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摘要：在当前的信息化时代背景下，分析了大数据时代的特征及优势，有针对性地分析了大数据技术防范系统性金融风险的必要性，并从多角度论述了大数据技术防范系统性金融风险的具体措施，希望对于今后全方面提升系统性金融风险防范水平有所帮助。
关键词：大数据技术，系统性金融风险，防范方法，金融风险管理
1 引言
在信息化时代背景下，人工智能、大数据、云计算、智能终端等先进的信息技术在人们的生产、生活中起到不可替代的重要作用，整体社会数据信息量呈现出几何式爆炸增长的趋势，人们已经全方位进入到信息化时代中。在当前的大数据背景下，金融领域的发展中也出现了数字货币、区块链、电子商务、金融科技、互联网金融等新类型的金融业态，并在保持着高速的发展态势。相比于传统的金融模式来看，新型金融业态的不断创新发展能有效保障金融系统范围以及运营边界得到有效扩大，这都远远超过了传统的金融经典理论，也会造成针对系统性金融风险的防范过程中存在着更大的挑战。
在新时代背景下，随着新兴金融业态的出现及快速发展，造成了大量的非结构化、半结构化、结构化的数据类型，基于传统金融业态的系统性金融风险防范措施具有一定的滞后性，难以满足新兴金融业态的发展要求，这样就自然无法起到及时预警的作用。结合当前风险管理理论发展情况，当前常用的风向量化模式主要有CCA （或有权益分析法）、CoVaR （条件在险价值法）以及MES （边际预期损失法）等，往往仅能处理常规的数据结构，特别是对于非结构化的结构数据则显得无能为力。从这个角度来看，传统的系统性金融风险防范手段依然难以符合时代发展的要求，存在着相应的局限性，无法实现预期效果。所以，在大数据时代背景下，如何做好防范系统性金融工作具有重要的意义。
2 大数据时代的特征
2011年的EMC World年度大会上，美国的麦肯锡咨询公司首先提出了“大数据”的概念，其中，数据应用则是社会发展中重要的不可或缺的生产要素，能有效全方位推动生产率的增长。在新时代的数据化背景下，我国在2015年明确指出大数据发展对于经济社会建设的重要作用，并提出了实施国家大数据战略，规范化推出了《促进大数据发展行动纲要》，并选择贵阳成为大数据交易中心（GBDEx），有利于保障为资本市场发展提供有效的资源信息。所以，从世界范围的发展来看，大数据时代则是未来经济社会发展的重要方向。
国内外对于大数据有着各种各样的定义，一般来说，所谓的大数据则是具有典型的“5V”特点，概括起来说就是， 高速（Velocity ），种类多（Variety），价值密度低（Value），真实（Veracity）以及容量大（Volume）等特点。比如，容量大则是意味着巨大的数据信息量，涉及到多种类型的数据结构，其中，非结构化数据则是主体内容，这也是大数据时代最为突出的特点;价值密度低则意味着庞大的数据类型涉及到多方面的信息内容，但并非所有数据都具有价值，这就意味着应该重视如何有效实现数据价值的提取。结合上述分析，我们可以看出，新时代背景下的大数据发展特点，主要有以下方面：一是，在信息爆炸的背景下，各个领域都存在着海量数据，这样会造成熟练规模及数据结构都存在着巨大的复杂性;二是，大数据对于教育界、产业界以及学术界都有着不可忽视的重要影响，能进一步推动技术管理的创新发展，数据管理则是企业发展的最为核心的竞争力;三是，大数据背景下的融合及处理则是重点内容，这样就诞生了大数据可视化、云计算、MapReduce等技术发展。同时，大数据的爆炸式增长也对于金融风险防范工作带来了巨大的影响，这是不容忽视的事实。
3 大数据技术防范系统性金融风险的必要性
系统性金融风险则是在2018年金融危机之后被大家所广泛重视，这也是我国主要金融工作方向之一。只有充分保障金融监管体系结构的逐步完善，才能全方位做好系统性金融风险的防范。根据我国金融工作的指导精神，积极地预防系统性金融风险则是金融工作的重点内容，我们应该将如何有效化解系统性金融风险作为首要工作。所以，从这个角度来看，系统性金融风险的合理有效化解则是关系到我国金融行业稳定发展的重中之重的问题。
