大數據環境中金融統計的發展優化研究

雷 蕾

一、前言

金融服務的現代化改革和發展需要金融統計的加持和幫助，尤其是在現階段大數據技術不斷優化和普及的環境下，金融統計工作也迎來一定的機遇和挑戰。為切實順應大數據時代高速發展的需求變化，相關的金融從業人員就要著眼于金融統計存在的不足之處和問題，創新金融統計的方法和模式，為金融市場的改革和發展打下堅實的基礎。同時，也要充分發揮大數據現代化、智能化技術優勢，使金融統計的思維和視野得到進一步的拓展，從而推動金融工作的有序開展。

二、大數據與金融統計的概念闡述

（一）大數據

普遍意義上來講，大數據是指難以借助傳統數據庫和數據分析軟硬件來管理的、數量極多的綜合信息集合體。大數據的出現在一定程度上代表了社會進入高速發展的信息化、現代化時代，越來越多的數據資料沒有得到快速的分析和系統的管理，從而導致數據不斷積累，最終出現重要數據丟失或者損壞等問題。大數據既體現在數據量的逐步增多，也具有多元化和非組織性的特征，因此，大數據相對來說尤其重視原始數據，數據資料的準確性也較高。對于大數據的本質內涵，大致可以分為以下幾個方面：一是在信息化時代視角下海量信息的收集、處理、分析、加工等有關于數據的操作行為都統稱為大數據。在對大數據信息進行讀取時，可以通過信息化技術進行快速定位，從海量的信息數據庫中精準得到所需要的關鍵和重要資料。同時，大數據資料不僅僅包含文字、文檔，也同時含有音頻、視頻等多樣化的數據種類，是規模較大的一個數據集合體[1]。除此之外，因為大數據的基礎信息來源是原始數據，并不是經過人工加工后的結構性數據，所以，大數據在應用過程中的真實性和準確性也能夠得到相對應的保障。二是大數據的操作理念是對數據之間相關關系的不斷研究和探尋，對數據的混雜性和整體分析比較重視，因此，與傳統經濟學和統計學的研究方法和模式有較為明顯的不同。正因如此，大數據也愈來愈成為各個行業在進行數據統計和分析方面的關鍵和核心方法。三是大數據對于數據信息的儲存和風險防范，是在多方智能技術的幫助下得到落實和創新的，這使大數據的優勢得以真正發揮。

（二）金融統計

金融統計作為經濟相關數據資料統計和管理體系中的重要工作之一，是現金貨幣體系不斷優化和改革的重中之重，能夠有效提高貨幣的流通效率。因此，金融統計工作所涉及的內容和板塊較多，比如銀行在現金收入和支出賬單方面的統計、互聯網金融相關資料的統計、金融市場的數據報表統計等。通過進行科學的、合理的金融統計工作，能夠對金融領域未來的發展趨勢模擬準確地規劃，完善和彌補現階段金融行業存在的發展問題，建立健全的金融制度和政策，從而助力經濟不斷發展。由此可見，在大數據環境下的金融統計工作應該進行適當的優化和改革，利用好大數據信息化技術，切實提高金融統計的準確率和效率。

三、大數據環境對金融統計的影響

（一）金融統計組織模式的改進

傳統的金融統計組織模式是由不同的監察機構對金融機構總部和其下屬分支機構，進行數據的橫向和縱向交叉統計與管理，而地方的金融統計部門也要對其管轄范圍內的地方金融機構進行細致的統計和監管[2]。但是，這種金融統計的組織方式是比較有針對性的。大部分僅僅簡單地對某一家金融機構進行數據的綜合分析，沒有結合其他機構和銀行的海量數據展開大規模的分析。除此之外，金融統計的對象也隨著時代的不斷發展，拓展到了醫療、土地、基礎設施等統計項目中去，由此產生了大量的急需統計和管理的數據，分散在各個統計機關和部門。在大數據環境下的金融統計工作，要如何將這些散亂的數據加以整合，并聯合其他相關統計部門和單位的力量，真正對金融統計的組織方式進行調整和優化，是目前需要重點關注的問題。

