作者 \ 赵秀军、赵超、赵越、闫家强、高蕊、庞洁、曲晓伟

摘要:近年，随着新型信息技术的开发及广泛应用，大数据时代已经到来。一方面，大数据及相关技术的应用为金融行业带来新的数据分析手段和风控技术，另一方面大数据也加剧了金融业的整体风险。本文针对我国金融发展现状及风险进行剖析，重点研究了如何利用大数据分析技术对各类金融风险进行有效识别和防范，进而推动我国金融体系健康、可持续发展，具有一定的理论意义及现实意义。

一、引言

大数据应用广泛，除金融行业外还涉及教育、医学、建筑学等多个领域，在不同领域均表现出良好成效，充分证实了大数据技术存在的综合价值。大数据技术在各领域的使用和融合不断为社会经济发展注入新鲜血液，在管理体制升级、监管手段运用、风控机制改善等方面扮演着不可或缺的角色，不断促进我国经济社会的稳步、持续发展。

二、大数据基本特征与发展趋势

（一）大数据的定义及获取。

从现代大数据的应用角度来看，大数据可以被定义为无法在可接受的一定时间范围内，利用人工方式或者传统的数据处理软件进行收集、存储、分析的数据集群，需要采用新型数据处理模式才可有效处理的类型多样、结构错综复杂、海量的信息资产。

（二）大数据的特点。

根据大数据定义以及分析，大数据包含以下几个特点：（1）海量数据；（2）数据类型多样化，数据间存在较大关联度；（3）数据处理效率高；（4）结论客观；（5）数据真实性有限。

（三）大数据发展趋势。

（1）大数据与云计算实现深度融合；（2）更多技术和理论突破；（3）数据将成为重要的战略资源；（4）丰富数据生态系统。

三、传统金融发展存在的问题

（一）我国金融发展格局不合理。

资产集中在银行体系中也使金融业的风险集中在银行体系中，尤其当某个行业发生金融风险时，金融风险会通过资金流通途径迅速传递到银行体系，容易引发银行的挤兑风潮，进一步引发整个金融体系的动荡。

（二）金融组织体系不合理和金融服务需要未满足。

金融机构的存在可以降低交易成本，金融机构的多样化可以拓宽信息传输渠道。

（三）金融体系风控机制受到挑战。

当银行资金流转过程存在资金的短期来源和长期运用现象时即存在银行存贷款期限错配风险，期限错配最直接的影响是易产生流动性风险，对银行体系的内部风控提出了挑战，从政策调控方面来看，银行的存贷款期限错配不仅降低了信贷政策的实施效果，也减弱了货币政策调控的敏感度。

（四）金融监管的法律体系不完善，监管改革进程落后。

金融新业态表现出的行业交叉特性为监管带来很大难度，我国监管体系是根据各个行业的实际情况建立起的分业监管模式，行业交叉性造成监管部门的权责分配不清，监管部门间存在推脱责任等现象，针对分业经营的监管体系目前与新型的混业经营业务模式不适配，目前的金融监管体系对于可能出现的金融风险的防范严重不足。

四、大数据与金融业风控机制的演进

（一）传统信息获取方式不足。

近年来，我国金融行业得到快速发展，一方面得益于国际上现代信息技术的开拓性创新，另一方面得益于国内对于国际新技术的追赶以及根据国内金融发展情况的进一步创新，国内金融业已逐渐实现与国际接轨，传统的风控方式已经无法有效应对日益丰富的金融创新模式。

（二）基于大数据的数据信息获取。

目前的市场参与主体若想取得竞争优势，必须对数据进行深层次挖掘，大数据挖掘技术的实现降低了数据获取的难度和人力成本，关注数据的总体性，降低了抽样带来的信息损失和非信息误差，数据类型有所丰富，由结构化数据扩充为结构化数据、半结构化数据、非结构化数据相结合等形式，打破了传统信息收集手段的局限性，信息收集的广度和深度均有所增强。

（三）大数据在风险识别中作用分析。

大数据分析技术应用于金融风险控制，使得风险管理的针对性和可控性得到显著提升，主要表现在事前、事中、事后三个风险管控环节，具体应用机理和作用如下：第一，事前的风险评估；第二，事中环节；第三，事后风险处理。