大数据技术在金融领域的应用越来越多，区块链、互联网金融等新型金融业态呈现出高速发展的特点，这些也为如何高效防范系统性金融风险带来了一定的困难。在新时代的背景下，很多学者都已经关注到这方面的问题。范小云（2017）重点探讨了新型金融业态的金融风险管控背景下，应该注意的问题，主要是通过发挥大数据和信息技术的优势，从而能更为准确地保障实现金融风险的化解，有效解决大数据背景下所产生的大量的结构化、半结构化、非结构化数据的情况，这样传统的方式难以处理半结构化、非结构化数据的处理，在防范系统性金融风险中可能会存在着遗漏问题，难以有效开展预警并化解风险。在这样的额背景下，借助于信息化技术中的传感器数据、RFID射频数据、网络交互数据等有效措施，能結合金融行业的发展特点，有效进行必要的数据收集以及处理，并能结合实际需求来进行数据抽取，完成数据的预处理，并借助于分布式系统来有效存储管理，加强数据分析和挖掘的可视化工作的开发。应用大数据技术能有效突破传统风险防范措施的局限性，有利于构建更加完善的金融网络，实现全方位的监管及预警的要求。
4 大数据技术防范系统性金融风险的具体措施
4.1 应用大数据技术，全面加强系统性金融机构的识别与监管
结合我国的中国人民银行、银监会、证监会等在2008年所颁布的《关于完善系统重要性金融机构监管的指导意见》可以看出，我国非常重视如何有效识别以及监管系统重要性金融机构相关工作，并据此提出相应的具体化要求。在信息化时代背景下，借助于大数据信息技术，能有效帮助实现系统重要性金融机构的识别和监管工作要求，具体来说，主要表现在以下几个方面。一是，基于大数据理念，能有效实现进一步将统性金融机构识别指标体系进一步完善，更加符合信息化时代发展的特点，能够实现评估过程的稳定性要求;二是，针对金融机构的相应的数据特点，利用大数据技术能进行较为全面的收集，可以有效收集整体互联网中相关的数据，能爬取相应的贴吧、报刊评论等数据内容，更好地来处理信息时代背景下的结构化、半结构化和非结构化数据类型，并能实现更为全面的准确分析，以保障有效满足系统性金融机构的完善发展，能通过准确的数据来实现精确识别系统性金融机构;三是，借助于大数据技术措施，能有效保障实现高效准确的数据收集及处理系统，从而满足高效监管实际工作需求，能保障风险监控和预警机制得到全方位的完善。 4.2 基于大数据理念构建系统性金融风险理论
在大数据时代背景下，金融行业的发展应符合时代的要求，将大数据理念及大数据技术融入到系统性金融风险防范工作中，能有效保障能较为准确从理论角度出发来构建体系结构。针对传统金融模式来说，在风险管控方面更多则是通过法律、制度建设等方面，能起到一定的效果;而对于新型金融风险的管控工作来说，则是能将信息化背景下的大数据技术应用在企业的经营以及发展中。在大数据技术应用逐步深入的背景下，各行各业中的大数据技术都得到充分的应用，人们也更加熟悉大数据技术应用的范围以及优势，在这样的情况下，传统金融模式与新型金融业态模式的融合发展则离不开大数据技术的应用，其能保障系统性金融风险防控工作具有更为广阔的思路。但随着大数据理念逐步深入，部分经典理论并没有包括相关内容，所以，在新时代背景下，则应在基于大数据理念下构建较为完善的风险理论基础，并能保障风险指标体系得到必要化的扩展。
4.3 基于大数据技术来搭建系统性金融风险主动管理系统
在有效开展金融风险防范的过程中，如何有效识别系统性金融分享工作则是重要前提，为了能在实际工作中有效预防金融危机，则应采取主动管控金融风险的措施，而大数据技术则是为主动管控发展提供了重要的基础。一是，基于互联网时代背景下的大数据技术优势，能有效实现大数据资源平台的逐步完善，以保障其具有较强的功能性，符合金融行业的发展态势，能有效从细节化来分析系统性金融风险的扩散以及累积过程;二是，通过大数据资源平台的优势，能从多角度有效来体现出微观主体在金融系统中如何开展风险传导的情况，这样则有利于能从深层次来保障系统性风险的生成机制的完善，能结合系统性金融风险的特点，开展有效的准确识别以及量化;最后，大数据技术能保障系统性金融风险管控系统功能更加完善，能在短时间内有效进行风险化解，充分体现出信息化技术的便捷快速性。
