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文档摘要

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大数据在金融风险预测中的应用

引言

金融风险预测是金融机构稳定运行的“安全绳”，更是整个金融体系健康发展的“预警器”。从早期依赖财务报表的人工分析，到后来基于统计模型的量化评估，风险预测方法随着技术进步不断迭代。然而，传统方法在数据维度、更新速度和预测精度上逐渐显现出局限性——单一的结构化数据难以捕捉复杂的风险关联，滞后的信息处理无法应对快速变化的市场，线性模型更难以刻画非线性的风险演变规律。

在此背景下，大数据技术以其“全量数据+多源融合+实时计算”的特性，为金融风险预测打开了新的想象空间。它不仅突破了传统数据边界，将社交行为、设备信息、舆情动态等非结构化数据纳入分析范畴，更通过机器学习、分