（二）金融數據信息處理方式的優化

大數據時代下的金融統計工作在對數據資料信息進行收集和處理時，如果仍沿用傳統的方法，可能會導致其對半結構化和非結構化的數據無法進行妥善的管理，甚至在收集數據時出現遺漏，導致數據資源庫不完整。因此，大數據技術的應用和普及，對金融統計工作中的數據收集和處理技術提出更高的標準，對數據資料管理人員的綜合素養和專業能力也有更嚴格的要求。在對數據進行收集之后，涉及重要金融數據信息的儲存、分類、匯總、優化、分析等一系列數據處理流程[3]。但是隨著數據處理量的激增，以往的金融統計工作可能已經無法適應呈爆炸式增長的統計需求，因此，勢必要采取更加智能的、先進的大數據技術進行處理。與此同時，傳統的金融統計工作在保證數據信息的真實度和準確度方面，可能也存在一定的不足之處。而大數據時代下的金融統計工作人員，要最大限度地節省時間和精力成本，擺脫逐級匯報的冗雜形式，對數據進行高精準度的快速統計和分析，從而高效率地完成金融統計工作[4]。

（三）互聯網大數據金融的催生

大數據因其數量多、傳輸速度快、種類豐富、應用價值高等特點被人們所熟知，大數據的應用也不僅僅限于金融領域，在人們日常的生活和工作中也常常可以感受到大數據的影響。例如，在教育行業中的在線教育平臺和軟件、物流行業中的智能識別和分類、醫療領域中的一站式服務機制等等。可以說，因為有大數據技術的加持，才使人們生活和工作的便利性得到極大的提高，人們也逐步適應在大數據時代的生活節奏。而金融行業與大數據的融合，最為顯著的是催生了互聯網金融。具體來講，就是在大數據、人工智能、云計算等現代化技術的多方融合下，傳統的金融產品從線下轉移到線上，比如支付寶的理財產品、淘寶的網購功能、微信的零錢通等等，都是傳統金融公司抓住大數據時代機遇，迎合金融市場的發展趨勢，與大數據技術相結合而推出的互聯網金融產品。大數據金融的出現，是對傳統金融市場的猛烈沖擊，也為更多的金融企業帶來發展機遇，激發企業內部的自主創新意識和創新能力，也拓展了金融統計的途徑和渠道。

四、大數據環境下金融統計的優勢

（一）提高金融監管的效率

在金融統計工作期間開展金融監管，是保障金融機構能夠正常、有序、良好運營的重點，并且能夠對金融統計數據實施全方位地跟蹤和監測，最大化防止金融風險的發生。以往的金融監管模式，主要是由監管人員和部門對金融機構在日常運行過程中出現的相關金融數據進行綜合分析及管理，并根據分析出來的結果和報告，采取針對性的金融風險防范和把控措施，使金融機構在開展相關的金融活動期間，能夠得到確切的保障和指導[5]。這種金融監管模式雖然能夠對金融機構提供相對來說較為安全的保障，但是在大數據環境下卻難以針對互聯網金融采取有效的監管和防范措施。因此，在大數據背景下進行金融統計的優化和創新，將現代化、智能化的技術逐步滲透到金融機構核心工作流程和細節中去，能夠幫助金融統計工作人員對數據在收集、處理、分析期間開展長效地監管，真正落實金融統計工作的自動化和便捷化。同時，也可以在規定時間內詳細分析和得出正確的數據處理結論，為金融機構在進行決策時提供具有參考價值的、有利的數據分析結果報表，真正提高金融監管的效率和質量。

