大数据时代企业金融风险管理.pdf

老字号品牌营销企业与经济1022023 年 9 月（上）黄宏刘海燕/吉利学院（成都 610000）黄宏刘海燕大数据时代企业金融风险管理摘要：在信息技术和通信技术迅猛发展的时代背景下，人们已经正式步入数据信息共联互通的时代。而在市场中，基本所有的行业和领域都涉及了大数据技术，通过对数据信息技术的利用，加入了数据平台市场中，也推动了社会各生产领域以及业务管理效率的持续提升。金融行业作为引领国家经济前行的支柱型行业之一，也成为融合大数据技术的先驱行业，紧跟时代发展以及行业发展的趋势。大数据技术在金融行业中的融入和应用，无疑为金融行业的业务处理、内部管理带来了巨大的积极力量，但同时也让金融行业置身于未知的风险中。本文主要是分析了大数据时代背景下金融行业在发展过程中面临的风险问题，并且就企业金融风险的防范对策进行了探讨，希望能够为帮助企业有效规避金融风险提供参考意见。关键词：大数据时代；金融风险；防范对策大数据分析技术实现了对数据信息的有效抓取和深度挖掘，目前已经在我国的金融银行、保险等多个金融领域中得到了普及。而各大金融信托机构通过大数据技术的革新和融入，摆脱了传统数据信息分析过程中繁杂的处理流程，使金融信息的分析更加便捷高效，但随之带来的是更多的未知风险问题。金融领域与数据科技之间的高度融合，也让金融管理人员面临的管理难度持续提升。尤其是在万物共享互联的时代背景下，企业一旦在运营过程中出现了数据系统的风险，这种风险的外溢效应将会快速传递到同行业的其他机构，导致整个金融领域陷入危机。因此，在创设金融风险管控体制的过程中，首先要考虑到企业所处的金融环境背景，结合企业在金融领域发展过程中的实际状况，结合对现在前沿科技以及大数据技术的开发和利用，进一步提升企业金融风险管理工作的效率，从而从源头处规避风险漏洞问题，持续提升行业范围内金融风险的管控水平。一、企业金融风险管控的背景自党的十九届四中全会之后，数据信息就被列入企业经营和发展过程中的重要生产要素和资源，而目前不同领域的生产者都意识到了数据信息背后的价值，希望能够利用关联性数据信息背后隐藏的规律，找到其中存在的风险漏洞，为企业未来的决策以及顶层规划提供重要的参考依据。大数据时代的到来，让人们不再将研究的重点集中在生产变量的因果关系之间，而是转向了对关联性关系以及未来趋势的预测，希望通过挖掘数据信息背后的隐藏规律了解行业发展的动态和趋势。业界专家王兴山认为，大数据时代的到来也意味着技术的彻底颠覆和革新，应当利用新的数据关系，大规模地取代传统的人工经营和管理模式，利用区块链与云计算平台构建更加现代化和共享化的风险管控机制。而依托大数据分析技术，也能够使企业内部的金融风险防范效率更高，银行以及各类型信托保险公司可以利用数据技术实现对海量数据信息的归纳和鉴别，对于运作过程中存在的风险漏洞进行快速识别，并找到规范性的处理措施，维持金融行业的稳定和健康循环。李晓龙等人则认为，企业在金融投资环节，对于数据信息的利用和价值的发挥具有必然意义，如果企业的工作人员能够熟练地利用大数据技术对历史数据信息进行整理，并挖掘其中存在的内在关联，就能够在此后更好地预测相关事件发生的概率，从而针对性地采用相应的预警防范措施，能够做到从事后管理向事前管理和事前预测过渡，确保企业在发展过程中的金融安全。而在庞大的数据信息链条的驱动作用下，也要将大数据平台的广泛构建以及技术的支撑作为前提条件，借助数据的挖掘功能，对原始数据信息的内在关联性进行深度的核实甄选，从中提取具有利用价值的主要信息，实现对企业在金融业务处理过程中多笔数据信息的深度对比，便于企业对各类型数据的查询以及价值的获取。