【大数据对我国金融发展的影响探究11000字（论文）】

大数据对我国金融发展的影响研究摘要近年来随着社会经济的迅速发展，各行各业的业务管理当中都会应用到大数据技术，应用大数据来对各类数据进行综合性的分析，并且挖掘出其深刻含义。那么在新时代的大环境下大数据的应用现已变得越发普遍，并且大数据的发展前景也越发可观。同时大数据技术的应用，也能够为金融机构的发展给予更宽广的数据和信息分析，而且还可以根据客户在交易中留下来的数据来对客户进行分析，对推动下一步合作的发展有着极为重要的作用，因而发展大数据对金融业的发展具有至关重要的意义。关键字：金融业，大数据时代，数据共享平台目录TOC\o"1-3"\h\u7567前言 1217321相关理论概述 2156741.1大数据的概念 2279471.2大数据的特征 299021.3大数据金融的模式 2208811.3.1平台金融模式 3287531.3.2供应链金融模式 312281.3.3大数据金融征信模式 4185212大数据背景下金融行业的发展现状 5166762.1经营理念更具开放性 5310022.2经营方式更加数字化 5256402.3内部技术逐渐专业化 6154563大数据对我国金融发展的影响分析 7125413.1积极影响 7161373.1.1大数据扩大金融业范围，加速与其他产业融合 7261633.1.2大数据为中小企业提供了新的融资思路 7322483.1.3为企业制作相应产品，做好精准营销 7192763.1.4进行高效的客户价值管理 8123123.2消极影响 8151823.2.1金融制度受到冲击 8197253.2.2传统业务发展模式受到严重影响 874513.2.3经营理念受到冲击 9324443.2.4风险防范能力有待提升 9326193.2.5大数据技术应用需要进行增强 9317063.2.6监管部门的监管活动受到影响 10321434大数据背景下我国金融行业发展的对策 11317684.1对监管法律法规进行完善 11316014.2按照监管法律法规对业务活动进行规范 11150304.3完善信用评价机制 11313384.4对风险防控力度进行增强 12252014.5优化金融机构信息安全管理 1256024.6建立严格的用户信用评价体系 1322065结论 149187参考文献 16前言在大数据的背景下，各行各业都具有自己的发展方式。显然，金融业做为传统行业之一，在信息呈现出大爆炸的状况下，也受到了巨大的影响。因此金融业也步入了一个全新的发展时期。由于现代金融业当中大数据处理与分析技术现已成为新一代信息技术的结合及应用的关键，与国内外金融产品的特征契合，因此与大数据是与生俱来的合作伙伴，不仅可以运用这一些技术来产生红利，而且还具有国内外非常优质的信息化条件。金融业在大数据时代里拥有十分乐观的发展趋势，比如银行、商业保险、金融证券，通过网络等技术在大数据的基础之上可以开展金融业务，给客户进行更加快速和便捷的金融服务。金融行业在有效应用大数据技术下，可以更好的顺应互联网信息的变化，从而实现产业结构升级，战胜时代发展中的阻碍，使金融业发展呈现出一种几何趋势。目前全球经济一体化不断蓬勃发展，互联网大数据技术为各行各业都产生了极大的变化，金融业作为拉动国民经济的支柱产业，必将会紧跟时代步伐，将大数据技术与金融业紧密结合，开拓出新型的发展模式。本论文从大数据在金融行业的运用及大数据在该行业今后发展前景两方面展开了深入研究，期待能够为大数据技术的发展及金融行业的发展给予一定的借鉴。

