金融學中大數據思維的應用研究

燕楠

[摘要]隨著社會的發展，網絡技術水平的不斷提高，大數據時代到來。大數據時代的到來，為各行各業帶來了翻天覆地的變化，金融學研究領域也不例外。文章以金融學研究中大數據思維的重要性為切入點，系統地闡述了大數據思維在金融學研究領域中的應用路徑。

[關鍵詞]金融學；大數據思維；金融研究

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.29.097

1 大數據思維的相關概念

所謂的大數據思維是近些年來才產生的，它包括三個內涵，即數量（Volume）、速度（Velocity）和種類（Variety）。一經產生就引起了互聯網公司等部門的高度重視。雖然現階段，大數據已經得到了廣泛的普及，但大數據的概念依然缺乏一個統一的標準。通常情況下，廣大民眾將那些無法用常規軟件進行獲取的數據稱為大數據。而筆者認為，所謂大數據，其實就是指具有數量多、真實性高、速度快等多重特點的數據。在大數據時代，人們只有充分運用大數據思維才能夠實現大數據的優勢，才能徹底擺脫傳統的固有的思維方式對我們的負面影響，進一步提高決策的科學性。[1]

2 在金融學研究中運用大數據思維的必要性

數據在整個金融學研究領域中，具有非常重要的作用，它是金融學研究中所有決策的最主要依據。[2]只有在科學的、準確的大數據基礎上決策者所做的決定，才能夠稱為正確的決定，才能夠是符合自身發展需要的決定。筆者認為將大數據思維應用到金融學研究領域中具有以下兩方面的優勢：一方面，大數據思維在金融學研究領域中的應用極大地影響了金融界的發展。若想在大數據時代進行金融分析，就必須以大數據為依據。例如，紐約大學的教授Edward Altman曾提出一個基于企業資產負債表的量化模型Z-Score來度量企業違約風險，這種量化模型的構建就是以大量數據為基礎的。由此可見，在大數據時代，誰擁有的數據多、數據更全面，誰就獲得了成功的一半。另一方面，大數據思維對于金融市場的進一步拓展具有非常重要的意義。隨著社會的發展，網絡技術水平的提高，金融市場的競爭也變得越來越激烈。將大數據思維應用到金融市場當中則可以有效解決上述問題，充分發揮大數據的優點，實現金融企業的可持續發展。[3]

3 大數據思維在金融學研究中的應用

3.1 建立健全數據平臺

數據平臺是大數據發揮自身作用的基礎。筆者認為在進一步加強數據平臺建設的過程中，應不斷拓展數據來源渠道。以往在建立數據平臺的過程中，僅僅依靠銀行的數據為主要依據，這在一定程度上減小了數據來源渠道。[4]而在大數據時代，必須充分利用門戶網站、網上銀行等互聯網產品所提供的數據建設大數據平臺，并深入挖掘這些數據，充分了解客戶的喜好，從而實現個性化服務。在建設數據平臺的過程中，還應當以大數據思維來獲取、分析大量的數據，有效彌補傳統數據的不足，進一步提高大數據平臺建設中數據的科學性。

3.2 切實加強風險管理能力

毋庸置疑，絕大部分金融產品都存在一定的風險，而充分運用大數據思維，則可以有效解決這一問題，切實提高金融企業對風險的管控能力，減少財產損失。[5]正因如此，在研究金融學的過程中也應當以大數據思維為主要思維方式，通過分析大量的數據來提高金融決策的科學性、準確性，合理控制風險。以銀行為例，銀行在對企業進行放貸的時候，便可充分利用大數據來對企業進行評估，了解企業的銷售情況、資金運營情況等，最終依照評估結果來決定是否發放貸款以及發放貸款的范圍。筆者認為通過分析大量的數據，能夠進一步提高數據分析的準確性和科學性，并在此基礎上有效避免傳統數據分析存在的不足。正因如此，相關工作者應當充分意識到將大數據思維應用到金融學研究中的意義，實現金融企業風險管控能力的進一步提高。以美國的一家汽車保險公司為例，該公司通過大數據分析識別出詐騙規律，從而使車險詐騙案例減少了30%，誤報率減少了50%，整體索賠成本降低了2%～3%。

