大数据背景下数字金融信用风险评估与防范

李云

摘要：我国大数据背景下网络金融业务是企业经营中的重中之重，近年来许多金融机构开始针对我国上下游金融企业自身提供的一种全新的网络金融业务，这项全新业务在金融银行管理方面也可能存在一定的金融风险。为了针对有能力经销商属性造成的最低还款承担风险，利用传统数字金融分析技术可以获得一组低额度还款承担能力类型经销商的基本特征信息属性。这些金融机构往往能据此准确识别不同最低还款承担能力的不同经销商，并针对不同能力经销商属性制定不同的相应金融优惠政策以此来控制和有效规避各种金融风险。

关键词：数字金融;大数据背景下;风险评估;防范

引言

大数据背景下企业金融"服务是近年来企业金融机构主要针对产品大数据背景下上下游中小企业融资提供的一种全新的综合金融业务。这种企业融资服务模式就是站在整个产品以及大数据背景下的战略全局高度，为整个产品大数据背景下企业提供一种综合的企业金融服务，既有效解决了中小企业特别尤其是中小企业长期以来普遍存在的各种融资疑难困扰，又同时延伸了其他金融服务机构的各种纵深金融服务，因此具有广阔的发展前景。

一、在大数据背景下数字金融信用风险评估与防范的现实意义

1.数字金融的作用

数字金融可以在任何类型的信息存储上进行。其意义在于目前可以广泛利用存在的大量数据，并从这些大量数据中将其提取出来并转换成更为有用的数据知识。而又目前可将这些数据知识广泛应用于企业市场数据分析、科学数据探索、商务数据管理等多个领域。常用数据空间挖掘使用工具对这些数据信息进行采集分析，从中提取挖掘出有效的常用数字金融模式，将这些数据知识转为更为有效、实用的数据信息。[1]

2.金融信用风险的定义

所谓融资金融信用风险一般认为是广泛地所指未来整体经济投资结果的最大波动不确定性，如未来整体经济企业收益、资产或未来企业债务实际投资价值的最大经济波动性或最大波动不确定性。中小企业融资金融信用风险一般认为是广泛所指我国金融机构企业未来整体经济投资收益的最大波动不确定性或最大经济波动性，它直接与未来我国金融市场的最大经济波动性密切关联相关。一般而言，收益的最大波动不确定性主要认为包括未来企业盈利的最大波动不确定性和未来经济损失的最大波动不确定性两种具体实际情形。

按照经济金融信用风险主要产生的原因根源进行划分，包括所有静态经济金融信用风险和各类动态经济金融信用风险。其中静态经济金融信用风险指的是泛指由于自然灾害或其他不可抗力因素产生的金融信用风险，基本上都符合金融大数据的定律，可以比较准确地对其进行风险预测。然而动态经济金融信用风险则指的是由于我国宏观经济政策环境的发生变化等而产生的金融信用风险，其变化发生的风险概率和每次变化产生的风险影响力及其大小都可以随一段时间而发生变化，很难对其进行准确的风险预测。按照经济金融信用风险主要涉及的领域范围进行划分，包括所有微观经济金融信用风险和各类宏观经济金融信用风险。其中微观经济金融信用风险指的是所有参与宏观经济投资活动的金融主体，因客观经济环境发生变化、决策机构失误或其他各种原因而致使其固定资产、信誉利益遭受直接损失的最大可能性，然而宏观经济金融信用风险则指的是所有各类微观经济金融信用风险的数量总和。

二、大数据背景下数字金融信用风险评估与防范

1.大数据背景下数字金融信用风险评估

近些年世界各国政治经济、文化艺术发展趋势变化的巨大速度和复杂程度非常之大，无论是专业技术水平还是企业组织管理形式、商业资金运作管理方式、业务管理内容等都已经开始变得十分复杂。但高新技术越先进，一旦企业出现重大事故则经济损失也越大;经济结构越复杂，总体也越脆弱。

我國信用风险评估与防范管理系统可以相对独立于作为经济活动主体的其他经济活动，自成一个相对独立的管理系统，拥有相对独立的风险评估实施目标、管理实施程序和风险评估实施方法。亦即，金融风险虽然由市场经济、金融服务活动直接引起，但我们可以充分利用这个相对独立的风险评估规律系统的基本运行规律加以准确识别、衡量和进行管理。所谓金融风险行为管理过程是广泛指金融经济经营主体为了最大化和限度地有效减少由进行金融风险评估可能产生带来的不利经济影响，运用适当的管理方法、政策和管理措施，对导致金融风险因素进行准确识别、评估、应对策略的制定和风险控制的经济行为管理过程[3]。

2.大数据背景下数字金融信用风险防范

若干年来我国金融市场经济发展过程具有不完美性，存在着各种相关金融类的税收，政策的不断发生变化，市场之间的相互影响和波动致使整个金融市场中的参与者不能尽可能及时地获得完全的相关金融信息。因此对企业金融风险防范进行有效管理其实是很非常有必要的，半个世纪以来，人们越来越高度重视金融风险防范。如在数字金融风险防范中，应用各种各样的特征数据，从这些特征数据中可以提取并导出一些特征性的信息就是找出一个分类器的方法，例如将一个金融中心的风险等级划分分割成多个等级，将其进行离散的量化。在数据进行了多次分类之后，对于一个新的金融数据项，即新的一个金融风险数据，就已经可以通过这个分类器将新的金融数据项实时划分出来到特定的数据类中，以此方式来实时确定其具有风险性的等级，通过这种分类方式就已经可以实时了解金融市场的目前经济状况，目的性预测新的金融数据所可能带来的金融风险等级和信息。

三、结束语

数字金融技术作为深层次的企业数据分析信息收集分析方法，具有传统质量评价分析方法中所无法能够具备的对于各种因素之间有所隐藏的各种内在联系的全面数据分析。此挖掘技术将其应用于企业金融风险监测管理无疑非常有益，可用于提供金融风险监测预警，让风险管理者能够提前有效做好风险准备，为金融决策工作提供有效参考数据信息，因而可以使金融企业极大地有效降低经营风险和不断提高核心竞争力，为促进企业的持续长足发展进步作出贡献。

参考文献

[1]王娇.大数据背景下金融风险防范中数字金融方法的应用[J].2021（2013-11）：380-382.

[2]刘文婷.BP神经网络在大数据背景下融资风险评级中的应用[J].中国管理信息化，2019，018（019）：161-162.

[3]林伟博，李鼎涵，杨惜.数字金融技术在大数据背景下金融应用研究[J].大众投资指南，2017（6）.