大數據分析在金融投資風險管理中的應用

【摘要】在信息化社會中，各種先進的信息網絡技術不斷涌現出現，并得到了有效的應用。其中，大數據技術就是典型的代表之一，已經與各行各業之間進行了融合，在應用過程中，其技術優勢得到了充分發揮。在大數據技術的支持下，加快了新市場的開拓，運營模式得到了不斷創新與優化。本文針對大數據分析應用與金融投資風險管理展開了討論。

【關鍵詞】大數據;金融投資;大數據分析技術

引言：在信息網絡技術發展的過程中，大數據分析技術營運而生，作為一種先進的信息處理技術，快速的融入到各行各業之中，為各行各業的發展起到了巨大的促進作用，尤其是對企業金融投資活動的開展，提供了更充足的保障，為企業降低了金融投資所面臨的風險?？傊?，在大數據技術的應用與支持下，新的運營管理模式被催生出來，企業收益得到了顯著提升，企業的競爭實力得到了顯著增強。

一、大數據挖掘與數據分析的概述

（一）大數據時代背景

如今，我國已經步入了大數據時代，雖然大數據技術在我國起步較晚，發展時間較短，還存在很大不夠完善的地方，但是，對于國內各個領域及各個行業的發展來說，大數據技術仍然發揮了十分重要的作用，在創造各種優勢條件的基礎上，加快了市場開拓的速度，同時也加快了運營管理模式的創新與優化，為企業效益的提升奠定了良好的基礎。與此同時，大數據技術的發展與應用，為消費者帶來了更加多樣化的體驗感，比如說，在大數據技術的支持下，產品質量得到了顯著的改進與提升，消費者可以獲得更加高質量的服務。企業積極利用大數據分析技術來對數據展開分析，有利于企業掌握市場動態變化的行情，對市場變化進行預估，面對不斷變化的市場，企業可以進行更好地應對，促進企業的快速發展，為企業的穩定、持續發展打下堅實的基礎。

（二）大數據技術和金融領域深度融合的必要性

大數據技術本身的拓展性十分強，具有強大的功能性，和傳統數據庫軟件之間存在本質性差異，大數據技術的存儲能力非常強，同時具有極強的數據捕捉能力，特別是大數據的分析管理能力，得到了廣泛的關注與認可。在金融領域內應用大數據技術，可以為金融行業的發展提供支持與保障，金融行業要對大數據技術應用的價值進行認可的了解與認識。二者進行深度融合后，對整個金融行業的發展模式具有創新的作用，尤其是互聯網金融在現階段得到了快速發展的現狀下，對大數據技術進行積極應用，可以加快互聯網金融的創新發展，比如說，互聯網金融在創新發展的過程中，大數據可以給予強有力的支撐，尤其是對相關數據信息進行有效的收集與分析，有助于互聯網金融向著智能化方向快速地發展，這也是大數據技術應用優勢的突出表現。二者深入融合后，有助于進一步優化、完善金融行業的管理體制，尤其是在金融決策方面，將發揮出巨大的輔助價值，比如說，在投資類金融進行投資活動時，首先要收集分析與投資相關的各種數據信息資料，這樣就能有效分析投資業務可能會面臨的風險，然后積極開展“監測”工作，可以對投資風險的防范起到有效的作用。二者深入融合后，還能更具針對性的來開展業務方面的創新與發展工作，比如說，在管理金融行業客戶關系時，積極應用大數據技術，可以有效的收集、分析客戶的喜好，然后在這個信息的基礎上，金融企業對自身的產品、業務、服務等進行不斷的創新，這樣有效支撐了整個金融行業的不斷發展。

（三）在金融投資中對大數據技術進行積極應用的重要性

近幾年來，國內外的金融環境發生了很大的變化，隨著經濟一體化程度的不斷深化，金融危機所導致的危害越來越嚴重，企業在開展金融投資活動時，需要面對日益增多且復雜程度不斷加深的各種問題。大部分的企業在投資風險管控方面缺少經驗，面對金融投資風險，難以進行有效的應對。積極應用大數據技術，可以有效降低企業的金融投資風險，為企業效益的提升提供保障。相關調查數據顯示，大數據技術在金融行業、互聯網行業、電信行業的應用是最廣泛的。