4.4 通过完善大数据监管理念，完善系统性金融风险预警机制
针对系统性金融风险的防范工作来说，还不能离开必要的金融监管工作，从实际情况来看，单纯依靠市场力量则难以有效解决金融风险的危机。在信息时代的大数据技术背景下，我们一定要充分重视如何有效实现金融监管思维方式的创新，有效实现逻辑的转换，从而能开展高效的金融监管工作。具体来说，在实现系统性金融风险预警机制的完善过程中，应该充分重视以下几个方面的内容：一是，借助于大数据技术的优势，能有效实践更好满足金融体系负债及担保组合关系的有效追踪，能实现高效的监测要求，从而能通过分析有效地来处理风险转移的相关工作，以便更好地满足系统性金融风险防范工作;二是，监管部门则应充分重视大数据监管理念，一定要充分发挥大数据技术的优势，能有效开展金融体系的非现场监测和预警等工作，从而能有效保障实现系统性风险的准确化识别要求;三是，利用大数据技术的优势，能有效针对金融系统常态时期金融风险以及风险加剧情况下存在着一定的变化情况进行有效的区分，特别是能结合实际相应的金融系统的关键节点进行准确识别。在这样的基础上，能保障系统性金融风险的处置机制更加符合实际且得到进一步完善。所以，金融监管部门则应發挥好大数据技术的优势，积极构建基于大数据技术的监管思维方式以及逻辑，有效逐步完善系统性金融风险预警机制，以便更好地开展系统性金融风险防范工作。
5 结语
综上所述，在互联网信息时代的大数据技术背景下，我们则应有重点地开展系列化的系统性金融风险的防范工作，充分利用大数据技术所具有的涵盖面广、数据规模大、数据信息处理能力强等特点，进一步有效开展在系统性金融风险防范工作方面的创新发展。
参考文献：
[1] 程曦. 金融风险防范与金融高质量发展——以地方商业银行为例[J]. 经济与社会发展研究， 2020年第1期： 96，153.
[2] 曹生岭. 我国互联网金融风险防范与对策建议[J]. 商业文化， 2020年第12期：72-73.
[3] 高霞. 金融风险防范视角下金融审计监督作用的发挥[J]. 行政事业资产与财务， 2020年第7期：121-122，95.
关键词：大数据技术，系统性金融风险，防范方法，金融风险管理
1 引言
在信息化时代背景下，人工智能、大数据、云计算、智能终端等先进的信息技术在人们的生产、生活中起到不可替代的重要作用，整体社会数据信息量呈现出几何式爆炸增长的趋势，人们已经全方位进入到信息化时代中。在当前的大数据背景下，金融领域的发展中也出现了数字货币、区块链、电子商务、金融科技、互联网金融等新类型的金融业态，并在保持着高速的发展态势。相比于传统的金融模式来看，新型金融业态的不断创新发展能有效保障金融系统范围以及运营边界得到有效扩大，这都远远超过了传统的金融经典理论，也会造成针对系统性金融风险的防范过程中存在着更大的挑战。
在新时代背景下，随着新兴金融业态的出现及快速发展，造成了大量的非结构化、半结构化、结构化的数据类型，基于传统金融业态的系统性金融风险防范措施具有一定的滞后性，难以满足新兴金融业态的发展要求，这样就自然无法起到及时预警的作用。结合当前风险管理理论发展情况，当前常用的风向量化模式主要有CCA （或有权益分析法）、CoVaR （条件在险价值法）以及MES （边际预期损失法）等，往往仅能处理常规的数据结构，特别是对于非结构化的结构数据则显得无能为力。从这个角度来看，传统的系统性金融风险防范手段依然难以符合时代发展的要求，存在着相应的局限性，无法实现预期效果。所以，在大数据时代背景下，如何做好防范系统性金融工作具有重要的意义。
2 大数据时代的特征
2011年的EMC World年度大会上，美国的麦肯锡咨询公司首先提出了“大数据”的概念，其中，数据应用则是社会发展中重要的不可或缺的生产要素，能有效全方位推动生产率的增长。在新时代的数据化背景下，我国在2015年明确指出大数据发展对于经济社会建设的重要作用，并提出了实施国家大数据战略，规范化推出了《促进大数据发展行动纲要》，并选择贵阳成为大数据交易中心（GBDEx），有利于保障为资本市场发展提供有效的资源信息。所以，从世界范围的发展来看，大数据时代则是未来经济社会发展的重要方向。