1相关理论概述1.1大数据的概念所谓大数据，通常指的是具有“5V”特性的庞大数据集合，其数据量通常是以PB或者甚至是ZB级别的单位来进行衡量的。尽管“大数据”一词在互联网初期就已经被提出，但其概念在早期是较为笼统的。随着移动互联网时代的到来，人们日常所产生的数据呈现出了指数型的增长态势，Facebook每分钟可以产生400多万条的推送消息，Skype每分钟会有11万多条的通话记录诞生，截至2020年人类所产生的数据为35ZB，而20年前的数据量仅为800TB而已。面对这么高速增长且结构复杂的巨量数据，原有的商用工具技术在数据的获取、存储和处理效率已经难以满足现有需求，技术革新势在必行，在此情况之下大数据技术就孕育而生。1.2大数据的特征第一，庞大的数据规模（Volume）：这也是大数据有别于传统数据的重要因素之一。人们通常认为，要有10TB的数据量才能够称之为大数据，并且还有不断增长的态势。因而1TB是多大的数据量呢？大约为100万MB，可容纳631903部《红楼梦》。第二，多样的数据类型（Variety）：在大数据的时代，数据类型变得越发丰富，不仅有传统关系型数据库，也有来源于网页页面、检索、社交网络平台、主动和被动系统的感知数据等初始、非结构化和半结构化数据。第三，迅速的数据存取（Velocity）：迅速是大数据处理技术和传统数据处理技术的一个重要差别。大数据是一个能够实时数据处理、实时导出结果为特点的数据挖掘技术，主要表现为数据迅速采集、导入和导出。第四，很低的数据价值密度（Value）：大数据的价值源于数据量非常庞大，就单位数量价值而言，其价值是比较低的。因此，大数据的意义绝不仅仅是掌握庞大的数据信息，最重要的是对于这些数据信息展开专业化的处理，挖掘出其内涵价值。第五，很难确定的数据真实性（Veracity）：对于大数据的应用来讲，其最大的考验是数据的真实性很难确定，庞大的数据会带来“龙蛇混杂”，因而，对数据进行修正，提升数据质量变成大数据技术的一个重要方面。1.3大数据金融的模式1.3.1平台金融模式平台金融模式就是在B2B、B2C或C2C的基础之上，企业通过电子商务平台，聚集网上交易信息与网上支付形成的现金流、物流、信息流等，运用云技术和模型数据分析能力而形成的信用或订单融资模式，如“蚂蚁小贷”。与依靠资产质押担保的传统金融模式相较之下，其最大的区别在于，平台金融模式大多是基于对互联网商家在电商平台订单数据、网络客户的成交及交互信息、客户的消费习惯等相关信息，进行实时信息汇聚和数据处理分析，生成互联网商家在电商平台当中的累积信用数据，再通过互联网信用评级体系及金融风险评估模型及风控体系，来实时向互联网商家发放订单贷款或是信用贷，这类贷款有着批量、迅速、高效率的特征，如阿里小贷能够快速进行评估，继而下发贷款额度。平台金融模式还划分“滴灌模型”和“水文模型”。“滴灌模型”是依据商家成长线性模型和生存回归模型构建的。其主要构架是对小微企业成长和生存几率进行比较分析，对其进行短时间内发展和长期生存给出综合评定，进而确立贷款可否发放及具体额度。通过这样的分析，能够精准把控发放贷款的额度、时间段、方向，实现“滴灌”。“水文模型”是根据小微企业后期经营情况分析建立起来的。其主要构架是通过对历史数据的收集，对企业未来发展进行评估，进而确立贷款可否发放及具体额度。这种对趋势的分析就犹如水文管理，通过对过去的水位情况分析，来决定防洪对策。1.3.2供应链金融模式供应链金融模式是企业运用自己身处的上下游产业链，充分融合现金流、货运物流、信息流等供应链资源和客源所形成的金融模式。由于供应链包含从购买材料到半成品及成品，在最后由营销网络把产品送至客户手里的全过程，因此供应链金融模式不光是金融与大数据、互联网的结合，也是产业与金融的结合。供应链金融模式实质就是信用融资，即以客户为核心，以交易为原则，运用自偿性交易融资方式，利用应收款抵押、货权抵押等形式关闭资金流或者掌控物权，对供应链上下游企业予以综合性金融产品服务。