大數據思維在金融學研究中的運用

殷金杰

【摘 要】隨著現代技術高速發展，大數據時代悄然而至，對市場環境、經濟主體活動均產生了巨大的變化。金融學研究是一項復雜、長期性活動，在實踐研究中涉及到的教學形式、課堂重點等需要海量數據的支持，單純依靠人力整理、計算和分析數據遠遠不夠。而在大數據思維下，能夠為金融學研究注入更多活力，對以往實踐中存在的問題予以糾正和改進，使得金融學研究能夠更好地適應新形勢發展需求。文章立足于大數據思維，分析大數據思維對金融學研究的影響，最后深入探討大數據思維在金融學研究中的運用策略。

【關鍵詞】大數據思維；金融學研究；運用

前言：

信息時代下，大數據作為技術革新的產物，對現代經濟發展產生了深遠影響。就本質而言，金融學是一門信息度集中、數據處理密集的行業，將大數據思維滲透其中，有利于金融學研究進一步發展。學者在研究中轉變自身思想、觀念，在大數據思維指導下進行研究，能夠在原有研究基礎之上拓展研究范圍，并以量化形式將金融數據直觀呈現出來，借此機會參與到大數據時代潮流中，以此來爭取更多發展機遇。但很多學者并未充分認識到大數據思維對于金融學研究的重要意義，針對研究實踐應用把握不到位，故加強對本課題的研究具有現實意義。

一、大數據思維概述

21世紀以來，人類社會科學技術迅速發展，自2009年開始，大數據在互聯網信息行業中嶄露頭角，受到了全社會廣泛關注。互聯網每年以50%速度增長，兩年便翻一番。2012年，美國政府正式發布了“大數據研究與發展倡議”，并將其納入到國家政策當中。隨后，日本、英國等發達國家也紛紛提出了戰略計劃。作為本世紀最大的科學問題，大數據是一場革命，龐大的數據來源帶來的量化轉變，將在學術界、企業界等多個領域產生掀起一場革命。

隨著大數據概念在計算機科學、移動互聯網等領域的拓展，大數據輪廓也日漸清晰和明朗，在諸多方面顯示出強大的應用潛能。就傳統科學來看，大量科研項目正在大數據思維下實現突破。如對于電網技術，通過安裝監控、傳感設備，對發電環節、輸變電環節等實現全覆蓋，并構建智能全景實時電網，在實踐應用中，能夠實現對電網運行狀態的全程監督和控制，為智能調度提供科學依據。另外，就復雜科學來看，從上帝粒子被發現開始，到“天河二號”正式投入使用后，大數據思維對人類社會的影響愈發明顯。上帝粒子發現歸功于大數據思維在實踐中的運用。通過構建粒子物理學模型，能夠科學解釋質量存在的原因，并預測出62種基本粒子中最后被發現的粒子。我國“天河二號”以全新的異構多態體系結構，強化科學工程計算的過程中，強調了大數據處理等應用需求。綜上來看，大數據思維的出現是時代發展的必然趨勢。

回顧歷史，自20世紀40世紀到90年代，計算機互聯網快速發展，短短50年之間人類社會。未來，隨著集成電路等技術發展，互聯網寬帶越來越寬，手機、pad等終端與互聯網將實現無縫連接，為人們生活帶來更多便利，并改變人類的思想觀念。

二、大數據思維對金融學的重要影響

（一）拓展研究思路

眾所周知，大數據自身具有數據海量、范圍大等特點，數據類型模式具有多元性。相比之下，傳統數據采集多以數字結構化形式出現，對于數據樣本的分析和借鑒作用并不突出。而大數據思維下，面對多樣性數據樣本，金融學研究能夠突破以往局限和約束，拓展研究思路，開拓金融學研究道路，促使金融學研究能夠跳脫文本信息后，結合音頻、圖象等思考模式，促進研究工作更具多元性特點。與此同時，在全新的大數據思維指導下，采用數據處理技術，能夠進一步拓展研究思路。

（二）豐富研究內容

對以往金融學研究內容來看，僅限于經濟、財務等固定領域。而大數據時代的到來，金融學研究內容開始延伸和拓展，在數據類型多元化基礎之上，學者們以全新的思維進入研究中。如公司金融部門經理招聘和選拔時，以往僅是對其學歷、工作能力等進行分析，以此來選擇最適合本公司需要的人才[1]。而如今，大數據思維下，還會對人才的生活經理、心理狀態等進行數據分析，綜合評價人才能力，增強人才與崗位之間的契合度。可見，大數據思維方式不再局限于結構化發展，開始朝著更多的方向拓展，由宏觀入手，最后落到微觀，將更多的非結構模式引入到研究中，以此來創造更多的可能，給金融產品創新帶來靈感，為金融領域可持續發展提供更多支持。

（三）加強學科聯系

現如今，在技術等諸多因素的影響下，學科之間的界限愈發模糊。學科發展不再強調獨立性，金融學研究同樣如此，與其他學科之間的融合，能夠促進本學科更加完善。金融學是經濟學中的主要學科，引入其他數據資料，能夠深化學科之間的聯系，從而拓展學科進一步發展。如金融學與生物學、社會學及自然學之間的聯系愈發密切。對于自然學科而言，在大數據思維的支持下，導入神經學數據分析方法得到了廣泛應用。同時，在數據量化研究支持下，對多樣化數據予以分析，不僅能夠加強學科之間的聯系，且能夠推動金融學進一步發展。

