（1）研究目的与意义

研究目的：随着互联网的高速发展，信息的流通速度越来越快，而“大数据”便随之产生。其定义是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。而投资理财和风险预警本身就是依靠信息来进行的合理资产配置以及预测走势从而对风险进行警示，那么大数据技术的产生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。

研究意义：

从宏观层面上来看：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，因此可以吸引投资，减少国民储蓄，有效提高资产流动效率。

从微观层面上来看：大数据技术的应用以及普及，使得大数据技术走下“尖端，顶尖，前沿”的舞台成为了可能。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，更加符合每一个投资个体对自己投资的预期。同时通过大数据的应用，及时预测风险，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。

（2）国内外研究现状分析

国内文献：

国内的大数据应用虽然晚于国外，但是发展速度远超西方国家，现今也有不少行业已经将要成熟使用大数据技术。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。王达（2015）阐述了大数据的内涵以及大数据目前在金融行业的应用，并提出将大数据与风险监管相结合同时也点明美国早已开始运用这项技术。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。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。同年，戴国良（2016）通过网络行为金融大数据与中国证券市场的相关性研究，提出通过大数据的应用，可以更有效地获取信息，降低投资成本与风险监管成本，提高监管效率。齐岳,王治皓（2017）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。季洁（2018）具体地阐述了大数据时代应如何进行风险防控。刘计超,徐七龙,范晔（2018）则以供应链的视角对大数据进行企业资产决策与协调进行了研究，结果表明大数据有效地提高了资产使用效率。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，结合目前大数据在金融行业的发展给予一个系统的阐述以及新的展望。

国外文献：

国外对于大数据技术的应用早于中国，现已有大量的研究文献。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。Fenu G,Surcis S（2009）利用云计算技术设计了一个实时金融系统，该系统实现了股票宏观的分析,能够预测金融市场的变化。OrandiMina Falsarella,Celeste Aída Sirotheau Corrêa Jannuzzi,Cibele Roberta Sugahara（2017）提出对于大数据的投资应用以及企业在应用的同时也应当进行风险监管。Hansol Lee,Eunkyung Kweon,MinkyunKim,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。本文综合考虑前人学者所提出的大数据的应用结合当下大数据在投资理财和风险预警方面的应用进行分析并提出建议。