大数据分析技术在金融投资风险管理中的应用
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【摘要】互联网的出现可谓是为各行各业的发展注入了新鲜的血液，并催生了多种先进的技术与商务模式，以电子商务及社交网络为代表的新兴商务模式在互联网快速发展的同时不断扩大。互联网技术还为高端技术的发展提供了必要的支持，例如无线传感器，这些都与社会及经济发展之间有着极为密切的联系，大面积应用于生产生活中的高端技术极大地冲击了人们固有的生活及工作方式，也为人们生活质量及生活水平的改善做出了突出的贡献。这种跨越式的发展使得社会生产整体实现了质的飞跃，消费模式在原有基础上做出了一定的变动，值得注意的是，信息数据也因互联网的出现而发生了较大的变化，无论是数量还是速度都有所提升，使用状态也不再拘泥于原有的渠道当中。从整个数据角度来说，全球范围内的所有国家均跨入了大数据时代。因此，金融投资风险管理对大数据分析技术的应用并不意外。
【关键词】大数据 金融投资 风险管理
当前，金融投资已经成为企业生存与发展的重要途径，越来越多的企业在发展过程中将资金应用于金融投资当中。所有企业都是以获得更多的利润为前提而开展经营活动，金融投资确实可以为企业带来可觀的收益，扩大企业的市场份额，但是金融投资具备高风险、高收益的特征，简单地说，企业在获得收益的同时也要面临极高的风险，当风险超出可控范围后势必会影响到企业的经营与发展，甚至会直接影响企业的生存，致使企业陷入倒闭或破产的窘境。因此，实际投资前，企业会针对可能存在的风险进行评估，大数据分析技术的出现，为企业的金融投资风险管理指明了路径，使得企业抵御风险的能力得到了有效的提升，是企业规避风险，扩大经营效益的有效方式。因此，如何将大数据分析技术与金融投资风险管理更好地融合在一起，已经成为各大企业重点研究的问题。
一、大数据分析技术概述
大数据分析技术需要完成海量信息资产的整合、分析与处理，这要求大数据分析技术具备极强的决策力和洞察力，还要在流程优化方面占据一定的优势。如今，大数据分析技术已经在欧美等多个发达国家做出了突出贡献。据权威调查显示，全球500强企业当中已经有90%以上的企业应用大数据分析技术，并将其得出的数据分析结果应用于投资决策当中。当前，各个企业和学校等都已经为大数据分析技术设立了专门的部门和专业，总之，数据分析已经成为企业投资决策的关键环节，重要性不言而喻。
二、金融投资风险的类型与来源
（一）投资方式
一般情况下，具有极高创业精神的企业才会选择直接性的方式进行金融投资。相对于其他投资方式而言，直接性的金融投资需要承担更大的风险，会直接影响到企业资金的流动性。我国企业普遍存在缺乏管理经验的问题，投资经验并不丰富，利用直接投资的方式进行金融投资势必会增加投资风险，很有可能给企业带来破产或倒闭的风险。间接性的金融投资也是常用的投资方式的一种，该种投资方式会降低资金的安全系数，使得企业投资风险大幅增加。间接性的金融投资主要以以下两种方式参与投资，分别为参股风险投资公司或者购买风险投资的基金股份，这两种投资方式都存在一定的弊端，无法吸引富裕的个人，当前我国也不存在记录良好的金融投资平台可用于间接性的金融投资。如果直接或随意的选取间接性的方式进行金融投资，极有可能给企业带来严重的资金安全问题，使得企业资金链断裂，难以为继。
（二）通货膨胀
物价上涨是通货膨胀带来的最直接的风险，实际生活中，每个人都会遇到物价上涨的问题，企业同样如此，也就是说，以同样的金额或者资金无法再买取相同的商品，受到物价变动的影响，资金的购买力无法维持原来的标准。这也是企业金融投资必须面对的问题，实际投资前必须考虑到资金的时间价值，这与企业的经济收益及社会效益之间密切相关。以免因通货膨胀而带来的投资风险影响到企业的经营与发展。
三、金融风险投资管理的原则
（一）投资分散化
“不要把鸡蛋放在同一个篮子里”并不是单纯的一句谚语，从这句话我们也可以看出组合的重要性，金融投资同样如此。企业主要以不同类型的投资及同种类型的投资为原则进行风险投资，不同类型的投资是利用不同的方式进行投资，可将资金投资于房地产、债券及存款等多个领域，而同种类型的投资就是在多个房产企业中进行集中投资。此外，金融投资款里还涉及到全球范围内的分散投资，这种投资方式是在不同的国家之间进行投资，投资对象可以是存款，也可以是债券。总之，分散化的投资方式有利于企业降低投资风险，做好投资风险管理。
（二）既定受益率
虽然企业和公司是以扩大经营效益为前提进行经营的，但是在特定的条件下，投资人应明确自身的能力，还要客观分析投资过程中可能面临的风险。很多投资都是因为投资人过度贪婪而失败，因此实际投资的过程中，不能一味的追求眼前的利益，要将眼光放长远。最重要的是，投资前投资人可结合实际设定一个可以实现的回报目标，以此目标为原则进行金融投资，以便企业获得更为长久的收益，并在激烈的市场竞争中站稳脚跟。