京东做为供应链金融模式的代表型企业，并没进行发放贷款业务，通常是与别的金融机构达成合作，借助京东所沉淀的供应链上下游的信息库，为别的金融机构带来融资技术以及信息服务，使其供应链业务模式与别的金融机构能保持连接，来服务其电商平台客户。1.3.3大数据金融征信模式大数据金融征信就是指为信贷机构的风险管控给予外部信息支持的，由第三方运用大数据分析技术所提供的征信服务。第三方征信机构充分利用自身系统或是技术优势，对主体的数据进行收集、加工和梳理，利用特定模型算出主体信用，随后向信贷机构给予服务。主要包含来自于征信系统的集成化信用报告和来自于信用调查机构的个性化信用调查报告两个大类。征信系统通过与放贷人之间的信息互享，为放贷人提供了仅凭借自身是很难获得的信息，服务于放贷活动和贷款市场。征信系统要一直秉持两大原则：一是互利互惠原则，唯有首先报数据才可以查找数据。二是全方位共享原则，同质信息的共享是全方位（正面信息和负面信息都会有）对等的。除此之外，通过与征信系统现已创建的信息共享渠道，集中收集、利用公共信息，可以满足信贷机构“虽可以获得、但成本费用高”的那一部分信息的需求，同样也是征信系统的潜在性的作用。第三方征信模式具有数据采集方式、数据维度多样化的特征。但是也存在很大的问题：一是受外部数据采集的限制性，信息的完好性和时效性严重不足；二是信息维度虽然多，却掺杂了很多无效信息，信用模型亟待市场检测；三是同质化比较严重，公开数据易获得，非公开数据收集不够。现阶段的征信公司主要有三种：一是以芝麻分、腾讯征信、拉卡拉信用为首的互联网征信公司；二是以中诚信征信、鹏元征信、中智诚征信为首的传统征信公司；三是以前海征信为首的金融征信公司。

2大数据背景下金融行业的发展现状金融行业和社会及大众的日常生活密切相关，渗入到生活的点点滴滴，是社会经济发展的支柱产业之一。作为全球人口大国的中国，每一个人的需求都有很大差异并且人民需求十分复杂，长久以来，金融行业想要在这种多样化环境下谋求生存和发展，难度非常大，在传统金融市场中，存在怎么获取新客户、怎么进行风险管控、怎么留下客户及怎么刺激客户的消费等诸多问题，而金融大数据时代的到来，能有效化解以往普遍存在的数据来源单一、片面、局限及层次浅等缺陷，利用互联网大数据库，可以有效的、全方面的进行数据采集及分析，进而获得更为精准、更贴近客户需求的方案及决策。比如，在个人信用风险管控方面，传统方式通常是从银行征信系统中读取数据，但是在如今大数据库的加持下，个人信用风险管控方面的信息征集能通过互联网、电子商务平台等多个方面来获取信息。这样采集来的信息详细多样，可以全面的呈现个人的信用。现阶段，大数据技术在金融行业的应用和发展，依然存在一些难题：怎样快速精确获取信息，怎么把数据处理分析，这些数据怎样结合实际能够迅速地应用，如何根据数据分析快速的发展产业的各个层面。因此我们要偏重于分析大数据在金融行业内的实际使用。2.1经营理念更具开放性金融行业在大数据背景下面对着极大的考验，金融企业的经营就要持有较为开放的理念才能够化解大数据下形成的各种问题。以银行为例，它是企业获得资金的重要渠道，传统的融资方式企业需要向银行出示详细信息来得到其认可之后才能获得贷款，因此银行是企业融资渠道十分重要的部分。而在大数据时代下，高新技术的渗入拓宽了企业的融资渠道，进而在某种程度上对银行地位带来了影响。银行如果想要在大数据的趋势下依旧保持原有的地位，那就需要不断开放其理念，从而获得稳定的发展。2.2经营方式更加数字化大数据时代的到来，必需要改变目前金融行业的经营理念与方式，使金融行业日趋完善，只有这样才能顺应大数据带来的市场变化。相较于金融行业的各类机构而言，应该迎合大数据带来的市场变化，以更加数字化的方式来进行经营管理，从而使得金融行业渐渐地朝着数字化发展。