摘要:在當今這個信息化時代里，大數據技術被運用到各行各業中，並且發揮了其他技術不可代替的作用。大數據分析技術促使了新的市場的開拓，還催生了全新的運營模式。本文首先介紹了大數據挖掘與數據分析，其次分析了金融投資風險管理中大數據分析技術的應用，期望能為後面的相關研究做出微薄貢獻。
關鍵詞:大數據;金融投資;大數據分析技術
大數據分析技術其實就是一種現代化信息處理技術，目前它被應用於各行各業中，並且發揮著無可取代的重要作用，特別是為企業在金融投資活動中提供了保障，很大程度上減少了企業的金融投資風險。總的來說，大數據分析技術催生了新的運營管理模式，提高了企業的收益，增強了企業競爭力。本文將具體從大數據時代背景、金融投資中應用大數據技術的重要性以及金融投資風險管理中大數據分析技術的應用方面進行研究。
一、大數據挖掘與數據分析
(一)大數據時代背景當今社會是信息化時代、大數據時代，儘管與已開發國家相比，我國大數據技術發展較晚，還不夠十分成熟完善，但是我國目前的大數據技術還是很好地促進了我國各行各業發展，為市場開拓提供了極大的便利，還促進了傳統運營管理模式的更新，增加企業盈利。同時，大數據技術的發展使用還給消費者帶來了諸多新的體驗。比如，大數據技術促進了產品質量的改進提高，為消費者提供了更優質的服務。反過來，利用大數據技術分析數據，可以幫助企業更清楚市場行情、預估市場變化，有利於企業更好地應對市場變化，為企業發展提供保障。
(二)金融投資中應用大數據技術的重要性當今經濟環境變幻莫測，經濟一體化也加劇了金融危機帶來的危害，因此，企業在金融投資者面對的問題也越來越多、越來越複雜。而很多企業都缺乏投資風險管控經驗，不具備及時應對金融投資風險的能力。這種情況下，大數據的應用能夠很好幫助企業降低金融投資風險，切實提高企業經濟效益。相關研究數據表明，網際網路、電信和金融行業是使用大數據技術最廣泛的行業。具體來說，在金融行業里使用大數據技術預測分析金融投資風險，幫助企業制定科學的應對方法，能夠從源頭幫助企業提高應對風險的能力。現在很多企業在經營上是相互依賴的關係，這就加劇了金融風險，而大數據技術可以促進信息共享，降低他們之間存在的風險，幫助每個參與的企業提高經濟效益。還有很多企業由於在向現代化經營模式改革，面臨著眾多信息，通過應用大數據技術來分析收集的數據信息可以更加準確地預估企業可能遇到的風險，從而幫助企業實現高質量管理。因此，在金融投資中應用大數據技術很有必要性。
二、金融投資風險管理中大數據分析技術的應用
(一)大數據分析技術在銀行行業的應用在信息化時代環境下，大數據的使用可以幫助企業進行風險預估，有利於保障企業發展。筆者將具體從大數據分析技術在銀行業的應用來說明金融投資風險管理中大數據分析技術的應用情況。我們要廣泛收集風險數據，再通過使用大數據分析技術幫助銀行分析、整理各種數據，使銀行對風險進行預估，進而研究後續金融投資風險發生機率，這樣可以制定專門的應對方案，採取切實有效的解決措施。在貸款業務方面，大數據分析技術可以保障銀行的利益。多家銀行可以實現合作，共享數據信息，建立數據共享平台，利用大數據分析技術共同建立應對風險的高質量方案，幫助銀行對金融投資風險進行實時監測。大數據分析技術還可以使銀行對客戶數據進行整理和分析，對客戶資金到賬等有關信息進行系統、合理管理，這樣不僅有利於銀行相關業務的開展，還可以保障客戶資金的安全，既提高了銀行在客戶心目中的信譽，又能在很大程度上降低客戶資金安全風險。因此，在銀行行業應用大數據分析技術，對銀行自身和客戶都有積極意義。在使用大數據分析技術處理客戶信息數據時，會涉及雲計算的應用，該技術可以提高銀行數據平台性能，為銀行提供專門的信息擬訂方案，可以更加有效地處理數據信息，最大化地發揮大數據分析技術在銀行行業的應用。大數據分析技術可以幫助銀行在短時間內對銀行內的數據進行分類識別，並且準確分析海量數據。面對銀行業務信息，大數據分析技術甚至可以具體研究每一筆業務數據，既幫助減少銀行金融投資管理，又最大限度地保障個人客戶的資金安全。
