摘 要

大数据技术基于互联网技术产生，近些年发展迅猛，在部分行业领域内已有较为成熟的结合应用方案，并推动了行业的发展。大数据技术成为近些年较为热门的技术之一。而金融行业作为较早关注使用大数据技术的行业，却始终没有办法成熟地使用大数据。金融行业近些年由于全球经济的萧条，导致了行业内不景气，因此金融业亟待转型与升级，大数据技术恰好可以成为金融领域转型与升级的一剂催化剂，然而目前由于没有合理地运用大数据技术，大数据与金融相结合的模式始终不能完美地运行。

本文主要讲述了目前投资理财与风险预警中对于大数据技术的应用，并与传统金融相比较，指出大数据大数据投资理财与风险预警的优势及局限性。针对当前的应用现状，以三种角度提出了一系列的改进方案，使得大数据技术可以更好地应用在投资理财与风险预警中。为今后大数据技术与金融行业可以完美结合提供一些思路，让大数据技术能成为推动金融行业发展的助推剂。

本文研究发现：（1）大数据投资理财与风险预警相较于传统金融有一定的优势。（2）目前大数据金融发展仍面临挑战，存在局限性（3）通过对大数据技术应用于投资理财和风险预警方面的现状分析，分别指出了大数据技术应用于投资理财和风险预警两个方面的优势，并针对现状提出了一些改进方案与措施，为日后大数据金融的发展方向提供一些思路。（4）大数据技术将成为金融行业转型与升级的一剂催化剂和动力源泉。

本文特色：（1）根据当前大数据技术应用于投资理财与风险预警方面，针对性地提出应用大数据技术的优势以及迫切需要解决的局限性。（2）针对投资者、金融企业和监管部门提供了一系列的发展方案与建议。

关键词：大数据；投资理财；风险预警；大数据金融

Abstract

Big data technology is based on Internet technology. It has developed rapidly in recent years. It has matured application solutions in some industry sectors and promoted the development of the industry.Big data technology has become one of the more popular technologies in recent years.The financial industry, as an industry that focuses on using big data technology earlier, has never been able to use big data maturely.The financial industry has been in a recession in the industry in recent years due to the global economic recession.Therefore, the financial industry needs to be transformed and upgraded.Big data technology can just become a catalyst for the transformation and upgrading of the financial sector.However, due to the lack of rational use of big data technology, the combination of big data and finance has not been able to operate perfectly.

This paper mainly describes the application of big data technology in current investment financial management and risk warning. And compared with traditional finance, we point out the advantages and limitations of big data big data investment financial management and risk warning, Aiming at the current application situation, a series of improvement schemes are proposed from three aspects, it can make big data technology better applicable in investment financial management and risk warning. These can provide some ideas for the perfect combination of big data technology and financial industry in the future and let big data technology a booster for the development of the financial industry is possible.

The research findings in this paper are as follows: (1) Big data investment and financial risk warning have certain advantages compared with traditional finance. (2) At present, the development of big data finance still faces challenges and limitations. (3) Through the analysis of the status quo of big data technology applied to investment and financial management and risk warning, the advantages of big data technology in investment and financial management and risk warning are pointed out respectively, and Some improvement plans and measures for the current situation have been proposed to provide some ideas for the future development of big data finance. (4) Big data technology will become a catalyst and power source for the transformation and upgrading of the financial industry.

The characteristics of this paper are as follows: (1) According to the current big data technology applied to investment financial management and risk early warning, the advantages of applying big data technology and the limitations that need to be solved are pointed out. (2) A series of development programs and recommendations for investors, financial companies and regulatory authorities.

