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摘 要：基于金融风险刻画大数据下的互联网金融风控的现状，指出互联网金融发展过程中可能存在的风险，并对其存在的风险隐患进行分析，提出大数据技术的运用的必要性，并相应的提出风险防范策略和措施，提高风险管理力度，增强互联网金融的安全性。
关键词：大数据;互联网金融;风险管控
一、研究背景
据北京市公安局网络安全保卫总队与360互联网安全中心联合发起成立的网络诈骗全民举报平台——猎网平台于2020年底发布的《现代网络诈骗产业链分析报告》初步统计，在中国，从事网络诈骗产业的人数至少160万人，“年产值”超过1100亿元。由此可见我国对互联网金融的风险管控力度明显不足，风险管理制度和手段有待完善。
互联网金融就是互联网技术和金融功能的有机结合，依托大数据和云计算在开放的互联网平台上形成的功能化金融业态及其服务体系。大数据，是从各种海量的数据中快速，寻找有价值的信息，进行高度提纯，增加数据信息的利用率。
随着数据资源化趋势发展，大数据成为重要战略资源。互联金融现阶段互联竞争不只是平台的竞争，更是大数据的竞争。大数据通过提供一种与现有操作和预测结果有关的调查的无形原材料来服务于业务目标和目标。互联网金融对促进小微企业发展和扩大就业发挥了现有金融机构难以替代的积极作用，促进互联网金融健康发展，有利于提升金融服务质量和效率，深化金融改革，促进金融创新发展，扩大金融业对内对外开放，构建多层次金融体系。
社会经济的发展离不开金融的支持。互联金融服务将会建立更完善、更全面的征信体制和风险管理体制，风险管控将变得很关键，大数据毫无疑问也变得非常重要，但是现阶段互联交易额较小，用户规模不大，需要结合实际情况及，时修正模型，从而优化风险控制模型。作为新生事物，互联网金融既需要市场驱动，鼓励创新，也需要政策助力，促进发展。
二、利用大数据监管金融的可行性
（一）利用大数据对互联网金融市场进行监管
互联网金融作为新兴事物和新兴行业，我们应该以全新的眼光对待这一行业的监督管理，保证行业正规化水平不断提升，回归金融行业本质，坚决杜绝持续金融化，让其为实体经济更好的服务。不仅如此，作为监督管理部门，应该积极拓展大数据、云计算等技术在互联网融监管过程中的应用，不断更新监督管理理念、意识和技术，强化前期风险预测、中期干预和后期完善力度，出台信息披露和风险提醒机制，不断提升其市场化透明度。
（二）利用大数据实时监管金融贷款全过程
贷前环节，相关人员可利用大数据，弥补客户信用信息不对称现象的缺陷，在对企业客户的经营信息数据真实性、资金流转情况等进行较为深入的分析探讨的同时，能够强化机构自身对企业客户的信用评级准确性，为后续的信贷交易提供依据。
贷中环节，在对这一信息系统加以利用的同时，相关人员能够及时记录企业客户的产品、资金等众多方面的往来情况，建立金融机构分子公司内部的信息交互平台，促使金融机构不同分子机构对企业客户进行全面客观的认知与了解，进行有效的信用风险管控工作。
贷后环节，相关人员能够基于大数据信息系统获取企业用户贷后的资金往来、货物流转等相关信息内容，为金融机构知悉了解企业用户贷后经营期间的状况，及时察觉到企业用户可能面临的经营问题，并及时做出相应的应对措施，降低金融风险带来的危害。
三、互联网金融风控的实际意义
（一）有助于科学完善的风险防范体系的建立
