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摘要：區(qū)域性金融風險具有極強的聯(lián)動性與傳播性，極容易引發(fā)國家金融風險甚至是全球性的金融危機。由于金融系統(tǒng)有著數(shù)據(jù)量巨大，來源廣泛，變化迅速的特點，使其預測性與監(jiān)管性都變得極為困難。因此建立起一套以大數(shù)據(jù)技術(shù)為支撐的區(qū)域性金融風險預警系統(tǒng)就顯得尤為重要。以此為背景，通過整合巨量的相關(guān)數(shù)據(jù)，引入關(guān)聯(lián)風險指標，建立起一套科學有效的評價體系，以數(shù)據(jù)為中心，最終搭建了一套區(qū)域性金融風險預警系統(tǒng)，為防范區(qū)域性金融風險提供了一定的借鑒與參考。

關(guān)鍵詞：區(qū)域性；金融風險；大數(shù)據(jù)；大數(shù)據(jù)

引言

區(qū)域性金融風險危害性較強[1-2]，如果在區(qū)域性金融風險爆發(fā)的初期及時加以監(jiān)控，避免風險的加大，尤其根據(jù)金融活動異常數(shù)據(jù)在其未爆發(fā)前及時地進行預警，那么一場金融危機便可以“銷惡于未萌，彌禍于未形”?，F(xiàn)階段區(qū)域性金融風險的預警難度極大，其主要原因在于金融活動一直伴隨著海量的數(shù)據(jù)信息?，F(xiàn)階段，網(wǎng)絡飛速發(fā)展、公眾輿論都可能引發(fā)一場小型的金融風險，這些巨量的信息、實時變化的不確定性因素都對金融風險的預警提出了極大的挑戰(zhàn)。如果單純地依靠普通的計算機程序進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計，通過人力對金融活動進行監(jiān)管預測，是低效與不現(xiàn)實的。而大數(shù)據(jù)時代正好彌補了這一缺點，大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢在于通過數(shù)據(jù)互聯(lián)，可以更加高效快速地收集數(shù)據(jù)，不僅僅可以收集單一來源的數(shù)據(jù)，對于多方面來源、不同類型的數(shù)據(jù)依然可以進行整合，并通過模型算法等手段迅速進行歸納分類，從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律快速分析，即時性的輸出結(jié)論[3]。與此同時，大數(shù)據(jù)還兼具預測性，這使其具備了預測金融風險的基本條件。大數(shù)據(jù)時代的來臨，將對整個金融活動帶來巨大的變革，現(xiàn)階段，大數(shù)據(jù)已經(jīng)廣泛應用于客戶畫像、金融自動交易、運營流程精細化管理等諸多方向，將大數(shù)據(jù)引入到金融業(yè)中已然是眾望所歸，但是由于其算法制約、數(shù)據(jù)質(zhì)量等問題，對于風險的預警能力亟待提高。