Keywords: Big Data; Investment and financial management; Risk Warning; Big data finance

目录

摘 要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1 研究背景目的及意义 1

1.1.1 研究背景 1

1.1.2 研究目的及意义 2

1.2 国内外研究现状分析 2

1.2.1关于应用大数据进行投资理财的研究 2

1.2.2关于应用大数据进行风险预警的研究 3

1.2.3研究现状评价 3

1.3 研究内容框架和研究方法 4

1.3.1 研究内容框架 4

1.3.2 研究方法 4

第2章 大数据在投资理财和风险预警中的现状 5

2.1大数据在投资理财中应用的现状 5

2.2大数据在风险预警中应用的现状 5

2.3大数据投资理财与传统投资理财的区别 6

2.4大数据投资理财的优势 7

2.4.1大数据技术重组实体经济 7

2.4.2大数据技术实现投资理财的信息对称 7

2.4.3大数据技术降低信息获取成本 7

2.4.4大数据技术为投资理财提供信息保障 8

2.5大数据投资理财的局限性 8

2.5.1在法律层面的局限性 8

2.5.2在技术层面的局限性 9

第3章 应用大数据进行精准投资理财的方案 10

3.1大数据时代下的精准投资 10

3.2投资者角度的优化方案 10

3.2.1投资者应用大数据技术精准获取信息 10

3.2.2投资者可以拥有个性化、专有化的理财方案 10

3.3金融企业角度的优化方案 11

3.3.1金融企业应用大数据技术提高数据收集处理效率 11

3.3.2金融企业应用大数据技术对客户进行精准投资理财服务 12

3.4监管部门角度的优化方案 12

3.4.1监管部门应用大数据技术将已有信息整合进行再评估 12

3.4.2监管部门应用大数据技术对市场进行征信评级 13

第4章 应用大数据进行风险预警的方案 14

4.1大数据时代下的风险预警 14

4.2投资者用大数据技术合理规避风险 14

4.3金融企业应用大数据技术进行风险预警 14

4.4监管部门应用大数据技术进行风险防控 15

第5章 总结与展望 16

5.1 总结 16

5.2 展望 17

参考文献 18

致 谢 20

第1章 绪论

1.1 研究背景目的及意义

1.1.1 研究背景

1980年，著名未来学家托夫勒首次在其所著的《第三次浪潮》中提出“大数据”并热情地将“大数据”称颂为 “第三次浪潮的华彩乐章”。《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏。从2009年开始“大数据”成为互联网技术行业中的热门词汇。而对“大数据”进行收集和分析的设想，来自于世界著名的管理咨询公司麦肯锡公司。麦肯锡公司看到了各种网络平台记录的个人海量信息具备潜在的商业价值，于是投入大量人力物力进行调研，在2011年6月发布了关于“大数据”的报告，该报告对“大数据”的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。麦肯锡的报告得到了金融界的高度重视，而后逐渐受到了各行各业关注，因此也奠定了“大数据时代”的到来。

其实早在2007年，人类制造的信息在理论上已经超过了可用储存空间总量，2010年已经超过了“ZB”级别（1ZB=1024T），2011年后，“大数据”已经开始在各行各业萌芽，而最开始关注的金融行业却不愠不火，至今也没有发展到较为完善的水平。主要原因可能是由于大数据技术基于互联网技术，大数据金融基于互联网金融，而互联网金融一直发展缓慢，直到近些年大数据技术的快速发展，才得以适应当前金融行业的需要。众所周知，金融行业的数据信息海量，过去的互联网技术难以满足金融行业的需求，而大数据技术产生后，对于金融行业的海量信息分析也需要不少时间。因此，在未来几年，当大数据技术发展到足以契合金融行业的信息储备量时，应用大数据进行投资理财和风险管理将成为热门技术。现今大数据理财和风险管理也正在潜移默化的发展着，处于初步阶段。

国外较早的提出了“大数据”，但在对其应用的发展速度上却不及国内。截至2018年末，国内的大数据技术已经应用在电子商务、贸易、物流、安防等领域并已有所成绩。而金融领域还处于初步发展阶段，对于个性化金融理财和风险预警仍在摸索中。在金融行业内，大数据技术其实有很多方面可以应用，如，应用大数据进行企业资产评估，对市场未来走势的精准预测，客户个性化服务等。通过对大数据技术的应用，可以更好地发展我国的金融行业，恢复金融市场的活力，提高市场的资产流动率。大数据金融的发展迫在眉睫。本文将致力于大数据投资理财和风险预警的研究。