3.3 提高互聯網金融發展水平

在大數據時代下，金融行業的發展已經同大數據的發展有機結合在了一起。通過互聯網這個不斷發展的平臺，將大數據應用到金融研究分析當中，有效改變傳統金融企業的運營模式。在大數據時代，互聯網企業結合大數據技術實現金融業務服務或是傳統金融企業利用大數據拓展金融服務領域范圍，是大數據時代主要的金融服務提供方式。但不論是哪種金融企業都是以大數據為基礎的，是在大數據時代下不斷產生的。

3.4 拓展了金融學的研究思路

大數據思維在金融學研究領域的應用，有利于進一步拓展金融學的研究思路，幫助研究者獲得更多的信息量。可以說，大數據思維有利于研究者突破傳統數據分析的局限性，使研究思路得到進一步拓展。[6]具體來說，主要體現在以下兩個方面：一是大量的數據有利于進一步提高金融研究的準確性，有效避免金融數據研究中的隨機性，使金融分析結果更具有說服力；二是大量的數據極大地豐富了金融學的研究內容。這里所說的大量數據，并不僅僅是數目上的增多，還是種類上的增多。現如今，數據的應用已呈現多樣化。

4 金融研究中應用大數據思維的主要路徑

4.1 充分挖掘金融企業自身及相關領域的數據

眾所周知，金融研究并不僅僅局限于金融行業，其設計范圍非常廣泛，內容眾多。因此在實現金融研究的過程中，應當學會運用大數據思維去思考、去挖掘自身潛在的數據量，只有這樣才能夠進一步提高金融行業工作的效率，實現決策的科學性和準確性。金融企業在獲得大數據之后還應當以大數據為依據，不斷拓展思路，實現個性化服務。并充分依據大數據了解企業自身存在的問題，做到防患于未然，未雨綢繆，發揮大數據在金融行業發展過程中的作用。

4.2 實現各行業、各企業之間的大數據交易

在大數據時代，數據的種類和數量都得到了進一步的豐富，在這么龐大的數據下，沒有哪一個企業能夠掌握所有的數據，因此實現各行業、各企業之間的數據交換就逐步發展成為企業獲取眾多信息的有效途徑之一。在金融研究中，研究者應當以互利共贏為主要理念，通過企業之間的數據交流和交換實現數據共享，進一步提高信息的利用效率，實現整個金融行業的可持續發展。筆者認為想要更好地發揮大數據在金融研究中的優勢，應當建立大數據交易平臺。通過這個平臺，企業之間可以實現數據交易。除此之外，還可以通過數據交易實現數據應用優勢的最大化。

4.3 運用大數據實現自身發展

之所以將大數據思維應用到金融學研究中，主要目的是為了實現金融企業的可持續發展，促使金融企業不斷創新產品，滿足更多用戶的需求。通過運用大量數據，我們可以獲取各種信息，還可以依據這些信息做出科學的決策，并在此基礎上不斷創新自身的運營模式，解決運營過程中出現的問題，優化自身結構。除此之外，通過運用大數據企業還能夠不斷改進自身的管理模式，實現金融管理的智能化，降低金融風險，為客戶提供更優質的服務。

5 結 論

總而言之，在大數據時代下，金融學研究只有充分運用大數據思維獲取大量的數據，才能實現決策的科學性和準確性，并在此基礎上為客戶提供更加優質的、有針對性的服務，實現企業自身的可持續發展。當然，大數據思維在金融學研究領域中的應用也并非一蹴而就的，它是一個長期發展的過程，需要相關工作者共同努力才能夠實現。

參考文獻：

[1]張順，殷露琦.金融學研究中大數據思維的應用與實踐探索[J].品牌，2015（11）：164-166.

[2]滕吉文，劉有山，皮嬌龍.科學與技術的發展與大數據的時代反響——地球科學新信息的獲取與創新再造[J].地球物理學進展，2016（1）：1-22.

[3]王燕.試論金融學研究中大數據思維的運用[J].現代營銷（下旬刊），2016（2）：82-83.

[4]周世佳.大數據思維探析[D].太原：山西大學，2015.

[5]張蘭廷.大數據的社會價值與戰略選擇[D].北京：中共中央黨校，2014.

[6]陳卓思.金融學中的技術分析理論基礎研究綜述[J].特區經濟，2006（5）：333-335.