大數據思維在金融學研究中的運用分析

孫富霖 王雪

摘要：科學技術的發展改變了人們的生產生活方式，人們迎來了大數據時代，大數據時代下海量的信息數據使其采集、加工與整理工作變得困難起來，隨著大數據逐漸滲透到人們生產生活的各個領域。目前，市場環境以及與大數據相關的主體活動都迎來了變革，人們基于大數據形成的大數據思維使金融學領域面臨全新的挑戰。本文主要分析了大數據思維在金融學研究中的影響作用，在此基礎上探討了大數據思維在金融學研究中的運用，以期為我國金融領域的發展提供動力。

關鍵詞：大數據思維；金融學；運用研究

與應用型經濟學相同，金融學的研究具有明顯的時效性與博弈性，金融學領域的研究人員必須具備對時下市場、買賣關系雙方關系以及我國經濟大環境有充分的了解，這樣才能使金融學的研究成果具有現實意義。同時，由于金融學的知識系統較為復雜，其中既包含大量的數據指標與經典知識理論等，還包含多方面的經濟問題、期貨期權、數據監測與統計等。因此可以看出金融學的研究以大量的數據信息為基礎，大數據思維對金融學的研究具有一定的促進作用。

一、大數據與大數據思維

（一）相關概念闡述

大數據主要指在一定時間內的數據集合，這些數據集合無法用常規軟件供給進行處理、捕捉和管理，因此，大數據必須用全新的處理模式，才能具有更高的洞察力、流程優化能力以及決策能力。所以，大數據屬于多樣化的、高增長率以及海量的信息資產。在近幾年，人們逐漸發現大數據在各個領域的重要作用，相關部門因此提高了對大數據的重視，大數據開始快速發展起來。而大數據思維是大數據時代的產物，主要指人們在大數據時代利用大數據來分析問題，用以提高決策的科學合理性的思維方式，大數據思維與傳統思維方式不同，在大數據時代，人們利用大數據思維處理與分析問題，具有更高的合理性和科學性[1]。

（二）大數據的未來發展趨勢

隨著計算機技術與互聯網的不斷發展，人們在日常生活中產生的數據越來越多，于是人們開始尋找更有效的數據信息捕捉與管理的措施，大數據時代因此到來，并且隨著物聯網、互聯網、手機等的不斷發展，大數據必然朝著的數據來源與種類越來越多，數據分析與存儲越來越高速化的方向發展。隨著大數據在人們生產生活中的作用越來越大，與大數據有關的法規法規也朝著不斷完善的方向發展。大數據時代，數據的豐富性將是前所未有的，大數據的重要性將日益突出[2]。

二、大數據思維在金融學研究中的滲透

金融學研究需要以數據為基礎，只有在數據準確性得到有效保障之后，研究者才能做出正確的決策判斷。當大數據時代來臨之后，金融學研究工作中，數據的海量性與豐富性有所提高，金融學研究工作難度因此而提升，但是大數據也降低了金融學研究的失誤風險。綜合分析來看，大數據思維在金融學研究中的作用體現在以下幾個方面：首先，大數據思維嚴重影響著金融學領域的發展。在大數據時代下，金融學研究工作中，擁有更全面數據的一方就占據研究的主動權。比如阿里巴巴等，都是充分利用了大數據與大數據思維的優勢，才取得了金融領域的成功。其次，金融學研究的意義之一在于推動經濟市場的發展，而合理運用大數據思維，有效的發揮出大數據的優勢，有助于研究者擴寬金融市場，成功的促進金融企業的發展[3]。

大數據時代的到來為大數據思維滲透與金融學領域提供了便利條件，大數據中含有大量的資料，在經濟不斷發展的過程中，金融學研究工作中存在較大的困難，不僅是大數據的巨量資料給金融學工作者的日常工作帶來的困難，研究者還需要從復雜的經濟環境中尋找有用的數據，然后再將這些數據用經濟學含義的形式表現出來，借此來推動我國經濟的發展。在大數據時代下，研究者的工作尤其關鍵，必須合理把握經濟脈搏，進行有效的統籌規劃。因此，金融學研究者要把握大數據的時代特征，合理利用大數據思維極其衍生出的數據處理系統，用大數據思維來指導自身的教學與研究。對高校的金融學專業教師來說，應帶有預見性的眼光進行金融學教育工作，將大數據思維融入在教學課堂中，積極引導學生正確看待大數據思維在金融學研究中的作用，幫助學生利用大數據思維進行金融學的研究工作，這樣有助于使大數據思維更好的滲透在金融學研究領域，有效促進大數據思維與金融學研究的未來發展。目前，大數據思維在金融學研究中的滲透主要體現在以下幾點，首先，金融學領域正在不斷完善數據平臺的建設工作，與傳統的數據平臺建設不同，大數據時代下金融數據平臺建設過程中的各種數據主要來自于各大網點，例如人們的手機APP、網上銀行、人們經常瀏覽的門戶網站等。對于這些數據平臺建設的主要目的是為客戶提供更滿意的服務和產品。在金融學領域，人們能越來越有效的發揮出大數據思維的作用，有效的推動的金融學領域的發展。其次，大數據思維在金融學研究中的滲透還體現在互聯網金融、現代金融學研究思路的拓展等方方面面。大數據思維正在改變傳統的金融企業運行模式[4]。

