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大数据在互联网金融风险控制中的应用研究

发布时间:2019-04-26 06:51:29 文章来源:未来智讯    
该应用程序尚未完全达到预期的准确性,但已有许多成功案例。 例如,DataSifi根据对社交数据网络的分析和分析制定了一项具体计划; Zest利用大数据信用评估获得了1亿美元的融资; 决定使用价格信息来估计价格趋势并提出更合理的购买建议。 随着数据的积累和平台的发展,互联网金融越来越受欢迎。 由于余额宝和微信的影响,国内市场主要用于财务管理。 事实上,对金融服务最严格的需求是贷款。 大数据推广金融创新。
2.1高频交易和算法交易
交易者可以通过交易程序和硬件设备快速分析,生成,获取和发送交易订单,以实现高利润,可以在较短的时间内完成 。 更多交易。 高频交易主要通过分析财务大数据来分析和总结特定参与者的交易记录。 例如,共同基金的大订单通常出现在收盘前的最后一分钟的第一秒,并且可以被识别。 超出此模式的算法可以在其他时间预算基金的移动。 如果交易继续,则必须支付更高的价格,并且算法交易者利用机会获利。
2.2进行市场情绪分析大约两年前,对冲基金从各种社交媒体中提取市场情绪信息,开发算法交易,如Facebook,博客,聊天室等。 如果发现有关恐怖袭击或自然灾害的意外信息,将会发出命令。 2008年,精神病学家理查德·彼得通过跟踪网站微博和聊天,在加利福尼亚州圣莫尼卡的一家对冲基金筹集了100万美元。 该房间分析企业情绪并确定基金的交易策略。 该基金的回报率在2010年高达40%。另一个例子是伦敦的小型对冲基金DCM收集社交媒体的信息,分析人们对金融工具的看法,并帮助投资者制定投资计划。
2.3增加风险管理
金融机构收集大量小型用户交易数据,并对其交易范围,业务状况,用户,资金需求和行业发展进行具体分析。 解决小企业的业务问题。 阿里·小宇率先推出了在线审计到贷款模式,在整个过程中有效地连接贷款,并为弱势群体提供个性化的小额信贷。
3互联网金融风险控制的一般原则
控制风险的最有效方法是将所有鸡蛋放在不同比例的不同篮子里,即小而分散,避免集中运送。 权力下放在风险控制中起着非常重要的作用。 借款人具有不同的个体差异,不同的地理区域和不同的条件,如年龄,教育等。这些分散的个人具有相对独立的违约概率和违约概率。 概率非常小。 例如,如果随机抽取100个独立个体,则默认概率为20%。2个人,同时违约的概率为20%2或4%,随机选择5人,违约概率为20%5。 如果违约概率为8%,则违约概率为20%8,但如果100人之间存在相关性,则当A默认时,B也是默认值。 违约概率为10%(20%50%),远高于4%。 因此,贷款人之间的独立性是降低风险的必要措施。
少量是为了避免小样本偏差。 例如,一家贷款公司总共有10亿贷款。 如果每个借款人平均可以借入50,000个,那么总共有20,000个客户。 如果单笔贷款金额为100万,则有1000个客户。 根据法律统计,样本数量越多,越符合正态分布规律。 因此,如果借款人的违约率为2%,则50,000个客户的默认费率将高于1000个客户的默认费率。 通过数据分析建立风控模型和决策引擎也很重要。 还有更多的小规模分散借款客户。 如果银行采用传统的信用审核模式,则无法衡量还款能力和还款意愿,从而增加风险成本。 因此,我们可以借鉴国外P2P,采用信用工厂模型,建立风险模型,根据客户的行为特征判断客户的违约概率,降低人工审计的成本,避免人工审查和判断标准错误。 除了小规模分散的原则外,风险控制系统的核心方法还应研究具有不同特征的个人的违约率,建立数据风险控制模型和记分卡系统,并将其固定到业务流程和决策中。 风控批准引擎。 具有不同特征的个人的违约率指导风险审批业务。
4大数据在互联网金融风险控制中的具体应用由于国内金融体系尚不完善,国内用户数据量大但不准确,导致现阶段国内大数据处理 。 互联网金融产品仍然相对较少,数据来源困难且不准确,增加了互联网金融的难度。 如果不依赖中央银行的信用信息系统,就会在互联网市场中自发形成独特的风险控制系统。 小公司通过信息共享使用第三方获取咨询服务,而大公司通过大数据建立信用评级系统。 目前,互联网金融风险控制系统有两种:一是大量中小互联网金融公司向中间信用报告机构提供数据,从而获得信用信息共享权; 另一个类似于阿里巴巴的风险控制。 建立信用评级和风险控制模型的模型需要分析大量电子商务交易和支付信息数据。
中央银行的信用信息系统与身份认证中心的身份验证相结合,通过社会机构和商业银行的数据为银行提供银行信用查询和个人信用报告,但不向其他相关金融机构提供信息。 公司或机构。 查询服务,一些个人信用记录不在系统中,但可能存在于其他机构和互联网金融公司的系统中。 互联网数据复杂而庞大,充满了噪音。 阿里早先建立了一个复杂的大数据挖掘系统,但是许多人仍处于混乱状态。 他们使用淘宝,天猫,支付宝等累计支付数据作为基本数据资料,结合卖方的销售数据和银行流量数据,全面总结和运用网络评分模型进行信用评级活动。 。
信用卡网站的大数据对于互联网金融风险控制也非常重要。 您可以参考信用卡服务年度,还款信息,信用额度,卡类型等信用评级。 2013年,阿里巴巴收购新浪微博18%的股份成本5.86亿美元,以获取社会大数据,从而改善大数据,信用卡还款信息,交易,支付,淘宝的水电煤炭支付信息已经 在这个阶段是数据的基础。 未来,第三方支付平台的方向,金额,购买品牌和金额可能成为信用评级的数据参考,而生活服务网站则具有相关用户的生活消费,如水,电,煤,财产。 费用,电话费和网络费。 它可以反映用户的基本信息,为信用评级提供重要参考。 利用所有大数据,可以处理数据。
5结论
社会经济的发展离不开财政支持。 互联网金融服务将建立更完善,更全面的信用体系和风险管理体系。 从广泛到精细的转型,从抵押到信贷,风险控制将变得至关重要,大数据无疑将变得非常重要,但在这个阶段,互联网交易量很小,用户规模也不大。 有必要根据实际情况及时纠正模型,优化风险控制模型。
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