淺談大數據思維在金融學研究中的運用

苑軍

[摘 要] 大數據思維以及大數據技術在社會各領域中的靈活應用推動了各行各業改革創新進程，加快大數據思維與金融學研究的融合不僅可以拓展金融學研究思路和增加金融學研究方法。本文通過介紹大數據思維的主要內容，全面分析了利用大數據思維研究金融學的重要性和必要性，總結當前金融學研究運用大數據思維過程中出現的問題，并提出針對性和可行性較強的措施來促進金融學研究的深入進行。

[關鍵詞] 大數據思維 金融學 研究 運用

中圖分類號：F832 文獻標志碼：A

大數據顧名思義就是指眾多的數據信息，這也決定了大數據思維必然具有數學性和邏輯性的基本特征。金融學研究可以簡單理解為研究金融行業相關的各種規律和知識，大量金融數據信息是金融學研究的基礎，因此，大數據思維與金融學研究有較強的關聯性和共同性，這在一定程度上減輕了大數據思維與金融學研究相結合的難度。大數據思維為金融學研究提供了新的研究方向和研究思路，因而，金融學研究人員應正視大數據思維對推動金融學研究的作用，不斷強化金融學研究的實際效果。

一、簡單介紹大數據思維的核心內容

互聯網技術的深入研究以及廣泛應用刺激了大數據技術的產生，而大數據技術又被統稱為數據處理技術，具有真實性強、高效便捷、信息量大等優勢。隨著互聯網技術不斷的更新升級，為大數據技術的研究以及應用提供了強大的技術支持，大數據思維也因此應運而生。大數據思維的產生以及運用在一定程度上改變了人們的思維方式以及工作模式，提高了人們對規模龐大而復雜的數據信息的收集分析和處理能力，從而為經濟社會的持續健康發展注入強大的動力和活力。

大數據模型的建立是一項十分復雜而繁瑣的工程，必然會遇到各種各樣的新問題，比如數據種類的劃分以及數據來源的確認等等，加之，數據信息收集分析以及反饋機制并不健全，在無形之中增加了數據信息保管的難度。超級計算機的發明與使用有效提高了數據信息來源的準確性和安全性，也提高了數據信息收集反饋體系的實效性和穩定性，提高了數據模型搭建的速度，促進了大數據的持續發展。

二、大數據思維在金融學研究中的使用情況

（一）大數據思維在金融學研究中的運用現狀

雖然大數據思維為金融學研究提供了一種更為先進的研究方法，但是因大數據思維人才緊缺、大數據思維模式過于落后化等原因，極大地降低了大數據思維對推動金融學研究的作用和效果。

金融學研究所需要的數據信息量過于龐大和復雜，提高了對金融學研究人員數據觀察能力、數據分析能力以及計算機操作能力的要求，不僅要利用大數據技術獲得更多安全可靠的數據信息，還需要對這些數據信息進行歸納整理和分析，因此，大數據思維在金融學研究中的應用不僅需要互聯網技術應用能力，還需要工作人員具有較強的綜合能力。但是從當前金融學研究情況來看，大多數金融學研究人員過于依賴能夠快速處理數據信息的互聯網技術，久而久之，造成金融學研究人員的綜合能力不進反退。

數據信息是否真實全面會直接影響甚至改變數據信息分析的結果，只有綜合全面分析真實完整和價值較高的信息才能保證結論的準確性，但是大數據所提供的各種數據信息有一定的不完整性，只能解答部分問題，而不能準確得出全部問題的答案，更不可能以此體現問題的實質。金融學研究人員過于重視數據信息的直接分析，很少關注數據信息深層次的涵義，從而降低了各種數據信息結論的準確性，增加了決策失誤情況發生的幾率。

大數據思維管理范圍較廣，涵蓋了數據信息管理、專業人員、專業技術等的管理。雖然大數據思維自產生之后就得到了迅速發展，但是其發展時間較短和發展模式并不完善，大數據思維仍處于發展性階段，技術管理和人才管理過程中也逐漸暴露出了許多新的難題。