一、設計原則

前文所述的現(xiàn)階段區(qū)域性金融安全面臨的挑戰(zhàn)，對于大數(shù)據(jù)背景下的區(qū)域性金融預警系統(tǒng)提出了一定的設計原則。覆蓋范圍廣。數(shù)據(jù)收集作為大數(shù)據(jù)的核心要素，最先要做好的就是數(shù)據(jù)整合工作，考慮到引發(fā)區(qū)域性金融風險的因素眾多，其預警系統(tǒng)必須盡量做到涵蓋所在區(qū)域內(nèi)的所有金融活動，包括債券的發(fā)行，客戶的存款、借貸、消費，證券理財保險產(chǎn)品的發(fā)售，甚至是貨幣結(jié)算等金融活動不一而足[4]。預警系統(tǒng)的另外一個原則是監(jiān)視監(jiān)管，區(qū)域內(nèi)的金融活動參與者，銀行、證券公司、企業(yè)客戶、自然人客戶都應當納入預警系統(tǒng)的監(jiān)管體系中來，甚至監(jiān)管機構(gòu)本身也應當納入該體系中來。其監(jiān)管內(nèi)容不僅僅包括金融往來，還應當涵蓋輿論輿情、國家法規(guī)政策、大環(huán)境經(jīng)濟發(fā)展等。總之，就是盡量地擴展數(shù)據(jù)來源，全方位立體化的將金融活動及其活動對象納入監(jiān)管中來，其過程中產(chǎn)生的一系列數(shù)據(jù)都應當被大數(shù)據(jù)歸納整合，以便于進一步分析預測。即時反饋預測。大數(shù)據(jù)與金融活動具有較高的匹配性，除了需處理的數(shù)據(jù)量巨大，來源廣外，金融活動的另一特點便是變化極快，瞬息萬變。因此，依托大數(shù)據(jù)支撐的區(qū)域性金融風險預警預測系統(tǒng)必然要發(fā)揮大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，即時有效的整合數(shù)據(jù)，分析其中的風險因素，及時判別風險，并分析出最佳的處理手段，將損失降至最低。自我調(diào)整修復。隨著時間的流逝，金融活動是不斷迭展的，為了使預警系統(tǒng)越來越完善，該系統(tǒng)要不斷地更新迭代。可以對其進行模塊化設計，保證其能跟上時代的發(fā)展，確保系統(tǒng)穩(wěn)定平穩(wěn)運行。模塊化設計的優(yōu)點在于，對于一部分量化指標，例如居民的存取款、借貸行為，可單獨作為一個模塊，僅需日常維護即可。而對于社會輿論輿情、突發(fā)性不穩(wěn)定因素等定性指標，亦可單獨作為一個模塊，有時甚至需要專人進行維護，將定性的指標進行篩選判別，杜絕假消息、假新聞等對系統(tǒng)的影響，保證系統(tǒng)的可靠穩(wěn)定。

二、模型搭建

金融活動的參與者與影響者大多為人，人的思維情感較為復雜，在金融風險中屬于不可控因素。一些影響金融體系的大事件往往都是由人引起的，面對利益、風險等因素，人往往有趨利避害的心態(tài)[5]?，F(xiàn)階段，隨著網(wǎng)絡的不斷發(fā)展，人獲取信息的渠道也更加的方便，一些利好利空消息經(jīng)過網(wǎng)絡層面的放大，極容易失控，造成不可估量的影響。因此，區(qū)域性金融風險預警預測系統(tǒng)的關(guān)鍵在于對金融活動參與者的分析，以股票市場為例，參與用戶的年齡結(jié)構(gòu)、學歷結(jié)構(gòu)、家庭收入、消費水平及其偏好、獲取信息的來源、交易偏好與交易量等。這些數(shù)據(jù)需要建立起一個完整的評價指標才能夠使用，用戶的數(shù)量、交易量可以作為一個定量指標進行統(tǒng)計，然而一些定性的指標如用戶行為，這些行為數(shù)據(jù)可以通過微博微信公眾號等社交平臺、搜索引擎、新聞門戶網(wǎng)站等途徑獲取，但是其數(shù)據(jù)來源錯綜復雜，需要建立起相應的評估評價體系。經(jīng)過分析，初步建立起了區(qū)域性金融風險預警系統(tǒng)的用戶評價體系指標。評價體系指標建立之后，需要對各項數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計收集，可以考慮采用爬蟲技術(shù)進行深度收集。對于用戶數(shù)量、用戶的年齡性別等基礎(chǔ)信息的權(quán)重，完全可以由系統(tǒng)進行直接統(tǒng)計分析。而對于用戶行為等難以定量分析的指標權(quán)重則可以通過專家進行評分的方式進行。根據(jù)楊凱森[6]等學者給出的處理方法，通過對原始數(shù)據(jù)的處理，最終得到了區(qū)域性金融風險預警系統(tǒng)用戶評價體系的權(quán)重數(shù)值，其中用戶行為作為中介變量，其獲得的權(quán)重最高，高達0.86，其上一層變量中涵蓋了網(wǎng)絡行為0.32，操作行為0.28，用戶量級0.15，用戶結(jié)構(gòu)0.11，另外用戶指數(shù)與用戶行為成并列關(guān)系，其權(quán)重為0.14。以此為基礎(chǔ)，建立了大數(shù)據(jù)用戶參與模型，如圖1所示。該模型的目的是為了降低用戶行為對整個區(qū)域性金融風險預警系統(tǒng)的影響，降低用戶不理智行為、賭徒心態(tài)、抗風險承壓能力的風險。該系統(tǒng)通過用戶量級對體量的影響，用戶結(jié)構(gòu)對結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的影響，用戶行為的影響，用戶指數(shù)對指數(shù)評估的影響等指標進行數(shù)據(jù)分析，同時采用機器學習的手段完成了對成交量的預測、風險的預測以及對異常行為的監(jiān)管。

