大數據在金融經濟監測預測領域中的應用

尚 曉◆

伴隨著現代科學技術不斷發展，大數據、云計算、區塊鏈等先進技術也在金融領域中得到十分廣泛應用，在為金融經濟有效監測預測提供技術支持的同時，也推動金融行業朝著更好方向發展。尤其是金融業本身就是數據最密集行業之一，促進大數據與金融業深度融合，不僅可以為金融經濟發展提供嶄新動力，還是現代金融發展的必然趨勢，實踐中通過大數據技術有效應用，可以對各類金融信息進行收集、處理和分析，并指導金融機構進行金融產品創新，同時依托大數據加強金融風控和監管，以推動金融行業更加健康發展[1]。本文嘗試從大數據與金融創新、大數據與金融風控、大數據與金融監管三個層面入手，對大數據在金融經濟監測預測領域中的有效應用進行細致探討，并提出幾點促進金融大數據發展應用的建議，希望可以為相關人士開展工作提供參考。

一、大數據在金融經濟監測預測領域中的應用分析

（一）大數據與金融創新

實現金融創新，需要將現有先進技術滲透到其中，使之形成新的經濟能力，而大數據的發展和應用為金融創新提供有力技術支撐。考慮到金融創新形式具有多樣化特征，但是與大數據存在緊密聯系的主要集中在金融業務上面，具體包含：

1.大數據促進金融機構金融產品創新，簡單來說就是利用大數據技術，通過網絡對客戶有價值信息鏈進行抓取，并根據得到的客戶交易動機、行為等數據，對客戶金融產品收益性、安全性等方面需求進行充分挖掘，然后經過對金融工具風險、收益、流動等特征進行重新分解組合，設計出更多契合客戶需求的金融產品，在這過程中還可以依托大數據，對整個金融市場交易數據進行收集、分析和挖掘，以達到金融產品市場發展動向精準定位和科學預測目的。

2.大數據促進金融科技創新，在步入信息化時代以后，金融行業數據信息也呈現出爆炸式增長狀態，采用以往工作模式對這些信息數據進行處理難度比較高，而依托大數據技術可以實現海量信息數據高效高質處理，在對龐大數據進行有效提純的同時，金融效率也會得到顯著提高，而大數據與金融經濟相融合產生的巨大便利，也促進其他科學技術在金融領域中進行深化應用。

3.大數據促進金融服務創新，在大數據支持下，金融機構可以對用戶相關信息進行采集、量化處理和模型構建，并在對這些信息進行多角度分析以后，根據用戶特征實施精準分類，并為精準金融服務開展打下堅實基礎，同時大數據的有效運用還提高了金融服務效率與水平，使小微企業貸款問題得到有效解決，并推動普惠金融進一步發展[2]。

（二）大數據與金融風控

新經濟發展形勢下，金融行業面臨內外部環境發生巨大改變，繼續沿用以往管控手段對金融風險進行防范，已經無法滿足當前發展要求，并且暴露出成本較高、效果較差等問題。迫切需要堅持與時俱進，將大數據與金融風控緊密聯系起來，以更好把握各項數據信息存在內在聯系，數據信息所映射出的風險問題也能準確把握，并為各類金融風險識別分類、實時監控預測、風險防范措施制定等工作有效進行提供重要支持。具體表現為：

1.信貸管理，金融機構可以利用大數據對信貸用戶各項基礎數據進行深入挖掘和分析，并逐步實現客戶信用評價模型構建，與傳統金融風控相對比，大數據下的金融風控成本更低，并且可以充分利用技術優勢對每一筆貸款進行監測和追蹤，并從獲取的貸款者資金流轉信息中，對風險預警信號進行提前捕捉，并采取相對應措施加強控制。

2.資產結構優化，現代先進科學技術有效運用推動了金融科技創新，在催生出更多金融模式的基礎上，不良資產管理與處置問題也引發社會各界廣泛關注，而借助大數據技術就可以助力該項問題得到妥善解決，實踐中可以根據逾期金額、逾期次數、額度使用率等信息對催收策略模型加以構建，并利用大數據對客戶信息進行更加深入挖掘，在解決不良資產催收過程遇到的資產無法評估、客戶失聯等問題時，進一步提高不良資產處置效率，相應金融風控管理水平也會得到提升[3]。

