試論金融學研究中大數據思維的運用

摘要：本文簡要介紹了大數據與大數據思維以及大數據的發展趨勢，分析了在金融學研究中運用大數據思維的重要性，詳細介紹了大數據思維在金融學研究中的應用，并以此為基礎深入介紹了在金融學研究中運用大數據思維的主要方法和具體方式。

關鍵詞：金融學；大數據；大數據思維；金融研究

1.大數據與大數據思維概述

1.1大數據與大數據思維

大數據是近些年來才熱門起來的一個名詞，其也引起了包括互聯網公司以及國家決策部門的高度重視。雖然大數據一詞已經廣泛普及，但是當期學界對于大數據卻仍然沒有一個非常統一和明確定義。通常人們將一些無法運用常規的軟件工具在短時間內對數據進行捕獲、處理與分析的數據集稱為大數據。大數據，顧名思義，其具有數據量大、數據真實性高、高速、數據多樣性好的特點。計算機技術的快速發展是大數據能夠盛行的基礎，大數據是需要采用新的數據處理才能具有更強的參考性、真實性以及可行性的海量、高增長率和全面性的信息資產。大數據思維是伴隨著大數據發展而來的時代產物，在大數據時代人們只有善于利大數據本身的價值，徹底擺脫傳統的思維方式，立足于數據去分析問題，才能提高決策的合理性和科學性。

1.2大數據的發展趨勢

（1）數據種類越來越全面，數據來源不斷增加。伴隨著互聯網、物聯網、計算機以及手機的不斷發展，大數據建設過程中的數據來源日益增多，數據庫中的數據已經涵蓋了人們日常生活中出現的各種種類的數據。

（2）數據存儲、分析計算朝著高速性方向快速發展。超級計算機的發展為大數據的處理以及儲存提供強力的保障，開放的數據存儲與分析平臺也為大數據的工業運用掃清了障礙。

（3）數據分析重要性日益突出。大數據時代數據的豐富性是前所未有的，只有通過科學合理的數據分析才能提煉出更多有用的信息。

（4）大數據方面的政策以及法律法規不斷得到完善。在數據庫不斷發展與完善的大背景下，大數據的建設工作也得到了政府部門的高度重視，國家層面的大數據建設規劃也相繼推出。

2.在金融學研究中運用大數據思維的重要性分析

在金融學研究中數據是最基礎的依據，只有準確的數據基礎，決策者才能做出正確的判斷。在大數據盛行的當下，數據的豐富性和海量性增大了金融學研究的難度，但與此同時也有效降低了金融研究中判斷失誤帶來的風險。在金融學研究中運用大數據思維的重要性主要體現在以下幾個方面：

（1）大數據思維能夠對金融界的興衰成敗產生巨大的影響。大數據時代，任何金融分析都離不開數據，誰擁有更多、更全面的數據，誰就有更多的主動權，這也是諸如阿里巴巴、京東等傳統金融界的“門外漢”能夠在大數據時代迅速發展自己的金融業務的主要原因之一。

（2）大數據思維有助于擴寬金融市場。隨著大數據時代的到來，金融市場的競爭變得愈加激烈，只有在金融學研究的過程中充分的運用大數據思維，發揮大數據的優點，為客戶提供更加優質的服務，金融企業才能立于不敗之地。

3.大數據思維在金融學研究中的具體運用

3.1完善數據平臺建設

數據是大數據發展的基礎，在完善數據平臺的建設過程中，擴寬數據來源渠道是首要任務。在傳統的金融數據平臺建設過程中數據主要是來源于銀行的各個網點，而如今人們日常瀏覽的門戶網站、手機APP、網上銀行等互聯網產品都是數據的來源。數據平臺的建設主要目的是為了開發更多的客戶滿意的產品，從而更好地為客戶服務。在數據平臺的建設過程中，需要運用大數據的思維來完成數據的獲取、存儲以及分析等工作，能夠極大的彌補傳統的數據挖掘方法在數據豐富性、全面性等方面存在的不足，也能夠最大限度地提高數據平臺的科學性和合理性。

3.2運用大數據思維提高風險管控能力

眾所周知大部分金融產品或多或少的都存在一定程度的風險，任何金融決策失誤都可能帶來巨大的財產損失。因此在金融學研究的過程中，應該通過大數據分析的方式來提高金融決策的準確性，將風險控制在可控的范圍之內。例如銀行對中小企業進行放貸時，便可運用大數據分析的手段對借貸企業的銷售、資金、社會認可度等信息進行評估，最終再根據評估的結果來擬定企業的最大借貸額度。海量的數據分析可以提高數據分析結果的準確性，其能夠有效地避免傳統的取樣數據在全面性方面存在的不足，因此在金融學研究的過程中運用大數據思維將有助于提高金融企業的風險管控能力。

