大數據技術在金融統計中的應用

張弘毅

（上海財經大學 信息管理與工程學院，上海 200433）

0 引 言

隨著互聯網時代的到來，金融統計領域出現了不少問題，特別是財務數據分析結果在滿足全面分析和社會需求方面遇到的困難，統計數據只是一個簡單的數據匯編，缺乏數據的直觀顯示，沒有反映金融市場的未來發展趨勢，也無助于金融統計的分析。所以，在分析財務數據時更多使用大數據技術，將有效提高金融統計提供服務的能力，并為金融行業宏觀經濟決策和趨勢研究提供全面和可靠的信息。提升金融服務管理水平，需要金融統計分析工作給予支持和幫助，這樣才能提升管理質量，優化服務模式。大數據技術具有的優勢可以為金融統計工作提供巨大的幫助，促進其工作效率和工作質量不斷提升，因此，需要對大數據技術在金融統計工作的應用策略和方法進行深入研究和探索。

1 大數據概述

大數據指的是信息量較為龐大無法應用傳統的數據庫來實現分析和管理功能的數據集合。普遍來說，大數據指的是巨大數量的數據集，無法使用傳統的數據庫工具進行分析和管理，大數據的概念分為三個層面，包括現象、理念以及技術。大數據體現了自人類社會進入信息時代以來大量數據積累的現象，這一現象有四個主要特點：數據量多；在數據非常多的情況下，處理速度快并且具備實時處理數據的能力；無法用傳統信息處理或分析工具來處理數據，數據具有多樣性與非組織性；數據的準確性很高，因為大數據更重視原始數據和非組織性的數據，而不是經過處理的結構性數據。

對于大數據的內涵可以通過以下三方面體現。第一，社會發展進入到信息時代以后形成的具有海量信息的數據集可以稱之為大數據，大數據的優勢往往體現在容量大、類型多、處理速度快、真實性和可靠性高。①容量大指的是數據體量龐大，形成了一個大規模的數據集；②類型多指的是大數據包括語言、文本、視頻、音頻、位置等多樣化的數據類型；③存取速度快，在面對龐大的數據信息時，能夠對這些數據進行實時處理，不僅可以快速存儲大量信息，而且可以快速從海量信息中提取所需信息；④應用價值高，指的是數據具有極強的真實性和可靠性，大數據重視的是原始數據，并不是經過處理后的數據。第二，大數據指的是在上述基礎情況之上形成的一種分析問題的范式和理念，例如大數據理念可以反映在重視對相關關系進行探索，并非對因果關系進行探求；重視混雜性高于精確性；重視對所有信息進行分析，而不是對隨機樣本進行分析等等。通過對這些理念進行分析可以看出，大數據分析與計量經濟學和統計學的研究范式具有差異性，因此其成為當前時代統計決策的最新方法。第三，大數據是一種先進的對海量數據進行有效處理的方式，如常見的存儲、分布式處理等等。大數據在這些技術的輔助作用下使其理念得到落實，并將大數據的真正價值充分體現出來。

2 大數據技術在金融統計中的應用策略

金融行業是一個典型的信息密集型行業，以各種數據形式記載、管理和流通大量信息。由于大數據具有可以采集、分析、儲存海量信息的優勢，所以，金融行業需要構建更加標準化、科學化的金融數據統計模式，完善基礎設施建設?；A設施一般包括管理軟件和運維、計算機存儲硬件、網絡、數據中心等。目前，我國金融部門正在進行金融信息的收集工作，這是一項艱巨的任務，需要使用大數據方法進行金融統計。

數據提取和應用的創新方法。中國銀行的大數據來源包括半結構化和非結構化數據，例如文字和圖像，要不斷探究如何提取和使用數據，例如將傳統銀行家的數據轉換為收集銀行家的情緒，使用DATA 方法預知銀行機構的工作。加強數據提取和分析應用能力，探索內部數據提取和利用外部資源安全整合數據的解決辦法。

加強搜索技術的應用。例如，通過促進開發基本技術，如網站搜索技術、知識計算(搜索)技術和知識庫技術，將多維關鍵詞的搜索納入經濟和金融預測框架，提高預測經濟和金融趨勢的能力。

加強金融統計的標準化。統一的數據標準是數據處理的基本先決條件，不類似的數據無法合并和比較。目前，不同的金融機構之間的統計指標各不相同，應作出重大努力，實施金融統計標準化，統一有關金融基礎設施、標準、分類、金融機構代碼、金融工具和金融交易等基本統計要素定義的規則。

加強大數據應用中的隱私保護和信息泄露風險防護。保護信息安全是發展財務數據基礎設施和使用大數據技術的先決條件。建立保護大數據隱私和信息安全系統，制定數據安全框架，涵蓋數據收集、數據轉移、數據儲存、數據銷毀的各個階段，加強信息安全防護能力，并密切保護信息數據的安全。

3 在知識圖譜技術基礎之上開展金融統計指標血緣分析

3.1 知識圖譜數據模型

知識圖譜是Google 公司為了提升查詢精準性以及搜索引擎的相應速度而在2012 年公布的一種新技術。在應用知識圖譜技術之后，搜索引擎的速度得到了提升，不僅能夠對用戶查詢隱藏的語義信息進行洞悉，同時還能更加精準地做出信息反饋，使得用戶在查詢過程中得到了極大的滿足。所謂的知識圖譜其實就是一種類型各異的圖像，可以將知識的結構以及發展進程顯示出來，在此過程中會借助可視化技術的優勢來描述知識資源，同時還會深挖知識和相關載體的關系，并對這些內容進行分析，最后繪制出一種以“實體、關系、實體”三云組為表現形式的圖像顯示出來，其特點是賦予字串新的意義；根據用戶的搜索次數來擴大范圍，從而獲得更多的信息和內容；具有搜索連貫性；有助于用戶查找更加精準的信息；通過關鍵詞找到相關的知識體系，并將其形成關系網絡展示給用戶。

