| 标题 | 运用信息挖掘防范大数据金融的风险 |
| 范文 | 王宛 摘要：随着市场经济体制的逐步改革，各行业、各企业之间的竞争趋势逐渐加剧，以此推动了金融产业的快速升级与拓展。在此背景下，金融产品类型不断增加，在互联网影响下，衍生出各类型的大数据金融产品，除了对企业金融投资与运营发展产生影响外，也为人们的生活提供了一些便利，但是随之而来的风险也会逐渐加剧，使得企业投资、运营与发展受阻。基于此，本文以信息挖掘技术为例，针对在大数据金融风险的防范，进行综合探究与分析，并通过对大数据金融风险特征及类型的分析，提出针对性防范措施，以期加快信息挖掘技术的有效运用，实现对风险的预防与控制。 关键词：信息挖掘 大数据金融 风险防范 引言 当前互联网的不断发展，推动金融行业的延伸，两者的有效融合形成了大数据金融模式，而在大数据金融的创新与发展中，因其类型的独特性，所以相比与传统金融而言，面临的风险也较大，其中主要体现在大数据金融的复杂性和涉猎范围的广泛性，使得所面临风险性较大，同时金融风险发生的概率也较高，那么，如何利用有效的手段控制大数据金融风险呢？这是当前大数据金融发展中所面临的较大难题。对此，本文针对信息挖掘技术对大数据金融风险的防控，进行深入探究，并提出以下观点。 一、相关概念解析 （一）大数据金融风险的基本概念 企业在未来发展过程中产生的一些不确定因素，如：利润、资产和债务等三个方面存在的波动性和不确定性，这一过程被称之为风险。其中金融风险主要是指企业所获取收益后存在的较大波动性和不确定性。如果金融市场产生较大的波动性将会增加企业金融风险的几率。风险直接决定着企业的盈利和损失，企业一旦发生较大损失，将会阻碍企业的长久发展。特别是企业更加注重自己的损失，如何将损失降到最低，则需要对金融风险进行加强和防范，这样才能保障企业得到更好的发展，这也成为了当前研究学者研究的重要话题。 （二）信息挖掘 市场运行过程中会产生大量的信息，特别是伴随着大数据时代的到来，其海量的信息的层出不穷。信息挖掘能够对这些海量的信息进行提取，进而提取出更多有用的知识。大数据产生的各个类型的数据通过信息挖掘，能够保障数据利用效率，同时这些数据信息的挖掘还能够提取出更多有价值的内容，通过转化-应用将这些信息充分的应用到市场中和管理中。其中信息挖掘工具发挥的作用主要对大量的数据进行深入的分析，从而在将这些数据信息转化为实用的信息。另外，信息挖掘的主要形式主要包括：清理数据、集成数据、变换相应数据等方式开展数据的挖掘。 二、新时期下大数据金融风险的种类 根据不同的标准划分金融风险的种类较多，其主要包括以下几种类型： 第一，根据金融风险产生根源分类：其主要是由静态金融风险和动态金融风险所构成的。其中静态金融风险主要是由于企业在面临自然灾害或者一些不可抗拒的力量而发生的风险。该风险与大数据定律形成了相互的吻合，能够直接判断和预测出产生的风险;动态金融风险主要是指企业随着市场动态变化或者经济形势发生的变化而发生的风险。并且随着时间的推移或者变化，其产生的风险也会加大。这种不确定性使得企业在判断和预测风险时面临着较大的困难。 第二，根据金融风险包含的范围来划分：微观金融风险和宏观金融风险构成了金融风险的主体。企业在发展过程中或者开展经济活动时会受到市场环境、企业所出的各项决策和阻碍企业发展的其他因素等使得企業面临较大的经济损失，这种背景下产生的风险被称之为微观金融风险。而相对于微观金融风险来讲，宏观金融风险涉及的范围相对较广，其不仅仅包含微观金融风险的内容还涉及其他方面造成的金融风险，如：信用问题、偿债能力能力 第三，根据金融机构类型划分为：目前金融机构主要是为银行、保险和证券公司。这些公司也在发展过程中会存在金融风险，如：银行风险、保险风险和证券公司。 三、信息挖掘用于大数据金融风险管理中的防范措施 （一）通过信用风险评估，开展全方位的信息挖掘 企业通过运用信用风险评估方式，以对金融风险进行管理和防范。其中信用风险评估的主要内容为：银行信用卡或者贷款的信用等两个方面的评估。信用风险是指债务人无法按照原来制定或者签订的合约来履行职责，这主要是受到一些不可抗拒力量或者其他方面的因素等造成的信用风险。另外，银行在开展贷款业务时如果没有对公司的财务情况、盈利情况或者固定资产等进行充分的信息挖掘，将会使得企业为了自身的利益而恶意的将自己的情况所隐瞒，进而产生信用风险。而运用信息挖掘技术对金融风险进行全方位的分析和研究，不仅能够挖掘出影响客户信用的因素，还能够对信用违约进行提前的预测。