大数据环境下的互联网金融风险管理策略,风险管理论文

　　摘要：大数据技术属于信息化时代重要的革新方案之一，能够有效结合互联网应用需求，为各行各业提供多元化的数据支持，有效提高执行可靠性与针对性。在大数据环境条件下，互联网金融也受到了相关红利的影响，实现了高速发展与多样化建设目标，但是，大数据方案同样属于一把双刃剑，不合理的应用会导致风险问题产生。为避免相关风险影响互联网金融的可靠性，本文针对管理应用策略进行深入研究，以供行业参考，希望帮助相关行业避免大数据风险并积极发挥其技术优势，实现理想发展目标。

　　关键词：大数据环境;互联网金融;风险控制;管控策略研究;市场经济体系;

　　作者简介：罗朝聪(1984-)，男，汉族，重庆人，中级职称，本科，研究方向：电子信息科学与技术。;

　　1 大数据与互联网金融概念简析

　　1.1 大数据概念

　　大数据属于海量信息综合体，能够通过先进的数据处理方案，实现针对性的应用目标，能够为现代社会提供多样化的支持功能。在过往信息技术发展不到位的情况下，海量数据通常无法获得充足的计算量进行处理，导致其内在信息价值利用不到位，削弱了相关功能的支持效果。随着信息化技术的不断革新，计算量支持硬件与软件体系得到了完善建设，使大数据的应用成为可能。通过部署相应软硬件，结合针对性信息框架支持，海量数据存在的核心规律与关键内容可以得到充分挖掘，进而为相关业务流程提供重要参考，实现针对性的执行与目标部署。因此，大数据技术属于新时代信息化发展的重要成果之一，值得进行推广与应用。

　　1.2 互联网金融概念

　　互联网金融本质上属于互联信息方案与金融系统的综合框架，能够借用相关服务技术体系，为用户或资本主体提供多样化的应用功能，最终实现各有不同的金融目标。与传统金融框架相似，互联网金融包含大量服务内容、基础市场与组织结构，但其借助信息化技术实现了一些差异化目标。通过科学部署互联网金融方案，能够实现理想经济运行目标，有利于积极配合社会建设发展，为广大群众提供便捷的金融服务。

互联网金融

　　2 互联网金融在大数据环境下常见风险问题分析

　　2.1 技术风险

　　在大数据环境条件下，互联网金融能够获得良好的技术支持，同时可以拓展基础业务边界，进一步实现高效率服务目标。但是，大数据方案同样会为互联网金融带来一定程度的风险，若未采取科学控制措施，便容易导致风险不断扩大，最终造成不可预见的损失。例如，大数据环境可能导致互联网金融出现技术风险问题，此类风险通常代指安全漏洞或技术容量不足导致的异常问题，因此，互联网金融需要重视大数据环境下可能存在的技术风险问题，确保其得到有效解决，实现稳定发展。

　　2.2 系统风险

　　金融行业属于社会运行体系内风险较高的部分，需要严格遵循相关执行标准与规章制度，尽可能降低风险扩散级别，才能实现稳定运行目标。互联网金融虽建立在信息化方案基础上，但仍属于金融行业类型，因此需要采取有效措施进行管控，避免出现严重风险问题。大数据背景下，互联网金融受益于相关技术红利，往往存在过于注重效益、忽视管控的问题。在这种情况下，一旦风险因素没有得到及时处理，就有可能引发系统性风险，对互联网金融的稳定性造成严重打击。因此，需要重视互联网金融在大数据背景下存在的系统性风险，并采取可靠方案进行应对，避免出现不可控问题。

　　2.3 操作风险

　　操作性风险通常出现在互联网金融信息处理环节，在大数据背景的支持下，相关风险主要以两种形式产生，即技术性与个人性。技术性风险一般包括互联网金融软硬件支持平台出现严重故障，导致关键交易数据、账户数据丢失等问题。个人性风险主要包括交易方操作不当及个体敏感数据被窃取等问题。两种风险相互对比，个人性风险造成的威胁较小，不容易对互联网金融体系造成严重影响，技术性风险威胁性较大，可能导致交易市场出现负面反应，进而削弱整体经济的稳定性。在大数据环境条件下，互联网金融需要谨慎应对技术操作风险，避免其影响相关业务的正常开展。

