2023年大数据为互联网金融预警.docx

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1、2023年大数据为互联网金融预警.doc下面是我为大家整理的大数据为互联网金融预警.doc,供大家参考。大数据为互联网金融预警 在国家支持互联网创新的政策背景下，互联网金融迅速发展，亟须建立预警系统进行风险防范。运用大数据管理工具和分析方法，可以提前发现互联网金融中潜在的金融风险，从而为企业提供风险管理依据，有利于保障其健康可持续发展。 随着信息技术的快速发展，结合收集的历史数据、数学指标、统计模型、数据挖掘等算法判断识别金融风险，是当今金融风险预警机制中的应用热点。传统的金融风险预警方法主要有三大类：景气指数法、指标体系评分法和模型法。具体来说：景气指数法，是通过综合许多经济因素为一个或一组

2、景气指数来发布经济动态走向；指标体系评分法，通过筛选指标、编制指标体系、给予指标赋分来给出金融安全状态的较为完整的评价；模型法，则是通过将与金融危机发生的相关因素纳入统计模型进行检验来预测金融危机发生的可能性。互联网金融风险的预警体系建立，应根植于大数据开发应用，结合传统的金融风险分析方法，利用统计、计算机、数据挖掘、人工智能等手段，从数据的海洋中甄别、判断互联网金融中潜在的风险；并且还需要通过数据掌握客户动态，企业经营环节中可能出现的金融风险，从而提高经营管理效益。以数据为中心的体系设计互联网金融风险预警体系是针对互联网金融风险的监测、预测、预警的系统，体系庞大，必须涵盖互联网金融活动的全过

3、程，同时还要考虑到活动中的每个参与者，包括金融服务、金融产品的提供者、中介机构、用户、以及政府、监管机构等；必然涉及到各种交易行为，甚至民众舆论动向。同时，还需兼顾国家宏观经济运行情况、经济指标、行业发展等现实情况。在时效性方面，由于互联网金融数据具有高速、变化的特点，实时处理分析的目的就是及时防范和减少金融风险，识别、判断风险并对其进行预测和响应，这要求在时间上要连续，在内容上要连贯和可比。在数据的收集与管理时，要做到有利于风险的识别、判断、预测；在系统的构建时，要结合企业的实际情况，简单可靠且易行；在分析数据的过程中，选取的指标、统计方法、相关判别准则要易于分析、便于操作，做到不仅能快速识

4、别、判断、预测风险，做出预警，还能辨别风险的源头，诸如此类是对系统可操作性的具体要求。在系统的设计过程中应尽量考虑采用可量化的指标，同时也要设置部分定性指标，以便进一步系统地反映定量指标所不能表征的金融风险。对于定性指标也要给出准确的判断标准，尽可能避免人为因素的误导，确保评价结果的科学性、合理性以及准确性。系统的设计应兼容，保证企业正常运营的前提下，随着时间的推移，对系统进行不断改进和完善。确保系统中功能、模块可以独立运行，各异功能相互补充，避免冗余。以数据为中心的层级配置从数据管理层角度出发，作为系统中的核心部分，数据是整个体系中的关键环节。企业在建立以数据为中心的互联网金融预警系统过程中

5、，必须健全为企业服务的数据管理机制，建立与企业规模相匹配的数据中心。数据中心的职责包括：数据的收集、整理、加工、存储以及提供方便、可靠的数据操纵接口，以便其他层级用户的使用。数据中心管理数据时，应保证其完整性、准确性及安全性，并兼顾可靠性，保证数据中心正常运营，为风险的预警提供支持平台。要从互联网金融的大数据海洋中实现金融风险的预警，必须对金融风险有透彻的定义和认识。这就需要我们从金融风险的定义出发，确定分析需求，对数据进行重新整合，提取与之对应的分析结论。数据整合是保证分析结果可靠性、准确性必不可少的环节，如果说数据是预警体系的基础，那么需求则是预警体系的灵魂，其中数据提取层的任务包括：风险

6、的定义、分析需求的确定、数据的整合与提取等多个方面。数据分析是互联网金融风险管理控制的实施手段。全面的数据分析系统，应包括现行的指标体系、统计模型，及人工智能方法，同时兼顾与企业相适应的相关指标体系、统计模型等内容。数据分析层的功能主要包括：风险识别与判断、风险预警与监控、自动上报、信号系统、风险预测、风险评级等功能。来自数据分析层中的每一次预警、每一个报告，都需结合企业的经营管理状况，以及外部经济运行环境，行业背景来进行解读，目的是更系统地评估风险，评价风险的可靠性、危害程度、产生根源，进而提出有效的控制手段，弥补数据分析层的不足，为企业决策管理者提供更完整的决策依据，进而减少企业为规避风险

7、所产生的损益。总之，数据解释层应健全风险响应机制，建立应急小组，为及时处理风险提供依据。结合以数据为中心的体系设计原则，从多角度分析，预警体系涵盖了以数据为中心的互联网金融风险分析的各个环节，即数据的收集、提取、分析和解释；各层级紧紧相扣，又相互独立，为企业风险控制管理提供有力支撑；通过数据中心的建设，有利于加快企业的信息化，提高管理水平，降低因企业管理缺陷导致的内部风险，缩减企业管理成本。以数据为中心的可行操作除了体系设计和层级配置的考量外，建立科学、体系的考核评价机制也很关键。数据作为风险预警机制的核心，一旦离开操作数据的人，将毫无用处。因此在系统建设的过程中，应建立科学、体系的考核评价机

8、制，提高参与者的主观能动性，保证系统顺利实施。考核机制应从数据的角度出发，以建立全面、可靠、弹性、实时、安全的数据体系为目标，对参与者在体系建设中的效能进行评估，量化参与者任务完成情况考核，奖励为体系建设做出贡献的参与者。同时，为保证系统实施、操作的规范性，应制定科学规范的程序。在预警系统实施的过程中，应以数据为中心，制定明确的系统实施计划，包括确定系统实施的进度、参与者、目标以及针对突发事件的处理方法等。必要时，应制定系统使用的行为规范、操作流程，明确参与者的权责、业务范围、数据权限等；明确风险分析、上报、反馈和监测机制，保证及时发现风险，且得到响应，确保大数据助力互联网金融风险预警更科学。相关链接目前，可用于助力互联网金融风险控制的大数据存在多种来源。电商，以阿里巴巴为例，已经建立相对完善的风控数据挖掘系统，并通过旗下阿里巴巴、淘宝、天猫、支付宝等积累的大量交易数据作为基本原料，将数值输入网络行为评分模型，进行信用评级。支付是互联网金融行业的资金入口和结算通道，此类平台可基于用户消费数据做信用分析，支付方向、月支付额度、消费品牌都可以作为信用评级数据。水、电、煤气、物业费等生活支出的缴纳，客观真实地反映了个人基本信息，是信用评级中一种重要的数据类型。美国的 LendingClub，基于社交平台应用搭建借贷双方平台，利用社交网络关系数据和朋友之间的相互信任聚合人气等级。