方文杰

兰州大学 信息科学与工程学院,甘肃兰州 730000

摘要：大数据技术是继物联网，云技术之后IT业界有一次技术浪潮，通过对海量数据采集、分析与处理可以获得稀缺但弥足珍贵的信息。在金融监管领域，由于信息不对称或者不完全，金融风险往往难以得以控制在合理的范围。借助大数据技术，可以全面有效的对金融市场进行分析，实施紧密的监管。

关键词：大数据；金融监管；信息系统

一、引言

进行金融监管时，加强协商沟通，建立健全各部门之间防范跨市场、跨系统金融风险等方面的信息共享、协调配合的制度框架对维持金融稳定至关重要。应用信息技术建立金融监管信息化系统，可以及时准确地把握市场脉搏，降低监管成本，提高监管效率。本文结合大数据技术对金融监管信息系统的建设方案展开了研究。

二、大数据及其挖掘方法

一般认为大数据是指在一定时间内无法用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的数据集合[1]。大数据的基本特征表现在体量巨大、多样性、价值密度低、速度快。

只有对大数据进行分析、挖掘，才能获取有价值的信息。随着社会信息化的广泛应用，越来越多的应用系统涉及到大数据。通过对海量数据进行采集、分析与处理，挖掘获得的价值信息，对金融监管大有裨益。大数据的处理过程一般包括数据采集、导入和预处理、统计分析和挖掘。

1采集

大数据的采集是利用多个数据库来来接收发自客户端的数据。如在股票市场、债券市场以及衍生品市场的数据常被采集用来进行相关分析。由于在大数据的采集过程中，数据的并发数高，因此需要在采集端布置足够的数据端，在数据数据端的布置过程中也应慎重考虑在这些数据库之间进行负载均衡和分片。 

    2导入和预处理

在数据采集过程中，采集端的数据库里存有大量的数据，需要将这些数据导入到一个大型的分布式数据库。同时还可以根据数据的来源进行初期的简单处理，完成导入基础上的清洗和预处理工作。由于数据导入导入时数据流量巨大，因此需要做好相应的技术准备。

3统计和分析

  利用分布式数据库或分布式集群体对存储器内的海量数据进行汇总，统计。在金融市场中，需要对各类交易总量进行统计、分析。被监管对象的资本状况、流动性和市场方向等方面的评级需要进行大量数据处理工作。

4数据挖掘

在对采集到的数据进行初步的统计分析后，不同的使用主体可以事先预设的主体进行数据挖掘，获取有用信息。

三、金融监督信息化系统建设方案

本文提出采用最新的大数据技术和方法构建金融监管信息化系统。通过监管机构采集到的数据以及金融机构存储的数据，挖掘出可用价值信息，为金融监管结构及时掌握市场动态，制定合适的监管政策，完善市场监管体制提供信息化的处理方式。监管主体也可以选择性的向大众开放部分数据，畅通整个信息的传输渠道，使得政策更加有效的被传递。该信息系统主要需要实现如下目标

1：构建整体的第三方金融监督智慧分析以及辅助决策平台，对金融风险加以严格的控制，并据此构建出预警防范机制。提高金融风险的预测能力。

2：构建被监督不良执业行为评估的管理子系统。

3：创建金融监管信息共享机制，建立共享的数据库。实现不同监管部门信息共享可以更好的防范风险，提高监管效率。金融监管信息化系统的整体建设方案如下图所示。整个系统由数据采集层、系统数据库层和系统功能层构成。

 

                                                              系统功能层                                                                                                                                       

         

                                                                                                                       

                                                                                                                           

                                                               系统数据库

                             

                                                                数据采集层

 

1数据采集层

该功层主要负责数据的采集主要功能包括：

（1） 金融信息录入系统

（2） 监管机构交互平台，通过该平台各监管机构可以实现信息共享。

（3） 信息审核层，对录入的数据的格式等进行审核，将审核好的数据存入系统数据库中。

2 系统数据库层

根据重点监管指标所要求的监管任务，把从不同渠道获得的数据分类存储在该数据库中，同时市场参与者的反馈数据也作为数据来源的一部分。

3系统功能层

系统功能层主要实现数据分析和数据挖掘的能力

（1） 统计分析

完成金融监管过程中的常规数据统计分析，生成各种统计报表，通过构建的模型算出各类风险的敞口。数据在进行处理分析时，通过设定分析指标及分析模型，可以及时地掌控有用信息，并做出预测、预警。

（2） 数据挖掘

在关联规则、序列模式、马尔科夫链、遗传算法等经典数据挖掘的数据算法的基础上提出适合金融监管的挖掘算法，也可充分利用当前比较成熟的数据仓库技术，对这些信息进行深层次的挖掘和利用。

四、预期效果分析

基于以上的大数据分析和处理，监管可以查询每个金融机构的的各项指标是否符合标准，操作是否合乎规范。同时也可以根据各方的信息，判断整体金融体系的状况。监管结构也可实现对金融机构从市场准入到市场退出的全过程系统监管，对金融过程的本外币业务，表内外业务，境内外业务的统一监管。

此外监管机构和市场参与主体也可以通过交互平台，接受市场参与主体对执法监督过程中的反馈信息。采用文本分析，网络舆情分析、预测分析等数据挖掘技术对提供的信息进行挖掘分析。

参考文献：

[1]杨静.大数据技术研究[J].计算机时代.2015，(3)

[2]马颜军、张宇.大数据时代下的信息安全[J].网络安全技术与应用.2014

[3]张军.数据挖掘中聚类分析的应用分析[J].网络安全技术与应用.2014