　　2.4 信息泄露风险

　　个人信息在互联网金融环境下具有重要的影响意义，其属于大数据内容的一部分，能够为精准业务部署与相关趋势分析提供有效参考。随着信息化软硬件标准的逐渐提高，大数据能够得到深入挖掘与探索，明确个体信息背后代表的主要含义。在这种情况下，原本无害的个人数据被大量收集后，能够通过大数据应用技术进行深入分析，总结出较为敏感的关键信息，进而对互联网金融业务造成负面影响。例如，针对收集潜在竞争对手的数据，并在互联网金融层面采取针对性的打击策略等。相对其他风险问题，个人信息泄露属于预防难度较高的因素。互联网金融需从多个层面落实管控策略，确保大数据类敏感信息能够得到有效防护，避免被不法分子或竞争对手违规利用，损害相关主体权益。

　　2.5 流动风险

　　流动性风险属于金融行业较为常见的负面问题之一，在互联网金融层面，由于大数据技术背景的支持，资金方仅需将现金存储至交易平台，即可借由第三方完成转移操作，实现购买业务或产品目标。但是，这一执行流程实质上存在较为明显的流动性风险漏洞。账户经由第三方转移资金需要消耗部分时间，若该流程信息数据被违规获取，就可能导致意外风险产生。相对互联网金融早期阶段，大数据技术应用较为广泛的现在流动性风险级别更高，更容易造成严重经济损失。因此，需要重新厘清交易流程，并落实相关预防策略，避免流动性风险级别进一步扩大。

　　2.6 决策风险

　　大数据技术能为互联网提供充分的决策参考，能在一定程度上提高业务执行精确性，进一步强化金融效率。但也会引发部分决策风险问题，容易导致互联网金融受到不良影响，导致此类风险的主要原因与大数据本身特性有关。通常情况下，庞大的数据信息在处理时仅注重质量与规模，不会对因果关系进行客观考量，这一特性会导致大数据技术结果仅输出相关信息，无法辨别内部是否存在虚假内容。根据此类结果展开互联网金融决策，容易导致不良问题出现，如错误制定发展战略等。大数据分析结果虽建立在真实、可靠的信息之上，但仍无法提供金融行业需要的因果思辨、推理等高级建议。因此，需要科学地部署大数据应用方案，确保互联网金融能够充分享受其技术红利，并保持决策的科学性、稳定性，避免仅依靠大数据技术进行处理。

　　3 应对大数据环境互联网金融风险的管控策略研究

　　3.1 注重安全技术体系建设

　　为实现有效应对互联网金融大数据环境风险问题的目标，应当积极落实安全防护策略，避免黑客入侵、敏感数据失窃等问题影响相关技术的应用效果，并提高互联网金融架构的稳定性。在实践流程中，互联网金融机构要积极利用新型安全技术，将传统较为被动的防护措施转变为主动出击的防御策略。同时，应当充分利用大数据方案，使其为互联网金融风险防范提供重要支持，如敏感环节数据分析、安全漏洞挖掘、风险可视化等，通过采取这些措施，能够有效降低互联网金融系统被意外入侵的概率，有利于保障交易各方敏感信息，实现稳定运行目标。除此之外，还需注意防范社工渗透类攻击，与传统信息化攻击方式不同，社工渗透主要针对线下实体业务机构，容易导致敏感数据泄露等意外问题出现。为避免此类风险扩大，互联网金融机构需要加强员工审核，同时积极利用权限管理方式，完善数据保障体系的可靠性，从根源层面预防大数据技术风险问题。

　　3.2 强化信用监管力度并积极部署相关技术措施

　　为针对性降低互联网金融信用违约风险，相关机构应积极借助大数据方案，针对常见的违约类型进行科学分析，总结高风险对象特征并将搜寻应用在金融业务层面。通过此类措施，可有效降低信用违约出现的概率，进一步发挥大数据技术方案应用价值，实现稳定金融业务开展的目标。通过科学设置大数据技术应用体系，能为互联网金融机构建立有效信用风险管理架构提供重要支持，具有正面影响意义。在实践过程中，相关机构应当重视大数据技术库建设，确保其信息储备能达到稳定应用级别，尽可能提高信用风险管理的有效性，从根源层面降低相关问题出现的概率。