大數據技術應用于金融行業中，可以對金融投資風險進行預測分析，為企業科學應對風險對策的制定提供有效的幫助，從源頭降低企業所面臨的風險系數。如今，企業在經營過程中，都存在互相依賴的關系，這就在很大程度上使企業金融風險的可能性增加，大數據技術有利于實現信息共享，大大降低了企業所面臨的金融風險，有助于所有參與的企業實現經濟效益的提高。部分企業正處于朝著現代化經營模式發展的過程中，面對海量的信息，借助大數據技術來對數據信息展開有效的收集與分析，進而對企業可能面臨的風險進行準確預估，為企業高質量管理的實現提供支持。所以，將大數據技術應用到金融投資中，具有十分重要的價值。

二、大數據分析在金融投資風險管理中的應用

（一）在銀行行業的應用

大數據技術在銀行領域中，也得到了廣泛的應用，在銀行風險的有效管理方面，也發揮了巨大的作用。

創建收集整理風險數據的平臺。銀行積極應用大數據分析技術，可以實現數據的分析與有效整理，幫助銀行有效預判相應數據的分析，對發生金融投資風險的概率進行分析，進而制定相應的預防對策。銀行貸款方面對大數據分析技術的應用，可以提升貸款的安全性，部分銀行通過對大數據分析技術的應用，實現了銀行內部數據的統一化整理，銀行數據的共享平臺因此而形成，在金融投資風險管理中，為銀行提供了有效的數據基礎，有利于銀行金融投資風險得到及時有效的預判和管控。

對大數據分析技術的應用，使得銀行可以對客戶的實時動態進行掌握，及時分析整理客戶信息。在大數據分析技術的支持下，銀行可以系統管理其客戶資金到賬信息等一系列信息數據，為客戶的資金安全提供保障。從客戶對銀行誠信提升方面來看，大數據技術的應用可以大大降低客戶的金融風險，使客戶資金得到更有效的保障。

銀行對客戶信息數據進行處理時，會借助大數據技術來展開有效的數據分析與處理。銀行對云計算的應用，可以為數據信息方案的制訂提供幫助。在云計算的支持下，銀行數據平臺的性能得到了顯著的提升。

從數據驅動系統層面來看，仍然離不開大數據技術的支持，銀行數據庫的信息將得到有效的識別。銀行業務的信息數據將實現更加全面的分析，最大限度地保障銀行每筆業務數據處理的安全性，降低銀行所面臨的金融投資風險，保障銀行業務的快速發展。

（二）在保險行業的應用

在保險行業中，大數據分析技術也得到了廣泛應用，有利于降低保險行業的金融投資管理風險。在數據挖掘技術的支持下，保險公司的數據信息將得到全面地分析，將潛在的價值含量高的信息數據進行發掘，可以說，數據挖掘技術對保險公司的發展具有極大的價值。

將數據挖掘技術應用到保險行業之中，首先要明確客戶的價值，客戶是保險公司得以生存發展的重要基礎，而客戶的價值又將對保險公司未來的發展產生直接性影響，創建針對客戶的價值模型，有利于促進保險公司的效益。數據挖掘技術的應用，可以更科學的來對客戶信息進行整理與分析，將潛在的高價值信息進行發掘，幫助保險公司制定出更具針對性的服務方案，為客戶提供價值含量更高的保險業務，最終實現保險公司需求、客戶需求的雙滿足。

在數據挖掘技術的支持下，保險公司可以創建獨立的數據庫。數據挖掘技術能夠更加科學、全面地分析客戶數據，進而確保保險公司數據資料庫的全面性與系統性。在對客戶信息數據進行收集、分析和研究的基礎上，保險公司可以更加及時、準確的掌握客戶的實際需求，這樣有助于降低保險公司金融投資管理的風險，減少保險公司開展不必要的業務，為客戶提供更有價值的服務。

在數據挖掘技術的支持下，保險公司可以對數據信息進行有效的分析，在整理信息數據的基礎上，更好地保障保險公司的數據資料庫。數據挖掘技術應用到保險行業，能夠更好地分析與保險業務相關的一系列數據和資料，有效篩選保險公司的業務，大大降低其在金融投資管理中面臨的風險。

三、結束語：在現代社會中，各行各業都積極應用大數據技術，希望通過大數據技術來推動自身的發展。在大數據技術的支持下，加快了市場的進一步擴張，同時也加快了全新運營模式的產生與應用。大數據技術與金融投資領域進行深入融合后，可以為全面的分析數據，為企業發展方案的制定提供幫助，使其與市場發展要求相一致，這就有效降低了金融投資的風險，為企業經濟效益的提升起到有效的保障作用。在大數據技術的支持下，金融行業將實現健康持續的發展。

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作者簡介：李璨舟（1993.10-），女，湖南長沙人，學歷：本科，對外經濟貿易大學在職研究生高級課程研修班學員，研究方向：金融（證券市場與金融投資）。