随着大数据技术的不断发展,金融机构在风险管理中的应用逐渐深入,推动了金融风险管理框架的优化与创新。本文探讨了基于大数据的风险管理框架在银行、保险和证券等金融行业的实际应用,分析了大数据如何在信用风险、市场风险和操作风险等方面提供支持。此外,研究提出了构建动态数据治理体系、融合人工智能与深度学习技术、强化跨部门协作等优化策略,以提升风险预测和预警能力。通过对大数据应用的深入剖析,本文为金融机构在复杂多变的市场环境中优化风险管理提供了可行的理论指导与实践建议。