大数据背景下的区域性金融风险预警系统研究

宋伟飞 盛京银行

引言

区域性金融风险危害性较强[1-2]，如果在区域性金融风险爆发的初期及时加以监控，避免风险的加大，尤其根据金融活动异常数据在其未爆发前及时地进行预警，那么一场金融危机便可以“销恶于未萌，弥祸于未形”。现阶段区域性金融风险的预警难度极大，其主要原因在于金融活动一直伴随着海量的数据信息。现阶段，网络飞速发展、公众舆论都可能引发一场小型的金融风险，这些巨量的信息、实时变化的不确定性因素都对金融风险的预警提出了极大的挑战。如果单纯地依靠普通的计算机程序进行数据统计，通过人力对金融活动进行监管预测，是低效与不现实的。

而大数据时代正好弥补了这一缺点，大数据的优势在于通过数据互联，可以更加高效快速地收集数据，不仅仅可以收集单一来源的数据，对于多方面来源、不同类型的数据依然可以进行整合，并通过模型算法等手段迅速进行归纳分类，从中发现规律快速分析，即时性的输出结论[3]。与此同时，大数据还兼具预测性，这使其具备了预测金融风险的基本条件。大数据时代的来临，将对整个金融活动带来巨大的变革，现阶段，大数据已经广泛应用于客户画像、金融自动交易、运营流程精细化管理等诸多方向，将大数据引入到金融业中已然是众望所归，但是由于其算法制约、数据质量等问题，对于风险的预警能力亟待提高。

一、设计原则

前文所述的现阶段区域性金融安全面临的挑战，对于大数据背景下的区域性金融预警系统提出了一定的设计原则。……