挥出来的应用成效，说明了大数据应用所具有的综合价值，其中以信息技术、金融保险和批发贸易等行业所具有的数据潜力最高。再加之金融业与新技术的深度融合，为金融业的发展提供了新鲜的活力，有效激发大数据对我国金融行业发展的有利影响，推动我国金融业的转型和升级，通过对公司数据量计算和分析得出结论，金融行业是大数据应用的重点行业，通过大数据分析，能够对可能产生的互联网金融风险进行提前预警，让相关企业人员能够及时地制定出合理的防范策略，通过对多项数据的分析来保证互联网金融的正常运行。1互联网金融的主要数据5学海无涯互联网

3、金融(ITFIN)是指传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。互联网金融作为信息化的一种表现形式，互联网金融活动开展会产生企业客户及相关服务信息，与传统的金融活动相比，互联网的信息收集更加简便，甚至还能够直接将用户的交易记录进行储存，方便以后的互联网平台建设，有助于销售人员和购买人员之间的沟通。互联网金融的数据分析主要为用户数据、交易数据、文本数据。(1)用户数据。金融业的发展需要以广大商品消费用户作为基础，为人民在网络交易的过程中提供金融安全保障，切实维护消费者的经

4、济利益。同时，为了全面提高金融活动的有效开展，就需要做好用户数据的管理，用户的基本信息会被直接收入到企业的信息管理系统中。作为互联网金融事业发展的主要服务对象，购买用户的规模将直接反映出企业的未来发展前景。(2)交易数据。互联网金融是传统金融行业向电子信息化发展的一种表现形式，互联网金融的活动类型离不开用户交易，互联网金融企业为用户提供了互联网交易平台，为了更好地保障交易过程的安全性，提高企业的整体服务质量，就是要做好交易数据的信息管理，通过记录用户和交易平台之间的交易过程，来仔细分析用户的交易偏好，降低交易风险。(3)文本数据。互联网

5、金融同样作为信息传递的主要渠道，在实际工作开展过程中会产生产品评价和用户沟通数据，这些信息能够充分地体现出民众的舆论导向。为了能够充分地发挥出金融舆情所具有的作用和激励，减少金融危机事件的发生，就需要做好文本数据的分析和储存。2大数据下的互联网金融风险预警系统建立5学海无涯(1)以数据为中心的体系化设计。为了做好互联网金融数据的分析，需要遵循系统化发展原则，风险预警系统主要是对当前互联网金融交易过程进行风险检测和预警，这一体系的构建需要贯穿金融活动的整个流程，维护用户的自身利益，同时还需要及时地反映出政府和监管机构所制定出来的决策和文献

6、，判断各种交易行为是否符合社会规范，在互联网金融发展过程中，需要做好数据分析，严格遵循时效性的应用原则，结合互联网金融数据所具有的内容不稳定性，进行系统化的数据中心体系设计，注重实时分析的重要性。尽可能地防范和减少金融风险的产生，判断可能出现的金融风险，提前做好预警和措施的制定，互联网金融风险的处理在时间上和内容上要具有连续性。同时在进行互联网金融信息处理的过程中，需要遵循可操作性原则，在互联网交易的过程中，工作人员要做好数据的收集和处理，对可能产生的企业风险进行识别和判断，完善系统体系，结合公司的运行情况制定出简单可行的风险处理方案。

7、同时在进行风险问题控制的过程中，还需要充分考虑可量化指标，以此来作为风险处理内容的约束，减少传统的风险处理过程中所产生的人为因素对系统内容进行误导。以此作为基础，提高数据评价体系的科学性，在进行互联网进入数据处理的过程中，需要做好金融风险的预警，以此来保证企业的正常运行，还能够借助数据来对系统进行不断的改进和优化。(2)以数据为中心的层次化设计。金融产业的发展需要以数据管理作为核心，助力金融发展体系的构建。因此，企业需要在进行互联网金融预警系统的建立过程中，不断健全企业服务机制，成立与企业规模相适应的数据发展中心，做好数据内容的收集和整

8、理，通过加工和储存等方式来为数据操纵提供便利，同时还需要企业保证数据的完整性和安全性，为风险预警提供良好的数据支撑。想要在大量的数据网络中实现对金融风险的预警，需要对当前的金融形势有一个明确的定义，了解用户