基于大数据分析的互联网金融风险预警研究

互联网金融行业的风险管理需求日益迫切。由于互联网金融的特殊性,传统的风险管理方法难以有效地对其风险进行监控和管理。因此,文章以互联网金融中 P2P 借贷平台为例,利用大数据的日志采集、网络爬虫、传感器采集、事件日志采集等方法采集网贷之家中排名前 10 的互联网借贷平台以及其他外部公开数据。同时利用基于大数据技术的两步子抽样算法结合消除量纲处理对数据进行处理,构建风险等级划分,最终实现对“爱钱进”等 10 家平台的风险进行分析,研究结果表明,5 家处于安全区内,平台风险较低、2 家处于基本安全、1 家为警戒区内、1 家处于危险区、1 家处于深度危险区。通过此次研究,希望能够为互联网金融风险预警研究中应用大数据技术提供一定思路。