以大数据为基础的互联网金融风险预警

张 燕

尽管互联网金融行业发展速度比较快，但其仍存在诸多风险，需要加以控制。以大数据为基础的互联网金融风险预警机制构建，能够保持金融行业稳定发展。在大数据基础上充分发挥互联网优势，坚持以数据为中心，对现代互联网金融风险预警机制加以构建，明确互联网金融风险类型，及早处理并解决，以提高互联网金融行业竞争力，使其日常运营及服务过程更加安全。

一、互联网金融风险概述

互联网金融即在互联网技术、移动通信技术等支持下，开展资金融通、支付、信息中介等各类业务。简言之，在各商业银行主体进行相互融资。例如，余额宝、星理财、网易理财、百度百发等都属于互联网金融公司。相较于传统金融行业，互联网金融成本低、效率高、覆盖广，优缺点兼备，发展速度非常快。尽管成熟的互联网技术为互联网金融发展提供支持和保障，但互联网金融风险监管体系仍不够规范、合法、安全等，导致各类金融风险频发，阻碍企业及社会发展。因此，充分发挥大数据资源优势，构建完整的互联网金融风险预警机制，优化风险控制效果显得至关重要。

二、互联网金融数据类型

在互联网金融服务工作中，需要实现对各类客户信息、产品信息、服务信息、交易信息等进行搜集、清洗、分类、汇总等简单统计，也需要对产品交易、服务质量、客户偏好等数据信息进行深度分析，以支持业绩统计、信息披露、管理决策等。当前，互联网金融数据类型包括用户数据、交易数据、文本数据及其他数据。1.用户数据。互联网金融离不开用户参与，需要严格管理各类用户信息，为用户交易过程中的资金提供安全保障，使各类金融活动能够有序进行。在企业信息体系中，对用户个人信息、互联网金融产品、服务数据等进行保存。用户数量是企业规模的直观体现，关乎企业未来发展。2.交易数据。互联网金融以信息化处理方法为主，无论产品，还是服务都离不开用户交易。在互联网平台上进行交易，信息系统会对整个交易过程进行自动记录和保存，确保交易安全，提高互联网金融服务质量。将用户交易数据作为参考指标，还能够对用户的交易偏好进行分析，从而对各类交易风险进行有效防范。例如，商品支付金额、退换货情况、物流信息等。3.文本数据。在信息交流过程中，互联网具备平台优势，其存储了海量交易信息、用户评价、反馈等，直接反映了用户对产品的态度，在一定程度上影响互联网金融运转。倘若关注度不足，很容易存在安全隐患。例如，旺旺聊天记录、用户给出的售后评价等。1.其他数据。互联网金融影响因素非常多。诸如国家宏观经济发展情况、通货膨胀率、行业发展水平等。采用专业方法，搜集、整理、分析各类相关数据，使余额宝、网易理财等互联网金融公司实现平稳发展。

三、互联网金融风险预警系统设计原则

（一）必要性

物联网金融发展过程中难免会存在各种风险。构建风险预警体系，使其为互联网金融建设提供服务，能够对各类风险情况进行科学监测和防范。这项工作系统性强，涵盖互联网金融方方面面内容。该过程中，需要对各类交易行为进行考量，灵活掌握舆论导向。

（二）时效性原则

与传统金融服务不同，互联网金融数据更新、发展速度非常快，在风险预警体系构建过程中，需要对其时效性加以考量，从而对各类型互联网金融风险进行实时监控，将金融风险危害降到最低，并对风险类型进行明确判定。

（三）可操作性原则

以大数据为基础的互联网金融风险预警机制构建，既要结合实际情况，还要对系统可操作性进行考量，规避各类型风险，使其运行过程更加安全、稳定、可靠。大数据管理过程中，为使操作过程更加便利，离不开风险预测。

四、以大数据为基础的互联网金融风险预警机制构建

近期，某地成立了7家大数据联合创新实验室，以数据沙箱的开放模式，对行业数据资源进行汇聚。在金融大数据联合创新实验室的大屏幕上，能够看到该地区金融机构情况，借助该平台对交易总额、投资人数等信息进行监控，右侧还列出1级至5级风险预警提示，实时监控各金融机构的经营异常、税费欠缴等情况。除此之外，还开发了一款“风控通”，为银行、保险公司等提供客户客观画像、信用状况、偿债能力等，在互联网金融风险控制中应用效果非常好。

（一）创建科学系统的考核评价体系

互联网金融风险预警机制构建切忌盲目，需要以大数据为核心，该背景下，操作数据非常关键。系统创建要以科学、系统的考核评价体系为基础，通过该种方式，使参与人员更加积极，确保系统顺利运行。该考核体系中要囊括大量数据，完成数据库创建，确保数据的安全、可靠、全面、实时更新等。同时，还要评估参与人员的表现，并对参与任务进行量化，圆满完成任务者，给予奖励。

（二）兼顾事物发展阶段性特征

以大数据为基础的互联网金融风险预警机制构建需要一个循序渐进的过程。其与传统金融风险预警机制存在明显差别，是在原有金融风险体系基础上，充分发挥互联网优越性，对以大数据为核心的新型风险预警机制进行完善和构建，标志着传统金融行业向互联网金融行业的转变。该过程中，要依据企业经营管理情况，将互联网技术应用到金融风险管理中，形成与企业发展要求相吻合的互联网金融风险预警机制。例如，建立互联网金融征信体系，扩大征信范围，使其延伸至线上互联网金融，将P2P等线上借贷机构和参与主体纳入“国家信用信息基础数据库”信息采集范畴。或者，发展独立第三方互联网金融征信机构，将P2P网络贷款平台的征信数据库纳入国家统一征信系统。

（三）规范金融风险预警操作流程

互联网金融风险系统操作力求规范、严谨。该背景下，要明确数据在实际操作过程中的重要性，对互联网金融风险预警机制实施情况、参与主体、构建目标、突发事件处置情况等进行明确。除此之外，还要对系统操作规范、流程等进行兼顾，明确各参与主体职责、权限，对风险分析、反馈、监测体系进行构建和完善，一旦发现互联网金融风险，以最快的速度响应和处理。近期，某地互联网（网贷）综合业务风险监控系统上线，以大数据、云计算为支持，构建网贷行业风险评估模型，具备信息采集、业务分析、信用共享、风险预警等功能。

（四）构建以数据为中心的系统层级

在互联网金融风险预警机制中，涵盖数据管理、整合、分析、结果四个层级。该过程中，需要对服务于企业的数据管理机制进行构建和完善，成立数据中心，对互联网金融服务过程中的各类数据进行收集、整理、加工、存储，为其他层级用户提供方便。充分发挥数据整合层功能和作用，重新整合数据，将与之相匹配的分析数据提取出来，使互联网金融分析更加准确、可靠。数据分析层则具备统计模型、人工智能、现行指标体系等功能。数据分析层接收预警之后，依托行业背景和企业外部经济运行环境，为后期决策提供依据，并对风险规避过程中的损益加以控制。

五、结语

以大数据为基础的互联网金融风险预警机制构建，能够有效控制各类金融风险。该过程中，要充分发挥大数据作用，关注用户的交易信息、浏览记录等，囊括金融风险控制过程中的各项内容。通过数据中心构建，提高现代企业内部管理及信息化建设水平，依托考核评价体系构建，兼顾事物发展阶段性特征，规范金融风险预警操作流程等，将互联网金融风险降到最低，营造良好的大数据管理及网络金融交易环境。