具体而言，金融行业可向客户予以虚拟化的服务，亦或者是可以用互联网平台为客户提供资金的办理。总之，金融行业的线下工作都可以通过大数据在云平台上进行，这既是让金融行业顺应大数据时代最有力的手段，同样是日后金融业在面临大数据挑战的必经之路。2.3内部技术逐渐专业化大数据的飞速发展，不但给金融行业提供了新的发展机遇，并且也为金融行业的服务水平制定了更高的标准，因而金融行业要想长久存活于经济市场中，需融合大数据内容不断加强自身的技术，让其更加具有专业化。金融行业过去传统的数据整理工作是由相关企业内部员工来承担的，不过在现今大数据环境下，假若还是应用传统的数据录入方法，这对金融行业内部员工的要求便会提升，并且相关工作的精确性会受到严重影响。因而，为了能让金融行业能快速顺应大数据的环境与考验，就需要提升自身的内部技术，从机器设备到软件等各个方面都要升级更新，在这个基础上，不断改进金融行业的经营理念及各项服务水平。3大数据对我国金融发展的影响分析3.1积极影响3.1.1大数据扩大金融业范围，加速与其他产业融合高新科技在不断的进步使得大数据技术渐渐渗入到各行各业中去，并持续推动各个产业与金融业的深度融合。互联网行业与金融业都需要依靠大数据技术，展开数据统计分析，目前互联网行业逐步向金融业融合，互联网金融的到来无疑就是两者融合最成功的例子。又比如，电信业持有数以亿计的客户人群，电信业运用大数据分析技术，能够完成对客户的消费情况、声誉情况进行详细的分析，然后将客户进行定级与归类，根据等级的评估结果，电信业就可以考虑和银行、信托公司、保险公司等金融机构进行合作，将金融产品引进电信业，向各个等级的客户介绍不同类型的金融产品，这样不但充分展现了电信业的特征，同时也为金融产品的推广开创了一条全新的路线，更有效地将电信业和金融业融为一体，进而携手共赢。由此可见，大数据在各个行业的应用存在交错，加快各个产业之间的深度融合。3.1.2大数据为中小企业提供了新的融资思路中小企业融资困难是金融业长期存在的问题。但在大数据时代，网络金融的飞速发展完全打破了这种情况，中小企业可以通过网上融资活动来进行筹资，不用满足金融机构严格的融资条件就能实现融资活动，减轻了众多中小企业遭遇的融资难题，为中小企业的提供了很大的方便。通过应用大数据技术便能够采集中小企业的信用状况，并依据信用的程度对中小企业信用等级再进行划分，可以大大减少金融企业的数据分析的业务量，为中小企业带来了便捷的融资方式。大数据不仅有利于中小企业的发展，并且还拓展了金融业的覆盖范围，在很大程度上确保了金融业的持续发展。3.1.3为企业制作相应产品，做好精准营销随着大数据技术的广泛使用，为了能让企业能够快速掌握到客户的需求能够利用大数据技术来全面的对数据进行分析，从而获得有价值的信息。因而通过这些信息来对市场营销进行调节，可以让产品有更加合理的定位继而增长产品销量。要灵活运用大数据的优势，运用大数据分析处理来收集的各个方面的数据，通过数据分析情况来判定客户不同的喜好，进而可以精准的找出目标客群。与此同时，要尽可能避免传统营销模式上存在的客户人群分析不清晰等诸多问题，做好精准营销。而且在这个过程中我们能运用大数据技术立即对客户个人喜好展开分析，从而为客户量身定做出相对应的产品来提升客户的满意度为以后优良的合作打好基础。因此，通过对企业产品的精准营销管理不但可以拓宽市场，而且还能在一定程度上提升市场竞争能力，推动金融企业的可持续发展。3.1.4进行高效的客户价值管理就目前现状而言，金融机构尽管已经掌握了很多的客源与信息，不过与互联网大数据库相比，对客户的信息掌握依然并不全面，对客户的分析依然不是很深入，了解也不是很细致。