二、大数据时代背景下企业金融风险防范面临的挑战大数据这一概念最早源于美国，数据信息所产生的时代最早可以追溯到美国的信息大发展时代，从信息科技的大范围进步再到云计算技术的持续兴起，实现了传统数据资源的规模化和范围化发展。而大数据技术的崛起，也同样经历了从初步探索阶段、发展阶段过渡到成熟阶段的不同环节。相较于西方发达国家来说，我国企业在经营管理过程中对于大数据技术的引用起步相对较晚，发展的时间也相对较短，但目前大数据技术在企业生产运营中所发挥的优势价值已经远远超过了人工管理老字号品牌营销企业与经济1032023 年 9 月（上）时代，而大数据技术在帮助提升运营效率的同时，也推动了企业内部管理模式的革新。目前，大数据技术已经开始引领我国金融企业的业务模式、市场发展渠道、运营方案持续革新和优化，并成为推动金融企业管理能力提升必不可少的重要驱动力。企业金融风险防范面临的挑战如下。（一）数据信息的共享难以实现在巨大的竞争压力下，金融机构对现有的数据信息通常都会关注到安全和保密这两个方面，尤其是对于一些机密性信息来说，更是给予了极大的保护力，金融机构之间的沟通和衔接机制相对较少，这也导致一些信用风险防范信息很难实现在不同金融机构之间的共享和互通。除此之外，大多数金融机构并不乐意与其他机构分享信息和机密，认为许多涉及行业内容的信息不便于暴露在公众的视野中，尤其是对于同行业共享信息还存在排斥和抗拒的心理，这就导致部分企业在金融业务开展过程中由于无法得到详细的共享信息，存在较大的风险漏洞。对于金融机构来说，想要通过背景调查了解客户背后的真实情况，就必须与客户之间建立良性的沟通机制和渠道，通过与客户的深入连接做好背景调查工作，才能从根源上筛选优质客户，降低金融风险。即使是运营状况良好的企业，也需要拥有完备的数据共享机制和渠道，一旦缺乏数据共享平台，就需要在信息获取过程中支付较高的成本费用。与此同时，考虑到信息共享过程中数据接口的差异性问题以及对于数据信息的分析技术，企业很难将信息的内在价值最大限度地发挥，也很难在管理过程中得到及时和有效的信息反馈，与客户之间的沟通渠道也不够通畅，不利于金融机构的良性发展与改革。（二）大数据管理技术对传统风险管理模式的冲击大数据时代的到来无疑颠覆了金融行业在风险管控过程中采用的模式和方法，给传统的金融行业经营监管模式带来了巨大的冲击。从政府的管控方面来说，目前，在知识经济背景下，国家已经在宏观调控方面调整了对于金融行业的监管模式，并扩大了金融行业的发展空间，目前，在市场中大量的第三方非金融机构诞生，并且在短时间内就占据了较大的市场份额，而这些新生的非金融机构也对传统银行和信托机构带来了巨大的冲击，同行业之间的竞争引发了更大的金融风险问题。除此之外，不同金融机构为了能够提升市场竞争的核心实力，也希望通过新型数据信息技术实现对数据信息的识别，这也成为帮助金融行业预测发展趋势的重要依据。但许多金融行业在经营过程中依然不具备对于大数据技术的多元化处理能力，很难在新型的非金融行业中脱颖而出，在信息时代的舞台中惨遭淘汰，最终被迫退出 市场。（三）数据技术人才匮乏社会数据调查显示，目前，我国金融行业在大数据领域中的综合型人才极为匮乏，现有的金融行业从业人员虽然具备相应的金融专业知识，但是在大数据技术的操作技能、理论方面仍然存在不足之处。尤其是在对数据信息进行甄别和规律探索的过程中，很难挖掘到海量数据信息背后隐藏的关联，无法实现对行业发展趋势和风险问题的预测，也极容易受到外界波动性因素所带来的干扰，长此以往容易出现数据失真、数据上传遗漏的问题。除此之外，许多金融行业的专业人员在探索数据知识的过程中，不注重金融数据与数据统计理论之间的相互融合，无法针对规律性的金融风险问题开展预测和建模工作。尤其是考虑到当前金融行业无论是在工资薪酬还是福利待遇方面，并没有给予综合型技术人员宽厚的条件，很难为金融行业的持续性发展储备一大批兼备金融知识和信息技术的综合型人才，无法为专业技术团队的构建提供良好的平台。