　　3.3 监管部门针对性干预并完善监督方案

　　应对大数据时代互联网金融风险，相关监管部门需要采取针对性介入策略，使风险问题得到有效控制，降低产生连锁反应的概率。在这一过程中，监管部门应当针对互联网金融机构进行合理管控，重点审查大数据内容收集流程、处理方式、应用策略是否符合相关法律法规。同时，针对尚未明确规定的业务行为需要进行科学调研，及时明确其是否存在引发系统性风险的可能。若发现违规问题或潜在风险，就应当及时进行干预，避免互联网金融利用大数据技术方案引发不必要的情况。除此之外，监管机构还要加强宣传工作，使业务主体能够明确大数据相关概念，并提高基础风险意识，积极应对互联网金融可能带来的威胁。通过采取相关策略，使互联网金融系统性风险得到科学应对，充分发挥监管体系的有效性，为应对大数据技术部署与发展打下坚实基础。

　　3.4 明确大数据决策干预有限性

　　大数据技术对互联网金融机构而言具有重要的应用意义，但其带来的决策性风险需要采取有效措施进行应对，避免对正常业务流程造成干扰，进而引发严重后果。在使用大数据技术干预业务决策流程时，互联网金融机构应当明确其存在的有限性特征，避免将相关应用扩大至不必要的领域。同时，需要设置科学大数据审查标准，经过层层检查与审批的信息才能并入相关数据库，成为大数据内容的一部分。互联网金融机构可设置预警触发机制，利用大数据信息定义基础标准，在业务流程触发相关警告指标后，自动发送预警信息至管理层或业务层面。通过此类方式，合理利用大数据技术方案，使其为业务决策提供有效参考。

　　3.5 增强支付转移流程管理力度

　　互联网金融较为常见的业务场景便是移动支付，为进一步强化风险控制效果，实现合理利用大数据方案的目标，相关机构应注重审核与管理规范，确保金融支付流程能处于安全保障体系下，降低出现意外损失的概率。通过强化审核规范，可有效排除不符合安全标准的金融机构，使互联网大数据支付体系处于可靠状态下。同时，应结合大数据应用方案，部署个体实名制措施，使资金能在透明流程内进行转移，避免意外丢失、遭窃等情况出现。进入互联网金融层面的资本主体与用户，均需要通过验证后方可进行交易活动，同时相关数据需提交至安全审查大数据体系，使内容信息得到充分保障，进一步探索转移流程中存在的薄弱环节，这能有效预防支付转移风险问题，实现理想大数据应用目标。

　　3.6 革新互联网市场经济体系

　　在大数据时代背景下，互联网金融要规避风险问题，必须从市场制度体系入手，采取科学革新方案，使体系能够在安全、稳定的条件下运行，降低出现不良风险因素的概率。在这一过程中，政府机构对市场体系的监管与干预有重要影响意义。通过规范大数据技术应用流程，能够促使互联网金融自主创新、研发相关体系，充分享受相关技术红利，并减少违规行为的出现。为规范互联网金融市场、发挥国有企业主体作用，应鼓励相关机构顺应时代潮流，强化国有企业内部改革力度，使大数据技术方案得到充分应用，有效简化传统过于复杂的互联网金融流程，实现理想革新目标。除此之外，银行机构与金融业务机构还应根据市场实际发展情况，针对用户群体进行信息调研，并将相关内容整合为大数据应用体系，使其精确满足相关需求，从而进一步提升金融与服务水平。此类建设流程应在高质量监管、安全保障体系下进行，确保大数据方案得到科学应用，实现理想支持目标。

　　4 结语

　　综上所述，在大数据环境背景下，互联网金融应当重视风险管理相关工作。通过分析当前存在的主要风险，并明确相关应对措施，可为互联网金融机构与监管机构提供全新管控思路，有利于实现风险预防目标，为未来科学部署大数据应用方案夯实基础。

　　参考文献

　　[1] 林春明.互联网消费金融风险管理研究[J].生产力研究,2021(11):132-136.
　　[2] 杨扬.互联网金融风险及其监管策略分析[J].数字通信世界,2021(12):154-156.
　　[3] 朱婉琴.金融科技与数字金融风险管理分析[J].会计师,2021(23):46-48.
　　[4] 米波.互联网环境下企业金融风险管理分析[J].中国集体经济,2021(4):81-83.
　　[5] 吕勃.大数据时代下的金融管理信息化分析[J].商展经济,2021(5):54-56.
　　[6] 谢欣,薛胜英.新时代背景下互联网金融风险分析与监管对策研究[J].时代金融,2021(9):10-12.
　　[7] 黄瑞.互联网金融及其风险监管[J].经济研究导刊,2019(25):76-77+87.
　　[8] 王占霞,高长玲.互联网金融的风险及监管[J].学术交流,2016(10):137-141.