而影响客户信用的风险主要包括：收入、地域之间的不同、个人能力不足和经济环境等影响。在对这些客户的信用进行挖掘后，便于银行对这些客户进行分级处理，在建立信用等级后，划分为不同的信用额度。另外，通过信息挖掘还能够对信用风险的特征和所存在的关系等进行的掌握，进而能够做出更加准确的信用违约预测。例如：我国有些公司通过建立决策树模型，以对不同信用的企业进行划分，在将企业直接划分为违约企业或者非违约企业等类型。企业在根据这些企业类型进行违约判断，进而得出分类结果。在加上随着信息挖掘工具的不断层出，其能够对数据分析的结果进行全方位的挖掘，从而得出各个层次挖掘结果，为企业提供重要的依据和参考价值，减少由于信用风险产生的经济损失。 （二）建立风险预警机制，保障企业财务的安全性 企业财务发生风险能够导致企业陷入财务危机。主要是因为企业的风险在积累到极限后就会集中性的暴发，如果企业没有应对的能力，则会发生的大量资金的支出，使得企业陷入困境，甚至倒闭的风险。面对这些问题，企业产生的危害主要表现为：第一，大量存货被积压，债务到了一定的期限也没有能力偿还;面临大额度的诉讼赔偿费用;企业的主营业务销售情况并不客观，甚至出现萎靡的现象。因此，为了预防这些风险的发生企业应该建立相应的财务危机预警模型，一旦企业发生经营失败或者企业财务上发生问题时能够及时发出预警信息，帮助企业尽早的做出决定，减少风险的发生。同时还能够为企业管理人员做出正确的决策，促进企业的长久发展。例如：企业通过运用线性回归或者神经网络等方式对企业的主要指标进行分析，通过将影响财务状况的最大财务指标进行计算，在分析出其结果后，将已经分类好的财务状况作为目标变量。在根据运动回归方式对企业的财务状况进行有效的预测，得出综合评分后综合性的判断出企业的风险状况。因此，采用这种方式对企业的经营状况进行预测，能够帮助企业减少金融风险的发生。 （下转第页） （上接第页） （三）对供应链上产生的风险进行评估 供应链主要是由资金流、物流或者信息流等构成的。对供应链进行优化能够提高企业的经济效益和社会价值，减少运营过程中产生的过多成本。由于供应链中隐藏着很多的不可能性，极易出现断裂的现象，这直接影响着企业的发展和获取的收益。其中供应链产生的风险主要包括供应商风险和、物流服务风险等。在对供应链风险进行评估时需要运用信息挖掘技术，选择合理的信息挖掘算法，对各个指标进行计算和评价，在根据模糊矩阵和聚类分析的方法建立起金融风险评估模型，该模型的建立能够帮助各单位主体对其自身隐藏的风险进行识别和判断，在为各个合作伙伴提供参考的价值时，能够将供应链上产生的风险降到最低。 （四）信息挖掘在电商企业中的应用 客户数据中隐含着大量值得被挖掘和开发的价值，这种信息转化为有价值的东西后，能够帮助企业开展有效的金融管理工作。互联网金融主要是依托互联网技术对企业或者用户存在的风险进行控制。其主要为以下几个方面： 第一，电商数据。例如：阿里巴巴内部具有一套完整的风险控制数据挖掘系统，在对天猫、支付宝等APP中大量隐藏的客户信息进行深入的挖掘，进而建立网络行为评分模型，在对客户进行信用评级。 第二，信用卡类数据。这种数据评分参考的依据主要是对用户申请的信用卡年份、还款情况和授予的额度等进行数据分析。 第三，用戶行为数据。电商企业在交易过程中会产生大量的客户信息，为了能够提高客户满意程度，则需要对用户行为进行挖掘，这样才能保障互联网金融平台服务的质量，才能帮助平台拥有更多有用的客户信息。因此，合理的采用数据挖掘技术，能够对客户的行为进行记录，在对这些行为进行分析后，根据用户的实际需求提供更加高质量的服务。 结论 综上所述，在互联网与经济逐步发展与融入背景下，大数据金融产品不断衍生，为企业金融投资活动，以及正常经济活动等开展，提供了更多的选择机会。 参考文献： [1]杨丽娜.关于大数据金融的风险分析与挑战探讨[J].现代营销（下旬刊），2018（10）：47-48. [2]黄艳梅.信息挖掘在大数据金融的风险及防患研究[J].科技风，2017（20）：57-58. [3]唐浩增，路璐. 用好大数据金融手段 防范系统性金融风险——关于打造“数控金融”平台的实践与思考[J]. 中国科技产业，2018（02）：36-38. [4]付璟琦. 大数据分析技术在金融风险控制中的应用研究[J]. 全国流通经济，2019（02）：117-118. [5]黄家文. 基于数据挖掘的联网农业金融风险分析[D].浙江海洋大学，2019. |
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