国内外对于大数据有着各种各样的定义，一般来说，所谓的大数据则是具有典型的“5V”特点，概括起来说就是， 高速（Velocity ），种类多（Variety），价值密度低（Value），真实（Veracity）以及容量大（Volume）等特点。比如，容量大则是意味着巨大的数据信息量，涉及到多种类型的数据结构，其中，非结构化数据则是主体内容，这也是大数据时代最为突出的特点;价值密度低则意味着庞大的数据类型涉及到多方面的信息内容，但并非所有数据都具有价值，这就意味着应该重视如何有效实现数据价值的提取。结合上述分析，我们可以看出，新时代背景下的大数据发展特点，主要有以下方面：一是，在信息爆炸的背景下，各个领域都存在着海量数据，这样会造成熟练规模及数据结构都存在着巨大的复杂性;二是，大数据对于教育界、产业界以及学术界都有着不可忽视的重要影响，能进一步推动技术管理的创新发展，数据管理则是企业发展的最为核心的竞争力;三是，大数据背景下的融合及处理则是重点内容，这样就诞生了大数据可视化、云计算、MapReduce等技术发展。同时，大数据的爆炸式增长也对于金融风险防范工作带来了巨大的影响，这是不容忽视的事实。
3 大数据技术防范系统性金融风险的必要性
系统性金融风险则是在2018年金融危机之后被大家所广泛重视，这也是我国主要金融工作方向之一。只有充分保障金融监管体系结构的逐步完善，才能全方位做好系统性金融风险的防范。根据我国金融工作的指导精神，积极地预防系统性金融风险则是金融工作的重点内容，我们应该将如何有效化解系统性金融风险作为首要工作。所以，从这个角度来看，系统性金融风险的合理有效化解则是关系到我国金融行业稳定发展的重中之重的问题。
大数据技术在金融领域的应用越来越多，区块链、互联网金融等新型金融业态呈现出高速发展的特点，这些也为如何高效防范系统性金融风险带来了一定的困难。在新时代的背景下，很多学者都已经关注到这方面的问题。范小云（2017）重点探讨了新型金融业态的金融风险管控背景下，应该注意的问题，主要是通过发挥大数据和信息技术的优势，从而能更为准确地保障实现金融风险的化解，有效解决大数据背景下所产生的大量的结构化、半结构化、非结构化数据的情况，这样传统的方式难以处理半结构化、非结构化数据的处理，在防范系统性金融风险中可能会存在着遗漏问题，难以有效开展预警并化解风险。在这样的额背景下，借助于信息化技术中的传感器数据、RFID射频数据、网络交互数据等有效措施，能結合金融行业的发展特点，有效进行必要的数据收集以及处理，并能结合实际需求来进行数据抽取，完成数据的预处理，并借助于分布式系统来有效存储管理，加强数据分析和挖掘的可视化工作的开发。应用大数据技术能有效突破传统风险防范措施的局限性，有利于构建更加完善的金融网络，实现全方位的监管及预警的要求。
4 大数据技术防范系统性金融风险的具体措施
4.1 应用大数据技术，全面加强系统性金融机构的识别与监管
结合我国的中国人民银行、银监会、证监会等在2008年所颁布的《关于完善系统重要性金融机构监管的指导意见》可以看出，我国非常重视如何有效识别以及监管系统重要性金融机构相关工作，并据此提出相应的具体化要求。在信息化时代背景下，借助于大数据信息技术，能有效帮助实现系统重要性金融机构的识别和监管工作要求，具体来说，主要表现在以下几个方面。一是，基于大数据理念，能有效实现进一步将统性金融机构识别指标体系进一步完善，更加符合信息化时代发展的特点，能够实现评估过程的稳定性要求;二是，针对金融机构的相应的数据特点，利用大数据技术能进行较为全面的收集，可以有效收集整体互联网中相关的数据，能爬取相应的贴吧、报刊评论等数据内容，更好地来处理信息时代背景下的结构化、半结构化和非结构化数据类型，并能实现更为全面的准确分析，以保障有效满足系统性金融机构的完善发展，能通过准确的数据来实现精确识别系统性金融机构;三是，借助于大数据技术措施，能有效保障实现高效准确的数据收集及处理系统，从而满足高效监管实际工作需求，能保障风险监控和预警机制得到全方位的完善。 4.2 基于大数据理念构建系统性金融风险理论
