现在的人们只要说起金融管理来，相信大家绝对都不会感到陌生。但大数据下的金融你了解吗？让社科院与美国杜兰大学金融管理硕士陪你一起了解大数据视角下的金融吧！
大数据视角下金融科技风险分析
金融科技的发展带来金融创新的同时，一些游走于传统监管边界的违法行为难以及时发现并有效控制，导致金融风险的不断扩散，影响了金融体系的安全与稳健。新形势下，金融科技的风险特征集
中体现为：
1.信用风险。互联网的信用风险是指网络金融交易者在合约到期日未能履行约定契约中的义务而造成经济损失的风险，受信人不能履行还本付息的责任而使授信人的预期收益与实际收益发生偏离的可能性。互联网的开放性减少了网络中信息的不对称，但仅限于需求对接等资源配置上的效率提升，而在识别参与双方信用水平上并没有太大作用。比如非法集资、网络诈骗，金融市场发生的很多跑路事件就是由于信息披露不当引起，且监管者也难以及时发现，这种传统金融风险在金融科技的驱动下变得更加分散和更具传染性。
2.操作风险。新型科学技术特别是大数据操作不当造成的数据安全与信息网络风险。比如保险科技中，保险客户的交易记录和信息安全风险，以及其他数据造假、数据伪报、数据泄漏等。在金融数字化交易过程中数据黑色产业、数据库被恶意攻击等问题也逐渐暴露出来。
3.法律风险。金融创新对传统立法的冲击进而引起的合规问题。大数据、区块链等先进技术重塑了新型金融业态下的金融交易行为和交易方式，导致传统金融立法无法对其有效界定和监管，在一定程度上存在合规性法律风险。比如区块链在智能合约应用中，由于现行法律没有明确界定智能合约的法律性质，对其是否适用《合同法》等法律规范尚无定论，从而产生的纠纷问题也难以规避和处理。
4.产业融合跨行业交叉传递的风险。比如“互联网+”保险产业融合跨行业交叉传递的风险。在产业融合中跨行业跨领域交易，业务边界模糊，且跨市场、交叉性的金融工具涉及到多方合作，金融业内的交叉风险传递到保险行业，保险业内防范系统性风险的难度会加大。

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。
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文章来源：社科院大学中外合作办学硕士网站http://www.tulane-gscass.com/