大數據時代的金融統計模式創新

熊嬈

[摘 要]隨著經濟的發展，以及科學技術創新的推動，人們已經置身于大數據時代。因此，原有的金融統計模式必須隨之進行更新才能更好地滿足當下人們的新需求。文章將在研究大數據時代發展的基礎上，探討如何將舊有的金融統計模式進行創新以及研究當中存在的意義，以求更好地推動金融統計的發展。

[關鍵詞]大數據時代；大數據；金融統計；模式創新

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.40.112

快速地從各類數據中提取并總結出有價值的信息的技術能力被稱為大數據技術。大數據技術推廣應用至今，已經深深地滲透進人們的日常生活和工作模式當中。并且，由于大數據時代的來臨，大數據技術在各行各業中的應用也已經對人們的思維方式產生了深刻的影響，并體現在人們的日常行為當中。隨著經濟水平和科學技術的發展，人們對于信息的獲取不再僅限于舊時口耳相傳的模式，而是可以通過借助一些可視化的軟件，從龐大的信息庫中提取相關的有用的信息，既提高了工作效率，也節約了不少信息傳輸過程中所耗費的資源。但由于金融統計隨著大數據時代的來臨隨之提出更高的應用要求，即數據的收集、分析、整理等的能力都需要因此而不斷提高。因此在大數據時代來臨之際，金融統計的有關部門如何把握機遇在技術上發展創新，推動金融統計模式的進一步發展這一問題具有很好的探究意義。

1 金融統計模式受到大數據的影響

（1）金融分析方式更為科學有效。金融分析方式受到大數據時代來臨的影響，其形式不再是局限于曾經簡單的數據匯總分析，而是具有了更深層次的邏輯性。金融分析方式受益于大數據時代中科學技術的支持，雖然在數據方面的分析趨于復雜化，但是能夠有序且有效地處理大量的數據，分析的內容也越趨于全面和精細。決策者可以通過參考經由大數據技術分析提供的數據更好地把握全局的發展，從而做出更適合未來發展的決策。

（2）數據傳遞的準確性與及時性。傳統的金融統計模式受到所處時代的技術限制，數據在匯總的過程中的環節往往過于繁雜，耗費大量資源的同時還會降低數據在傳遞過程中的準確性和及時性。而當金融統計模式與大數據時代結合后，不僅能夠降低金融統計的成本，還能夠提高該模式運作的效率，創造出優于以往的經濟效益。

（3）金融監管效率提高。大數據時代的發展有利于提升金融監管的效率，使得數據的收集更加快速有效，金融統計結構日趨完善。央行之所以能夠快速有效地在這一行業中進行相關操作，正是得益于結合了大數據技術應用的金融統計數據。

（4）傳統的統計思維與大數據時代統計思維的差異。由于大數據時代的來臨，使得傳統的統計思維與現有的統計思維產生了差異，其差異主要表現為以下三種：

①大數據時代與傳統的數據源思維存在著差異，它們的差異主要表現在數據來源的嚴謹性。傳統的金融統計要求數據的來源必須具有高度的匹配性，把關極其嚴格；而在大數據時代下，數據的收集來源要比傳統模式更為廣泛，因此并沒有過于嚴格要求數據來源必須要有極高的匹配度。

②數據在提供的方式上，結構存在著明顯差異。大量使用標準圖表以及格式化設置等結構性的設置是傳統思維中常見的數據結構，該方法具有很強的規范性和簡潔性。而在大數據時代中，由于數據來源廣泛，對于數據的收集整理較少采用規范性的結構圖表表示，往往是以非關系型結構進行數據表示，繼而得出分析結果。

③使用數據的對象發生變化。傳統的金融統計模式里，由于數據來源較為單一，且具有極高的匹配度，往往數據分析出來的結果具有很強的針對性和決定性，更適合少部分參考人士進行決策使用；而在大數據時代里，由于數據來源廣泛，數據分析更為全面系統，最終提供的結果多偏向于相關概率且不帶決定性，因而能夠適用于大多數行業的使用者，給他們提供更為科學、全面的參考數據，從而做出更為準確的行業預判。

2 大數據時代金融統計模式建議

（1）結合大數據技術規范金融機構。傳統的金融統計的數據收集由于受到信息傳遞技術的限制，致使相關的數據結果無論是準確性、可靠性，還是一致性都比較低。而通過大數據技術處理的金融統計數據可以保證數據的準確性和可靠性，更適合現代適合的需求。但金融統計在結合大數據技術發展的過程中，需要注重金融機構信息、金融工具和金融計值的規范，才能更好地構建金融機構。

（2）金融統計思維的轉變。金融統計模式若要在大數據時代能夠有進一步的發展，就需要緊跟時代的步伐進行必要的創新，才能真正發揮出現代統計學的作用。傳統的金融統計思維需要進行改革的主要有三方面，即主體定義、數據統計與處理的方法以及數據主體的不確定性。

在主體定義這一方面，傳統的金融統計由于受技術和信息來源方向較少的限制，基本上會事先確定好數據的主題，從而進行數據采集；而大數據時代則是反其道而行之。

而在數據統計與處理的方式上，現代的金融統計只有結合現代的科技技術，才能更好地發揮出現代統計學的作用。

根據前兩方面，還可知在大數據時代里，由于信息來源的路徑廣泛，較之傳統的金融統計模式里，數據主體反而往往具有不確定性，且遵循非原則性。

（3）增強信息共享，完善信息統籌管理。在大數據時代下對于金融統計的管理不應只是遵循于過往約定俗成的規則，以免存在不必要的漏洞。現代對于金融統計的管理，更多地應該依靠于相關完善的法律法規進行明確的約束。同時，金融數據統計的有關部門人員，應當在入職前就接受相應的職業道德教育，從根本上明白自身所應承擔的責任，從源頭上降低問題出現的幾率。

在大數據時代下，金融統計信息應當增強信息共享，使得數據信息能夠更為清晰透明地呈現在大眾面前。通過采取這些措施，能夠增強對金融統計數據的管理。當數據管理出現問題時，還能快速地找出問題的根源，并及時采取相應的措施處理出現問題的金融統計數據。

（4）重視細粒度數據采集。伴隨著大數據時代的降臨，數據采集的方式也隨之發生變化，出現了在相關金融機構采集數據后進行全面細致分析的現象，從而判斷市場變動將會帶來的影響，即像細粒度數據采集方向變化。采用細粒度數據采集的方式，能夠及時地發現市場變動所帶來的問題，并能夠快速地分析出對應的有效解決措施，從而一步步地推動金融統計模式的發展，使其帶來的數據具有更高的精準度。

（5）構建科學合理的金融業統計體系。大數據技術能夠快速有效地在龐大的信息數據庫中分析出有效的數據信息，并提供相關的結果，所以金融業統計體系應運而生。其目的在于幫助相關人士能夠及時把控相關的信息，對金融體系中的資金進行精準而又全面的控制。同時，由于金融行業存在著一定的風險性，因此需要構建合理科學的金融業統計體系以規避相應的風險，從而采取有效手段控制事態發展，從而推動金融業的進一步平穩發展。

3 結 論

綜上所述，金融統計模式結合大數據技術能夠在大數據時代中得到更好的發展。傳統的金融統計模式由于其數據來源、數據結構、數據分析等的局限性和單一性，并不能很好地適應現代社會的發展。為了能使金融統計能夠更好地應用于各行各業中，為相關的決策者提供科學準確的數據，從而做出有利的判斷，促進金融業的平穩發展，更應當結合大數據技術進行金融統計模式創新。

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