三、大數據思維在金融學研究中的運用

（一）構建數據平臺，注重風險管理

數據平臺是大數據發揮作用的前提和基礎，在實踐中，筆者認為要進一步加強數據平臺建設，進一步拓展數據來源。傳統時代下，針對數據平臺的拓展，主要依靠銀行提供的數據，在很大程度上縮小了數據來源渠道。而大數據則完全不同，在實踐中，可以利用門戶網站、網上銀行等產品，廣泛收集數據，并加強對數據的深入挖掘，以此來了解客戶偏好，根據客戶偏好創新產品，并提供個性化服務，在客戶內心樹立良好的形象。同時，在建設數據平臺時，還要加強對傳統數據問題的關注，逐步完善數據平臺，從而提高數據科學性。

金融市場發展中，多數金融產品都面臨著一些風險，而運用大數據思維，能夠有效突破這一問題，提高金融企業對風險的管控，最大限度上將財產損失降至到最小。故在實踐研究中，可以利用大數據思維，通過數據分析，根據分析結果制定金融決策，提高決策科學性、準確性，實現對風險的高效控制[2]。如企業在向銀行申請貸款時，銀行為了確保資金安全，需要對企業資質進行評估，充分了解企業銷售情況、資金運營情況等，并根據評估結果來決定是否放款及其范圍。通過這種方式，能夠提高數據分析有效性，且能夠有效彌補傳統數據分析的缺陷。在此影響下，越來越多的工作者充分意識到大數據思維對于金融學研究的推動作用。如美國某汽車保險公司，運用大數據分析，識別詐騙規律，在原有基礎上將詐騙機會縮小了30%，誤報率下降了50%，從而保障企業合法權益。

（二）促進金融發展，加強數據交易

大數據思維下，金融學研究與大數據有機結合。在實踐中，將大數據作為基本平臺，融入到研究分析中，能夠改變金融企業運營模式。大數據時代下，企業結合技術能夠在原有基礎上拓展金融服務領域，想客戶之所想，急客戶之所急，為企業現代化、信息化改革提供了極大的支持。值得注意的是，無論是哪種金融企業，都要以大數據為基礎，在大數據思維引導下開展各項活動，從而促進金融健康發展。

新時代下，數據對于各主體重要意義不言而喻。數據種類、數量都有所豐富。面對海量數據，任何企業都無法全面掌握全部數據。因此在行業之間、企業之間的數據交易成為一項普遍活動，數據資源理所應當成為企業的重要資源[3]。金融學研究中，學者要樹立互利共贏理念，通過企業之間的數據交流，提高信息利用率，從而促進金融業健康發展。對此，未來行業內要積極構建良好的數據交易平臺，為數據交易構建和諧的環境，且能夠提供數據資源利用率最大化。

（三）重視自身提升，優化管理結構

從本質上來看，金融業具有IT特點，但其根本業務開展要以金融業務為基礎。IT業務在實踐中，更多的表現為輔助手段。因此即便是IT設施完善，有關人員依舊無法實現對全部數據的把握[4]。但不可否認的是，技術支持是大數據處理的重中之重。因此企業要加強自我提升，根據實際情況制定長效、切實可行的培訓機制，側重對部門人員大數據有關知識與技能的學習，以先進的大數據知識做基礎選取合適的方式，為其他業務有序開展奠定堅實的基礎。

大數據思維下，除了關注結構化數據，還要重視對非結構化數據的整理和分析。目前，金融業所用的數據管理模式相對滯后，與實際應用要求相悖。為此，有關金融機構應盡快建立多種非結構化客戶信息平臺、電商平臺，以此來深化自身與網絡之間的交互，實現深度融合。在此過程中，能夠針對具體的模塊系統予以完善和處理，提高對數據處理科學性。此外，還能夠提高對數據資源的高效管理，使得數據資源能夠企業創造更高的效益。

（四）建立評價機制，規范學科研究

我們要明確的是大數據的應用，歸根結底是回歸和服務于人們生活。因此在金融學研究中，要加強對數據分析下的服務質量的提升[5]。具體來說，可立足于具體情況，建立信息保護措施，成立專門組織機構，實現對數據的高效監督和控制。我國金融交易方式不一、途徑多元，金融學要構建數據評價機制，并與有關部門聯合行動，從多個角度監督各主體的行為，增加主體違規操作成本，以此來規范各主體行為。如對于金融產品，可以通過對消費者滿意度調查，發現金融產品存在的問題等，規范經濟數據，以此來提高金融市場健康水平，且能夠為金融企業未來發展指明方向，最大限度上降低金融產業投資風險。

四、結論

根據上文所述，社會發展新形勢下，大數據已然成為社會發展的主導方向，并形成了大數據思維，對人類社會發展產生了深遠影響。金融學研究作為一門系統性、復雜性學科，與數據存在密切聯系。因此摒棄傳統思維方式，積極引入大數據思維至關重要。在實踐中，金融企業可以充分利用多學科數據，拓展金融學研究內容及范圍，通過對數據的整合，能夠充分了解客戶的需求和偏好，提供針對性、個性化服務，創造更高的經濟效益。同時在大數據思維指導下，金融企業能夠進一步明確自身未來發展方向，從而促進我國經濟可持續發展。

【參考文獻】

[1]張順，殷露琦.金融學研究中大數據思維的應用與實踐探索[J].品牌，2015（11）：164+166.

[2]王燕.試論金融學研究中大數據思維的運用[J].現代營銷（下旬刊），2016（02）：82-83.

[3]陶甄.探析金融學研究中大數據思維的運用[J].時代金融，2016（15）：206.

[4]劉念，劉一沙.淺談大數據思維在金融學研究中的運用策略[J].現代經濟信息，2016（10）：295+297.

[5]孫鈞.金融學研究中大數據思維的運用探究[J].中國市場，2016（50）：107+119.