大数据分析在金融风险预警中的应用探讨

大数据分析在金融风险预警中的应用探讨

赵燕

内蒙古自治区大数据中心 内蒙古自治区呼和浩特市 010000

摘要：本论文探讨了大数据分析在金融风险预警中的应用，分析其在银行等金融机构中的具体运用及成效。通过对中国工商银行、盛京银行的案例分析，展示了大数据技术在信用风险管理、市场波动监控和反欺诈中的作用，实现了实时预警与精准决策，极大增强了金融风险管理的前瞻性。

关键词：大数据分析；信用风险；风险预警；银行风控；金融科技

随着金融市场的迅速发展和全球经济的深度融合，金融风险的复杂性和传播性显著提升。信用风险、市场波动风险以及操作风险不仅交织在一起，还可能在不同市场间迅速传导，这对传统的风险管理体系提出了严峻挑战。在这样的背景下，大数据技术的兴起为金融机构提供了新的风控手段。大数据分析不仅能够整合结构化与非结构化数据，还可以通过机器学习和自然语言处理等技术实现数据的深层次挖掘，从而支持实时风险监控与提前预警。

一、大数据分析在金融风险预警中的基本原理与技术支持

（一）大数据分析的特点与金融领域中的独特应用

大数据技术在金融领域的应用主要依赖其数据处理能力和智能分析模型的支持。以工商银行和中国银行为代表的金融机构，依托结构化和非结构化数据的整合能力，实现了对客户信息、交易行为、市场动态等多维数据的实时分析。这些数据不仅涵盖传统的财务报表、交易记录，还包括互联网舆情、新闻数据等非结构化信息，通过数据挖掘与自然语言处理（NLP）技术生成深度客户画像[1]。

（二）金融风险预警的主要类型与建模技术

金融风险预警主要涵盖三大类型：信用风险、市场风险和操作风险，并采用不同的建模技术加以应对。信用风险通过KMV模型预测客户的违约概率，基于企业的资产负债表和市场价值数据，帮助银行在信贷审批和授信中做出更精准的决策。市场风险则采用VAR（风险价值）模型分析金融资产的波动，并结合实时市场数据监控资产价格变化，从而应对市场波动可能引发的风险。操作风险通过数据挖掘技术识别业务流程中的异常与系统漏洞，防止内部失误、欺诈行为等事件的发生。这些模型的组合应用，使得银行能够动态监控金融活动的各个环节，提高了风险管理的前瞻性和应对能力，为复杂的金融市场运行提供了保障。

（三）技术支持体系：云计算与人工智能的深度融合

金融机构普遍采用云计算、大数据平台和人工智能相结合的技术框架来支持风险预警体系。中国银行利用Hadoop和Elastic Search等平台实现数据的高效存储与检索，通过知识图谱构建企业间的关联网络，将风险信息可视化展示。人工智能辅助实时数据分析，使风控系统能够应对多源数据的处理需求，并在业务过程中实时优化模型。

二、大数据分析在中国金融机构中的应用案例

（一）工商银行的智能风控体系

工商银行在2009年率先推出了基于数据分析的业务运营风险监控体系，并在近年来升级为智能风控系统，以应对多渠道、全天候的金融运营需求。

工商银行实现了对客户交易、属性、工商登记等内外部数据的深度整合，构建了客户风险视图和关系网络图。这些工具支持非现场风险甄别，显著减少了依赖基层核查的成本，提高了风险核查效率。银行通过与后台业务系统对接，实现了全面信息共享，提升了核实的精准性。

系统还通过机器学习和社区挖掘技术，构建自适应风控模型，实现了风险账户的精准识别。例如，系统利用公安涉案账户数据识别并拦截了大量高风险账户。在应用智能风控后，如表1所示，风险识别率提升两倍至21%，预警模型输出量减少30%，确保监控的精准性和时效性。

表1 工商银行智能风控优化后对比

工商银行优化了监控流程，从监测甄别、评定确认到责任认定，实现了风控的全流程一体化。系统自动督促违规行为的整改，避免了屡次违规行为的发生。这一流程改革显著提升了风控的响应速度，并建立了以运营风险监控中心为主导的横向联动体系[2]。

在管理机制与人才建设方面，工商银行制定了《运营风险智能管控体系管理办法》，明确了各部门的风控职责，并通过培训、考核等形式保障智能风控体系的高效运行。风控中心配备了专业的数据挖掘和模型构建团队，推动银行向主动风险管理和价值创造中心转型。

（二）城市商业银行的智能风控体系

随着区域经济发展压力的加剧，城市商业银行（如盛京银行）逐步构建了智能风控体系，以提升风险识别和管理能力，确保信贷业务安全。该体系以大数据平台为基础，融合了智能算法和风险控制模型，帮助银行应对信用风险、市场波动和操作风险等多重挑战。

城市商业银行的智能风控体系具有数据整合与智能分析功能，将内部信贷记录、客户交易行为、市场舆情及工商信息整合在一个数据平台上，生成多维度的客户信用画像。同时，知识图谱技术用于识别客户及企业间的关联关系，揭示潜在风险网络。这些数据不仅支持贷前审批的精准化，还对贷后管理中的异常行为进行监控

[3]。

城市商业银行的风控体系将模型与动态监控深度融合，采用KMV模型计算客户的违约概率，为信贷审批和授信额度提供支持。如图1所示，系统还结合舆情监控，动态追踪市场波动和客户行为，对负面新闻作出快速反应。风控引擎根据实时评分调整客户信用等级，并在高风险账户出现异常时自动触发预警与拦截。这种全流程的动态监控提高了银行风险识别的准确性，并增强了应对市场变化的灵活性。

图1：城市商业银行智能风控体系运行流程

城市商业银行通过业务流程优化和管理机制提升了风控效率，构建了贷前、贷中、贷后的全流程闭环管理体系。系统支持非现场核查，减少了线下人工核查的依赖，实现了审批和监控的自动化。风险识别完成后，系统会跟踪贷款使用情况，并对异常行为进行及时预警与处置。银行还明确了各部门的风控职责，结合员工培训提升管理能力，实现了智能化和规范化的运营风险管控，确保业务稳健运行。

系统上线后，盛京银行的贷款不良率显著下降，如表2所示，2022年不良贷款率从3.28%降至3.26%，信贷审批时间缩短80%，自动化审批率超过85%。在运营监控中，系统识别出大量潜在风险账户，并及时冻结风险资产，确保了资金安全。

表2 盛京银行风控系统监控流程与不良贷款变化

盛京银行通过实施《信用风险管理办法》明确各部门风控职责，并对员工进行数据分析和风控模型的培训。此外，随着金融科技的发展，城市商业银行将引入更多如区块链、隐私计算等新兴技术，进一步提升风控系统的透明度与安全性，实现更高效的风险管理。

总结

大数据分析技术在金融风险预警中的应用已成为现代银行的重要组成部分。从工商银行的智能风险系统到盛京银行的智能平台，各类创新风控技术正在帮助金融机构应对不断变化的市场风险。未来，通过强化技术融合与政务合作，金融机构将进一步提升风控体系的智能化水平，实现对金融风险的精准识别与动态管理。

参考文献：

[1]郭宇骞.面向智能决策的大数据分析在信息系统项目风险评估中的应用研究[J].信息与电脑(理论版),2023,35(13):84-87.

[2]毛群.工商银行构建运营风险智能管控体系为全行业务经营与改革发展保驾护航[J].杭州金融研修学院学报,2021,(05):59-61.

[3]王璐.城市商业银行信用风险识别与防控[D].沈阳工业大学,2023.000535.