因而，金融机构在实行客户信息管理时普遍存在效率低下的现象，管理十分艰难。因而，将大数据技术运用在客户信息管理过程中，对梳理客户信息有着极为重要意义。充分的整合客户信息，能够有效提升金融机构对客户的判断能力，来尽可能去满足客户需求。因而用这种方式不仅可以加大对客户信息的管理，也能够促进金融机构优良发展。利用大数据技术的方式对金融机构内的数据信息深入分析能够得知，包含订单业务、客户查询在内的多方面数据，金融企业能够结合这一些数据来对相应客户设计出不同类型的产品，以此提升客户的满意度，为今后企业的发展给出优良的贡献。3.2消极影响3.2.1金融制度受到冲击传统金融企业必须借助相关监督管理部门审批后才可以从事贷款业务，这个方式的贷款业务相对而言范围非常有限，且需要接受中行的监管，还需要遵从国家有关法律法规。然而互联网技术的广泛运用造成从事金融业务的企业规模不断增长，他们因为隶属于工商类的企业，因此无需遵从和传统金融企业相同的约束，具有更宽广的经营范围，工作效能也比传统金融企业更高效，但会非常接近法律边缘。总体而言，网络信贷虽然对传统金融企业发展带来了巨大的影响，还造成传统金融企业市场份额有很大的缩减。因此大数据时代一定要对目前金融制度进行不断完善，对网络信贷进行更全方位的管理，以便能够有效控制金融犯罪的产生。3.2.2传统业务发展模式受到严重影响传统的金融企业通常会通过交谈和客户进行交易，大多数业务也是要建立在交谈的基础上进行。因此，传统金融企业对客户的了解更加深入，对客户信用也会有更精准的判断，这对企业发展而言可以提供良好条件，还能够预防后期争端出现的几率。但是步入大数据时代以后，一些新进入的金融企业会选择在互联网上进行业务处理，极少和客户进行面对面交谈，甚至不少客户都并未对合同条款做好分析，企业也没细致调查客户实情，再加之，互联网交易效率非常高，客户仅需从容地点击即可完成交易，这些都为以后造成争端增添了隐患。3.2.3经营理念受到冲击之前的金融企业都非常喜欢和个人信用好的客户进行合作，对资金实力较大的企业也会提供更多关注，对中小企业反倒是不够重视，对普通客户甚至会采取敷衍了事的态度。然而在大数据时代的影响下，金融企业放开了对中小企业、普通客户的审查条件，对客户的筛分严格性也有所下降，促使中小企业、普通客户也能迅速获取金融产品，如此一来金融企业就能够快速获取大量的资金拓展业务。因此在大数据时代，金融企业必须不断更新自己的经营理念，这样才能在新时代得到最佳的发展。3.2.4风险防范能力有待提升和别的行业相比，金融行业必须要比较高的安全性，所以一定要做好风险防范工作，倘若金融企业出现了风险就会对经营造成极大的危害。传统金融企业跟客户交易前都会先对客户实际情况来进行深入调查，因而碰到风险的概率极低。迈入大数据时代后，很多业务都能够运用大数据技术来进行，显然这也让不少企业过于依赖大数据技术，甚至完全借助大数据技术对客户进行筛选。虽然大数据技术可以对企业防范风险提供助力，显然该项技术终究并未的发展完善，从而造成金融企业存在较大风险。因而，金融行业如果想要在新时代实现更优的发展，那么需要做好风险防范工作，充分提高自身风险管控能力，如此一来企业才能确保良性发展。3.2.5大数据技术应用需要进行增强目前大数据技术早就在许多行业实现了广泛运用，金融行业也对此进行了高效应用，不过对金融行业应用大数据技术情况进行调查之后发现，许多金融行业员工对大数据的认知都很粗浅，对其应用也只停留在企业内部数据之中，无法充分发挥大数据技术最大的作用。进而能够证明，现阶段金融行业对大数据应用尽管范围非常广，但是实际应用仍然存在很大的局限性，为了能让大数据技术在企业发展中充分发挥最大的作用，企业必须正确引导员工更深刻的认知该技术，对之前的传统指导理念要进行转变，以便能让数据结构变得越发科学规范，员工也能够更快、更精准地获取有价值的信息，企业总体工作效能也能够获得更好的支撑。