三、在金融學研究中運用大數據思維的措施分析

（一）深入挖掘大數據信息

在大數據處理中，深入挖掘數據信息是其顯著特征之一，因此，在金融學研究領域，研究人員應首先挖掘金融學領域的數據信息，在數據信息中了解客戶需求的變化，并且根據數據信息對未來金融學的發展方向做出預測，這樣有助于企業制定滿足客戶需求的金融產品，也有助于企業發現自身發展過程中存在的問題，幫助企業做出及時改進，有助于金融企業的長遠發展[5]。

（二）交換大數據資源

在市場經濟體制下，金融企業要想保持良好的發展趨勢，在保持良性競爭的同時，還應樹立合作共贏的觀念。在大數據時代的背景之下，每個金融企業所獲得的數據信息都是片面化的，因此，保持合作共贏的企業發展觀念，就要實現大數據資源的交流。企業與企業之間建立數據的交換平臺，有助于金融企業之間相互取長補短，發現自身的不足，完善企業內部的大數據平臺體系，促進工作人員大數據思維的形成與發展，使合作的雙方都實現發展的目的，最終適應經濟市場的發展變化，推動金融學領域的發展[6]。

（三）提升金融業務水平

金融學的研究需要在實踐的基礎之上，大數據思維與金融學研究的實踐在于大數據思維在金融企業中的應用效果。在我國當前經濟市場的發展形勢下，將大數據思維應用于金融學的研究中具有重要的意義，金融學研究人員通過對領域內海量數據進行分析，能提升金融企業的業務處理水平，幫助評估金融市場的發展形勢，甚至包括其它金融企業的運營狀況等，金融企業通過大數據思維不斷完善自身管理模式中的不足之處，及時發現經濟市場中存在的各種風險，制定出相應的解決方案，將風險控制在可管理的范圍之內[7]。

（四）開發多元化的數據管理模式

大數據時代下，各種信息數據呈現海量化的發展趨勢，對于金融企業來說，在大數據時代下進行自身經濟活動的管理，除需要充分的大數據思維以外，還需要借助有效的數據管理模式的輔助作用。隨著科學技術發展腳步的加快，各種數據不斷涌現，金融企業必須保持創新的發展理念，明確利用大數據思維促進企業發展的主要工作是對非結構化的數據進行處理與分析。就目前來說，大多數金融企業所采取的數據管理模式都無法滿足企業對數據的需求。因此，為了改變這一現象，加強大數據思維在金融學研究中的應用，應開發多元化的數據管理模式。比如建立多種非結構化的電商平臺以及客戶信息平臺等，使金融企業與網絡之間形成更好的融合，能幫助金融企業在網絡中獲取更多與自身發展有關的信息。同時，在這一過程中，企業應不斷改進和完善數據模塊系統，使其滿足數據采集、分析與處理的需要，能實現對非結構化數據內容的存儲與共享工作，提升金融企業中各種數據的質量，實現對金融企業中數據信息的量化處理[8]。

綜上所述，隨著計算機技術與現代互聯網的發展，人們迎來了大數據時代，大數據時代下，數據信息的采集、分析、管理與儲存工作都變得困難起來，這種現象給金融學研究工作帶來全新的挑戰。金融學研究需要在各種信息數據的基礎之上進行，隨著數據逐漸海量化，金融學研究人員需要尋找存進金融領域發展的有效方法、因此，將大數據思維運用在金融學研究中，能提高金融學研究工作中數據處理的工作效率，通過深入挖掘大數據信息、交換大數據資源、提升金融業務水平等措施，實現大數據思維在金融學研究中的運用，促進我國金融領域的發展。

參考文獻：

[1]喬穎.淺談大數據思維在金融學研究中的運用[J].中國商論，2018（20）：8-10.

[2]顏慧慧.論大數據思維在金融學研究中的運用[J].經貿實踐，2018（11）：161-162.

[3]黃夕珂.試論金融學研究中大數據思維的運用[J].中國國際財經（中英文），2017（23）：230.

[4]史雅靜.大數據思維在金融學研究中的運用[J].時代金融，2017（27）：17+20.

[5]朱佳琦.大數據思維在金融學研究中的運用策略淺議[J].納稅，2017（07）：83.

[6]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.

[7]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.

[8]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.