（二）強化金融統計的邏輯思維

在進行日常的金融統計工作期間，不同統計人員所具有的邏輯思維差異，可能會導致統計數據的真實性和精準性存在差異。在選擇統計數據的來源和渠道時，大多數統計人員會傾向于相對來說比較廣泛的類型，認為寬泛的數據能夠具有一定的代表性。然而，以往的統計側重點卻是要求數據信息要有一定的匹配性，這一點與大數據環境下的金融統計思維明顯不同。除此之外，傳統的金融統計思維也更加注重數據的結構性，在對數據進行處理和分析時常常采用分布理論和概率測算。但是，大數據技術加持下的金融統計思維卻對結構化并不刻意追求，更注重最終判斷的結果是否能夠真正對不同行業和領域有所幫助。因此，金融統計在大數據環境中的優化和改進，在一定程度上能夠使其邏輯思維與信息時代要求的新統計思維更貼切，所得出的金融數據結論也更有說服力和穿透力。

五、大數據環境中金融統計的問題

現階段的金融統計工作，即使在大數據技術的幫助下有所發展，但是仍存在諸多的問題。一方面，金融行業領域的管理體系沒有得到完善，大部分金融企業內部的經營和管理制度也存在一定的漏洞，致使金融企業在數據的統計和處理上出現失誤。隨著我國高新技術的不斷發展和應用，以及互聯網金融的興起，導致越來越多規模大小不一的金融公司紛紛涌現，既有側重于互聯網金融挖掘線上金融理財產品的公司，也有相對來說較為保守和傳統的投資企業、機構、銀行等等。相關部門在對這些金融公司和機構的數據進行統計時，可能只側重于較大規模金融機構的數據，卻忽略中小型金融公司數據的重要性，因此，數據分析后得出的結論無法具有確切的代表性。還有涉足于其他類型的金融機構和企業比如醫療、房地產等等，其內部的金融數據受不健全金融行業管理體系的影響，沒有真正地納入金融統計的范圍中去，是目前出現金融數據漏洞的重要原因之一。另一方面，在設計和研發金融統計數據的分析軟件時，由于缺少全面的金融市場數據，導致現階段市面上所發行的金融數據統計和分析應用，并不能正確地、科學地進行分析和處理。但是，這些應用軟件被中小型金融公司和機構所使用，在推行金融產品時可能會出現較大的風險。金融公司也會盲目地進行相關業務的拓展和開發，在實際運行和經營的過程中，為公司內部帶來極大的不便和危機[6]。因此，金融統計工作要在基于海量數據的基礎上進行整體的匯總和分析，確保金融統計出的結果能夠與實際情況相匹配，并要求數據信息的全面性和精準性，才能夠持續推進金融機構各個業務的有序經營，為金融企業增加更多的收益。

六、大數據環境下金融統計的優化策略

（一）優化金融統計數據分析方法

金融機構要想得到長效、穩定的發展，就要對金融行業的未來發展趨勢進行精準地預測，并對相關的金融數據開展統計和分析，才能夠對金融機構內部不同工作部門的職責進行細致劃分，確定好金融機構的未來運營改革和發展方向，并建立健全的管理策略和制度。首先，要創新和優化金融統計中的數據分析技術和方法。要求數據分析結果報告簡潔、清晰、明了，使金融機構的相關管理人員能夠一目了然地獲取想要得到的信息，合理防范和預測金融風險，最大化規避金融業務中的漏洞和問題。同時，也有助于金融機構的領導班子確定好頂層規劃和總體戰略，利用大數據技術完善相關的數據處理設施和軟硬件應用，提高金融機構的整體信息統計能力。其次，對于金融機構不同部門上報的數據，要采取針對性的分析手段和方法，全面提高數據統計和分析的準確率，建立非關系型的金融數據統計資源庫，使非結構化數據的綜合處理及分析技術得到切實提高，推動金融數據的可視化發展和落實[7]。最后，金融機構也要利用好大數據的智能算法技術和物聯網系統，打造集成式、一站式的金融統計數據分析模式，使金融數據可以在可控的、安全的框架范圍內進行采集、處理和分析。