金融行业要将该技术应用到各个工作环节之中，让该技术充分发挥最大的作用，如此一来该技术就能实现对数据的快速筛选，进而可以更好的满足客户需求，金融业务实行效果也会有很大提升。此外，在进行实际应用时一定要确保该技术的使用次数，利用该技术就能实现全面的分析，也可以让金融客户需求得到最佳满足，金融业务发展模式还能得到转变，工作特征便会更加突出，这样的话金融产品就会更加契合客户需求。对金融企业来说，可以用大数据技术来对企业发展过程中遇到的困难进行全面分析，从而给出有效地解决对策，金融产品也能在市场中占有非常有利的地位，企业发展前景就会更加宽阔。因此在大数据时代，金融企业必须运用好该技术，对之前的指导理念和工作模式进行改善，为企业发展水平的提高带来优势条件。3.2.6监管部门的监管活动受到影响监管活动是金融企业开拓市场过程中不可或缺的重要环节，但目前监管活动现已无法跟上企业发展势头，相关的法律法规也显现了许多缺陷，所以无法对一些新出现的业务展开有效的监督和管理。步入大数据时代后，金融企业若想确保盈利空间，若想获取更多的经济效益，就需要积极研发新的金融产品，就要在新产品研发中投入大量的精力和资金。然而，这一些新产品研发出来之后却并没有相关法律法规进行监管，因此极易遇到风险。据此能够表明，大数据对监管活动会造成极大影响。

4大数据背景下我国金融行业发展的对策4.1对监管法律法规进行完善法律法规是规范企业发展的重大依据，能够对企业的稳定发展给予保障，对金融行业发展同样具有着重要作用。为了更好顺应大数据时代发展需求，有关部门必须对监管法律法规进行完善，并作为首要的工作任务。因此，金融企业必须更加深入的探究大数据技术的优越性，对本行业发展特征进行精准把握，根据行业发展特征对业务研发流程中的问题进行挖掘，并针对这些问题进行着重监管，对监管法律法规进行调整，对其中存在落后的条例进行修正，如此一来监管法律法规才可以充分满足企业发展需求，方能发挥出有效的监管作用。并且能更好地对金融行业存在的违规操作进行监管，将金融行业引向更规范的发展方向。此项工作同样是该行业持续发展的基本前提，而且能防止恶性金融发生的几率，为整个行业实现良性发展给予保障。4.2按照监管法律法规对业务活动进行规范严格遵守相关法律法规是做为一个企业的基本原则，也是企业实现更佳发展的基础，因而金融企业必须仔细研究监管法律法规，在不犯法的基础之上对自身业务活动加强规范，使每一个经营环节都可以顺利进行。对于发展新的金融产品更加要用严谨的态度去对待。近些年，互联网金融的发展速度虽然大幅提升，但还没有步入成熟阶段，也就代表着从事该行业具有很高的风险，因而更应该严格遵守监管法律法规，在不犯法的基础之上对业务发展模式进行改善，对互联网业务进行优化，唯有在法律的监管下进行新产品研发企业才能够保护自己合法权益，在遇到争端时同样也能够使用法律手段对自身的合法权益进行保护。因而，大数据时代的金融行业千万不能做出非法行为，一定要按照监管法律法规来开展业务活动，如此一来全行业才能获得可持续的发展。4.3完善信用评价机制在大数据背景下，为了能让金融行业能够获得优良的发展，相关的管理人员还需建立严格的信用评价机制，确保整个金融交易过程能够有条不紊地进行，网络金融企业要高度重视自身的信用体系建设，将自身的信贷状况和交易状况进行公示及透明的处理，同时自觉的接受来自各界的监督，从而使企业的信任度及知名度能够获得有效提升，推动企业在社会中建立良好的名誉。