三、大数据时代背景下企业实现金融风险管控的优化对策（一）注重构建数据信息的共享平台和渠道行业的健康发展和稳健运行，需要行业之间数据信息的互融共通，才能获取更加有利的市场资源。而想要实现金融行业的均衡与稳定发展，就必须构建机构之间数据传递和流通的渠道，避免行业之间存在信息壁垒和不对称的问题。相关的金融机构以及市场管理部门应当作为构建金融风险数据共享平台的牵头人，通过打消同行业之间的竞争心理，在共享平台中，注重对不同金融机构提供的数据信息进行合理的分配和调度，打破大行业对风险信息垄断的格局，最大限度地实现风险数据资源的共享和互通。除此之外，通过创建与风险数据相关联的信息平台，金融企业的不同部门还能够结合当前企业内部发展的实际状况以及市场发展的趋势，对数据信息进行动态的调配，并根据数据信息的特征进行多维度老字号品牌营销企业与经济1042023 年 9 月（上）的分析，了解不同客户的需求与信用水平，将可能存在的风险问题控制在源头。（二）实现传统经营模式的过渡和革新金融企业内部的工作人员想要从根源上转变工作模式，就必须先从思想意识层面树立起正确的大数据战略发展观念。这就需要企业在保持自身管理模式优势的条件下，能够不断地对管理的方法和流程进行更迭与优化，在持续学习的过程中，寻找契合自身发展水平并能最大限度地发挥自身优势的管理方法。除此之外，考虑到在传统的金融风险管理工作中，数据信息抓取和分析的难度相对较高，数据的分析结果大多数将抽取部分样本数据检测的结果作为基准条件，整体的判断掺杂了较多的人为因素，判断的结果缺乏客观性和公正性，难以为企业金融风险的规避提供准确的数据支撑。而通过引入大数据技术，能够实现对金融数据信息的多方位搜集与整理，并利用数据信息的关联性特征保障最终分析结果覆盖到不同的风险渠道，使风险的分析工作与管控工作效率得到提升。（三）注重对综合性核心技术团队的培育在金融行业前行和发展的道路中，贴合时代特征，掌握综合性技术的专业人才团队是必不可少的。这就需要金融行业的技术人员不仅具备完善的理论知识框架，同时还要了解当前的大数据信息技术，提高对数据信息的收集、抓取、分类整合以及挖掘等多方面的能力，并将数据信息的挖掘能力应用到风险防范工作中。除此之外，企业还应该加大对在职工作人员数据信息技术的培训力度。例如，可以通过定期聘请数据技术的平台创始人到企业内部对金融管理人员进行集中性的培训和针对性的项目考察，能够对当前金融行业运行过程中存在的流程问题、风险漏洞问题以及信息传递问题进行解决，推动金融风险防控工作与前沿科技之间的相互融合。与此同时，企业还可以在内部展开与金融风险防控相关的案例教学，通过组织金融风险防控的关联性模拟竞赛，鼓励内部员工积极参与在内，在合作竞赛中解决可能存在的金融风险问题，并持续完善自身的知识结构。最后，金融企业应当对技术性综合人才提升岗位待遇，通过在企业内部为综合性人才创设良好的成长和培育环境，以合理的晋升机制和发展平台的构建，为企业培育更多的风险防控创新型人才，帮助企业在风险规避的过程中，能够提前找到数据信息内在的关联性，做到对企业风险点的提前预判与控制，通过科技赋能引领企业内部经营管理以及风险防范模式的创新。结语综上所述，大数据技术的出现使金融行业传统的营业模式发生了变革，为了更好地应对新时代金融风险所带来的冲击，更应当发挥大数据技术对金融风险的预判功能，通过加快传统内控模式的革新、构建信息共享平台、推动综合性技术人才的培育等多措并举的方式，为企业金融风险的防控工作提供有力的技术支撑。参考文献：1 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