1.1.2 研究目的及意义

本文研究通过大数据技术进一步精确地运用于金融领域，使投资理财更为个性化和个人化，对风险的预警更加的准确有效。投资理财本身就是依靠信息来进行的合理资产配置，风险预警则是应用信息来预测走势从而对风险进行警示，那么大数据技术的便使得信息可以更好地利用于这方面，使得投资者可以拥有专属于个人的资产配置，也可以使得风险的预测更加的准确与及时。通过将大数据应用于金融行业，将可以尽可能的减少资产损失的情况发生。

本文从两方面来看均具有现实意义。从宏观层面上来看：随着互联网的普及,越来越多的投资者通过互联网搜集市场信息进行投资决策，而大数据基于互联网而发展，大数据的出现为金融行业的研究提供了新的工具。大数据是指体量特别巨大以至于无法使用传统的数据库工具对其进行分析和管理的数据集。而金融业正是一个典型的信息密集型产业部门, 大量信息都以种类各异的数据形式被记录、储存和交换。通过大数据分析可以从体量巨大、类型庞杂且彼此关联的微观金融数据中提取系统性风险信息。从而对风险进行管控。另一方面，通过大数据，可以有效的提升投资质量，使风险减少成为可能，同时也可以保证利益收入。每一个投资者都可以拟定一套专属的DIY投资方案（Design it yourself，译为自己设计，量身定制）。因此可以吸引大众企业投资，同时，尽可能地减少国民储蓄，减少房地产占有的巨量资金，有效提高资产流动效率，使国内的资金可以在市场中流动，而不是呈现大量流动资金涌入房地产市场的局面。从微观层面来看：大数据技术的应用以及普及，使得大数据可以应用于每一个人身上，从基础的衣食住行，到个人的生活享受等。根据马斯洛的需求层次理论来划分，应用大数据几乎可以满足所有的五大层次应用，而本文主要分析对于第二层次中资产方面的应用，通过大数据，将个人或者企业的资产合理配置于不同的领域与行业，因而可能更加符合每一个投资个体对其投资组合与收益的预期。同时通过大数据的应用，将已有信息整理分析，从而合理地及时地预测风险。对于理财顾问或公司，使其可以更好的完成雇主给予他们的期望；对于投资者或雇主，则能更有效的推断进出市场时机。

1.2 国内外研究现状分析

1.2.1关于应用大数据进行投资理财的研究

大数据应用于很早地在国外已经应用在投资理财方面，Christian Dose, Silvano Cincotti（2005）研究了利用时间序列聚类分析的随机优化方法来选择股票进行投资，结果表明聚类在降低噪声和文件预测方面起了重要作用。唐方杰（2014）提出了大数据时代到来，大数据金融正在逐步发展。黄子健,王龑（2015）以小微企业的融资为例，提出大数据金融与互联网金融下的融资方式优化。李洪涛,隆云滔（2015）则指出在大数据时代下，使得国际投资模式发生变革，国际投资变得更精准，灵活。大数据也改变了投资环境。同样，李良（2016）指出应用大数据进行投资可以使得投资更加“精准”符合每一个客户，企业的需求。齐岳,王治皓（2017）提出将传统金融投资与应用IT技术的金融投资进行比较，指出大数据投资更科学有效。同年，Hansol Lee,Eunkyung Kweon,Minkyun Kim,Sangmi Chai（2017）通过股票市场研究，指出大数据分析可以降低企业成本并提高利润，提高企业的价值。王伟丞（2018）指出大数据在证券投资方面的应用将是发展的机遇，袁雷鸣（2018）同样认为大数据应用于保险行业投资将有开阔的前景。因此本文将总结前人学者所提出的观点，结合目前大数据在投资理财方面的发展给予一个系统的阐述以及新的展望。

1.2.2关于应用大数据进行风险预警的研究