三、基于大數(shù)據(jù)的預警系統(tǒng)設計

大數(shù)據(jù)背景下的區(qū)域性金融風險預警系統(tǒng)架構(gòu)應當從三個方面考慮：其應涵蓋采集系統(tǒng)，用于數(shù)據(jù)的采集錄入，還有數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，用于數(shù)據(jù)的歸納分析，以及最關(guān)鍵的預警系統(tǒng)，用于風險的預測和監(jiān)察。考慮到在信息采集時，除了傳統(tǒng)的交易量、用戶數(shù)量、用戶的年齡性別等基礎(chǔ)信息采集可以依賴計算機程序，例如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集、半結(jié)構(gòu)化WEB采集、宏觀數(shù)據(jù)收集等。而一些難以定量采集的數(shù)據(jù)如前文所述的用戶行為等數(shù)據(jù)，采集較為困難，因此需要采用數(shù)據(jù)挖掘的手段，輔助以人工干預對數(shù)據(jù)進行采集整理，數(shù)據(jù)挖掘的方向可以包括爬蟲技術(shù)和掃描監(jiān)控技術(shù)，例如風險事件爬蟲、風險指標掃描監(jiān)測等。采集的數(shù)據(jù)數(shù)量龐大，來源廣泛，無法以統(tǒng)一的標準進行衡量，因此需要進一步的歸納總結(jié)分析。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的作用便凸顯出來，采用機器學習的手段，通過大量的數(shù)據(jù)對預警模型進行訓練，提高區(qū)域性金融風險預警系統(tǒng)的預警性。預警系統(tǒng)是整個區(qū)域性金融風險預警系統(tǒng)的外顯輸出部分，其涵蓋內(nèi)容應包括風險分析、預測分析與預警跟蹤等?？紤]到預測結(jié)果與實際結(jié)果之間可能存在一定的偏差，因此需要引入機器學習等技術(shù)手段，將預測的結(jié)果與實際結(jié)果不斷地進行比對分析，通過大量的數(shù)據(jù)訓練，使其結(jié)果不斷優(yōu)化，最終不斷地提高其預測結(jié)果，提高其結(jié)果的科學性與準確性?？紤]到金融活動突發(fā)性風險因素較多，在必要的情況下需要依靠人力進行介入，而且，金融活動的變化極快，不斷地進行更新迭代，因此預警系統(tǒng)也應附帶糾正算法，不斷地迭代升級，對系統(tǒng)進行優(yōu)化。

結(jié)語

引發(fā)區(qū)域性金融風險的因素較多，依靠傳統(tǒng)的人力、計算機將巨量的、來源廣泛的數(shù)據(jù)進行收集、整合、分析進而對風險進行預測并不現(xiàn)實，其即時性與預測性也無法保證。現(xiàn)階段只有以大數(shù)據(jù)的手段為支撐才能夠?qū)崿F(xiàn)對區(qū)域性金融風險進行預警，設計一款大數(shù)據(jù)背景下的區(qū)域性金融風險預警系統(tǒng)勢在必行。本文對預警系統(tǒng)的設計原則進行了分析，該預警系統(tǒng)要滿足覆蓋范圍廣、即時反饋預測和自我調(diào)整修復等三個設計原則。同時通過對區(qū)域性金融風險預警系統(tǒng)用戶評價體系指標進行權(quán)重計算，明確了用戶行為對區(qū)域性金融風險預警系統(tǒng)的影響最大，以此為基礎(chǔ)設計了一款大數(shù)據(jù)背景下的區(qū)域性金融風險預警系統(tǒng)，為預防區(qū)域性金融風險提供了一定的借鑒與參考。

參考文獻

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[6]楊凱森，付飛蚺.基于大數(shù)據(jù)的金融風險預警系統(tǒng)[J].長春理工大學學報（自然科學版），2021（01）：135–142.

作者：宋偉飛   單位：盛京銀行