3.2 金融統計指標血緣分析的可行性

第一，金融統計特點。一方面，數據規模大。以人民銀行金融統計系統為例，其每年采集的各大銀行機構的數據總量保持在十億以上，可見數據規模如此龐大。與此同時，每月通過對標準化存貸款進行抽樣調查以及對理財信息數據進行統計等都會獲取龐大的數據信息。另一方面，金融統計還具有多維度的特點。金融統計數據體系具有多層次性，主要表現在金融統計層面（內容有精準扶貧貸款、金融市場統計、貨幣供應統計等）和制度性調查層面（內容有城鎮儲戶問卷調查、銀行家問卷調查等）。通過金融統計監測系統采集的數據來看，數據已經達到了八千多項，由此可見其數據維度較為廣泛。

第二，金融統計分析的劣勢。金融統計工作是一項復雜而系統的工作，需要統計人員能夠從海量信息中快速準確地提取有價值的信息。金融統計分析的劣勢往往集中體現在以下方面：數據分析中未能充分體現大數據思想、缺乏數據挖掘力度、未能合理利用先進的數據分析技術等方面，對充分發揮統計分析決策作用造成了巨大的影響。因此，必須要在創新統計模式的過程中充分發揮大數據的優勢作用，只有這樣才能幫助金融統計數據實現最大化的應用，有助于應用效果的提升。

第三，血緣分析具有的優勢。血緣分析是一種借助歷史記錄來顯示數據來源以及數據處理過程等，同時獲得最終數據血緣關系的一種方法。對金融統計指標采取血緣分析法可以在指標數據出現變化的時候利用血緣關系來對數據來源進行快速定位，并對數據處理過程進行探究，以此來簡化數據分析流程，降低其工作難度，同時還有助于提升數據分析的準確性。血緣分析具有的優勢一般體現在：一是當數據庫軟件工具不能對數據量進行處理的時候，在超出自身能力范圍之外以后，采用血緣分析來對數據來源進行追蹤，最終確定問題數據的具體位置，并及時梳理數據之間的邏輯關聯。二是在進行統計的過程中，如果人民銀行和各銀行在統計指標中使用的名稱編碼與名稱不同時，就要利用血緣分析方法來判斷他們之間的關聯，這樣有助于降低在標準統計中因為銀行客戶端而帶來的工作難度。三是，在對大規模的數據進行波動分析時可以充分利用血緣分析法。通過此種分析方法不僅有助于提升分析水平，同時還有助于提升金融分析的全面性、真實性和可靠性。四是，血緣分析可以應用到多層級關聯、股權結構、資金穿透管理等方面，并能實現更好的發展。

3.3 金融統計指標血緣分析

根據上述提到的知識圖譜，可以結構其三元組來對金融統計指標之間存在的關系進行清晰的描述，并對指標之間產生的影響性進行分析，同時還要構建數據血緣關系。本文以人民銀行金融統計月報資產表為例來對金融統計指標血緣進行分析，通過構建指標三元組，對各項數據指標進行了整體梳理，構建出大量三元組，其中有三分之二屬于實體數量，只有三分之一屬于主語數量。以金融統計月報表中顯示的資產類指標和負債類指標為例，在Neo4j 的基礎之上對他們之間的血緣關系進行查詢，同樣利用此方法也可以來刻畫出不同的統計報表和統計指標，從而構建出可以體現金融統計指標范圍的關系網絡。這對于統計數據質量管理、統計指標識別以及統計數據分析而言具有重要的意義。在構建好可以體現金融統計指標范圍的關系網絡后，可以從中隨意選取一個具有代表性的指標，然后對該指標的血緣關系進行查詢，可以得到血緣關系圖，并將其應用到如下場景中。一是，在通過對上述血緣圖進行分析之后，根據圖中的相關信息發現數據出現變化的環節，并對其進行分析，找到影響數據變化的真正因素，同時對最終的數據變化情況進行正確的評估，并確保數據分析工作具有全面性、可靠性和真實性。二是，統計人員要針對上報過程中金融統計數據出現的遺漏數據等問題進行修改和調整，同時還要結合血緣關系圖分析需要修改的具體數據，無論出于何種工作環境中，這都是一項重要的工作。

4 結 語

綜上所述，金融行業作為我國經濟發展過程中的重要支柱產業，其發展速度和統計模式都對我國的經濟發展產生了深刻的影響。為了使金融機構能夠滿足智能時代的環境發展需要并促進金融統計分析的完善，必須改變它們的思維方式，確保大數據分析的有效作用，并進一步優化金融統計服務。通過分析大數據，可以從大信息中獲得有用的信息，確定金融行業的前進方向，獲取關鍵信息，為金融行業的發展提供準確的數據信息，并全面發揮大數據分析在金融統計中的作用。對金融統計的分析具有一定程度的專門性和系統性，需要不斷提高應用大數據技術的專業能力，并在實踐過程中通過大數據技術更有效地進行金融統計工作。因此，要在智能時代背景下更好地發展金融統計，就必須在不斷改進金融統計工作能力的基礎上，對大數據技術進行更好的分析，并為有效開展金融統計工作提供必要的支持和保證。進入大數據時代之后，大數據技術的普及應用在很大程度上改變了金融統計模式，因此，金融業要想與時俱進，推動社會經濟發展，需要轉變思想觀念，利用新技術和新方法來創新金融統計工作，并保證大數據技術的優勢作用可以在金融統計分析工作中得到充分的發揮，促進金融統計分析工作能夠實現快速發展。