五、大数据技术对金融业的负面影响

大数据为金融业提供新的数据分析手段同时也为金融业带来许多难以避免的风险，主要体现在决策、技术处理、客户隐私保护及高技术人才不足等方面：

（一）大数据的决策依赖风险。

传统思维中认为的整体取样以及数据量越大带来的分析结果越接近真实值，可以更好反映现在、预测未来，利用这种观点分析数据易产生假象，进而做出错误决策。另一方面，大数据本身所含数据的真实性存疑，海量数据虽然以图片、音视频等形式得以存储，但在数据筛选过程中难免保留了部分虚假、错误的数据信息。

（二）技术风险。

大数据的数据风险包括许多个方面：第一，技术不足；第二，大数据在银行的应用中易产生操作风险；第三，数据监听风险。

（三）数据共享平台未成熟。

构建机构间的信息共享平台，实现机构间部分信息的有效共享，可以实现资源的有效整合，对于稳固已有客户、发现潜在客户均有积极意义，也可以实现机构间的强强联合，抢占市场份额，实现互利共赢。

（四）隐私安全及信息泄露。

大数据时代格外重视信息的真实性和安全性，数据的两种特性是实现管理策略调整、战略制定、抢占市场的基础和关键。

（五）高技术人才短板问题严重。

才的缺乏限制了大数据技术的运用，降低了信息处理效率。

（六）市场风险突出。

众多新兴业务模式背后的企业或者个人并没有金融背景，这部分金融参与者掌握较少的金融知识，对金融业务流程、风险把控等方面不具备专业的知识和技术，相关法律和监管部门并没有起到很好的引导作用，尤其是准入门槛的缺失令许多动机不纯的人员进入金融行业，造成行业市场秩序混乱，大大加剧了金融风险。

六、大数据时代金融风险防范措施

过去金融风险管理主要关注信用风险、流动性风险、法律风险等几个方面，针对传统业务运作过程中的流程和结果进行测度。在大数据背景下，金融业出现了许多新型金融业务模式，且逐步呈现出混业经营的趋势，金融逐步实现广度和深度两个维度的扩展，多元化金融服务模式的出现使交易或者投资实现模式转移到网络平台或者手机APP上，参与人群的增加为金融业带来新活力，但新模式下的不确定因素也产生了极大风险，过去对于风险管理的手段和流程逐渐脱离实际，对风险的把控能力有限，大数据时代下风险逐渐集聚已成为不争的事实。为了实现符合金融市场发展现实的金融风险管理，主要从技术、人才、监管、数据共享、隐私保护等几个方面对风险进行管理，提出针对大数据时代的意见和建议。

（一）技术层面。

积极增强大数据核心技术的掌握水平，新形势下对于核心技术的掌握尤为关键，大数据技术的掌握在分析信息、发现风险等方面起到至关重要的作用。

（二）注重高质量人才的培养。

国内大数据技术研究虽然已经有了长足的进步，但与国外相比，我国的相关研究仍处于发展阶段，在技术创新、流程管理等方面与国外仍有较大差距，人才是缩小差距的突破口。

（三）创建金融风险数据共享平台。

单个企业或者金融机构对市场信息的挖掘有限，对风险的识别效应也有限，理论上金融市场风险难以避免，但在现实中可以利用大数据分析技术及时预测或者发现风险，及时制定风险应对策略，提高风险的应对能力，将风险对企业或者金融机构的影响降到最小。大数据背景下建立金融风险数据共享平台是比较明智的选择，并非将所有数据进行共享，数据是衡量机构核心竞争力大小的重要指标。

（四）加强大数据时代的用户隐私保护。

金融业每天会产生大量的数据信息，部分数据信息应当遵循公开透明的原则，例如前文分析的金融风险数据、企业基本财务信息等等，这类信息的准确性和可得性是保障金融体系健康运转的基本要求。

（五）完善法律体系，明确监管责任。

当前，我国与大数据相关的法律体系尚未完善，许多不法分子利用法律漏洞从事非法集资等活动，犯罪成本极低。应顺应我国金融创新发展潮流，尽快制定并颁布与大数据相关的法律法规，助力金融稳定、健康发展，也为大数据在我国更好地服务金融数据分析和风险控制提供了良好的法律环境。我国的金融监管存在许多问题，金融监管部门在大数据时代应积极转变思路。