当下，在多元化因素的影响及作用下，金融风险的种类数量日益增加，其不仅包括信用风险、市场风险等外部倾向类风险，而且还包括操作风险、流动性风险等内部倾向类风险，多样化金融风险的存在，给金融活动的正常顺利有效实施带来 了相应的不利影响，金融风险种类数量不断增加的同时，也在很大程度上加大了金融风险监管难度。在大数据分析与挖掘技术得以实有效应用的情形下，结合巴塞尔协议中有关不同种类金融风险提出的相关计算方式，金融风险管理人员能够更好的建立科学合理完善的金融防范体系，通过金融风险的计算、识别、监管，将金融风险的发生率及损害率等内容进行强有力的监管。
（二）有助于建立客户的完整图像信息数据库
在金融行业持续不断发展的历程中，信贷环境趋向复杂化的发展趋势，在众多企业网站披露信息具有显著滞后性发展特征的情形下，金融企业及相关机构无法对企业客户的现有金融状态有及时全面的认知与了解，尤其是在国内金融行业信贷模式种类数量不断增加的情形下，企业客户的金融行为数量不断增加，金融风控管理的难度加大。在相关机构与企业对大数据分析与挖掘技术加以有效利用的基础上，基于强大的大数据技术支持力量，企业客户过往行为内容、行为发生时点及企业客户的社会关系等相关信息数据内容能够得到快速的收集整理，并通过图形方式予以信息内容呈现，在帮助金融企业与相关机构更好的知悉了解企业客户过往金融状态，分析评估企业客户失信行为发生可能性、预期可能存在的企业经营風险等多方内容的基础之上，有助于相关从业人员更好制定金融风控管理优化措施，满足金融风险管理发展需要。
参考文献：
[1]刘治国.从校园贷的整治看互联网金融风控[J].现代营销，2019（05）：234.
[2]王腾.浅谈互联网消费金融的风控逻辑[J].现代经济信息，2019（21）：275-276.
[3]舒奎.大数据在金融风险管理中的应用研究[J].时代金融，2020（06）：72-74.
[4]付璟琦.大数据分析技术在金融风险控制中的应用研究[J].全国流通 经济，2019（02）：117-118.
作者简介：
陈博帆，生于2000年8月，女，汉族，江苏常州人，江苏大学本科在读，财务管理方向
周亚文，生于1999年11月，女，汉族，江苏南通人，江苏大学本科在读，财务管理方向
【基金项目】本文系江苏大学财经学院第19批大学生科研课题项目，项目编号：Y19C010
关键词：大数据;互联网金融;风险管控
一、研究背景
据北京市公安局网络安全保卫总队与360互联网安全中心联合发起成立的网络诈骗全民举报平台——猎网平台于2020年底发布的《现代网络诈骗产业链分析报告》初步统计，在中国，从事网络诈骗产业的人数至少160万人，“年产值”超过1100亿元。由此可见我国对互联网金融的风险管控力度明显不足，风险管理制度和手段有待完善。
互联网金融就是互联网技术和金融功能的有机结合，依托大数据和云计算在开放的互联网平台上形成的功能化金融业态及其服务体系。大数据，是从各种海量的数据中快速，寻找有价值的信息，进行高度提纯，增加数据信息的利用率。
随着数据资源化趋势发展，大数据成为重要战略资源。互联金融现阶段互联竞争不只是平台的竞争，更是大数据的竞争。大数据通过提供一种与现有操作和预测结果有关的调查的无形原材料来服务于业务目标和目标。互联网金融对促进小微企业发展和扩大就业发挥了现有金融机构难以替代的积极作用，促进互联网金融健康发展，有利于提升金融服务质量和效率，深化金融改革，促进金融创新发展，扩大金融业对内对外开放，构建多层次金融体系。
社会经济的发展离不开金融的支持。互联金融服务将会建立更完善、更全面的征信体制和风险管理体制，风险管控将变得很关键，大数据毫无疑问也变得非常重要，但是现阶段互联交易额较小，用户规模不大，需要结合实际情况及，时修正模型，从而优化风险控制模型。作为新生事物，互联网金融既需要市场驱动，鼓励创新，也需要政策助力，促进发展。
二、利用大数据监管金融的可行性
（一）利用大数据对互联网金融市场进行监管