(二)數據挖掘技術在保險行業的應用大數據分析技術不僅為各行各業工作帶來了便利，還為之提供了高質量的保障。數據挖掘技術是大數據分析技術中比較常用的技術，特別是在保險行業，數據挖掘技術應用效果顯著，有效降低保險行業的金融投資風險。儘管數據挖掘技術的應用流程相對煩瑣，但它被應用於保險行業的諸多業務環節中，並且發揮著重要影響作用。最主要的是數據挖掘技術可以幫助保險公司分析數據，進而挖掘發現具有潛在價值的信息數據，而這些信息數據就是各個保險公司的重要業務來源。因此，保險公司的業務發展很大程度上依賴於數據挖掘技術的應用。在保險行業中使用數據挖掘技術要對明確客戶的價值。保險公司得以運營的根本就是客戶的存在，而客戶的價值就直接影響著保險公司業務的後續進行。利用數據挖掘技術對客戶信息進行分析，對其潛在價值進行挖掘，從而對客戶的價值進行模型建立，後面保險公司可以根據這個模型為客戶制定專門的方案，提高針對客戶的服務質量，既保證了保險公司的客戶來源，也滿足了客戶自身的需求。利用數據挖掘技術，保險公司可以全面地收集客戶、市場信息，並仔細分析客戶數據，並擁有自己的資料庫，在資料庫的基礎上研究客戶的需求，既能抓住客戶的心，還能避免開展不必要的業務，節約公司資源。總而言之，數據挖掘技術在保險行業的應用既有利於降低保險金融投資風險，還保障了客戶的服務體驗與質量。
三、結語
本文分析了大數據分析在金融投資風險管理中的應用。在當今社會裡，大數據技術應用範圍很廣，對各行各業都起到了積極的推動作用，不僅促使了新的市場的開拓，還催生了全新的運營模式。在金融投資領域，利用大數據技術進行全面的數據分析可以幫助企業制定符合市場的發展方案，還可以很大程度上降低金融投資風險，保障企業的經濟效益。我們有必要進一步深化大數據技術在金融投資領域的應用，從而促進金融行業的持續良性發展。
參考文獻:
［1］李宏偉．企業金融投資常見的風險及控制路徑［J］．中國市場，2018(7):70－71．
［2］趙傑．突破傳統思維創新網際網路金融［J］．信息技術與信息化，2018(4):6－7．
［3］扈潤楠，姜魯．大數據背景下網際網路金融風險及規制路徑［J］．時代金融，2018(11):45－46．
［4］龐敏，邱代坤．網際網路金融風險產生的路徑與防範對策分析［J］．理論探討，2017(4):116－120．
［5］張建新．論網際網路金融理財的潛在風險及應對策略［J］．現代營銷，2017(2):90－91．
［6］陳世威．網際網路金融的商業模式及風險管理探究:基於風險投資和私募股權基金視角［J］．經營管理者，2017(13):47．
作者：邵天鍾 單位：雲南財經大學
關鍵詞:大數據;金融投資;大數據分析技術
大數據分析技術其實就是一種現代化信息處理技術，目前它被應用於各行各業中，並且發揮著無可取代的重要作用，特別是為企業在金融投資活動中提供了保障，很大程度上減少了企業的金融投資風險。總的來說，大數據分析技術催生了新的運營管理模式，提高了企業的收益，增強了企業競爭力。本文將具體從大數據時代背景、金融投資中應用大數據技術的重要性以及金融投資風險管理中大數據分析技術的應用方面進行研究。
一、大數據挖掘與數據分析
(一)大數據時代背景當今社會是信息化時代、大數據時代，儘管與已開發國家相比，我國大數據技術發展較晚，還不夠十分成熟完善，但是我國目前的大數據技術還是很好地促進了我國各行各業發展，為市場開拓提供了極大的便利，還促進了傳統運營管理模式的更新，增加企業盈利。同時，大數據技術的發展使用還給消費者帶來了諸多新的體驗。比如，大數據技術促進了產品質量的改進提高，為消費者提供了更優質的服務。反過來，利用大數據技術分析數據，可以幫助企業更清楚市場行情、預估市場變化，有利於企業更好地應對市場變化，為企業發展提供保障。
(二)金融投資中應用大數據技術的重要性當今經濟環境變幻莫測，經濟一體化也加劇了金融危機帶來的危害，因此，企業在金融投資者面對的問題也越來越多、越來越複雜。而很多企業都缺乏投資風險管控經驗，不具備及時應對金融投資風險的能力。這種情況下，大數據的應用能夠很好幫助企業降低金融投資風險，切實提高企業經濟效益。相關研究數據表明，網際網路、電信和金融行業是使用大數據技術最廣泛的行業。具體來說，在金融行業里使用大數據技術預測分析金融投資風險，幫助企業制定科學的應對方法，能夠從源頭幫助企業提高應對風險的能力。現在很多企業在經營上是相互依賴的關係，這就加劇了金融風險，而大數據技術可以促進信息共享，降低他們之間存在的風險，幫助每個參與的企業提高經濟效益。還有很多企業由於在向現代化經營模式改革，面臨著眾多信息，通過應用大數據技術來分析收集的數據信息可以更加準確地預估企業可能遇到的風險，從而幫助企業實現高質量管理。因此，在金融投資中應用大數據技術很有必要性。