四、大数据分析技术在金融投资风险管理中的应用
（一）在银行业当中的应用
从宏观角度来说，大数据分析技术与银行发展需求相符。已经有很多银行意识到大数据分析技术的重要性，并将其与自身的风险管理系统融合在一起。
1、形成风险数据集市
银行要想更好地完成对历史数据的处理，必须善于运用大数据分析技术，尤其是在处理突发性事件时，大数据分析技术的优势会即刻体现出来，以更快的速度完成数据的整理与分析，并科学预测此类事件再次发生的可能性，以此提高银行抵御风险的能力，改善银行办事效率低下的问题。
2、建立客户征信视图
全面的客户征信视图有利于利用结构化的方式管理交易信息，真正了解并掌握客户的信息。将客户的综合信息作为基础判断其欺诈系数，综合考虑客户的个人交易量、还款日期还有贷款次数，将欺诈问题发生的可能性降至最低。 3、架构设计
当前，我们已经迈入信息化的时代，伴随而来的数据也越来越多。云计算技术就是在此背景下出现，
这也是社会及技术发展的必然产物，实际处理银行业务数据的过程中，不仅要善于应用大数据分析技术，还要配合使用云计算，利用大数据分析技术与云计算相互配合的方式设计架构。简单的说，基于云计算制定相应的处理方案，以便更好地完成数据处理，做好银行现有设施的整合，以便建成高性能的数据平台，这不仅是银行业务发展的必然趋势，也是满足人们需求的有效途径。
4、数据驱动设计
如何利用数据模型对原有的数据进行识别，是技术人员重点研究的问题，这也是设计数据驱动系统的核心环节。应用驱动数据的目的在于对比银行处理业务的数据，为工作人员建立更为便捷的查询通道，提高银行数据查询的速度及精准性。只有满足上述要求，才能更好地完成金融投资风险管理，并利用大数据分析技术提高金融投资风险管理的效率及水平，为银行业的发展扫清障碍。
（二）在保险行业中的应用
数据挖掘具备繁琐、复杂的特征，可以说是一个系统化的工程，利用数据挖掘的目的是在海量的数据中完成数据及信息的搜索，准确的找出具有利用价值的数据。应用大数据分析技术可更好地完成上述目标，因此大数据分析技术与保险行业的结合迫在眉睫。
1、建立模型
每个客户的潜在利益价值均有所差异，保险行业为了对其进行客观的判断，必须依照客户价值模型。简单的说，客户价值模型是判断客户潜在利益价值的唯一标准。实际判断的过程中，客户价值模型可更加直观的体现出客户的周期价值及潜在价值，还可使保险行业明确的了解客户的现有价值。而客户价值模型的建立，必须得到大数据分析技术的配合与支持。
2、建立数据库
只有具备完整的数据库，才能完成数据挖掘工作，了解客户的数据及信息。数据库的建立正是利用大数据分析技术整理并收集客户信息，按照设定的类别准确的分类客户信息，使其成为一个完整的系统，为数据挖掘工作的顺利开展打好基础。
3、数据统筹
并不是完成数据库建立以后即可挖掘数据，还需要利用计算机对数据进行分析整合。保险行业对数据挖掘软件并未提出过高的要求，简单的处理后即可分析数据库当中的数据进程。例如，SAS就可利用自身的作用完成保险行业数据筛选的需求，并利用分类技术及关联技术等满足保险行业在数据方面提出的要求。总之，基于大数据分析技术进行的投资风险管理，促使保险行业提升了自身抵御风险的能力，使得保险行业降低风险发生概率的目标成为可能。
综上所述，经济及社会的发展给大数据分析技术的应用提供了必要的支持，如今，大数据分析技术的应用范围不断拓宽，越来越多的企业开始应用大数据分析技术管理金融投资风险，并将其作为重要的工具用于规避企业金融投资面临的风险，平衡投资收益与风险之间的关系。相对于西方发达国家而言，我国对大数据技术的研究与应用时间并不长，但是大数据技术凭借自身独特的优势，大面积应用于各行各业当中，信息量大，搜索信息快等均是大数据分析技术的显著优势，无论是银行风险管理，還是保险行业的风险管理均可应用大数据分析技术，这进一步证明了大数据分析技术应用范围的广泛性，也说明其应用于金融投资风险管理中的可行性。如今，大数据分析技术的应用已经成为金融投资风险管理的必然趋势，不久的将来，大数据分析技术一定会成为经济发展的关键环节，为经济及社会的快速发展保驾护航。
参考文献：
[1]陈艺云.大数据时代基于文本信息的信用风险管理研究[J].金融理论与实践，2017（4）：14-20.
[2]吴健鹏，黄佑军.大数据时代金融衍生工具财务管理风险分析的文献综述[J].金融经济，2017（8）：120-122.
作者简介：郑莉，女，1990年11月，籍贯：甘肃，本科学历，研究方向：金融管理与投资实务，对外经济贸易大学国际经济贸易学院在职人员高级课程研修班学员。
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