（二）大數據思維對金融學研究的積極影響

大數據所提供的數據信息更加全面和豐富，有利于提高金融學研究數據結構模式的多元化和全面化。原有數據信息結構模式比較單一，降低了金融學對數據信息結構模式的綜合利用率。利用大數據思維可以最大限度的提高數據信息樣本的多樣性和豐富性，拓寬了各種數據信息來源的渠道和促進了金融學研究形式的創新。

大數據思維也提高了金融學研究的針對性和準確性。當前金融學研究范圍不斷拓寬，在原有財務和經濟等領域研究的基礎上進行創新型研究。金融學研究人員通過利用大數據思維可以在第一時間獲得最新的樣本信息，降低了所使用樣本信息的隨機性和偶然性，從而提高了金融學研究成本的說服力。

大數據思維加強了金融學研究與其他學科研究的內在聯系。金融學與數學等學科具有千絲萬縷的聯系，金融學不可能拋開數學等學科而進行獨立研究。利用大數據思維可以實現金融學與其他學科的共同研究，例如，可以利用物理學知識來預測金融學發展趨勢，利用數學知識可以搭建金融學研究模型等等。

（三）大數據思維在金融學研究中的運用前景

金融學研究早已擺脫經濟和財務研究的束縛，增加了銀行、證券等新的研究方向。重視大數據思維在金融學研究領域的應用，提高金融業務架構的合理性以及用戶對金融業務的理解力，為加強金融行業監督管理力度提供更多有價值的參考信息，有效的降低了金融風險發生的幾率。通過大數據思維可以全面深入的了解金融企業的運營現狀，幫助企業制定正確的運營決策，推動企業未來發展目標的實現。

三、金融學研究過程中對大數據思維的靈活運用

（一）建設金融學研究數據平臺

數據信息即是大數據的核心也是大數據的基礎，只有搭建好數據平臺才能實現大數據的長遠發展。大數據平臺并非是將現有數據進行整合，還需要拓寬數據信息的來源途徑，而手機、網上銀行、金融網站等都可以成為金融數據的來源。金融數據平臺建設過程中，可以利用大數據收集、分析以及保存各種數據信息，提高數據的多樣性和完整性，從而提升金融服務水平和服務質量，增強用戶對金融產品和金融服務的滿意度。

（二）提高金融風險控制能力與應對能力

金融風險伴隨著金融產品的使用而產生，金融風險不僅會給金融企業以及用戶造成嚴重的經濟損失，還會對其他行業的發展產生間接的消極影響。利用大數據思維研究金融學，明確可以加劇金融風險發生的各種潛在因素，提高對金融產品風險的掌控力，從而降低金融企業運營風險以及金融危機發生的幾率。

（三）促進了互聯網金融行業的研究與發展

互聯網金融行業是互聯網與金融相互影響和相互作用的結果，其發展離不開大數據技術和大數據思維。大數據思維可以推動互聯網金融運營管理模式的改革創新，為互聯網金融行業的穩定發展提供保障。大數據思維在金融學研究領域中所表現出了強大潛力，有效彌補了原有數據信息分析方法的弊端，提高了金融學研究的實際水平。

四、大數據思維在金融學研究中的創新性運用

大數據思維以大數據技術為支撐，重視大數據技術管理工作是實現大數據思維合理運用的基礎，因此，應加強金融學研究力度，為金融學研究技術和研究設備的引進提供資金支持，加快大數據、互聯網技術以及云計算技術的融合，提高金融學研究所需要各種數據信息收集反饋能力以及共享能力等。此外，還應重視大數據專業人才和金融人才的培養，完善金融機構人才的招聘機制以及考核機制，定期組織金融學、互聯網技術、大數據等領域的培訓，緩解金融人才不足的現狀。

小結

加強大數據思維與金融學研究的結合，了解大數據思維在金融學研究領域中的運用現狀、影響以及效果等等，提高大數據思維在金融學研究領域中的應用范圍和使用頻率，為金融學研究提供全方位的支持，推動金融學研究活動的順利開展。

（作者單位：安信證券股份有限公司招遠河西路證券營業部）

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