（三）大數據與金融監管

金融監管作為保障金融經濟健康穩定發展的核心內容，尤其是在步入信息化時代以后，金融信息數據呈爆炸式增長，依托大數據技術可以對這些金融數據信息進行高效采集，并在引入“大數據+監管”模式以后，可以為全景式金融監管奠定堅實基礎。同時，對具體區域收集金融數據進行深入剖析和利用，可以為該區域監管工作有效開展提供指導性宏觀數據，并聯合金融指數動態分析，確保金融監管決策制定更加科學和合理，以此推動金融行業更加健康穩定發展[4]。此外，大數據技術的應用還能夠對金融行業發展特點及規律進行總結提煉，并在開展動態化金融監管模式下，對存在的漏洞進行及時補充，使金融監管制度、金融監管協調機制更加完善和規范，金融監管效率與質量也會得到顯著提高，并為新時期開展金融監管工作提供嶄新思路。

二、促進金融大數據發展應用的幾點建議

為使大數據在金融經濟監測預測領域中的重要作用得到充分發揮，在實踐應用時還要對以下內容引起重視：

提升數據挖掘和分析運用能力，無論是金融業務創新，還是風險防控，都離不開大數據分析和挖掘技術從旁發揮輔助作用，然而聯系實際，金融大數據優秀人才還比較欠缺，而傳統金融行業科技人才已經無法滿足當前工作開展需要，這些科技人員進行轉型也體現出進程緩慢、難度較大等特征，在相關人才培訓管理方面，所制定的人才培養機制也不夠全面和科學，實踐中還要緊跟時代步伐，培育一批專業知識扎實和善于利用大數據的優秀人才，以更好適應金融經濟發展需要，相應金融經濟監測預測工作也能更加順利和高效展開。

構建多元化金融大數據平臺，在社會經濟和科學技術不斷發展背景下，大數據在金融經濟監測預測領域也得到一定程度應用，然而從實際情況來看大數據實踐應用還存在諸多不足，究其原因在于各行業信息數據壁壘尚未打破，導致金融經濟監測預測有效進行受到嚴重制約，還需充分融合現代先進技術，對多元化的金融大數據平臺進行構建，通過該項平臺不僅可以對金融領域相關數據信息進行充分收集、整理和分析，還能夠將與金融相關的行業、企業、部門、人員等銜接起來，使之溝通聯系更加緊密，在更好發揮大數據監測預測金融經濟重要價值基礎上，形成共建共享和互惠互利良好參與機制。

規范大數據金融行業標準，隨著大數據在金融經濟監測預測領域中的應用研究不斷深化，金融大數據壁壘也會被逐漸打破，所呈現出的金融數據信息將會呈現出爆炸式增長，相應數據風險、信息安全等問題也會日益增多，特別是在數據安全、數據濫用方面，還需要對金融大數據行業標準進行規范，在實施規范化管理的同時，將懲罰機制滲透到其中，以保障大數據在金融領域中應用更加健康和有序，另外在法律層面也要堅持與時俱進，在細致梳理有關金融大數據方面法律法規的同時，對社會變革引發的法律空白進行填補，以更好界定金融大數據發展帶來的各種問題[5]。

三、結語

本文是基于對大數據在金融經濟監測預測領域中應用的分析，在步入信息化時代以后，各類信息數據呈爆炸式增長，而金融行業作為數據密集型行業之一，對這些數據信息進行有效收集、整理、分析和利用，可以為金融科技創新、金融風險監控、金融行業管理等提供有力支持。實踐中需要對大數據有一個全面、系統認識，并結合當前金融行業發展實際，對大數據在金融監測預測領域中的有效應用進行細致分析，同時聯系大數據應用存在不足之處，從培養人才、完善平臺、規范行業等角度入手，采取有力措施進行完善，促進大數據在金融監測預測領域中得到更加深入應用，并帶動金融行業健康、穩定和持續發展。