互联网金融作为新兴事物和新兴行业，我们应该以全新的眼光对待这一行业的监督管理，保证行业正规化水平不断提升，回归金融行业本质，坚决杜绝持续金融化，让其为实体经济更好的服务。不仅如此，作为监督管理部门，应该积极拓展大数据、云计算等技术在互联网融监管过程中的应用，不断更新监督管理理念、意识和技术，强化前期风险预测、中期干预和后期完善力度，出台信息披露和风险提醒机制，不断提升其市场化透明度。
（二）利用大数据实时监管金融贷款全过程
贷前环节，相关人员可利用大数据，弥补客户信用信息不对称现象的缺陷，在对企业客户的经营信息数据真实性、资金流转情况等进行较为深入的分析探讨的同时，能够强化机构自身对企业客户的信用评级准确性，为后续的信贷交易提供依据。
贷中环节，在对这一信息系统加以利用的同时，相关人员能够及时记录企业客户的产品、资金等众多方面的往来情况，建立金融机构分子公司内部的信息交互平台，促使金融机构不同分子机构对企业客户进行全面客观的认知与了解，进行有效的信用风险管控工作。
贷后环节，相关人员能够基于大数据信息系统获取企业用户贷后的资金往来、货物流转等相关信息内容，为金融机构知悉了解企业用户贷后经营期间的状况，及时察觉到企业用户可能面临的经营问题，并及时做出相应的应对措施，降低金融风险带来的危害。
三、互联网金融风控的实际意义
（一）有助于科学完善的风险防范体系的建立
当下，在多元化因素的影响及作用下，金融风险的种类数量日益增加，其不仅包括信用风险、市场风险等外部倾向类风险，而且还包括操作风险、流动性风险等内部倾向类风险，多样化金融风险的存在，给金融活动的正常顺利有效实施带来 了相应的不利影响，金融风险种类数量不断增加的同时，也在很大程度上加大了金融风险监管难度。在大数据分析与挖掘技术得以实有效应用的情形下，结合巴塞尔协议中有关不同种类金融风险提出的相关计算方式，金融风险管理人员能够更好的建立科学合理完善的金融防范体系，通过金融风险的计算、识别、监管，将金融风险的发生率及损害率等内容进行强有力的监管。
（二）有助于建立客户的完整图像信息数据库
在金融行业持续不断发展的历程中，信贷环境趋向复杂化的发展趋势，在众多企业网站披露信息具有显著滞后性发展特征的情形下，金融企业及相关机构无法对企业客户的现有金融状态有及时全面的认知与了解，尤其是在国内金融行业信贷模式种类数量不断增加的情形下，企业客户的金融行为数量不断增加，金融风控管理的难度加大。在相关机构与企业对大数据分析与挖掘技术加以有效利用的基础上，基于强大的大数据技术支持力量，企业客户过往行为内容、行为发生时点及企业客户的社会关系等相关信息数据内容能够得到快速的收集整理，并通过图形方式予以信息内容呈现，在帮助金融企业与相关机构更好的知悉了解企业客户过往金融状态，分析评估企业客户失信行为发生可能性、预期可能存在的企业经营風险等多方内容的基础之上，有助于相关从业人员更好制定金融风控管理优化措施，满足金融风险管理发展需要。
参考文献：
[1]刘治国.从校园贷的整治看互联网金融风控[J].现代营销，2019（05）：234.
[2]王腾.浅谈互联网消费金融的风控逻辑[J].现代经济信息，2019（21）：275-276.
[3]舒奎.大数据在金融风险管理中的应用研究[J].时代金融，2020（06）：72-74.
[4]付璟琦.大数据分析技术在金融风险控制中的应用研究[J].全国流通 经济，2019（02）：117-118.
作者简介：
陈博帆，生于2000年8月，女，汉族，江苏常州人，江苏大学本科在读，财务管理方向
周亚文，生于1999年11月，女，汉族，江苏南通人，江苏大学本科在读，财务管理方向
【基金项目】本文系江苏大学财经学院第19批大学生科研课题项目，项目编号：Y19C010