（二）健全金融統計的實施和管理制度

其一，在宏觀角度來看，國家要針對金融統計工作強化相關法律法規的實施和規范力度。在大數據時代的視角下，金融統計的實施應該主要確保信息采集流程的規范性以及重要金融數據的安全性。對于金融統計在融合大數據技術期間可能會出現的安全問題以及疏漏，可以通過專項立法的方式對金融統計工作進行約束和規范，明確在大數據技術加持下開展金融統計工作的各項規則，使大數據環境中的金融統計工作能夠在合規依法的范圍內進行。與此同時，地方的司法和執法部門也要注重監管金融統計工作的實施是否合規，并定期開展相關的金融法律法規科普活動，使金融統計相關的法律規定能夠被金融機構和其從業人員詳細了解和遵守。其二，要細致規劃和落實好滲透了大數據技術的金融統計工作的職能和責任。鑒于金融統計工作是涉及主體較多、內容較繁雜、協同度要求較嚴格的一項金融實踐活動，所參加的金融機構、企業、部門等，都要按照相關法律條例的規定，履行和落實好自身的責任。尤其是參與金融統計的工作人員，要具有高尚的職業素養和專業的業務能力，才能夠有意識地保護好重要的統計數據資料，使金融統計工作能夠順利地實施和開展。其三，要對金融統計工作進行動態化的全程監督與管理。一旦發現在應用大數據技術期間存在安全漏洞或者工作失誤要及時地進行補救，不定期開展對金融統計工作人員的培訓和考核，確保金融統計工作能夠在大數據環境中安全地進行。

（三）正確利用互聯網金融的統計管理

互聯網金融是大數據時代的衍生物，其服務模式主要是通過互聯網平臺的各個應用軟件，推出種類眾多的金融理財產品、金融服務等。互聯網金融作為新時期創新金融服務管理機制的重點和核心，既包含了發展潛力極大的信息化金融市場，也容納更多可利用和開發的金融服務管理因素。金融企業能夠利用大數據技術，保障好金融服務管理制度的有序性和智能化特點，加強金融服務內部的緊密聯系，全方位采集和分析互聯網金融市場的信息資料，使互聯網金融的未來投資及發展趨勢得到精準預測。越來越多的人也選擇進行互聯網金融產品的投資，一方面是人們可以隨時隨地地瀏覽互聯網金融產品官網，了解互聯網金融產品的詳細信息，并與其他網友針對互聯網金融產品進行互動和交流，共同討論投資該金融產品可能遇到的風險，從而有效改變人們對該金融產品的投資意向，以及對金融風險的綜合認知能力。另一方面，金融機構為緊緊抓住互聯網金融這一新產業的發展機遇，就要確切了解人們對于互聯網金融產品的態度和偏好。而應用金融統計工作在大數據平臺上將意向用戶的信息進行全面收集和分析，能夠進一步加強金融企業與用戶之間的黏性，深入了解意向用戶對于互聯網金融產品的關注程度，從而在后臺進行精準推送，為意向用戶定期推薦符合其投資意向的理財產品，進而提高金融產品的成交率，拓展更多的金融業務[8]。由此可見，金融機構通過利用大數據金融統計，能夠最大化發揮互聯網金融服務與管理的優勢，不斷優化金融企業與用戶之間的金融投資因果關系，從而盡快完成互聯網金融產品的業務指標。

七、結語

綜上所述，隨著先進科學技術的高速發展，大數據時代的來臨對于不同行業領域來說都是一把雙刃劍，既可以獲得更多的發展機遇，也迎來相對應的創新挑戰。而對于金融行業來說，在大數據環境中進行金融統計工作的優化和創新尤為重要。既是對金融市場未來發展趨勢的科學和合理預測，也是推動金融產業不斷前進和發展的有力工具。因此，為能夠在金融市場白熱化的競爭趨勢中占據一席之地，相關的金融機構和企業就要重點關注金融統計的優化和發展。通過改進金融統計數據分析的技術和手段、完善金融統計的管理體系，以及對互聯網金融的合理開發和管理，使金融統計能夠在大數據環境中得到高效的運用和實施，助力我國金融行業的長效發展。