在大数据时代背景下，金融行业的发展应符合时代的要求，将大数据理念及大数据技术融入到系统性金融风险防范工作中，能有效保障能较为准确从理论角度出发来构建体系结构。针对传统金融模式来说，在风险管控方面更多则是通过法律、制度建设等方面，能起到一定的效果;而对于新型金融风险的管控工作来说，则是能将信息化背景下的大数据技术应用在企业的经营以及发展中。在大数据技术应用逐步深入的背景下，各行各业中的大数据技术都得到充分的应用，人们也更加熟悉大数据技术应用的范围以及优势，在这样的情况下，传统金融模式与新型金融业态模式的融合发展则离不开大数据技术的应用，其能保障系统性金融风险防控工作具有更为广阔的思路。但随着大数据理念逐步深入，部分经典理论并没有包括相关内容，所以，在新时代背景下，则应在基于大数据理念下构建较为完善的风险理论基础，并能保障风险指标体系得到必要化的扩展。
4.3 基于大数据技术来搭建系统性金融风险主动管理系统
在有效开展金融风险防范的过程中，如何有效识别系统性金融分享工作则是重要前提，为了能在实际工作中有效预防金融危机，则应采取主动管控金融风险的措施，而大数据技术则是为主动管控发展提供了重要的基础。一是，基于互联网时代背景下的大数据技术优势，能有效实现大数据资源平台的逐步完善，以保障其具有较强的功能性，符合金融行业的发展态势，能有效从细节化来分析系统性金融风险的扩散以及累积过程;二是，通过大数据资源平台的优势，能从多角度有效来体现出微观主体在金融系统中如何开展风险传导的情况，这样则有利于能从深层次来保障系统性风险的生成机制的完善，能结合系统性金融风险的特点，开展有效的准确识别以及量化;最后，大数据技术能保障系统性金融风险管控系统功能更加完善，能在短时间内有效进行风险化解，充分体现出信息化技术的便捷快速性。
4.4 通过完善大数据监管理念，完善系统性金融风险预警机制
针对系统性金融风险的防范工作来说，还不能离开必要的金融监管工作，从实际情况来看，单纯依靠市场力量则难以有效解决金融风险的危机。在信息时代的大数据技术背景下，我们一定要充分重视如何有效实现金融监管思维方式的创新，有效实现逻辑的转换，从而能开展高效的金融监管工作。具体来说，在实现系统性金融风险预警机制的完善过程中，应该充分重视以下几个方面的内容：一是，借助于大数据技术的优势，能有效实践更好满足金融体系负债及担保组合关系的有效追踪，能实现高效的监测要求，从而能通过分析有效地来处理风险转移的相关工作，以便更好地满足系统性金融风险防范工作;二是，监管部门则应充分重视大数据监管理念，一定要充分发挥大数据技术的优势，能有效开展金融体系的非现场监测和预警等工作，从而能有效保障实现系统性风险的准确化识别要求;三是，利用大数据技术的优势，能有效针对金融系统常态时期金融风险以及风险加剧情况下存在着一定的变化情况进行有效的区分，特别是能结合实际相应的金融系统的关键节点进行准确识别。在这样的基础上，能保障系统性金融风险的处置机制更加符合实际且得到进一步完善。所以，金融监管部门则应發挥好大数据技术的优势，积极构建基于大数据技术的监管思维方式以及逻辑，有效逐步完善系统性金融风险预警机制，以便更好地开展系统性金融风险防范工作。
5 结语
综上所述，在互联网信息时代的大数据技术背景下，我们则应有重点地开展系列化的系统性金融风险的防范工作，充分利用大数据技术所具有的涵盖面广、数据规模大、数据信息处理能力强等特点，进一步有效开展在系统性金融风险防范工作方面的创新发展。
参考文献：
[1] 程曦. 金融风险防范与金融高质量发展——以地方商业银行为例[J]. 经济与社会发展研究， 2020年第1期： 96，153.
[2] 曹生岭. 我国互联网金融风险防范与对策建议[J]. 商业文化， 2020年第12期：72-73.
[3] 高霞. 金融风险防范视角下金融审计监督作用的发挥[J]. 行政事业资产与财务， 2020年第7期：121-122，95.