二、金融投資風險管理中大數據分析技術的應用
(一)大數據分析技術在銀行行業的應用在信息化時代環境下，大數據的使用可以幫助企業進行風險預估，有利於保障企業發展。筆者將具體從大數據分析技術在銀行業的應用來說明金融投資風險管理中大數據分析技術的應用情況。我們要廣泛收集風險數據，再通過使用大數據分析技術幫助銀行分析、整理各種數據，使銀行對風險進行預估，進而研究後續金融投資風險發生機率，這樣可以制定專門的應對方案，採取切實有效的解決措施。在貸款業務方面，大數據分析技術可以保障銀行的利益。多家銀行可以實現合作，共享數據信息，建立數據共享平台，利用大數據分析技術共同建立應對風險的高質量方案，幫助銀行對金融投資風險進行實時監測。大數據分析技術還可以使銀行對客戶數據進行整理和分析，對客戶資金到賬等有關信息進行系統、合理管理，這樣不僅有利於銀行相關業務的開展，還可以保障客戶資金的安全，既提高了銀行在客戶心目中的信譽，又能在很大程度上降低客戶資金安全風險。因此，在銀行行業應用大數據分析技術，對銀行自身和客戶都有積極意義。在使用大數據分析技術處理客戶信息數據時，會涉及雲計算的應用，該技術可以提高銀行數據平台性能，為銀行提供專門的信息擬訂方案，可以更加有效地處理數據信息，最大化地發揮大數據分析技術在銀行行業的應用。大數據分析技術可以幫助銀行在短時間內對銀行內的數據進行分類識別，並且準確分析海量數據。面對銀行業務信息，大數據分析技術甚至可以具體研究每一筆業務數據，既幫助減少銀行金融投資管理，又最大限度地保障個人客戶的資金安全。
(二)數據挖掘技術在保險行業的應用大數據分析技術不僅為各行各業工作帶來了便利，還為之提供了高質量的保障。數據挖掘技術是大數據分析技術中比較常用的技術，特別是在保險行業，數據挖掘技術應用效果顯著，有效降低保險行業的金融投資風險。儘管數據挖掘技術的應用流程相對煩瑣，但它被應用於保險行業的諸多業務環節中，並且發揮著重要影響作用。最主要的是數據挖掘技術可以幫助保險公司分析數據，進而挖掘發現具有潛在價值的信息數據，而這些信息數據就是各個保險公司的重要業務來源。因此，保險公司的業務發展很大程度上依賴於數據挖掘技術的應用。在保險行業中使用數據挖掘技術要對明確客戶的價值。保險公司得以運營的根本就是客戶的存在，而客戶的價值就直接影響著保險公司業務的後續進行。利用數據挖掘技術對客戶信息進行分析，對其潛在價值進行挖掘，從而對客戶的價值進行模型建立，後面保險公司可以根據這個模型為客戶制定專門的方案，提高針對客戶的服務質量，既保證了保險公司的客戶來源，也滿足了客戶自身的需求。利用數據挖掘技術，保險公司可以全面地收集客戶、市場信息，並仔細分析客戶數據，並擁有自己的資料庫，在資料庫的基礎上研究客戶的需求，既能抓住客戶的心，還能避免開展不必要的業務，節約公司資源。總而言之，數據挖掘技術在保險行業的應用既有利於降低保險金融投資風險，還保障了客戶的服務體驗與質量。
三、結語
本文分析了大數據分析在金融投資風險管理中的應用。在當今社會裡，大數據技術應用範圍很廣，對各行各業都起到了積極的推動作用，不僅促使了新的市場的開拓，還催生了全新的運營模式。在金融投資領域，利用大數據技術進行全面的數據分析可以幫助企業制定符合市場的發展方案，還可以很大程度上降低金融投資風險，保障企業的經濟效益。我們有必要進一步深化大數據技術在金融投資領域的應用，從而促進金融行業的持續良性發展。
參考文獻:
［1］李宏偉．企業金融投資常見的風險及控制路徑［J］．中國市場，2018(7):70－71．
［2］趙傑．突破傳統思維創新網際網路金融［J］．信息技術與信息化，2018(4):6－7．
［3］扈潤楠，姜魯．大數據背景下網際網路金融風險及規制路徑［J］．時代金融，2018(11):45－46．
［4］龐敏，邱代坤．網際網路金融風險產生的路徑與防範對策分析［J］．理論探討，2017(4):116－120．
［5］張建新．論網際網路金融理財的潛在風險及應對策略［J］．現代營銷，2017(2):90－91．
［6］陳世威．網際網路金融的商業模式及風險管理探究:基於風險投資和私募股權基金視角［J］．經營管理者，2017(13):47．
作者：邵天鍾 單位：雲南財經大學
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