3.3促進互聯網金融的發展

互聯網金融是大時代背景下金融行業的典型產物，其充分的結合了大數據與金融業的特點，通過互聯網這個快速發展的平臺，徹底地改變了傳統的金融企業的經營模式。擁有大數據技術的互聯網公司自行發展金融業務或者是與傳統的金融企業合作是當下互聯網金融發展的主要形式，但是無論是何種形式的互聯網金融，其基礎都是大數據，大數據金融模式是推動互聯網金融產品改革的主要因素，其也是互聯網金融能夠快速發展的主要原因。

3.4大數據分析擴展了現代金融學的研究思路

在金融學研究中運用大數據思維，有助于研究者獲得更大樣本的信息量，去進行實證研究和數據分析，這能夠在一定程度上突破傳統的數據分析存在的局限，擴展現代金融學的研究思路。大數據分析可以擴展現代金融學的研究思路具體體現在以下方面：

（1）大量的數據能夠提高數據的準確性，可以有效地避免取樣數據所存在的隨機性和偶然性，從而能夠有效地提高所得結論的說服力。

（2）海量的數據能夠金融學的研究內容變得更加豐富。大數據的“大”不僅僅是體現在數目上，其還包括數據種類的“多”，如今的數據早已不僅僅傳統認為的單一的結構化數據，其還包括各種各樣的非結構化數據，這也是圖片、視頻等音頻信息越來越被金融企業重視的主要原因之一。

4.金融界學習大數據思維的方式

大數據思維的重要性毋庸置疑，但是當前金融界中大數據思維意識不足仍然是普遍存在的問題，加強大數據思維的學習刻不容緩。金融界學習大數據思維，應該從以下幾個方面入手：

（1）成立專門進行大數據研究的部門。金融企業應該根據企業自身的實際情況設立負責大數據工作的崗位，例如大中型企業成立數據研究部，負責收集數據、分析數據并出臺參考方案，小企業設立數據收集員，主要是通過互聯網、電視等途徑收集相關數據。

（2）與專門從事大數據研究的企業建立合作伙伴關系。雖然說大數據的入門門檻較低，但是由于硬件設備、資金以及其他方面因素的限制大部分金融企業自己建立的數據庫都難以與專門從事大數據研究的企業相比，因此與大數據機構開展合作也是一種不錯的方式。

（3）在運用的過程中不斷普及大數據思維。在日常的金融研究過程中通過講座與培訓的方式，培養金融研究人員的大數據思維，從而讓其能夠做到學以致用。

5.在金融研究中運用大數據思維的主要方法

5.1挖掘自身以及相關領域大數據

金融研究涉及的內容眾多，因此在實際的運用過程中必須學會用大數據思維去挖掘自身以及相關領域的數據，只有如此才能提高金融工作的工作效率。并且通過挖掘數據的方式，還能夠為金融研究者提供更多的思想依據，讓其開發出更加適合客戶的個性化服務。此外通過對自身領域的數據進行深入的分析，還有助于企業及時發現自身存在的問題，能夠使企業做到防患于未然。只有在日常的金融研究工作中常用大數據思維，大數據智慧才能得到釋放，其優點才會變得更加明顯突出。

5.2參與大數據交易或者互換資源

大數據時代，數據的豐富程度是前所未有的，沒有哪一個企業敢說其能夠掌握所有的數據，因此數據的交易或者互換將是未來發展的一個主要方向。在金融研究的過程中，同樣需要互利共贏的意識，只有通過企業將的合作，加強信息之間的共享，才能提高信息的利用率，才能使得整個行業更加快速的發展。為了更好地發揮大數據的優勢，大數據交易中心應運而生，企業可以通過大數據交易中心這個平臺來獲取自身需要的數據信息，企業的通力合作最終才能實現“1+1>2”的效果。在大數據的沖擊下，各自為營孤軍奮戰的金融企業經營模式已經不能滿足時代的需求，數據的交易與互換將是為來的主要發展方向

5.3使用大數據為自身發展服務

在金融學研究學習大數據思維的主要目的便是促進金融企業的快速發展，其得其能夠更好地滿足用戶的需求。通過大數據所帶來的各種信息，金融企業可以對自身的運營模式進行評估，及時發現企業運作中存在的問題，也能夠為企業去優化自身結構指明方向。此外通過大數據，金融企業還能夠去自己的管理模式進行改進，能夠幫助金融企業早日完成智慧化改革，不斷降低金融風險，在為客戶提供更加優質的服務的同時，也能為國民經濟的發展提供更加有力的保障。

結語

大數據是當今時代的一個主要發展方向，金融學研究同樣離不開大數據的支持。金融研究者只有更好的應用大數據思維，才能最大限度地發揮大數據帶來的優勢，為客戶提供更加優質的服務。

參考文獻：

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[2]蔚趙春，凌鴻.商業銀行大數據應用的理論[J]實踐與影響.上海金融，2014（09）