对于金融企业而言，要强化自身的鉴别和评估能力，对客户的信用情况需要进行全方位的了解及分析，不管是个人客户或者是企业用户，在现实发展的进程中要坚决落实实名认证的经营思维，在现实交易的过程当中要列入央行的征信管理中，如此一来在网络金融发展的进程中，能够对客户信息进行充分的鉴别及收集，同时融入目前先进的大数据技术，对客户的信用认证体系进行充分的鉴别及分析。之后要把这些数据进行充分的处理，在部门内部建立信用等级评估体系，如此一来能够方便相关工作人员对后续交易过程中的风险作出判断及把控，也使整个网络交易过程变得越来越规范和专业，交易双方的资金也能在大数据技术的助推下得到很好的确保，提升整个交易过程的有效性和可靠性。4.4对风险防控力度进行增强互联网时代，人们能从许多渠道获取信息，换句话说信息来源变得越来越丰富，这也给金融行业发展提供了机遇，不过金融行业也需要密切关注时代发展变动，依照变化趋势制订发展战略规划，设定管理模式。金融企业业务的不断发展需要运用先进的科技来作支撑，不过这也给现实工作造成了一定的阻碍，毕竟先进技术的应用需要专业的人才，而既懂金融业务知识且具备较高素质的专业人才并不多，但唯有这样的人才才能使先进的技术充分发挥该有的作用。对于这种情况，企业不仅要提升人才招聘标准，尽可能聘请一些职业道德合格、知识技能充足的人才，而且也能从其他企业利用高薪挖掘他们的人才，如此一来企业的专业水平就会有很大的提升，工作绩效也会逐步提升。此外还能够和国外发展优秀的金融企业展开合作，常和该企业就先进经验技术进行交流。同时也要给老员工给予充足的培训机会，让这些老员工也能够了解最新的金融知识，促进他们的专业能力能够得到提高，对工作中存在的问题也可以快速解决。金融行业发展过程中必须密切关注行业发展变化趋势，还需制订可有效辨别和处理发展中存在的风险的专门制度，以便于可以更好的解决风险，保障企业经济效益。大数据技术能够对企业风险进行深度分析，还能够对盈利数据进行全面剖析，因此通过合理利用该技术，企业管理者就能实现均衡处理风险和获利的目标。金融企业运用流动资金的时候需要综合考虑经营和管理两个方面因素，所以进行实际应用时必须做好风险防控工作，加强风险管理强度，结合实际情况变化对风险控制系统进行调整和优化。信息化时代的网络金融和传统金融企业有着巨大的差异，因而需要根据两者各自的特征来实行风险控制措施，保证风险管控可以满足企业的稳定发展。4.5优化金融机构信息安全管理在大数据背景下所遇到的网络环境具备多元性的特点，因而为了能促进金融行业的优质发展，避免出现重要金融数据泄露的问题，要加强对互联网金融安全技术的应用幅度，在实际工作过程当中，需要对网络金融安全交易的意识进行全面宣传，从而使客户本身能够具有成熟的网络安全意识和保密意识。相关研发团队要对信息安全技术展开有效的革新及优化，同时还要搭配风险预警机制，当网络交易中存在风险时，这一系统便会中止整个交易过程，并且传出警报，最大限度地保障了交易双方的资金和利益。在创建互联网金融安全管理体系过程中，必须要加强安全技术的储备，建立安全技术的预警机制和备份制度对金融业务的发展进行全面的监管，同时结合网络交易的特征，对风险处理能力及数据修复能力展开改进，从而使监管力度可以得到充分的提升。运用安全技术，能防止黑客入侵带来的侵害，保证数据的常规运转，可使交易数据得到完整和安全，需注意的是在应用安全技术时，相关人员还需对安全技术进行必要的升级及优化，进而快速地应对各种类型网络风险和窃取信息的行为，构建起安全和可靠的网络金融发展平台。4.6建立严格的用户信用评价体系网络金融企业可以把自己的贷款业务向社会公示，让公众对其进行监督，如此一来公众便会更加认可和信任该企业，企业在社会上也能够树立良好形象，并且这同样是提高企业信用建立的一个很好的手段。此外，对新时代金融企业客户信用辨别存在偏差问题，金融行业应向所有客户进行实名验证，进行实名制业务交易，并且还会将交易情况列入统一的征