关于互联网金融类论文范文素材,与基于大数据的互联网金融风险预警相关论文范文

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摘 要：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,亟需建立互联网金融风险预警系统进行风险防范.文章从大数据出发,针对互联网金融数据的特点,遵循以数据为中心的系统设计原则,按照数据的处理方式进行系统层级划分,构建了基于大数据分析的互联网金融风险预警系统.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,从而为互联网企业提供风险管理依据,有利于保障互联网金融企业健康可持续发展.

关 键 词：互联网金融；大数据；金融风险预警

一、互联网金融风险的概述

所谓互联网金融是指借助于互联网技术、移动通信技术实现资金融通、支付和信息中介等业务的新兴金融模式,既不同于商业银行间接融资,也不同于资本市场直接融资的融资模式.随着互联网技术的快速发展,互联网金融得到迅猛的发展,具体体现在用户数量和资金规模上.央行数据显示,电子支付业务增长较快,移动支付业务保持高位增长；2013年移动支付业务16.74亿笔,金额9.64万亿元,同比分别增长212.86%和317.56%.新华网的报道显示,互联网理财产品在近一年的时间内,发展已经超出人们的想象,例如互联网理财领域的“余额宝”,截止到2014年2月,其客户数已超过6000万人,资金规模已超过2500亿元.与传统金融相比,互联网金融具有成本低、效率高、覆盖广、发展快和管理弱等特点,并在国家支持互联网创新的背景下,得到迅速的发展.

“高效共享”、“平等自由”、“信任尊重”的互联网精神推动了互联网金融的快速发展,进而形成以点对点,网格化共享互联,信息交互,资源共享,优势互补的金融体系.虽然成熟可靠的互联网技术为互联网金融的正常运营提供了强有力的保证,但是互联网金融的风险监管体系与传统金融的监管体系相比,在合法性、规范性和安全性等方面尚存在很多问题,这些问题将会产生诸多不确定的金融风险,不仅会影响企业的可持续发展,甚至会影响国家和社会的繁荣稳定.要控制金融风险,需有完善的金融预警机制作为保障.所谓金融预警机制主要是指各种反映金融风险警情、警兆、警源及变动趋势的组织形式,指标体系和预警方法等所构成的有机整体,并且以经济金融统计资料为依据,以信息技术为基础,是金融风险防范的重要组成部分.如何判断和识别金融风险,是金融风险预警机制的核心问题.随着信息技术的快速发展,结合收集的历史数据,结合数学指标、统计模型、数据挖掘等模型、算法判断和识别金融风险,是当今金融风险预警机制中的研究热点.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.景气指数法,通过综合许多经济因素为一个或一组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、给与指标赋分来给出金融安全状态的较为完整的评价；模型法,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.

对于互联网企业来说,爆炸式增长的客户数据是一个亟待开发的资源,数据中所蕴藏的无限信息金矿若以先进的分析技术加以利用,将之转换为极其有价值的洞察力,能够帮助金融企业执行实时风险管理,成为金融企业的强大保护盾,保证金融企业的正常运营.数据是下一个“IntelInside”,未来属于将数据转换成产品的公司和人们.互联网金融风险的预警体系的建立,应根植于互联网中的大数据,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；并且还能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,从而提高企业经营管理效益.

二、互联网金融中的数据及特点

1.互联网金融的数据.与互联网电子商务一样,互联网金融作为金融信息化的形式,离不开参与互联网金融活动的企业、客户,以及相关的金融服务或产品.与传统金融活动相比,互联网金融活动更容易收集、整理、存储用户信息、用户交易数据、服务或产品信息,甚至还能存储用户在交易过程中对互联网平台的使用情况、操作行为,以及沟通、留言等信息.从互联网金融数据的构成形式来看,主要包括：用户数据、交易数据、用户操作及行为数据、金融服务或产品供给情况,以及文本数据（包括：电子邮件,即时聊天,以及留言等）.

（1）用户数据.互联网金融业务的开展,离不开用户的参与.为保障用户在交易过程中的金融安全,保证日常金融活动的顺利进行,金融企业针对用户信息的管理工作是十分严格的.通常情况下,用户的基本信息会被收录和存储到企业信息系统之中.作为互联网金融的服务对象,用户是不可缺少的组成部分,用户规模直接反映了企业的规模,还间接反映了企业的发展前景.

（2）交易数据.互联网金融是传统金融向电子信息化方向的发展,互联网金融的主要活动离不开用户交易.互联网金融企业为用户交易提供了互联网平台媒介及相关金融服务.为保证交易安全,提高企业的服务质量,便于回溯和取证,系统会记录用户通过互联网平台交易的过程.长期积累的交易数据不仅可以用来分析用户的交易偏好,也可用来侦测用户的异常交易行为,为防止交易风险提供依据.

（3）用户操作行为数据.互联网金融平台不仅是互联网交易的媒介,也承载着传递信息,宣传金融服务的作用.与传统金融不同,互联网金融平台无法通过面对面的交谈,感知客户的感受,发现客户的异常行为.因此,为了提升互联网金融平台的服务质量,了解客户的操作行为习惯,通常会记录客户的操作行为.

（4）文本数据.作为信息传递的平台,互联网中存在大量的评价,留言,沟通交流信息,这些信息体现了民众的舆论动向.金融运行的基础为信用与预期,这种特征使其更容易受社会信用与预期舆情的影响.金融舆情能够通过一定的作用机理对互联网金融运行产生现实的影响,如果不能及时关注和应对小的金融舆情,则有可能酿成大的金融危机事件.

（5）其他数据.除此之外,还有诸多外部因素会影响互联网金融的正常运行,例如国家宏观经济运行情况,物价水平,进出口、行业发展状况等都会对互联网金融产生影响.为保证互联网金融企业的正常运行,应该全面,细致的整理和收集相关的数据.2.互联网金融数据的特点.与大数据一样,互联网金融数据具有规模性（Volume）、多样性（Variety）和高速性（Velocity）等三大特点.三大特点交织在一起,形成了当今中国互联网金融的新局面.

（1）规模性.所谓规模性指的是,互联网金融数据的量达到了一定的程度,无法通过当前主流的分析工具来及时处理.互联网金融数据的规模体现在用户规模增大、交易规模增大两方面.一方面,由于互联网金融的门槛较低,效率较高,互联网金融的参与者更具有广泛性、规模性,更加平民化导致互联网金融用户规模较大.另一方面,结合互联网的特点,加之互联网企业的平台、用户、以及大数据优势,互联网金融的用户规模、交易规模很容易迅速提升.

（2）多样性.所谓多样性指的是,互联网金融数据的数据类型,除了有结构化的数据以外,还有半结构化和非结构化的数据,例如文本数据.此外,还体现为互联网金融活动的多样性,互联网金融提供了在线支付、还贷借贷、理财、保险等服务,丰富了互联网金融的形式.常见的互联网金融活动包括：B2B电商金融、B2C电商金融、网销基金（网络理财）、网销保险、银行电商、P2P网贷、网络支付、众筹融资、虚拟货币等.

（3）高速性.所谓高速性指的

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