淺談大數據思維在金融學研究中的運用

喬穎

摘 要：大數據思維的產生與應用，為社會各個領域的發展創造了便利條件，將其應用在金融學研究當中，可以拓寬金融學的研究思路，提升金融學研究的準確度，對金融學發展具有重要意義。基于此，本文對大數據思維進行了簡單介紹，分析了大數據思維在金融學研究中的運用現狀、運用價值以及運用前景，從數據平臺建設、風險管控能力、互聯網金融、研究范圍等方面探討了金融學研究中大數據思維的運用，從技術管理以及人才建設等方面進行了一些創新性思考。

關鍵詞：大數據思維 金融學 研究

中圖分類號：F830 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2018）07（b）-008-03

大數據思維具有一定的數學色彩，而對于金融學研究來說，又和數據分析密切相關，所以大數據思維和金融學研究存在緊密的聯系，為二者的融合發展提供了可能。通過大數據思維對金融學進行研究，是當下金融學研究的一個新思路，所以對于金融學研究人員而言，應該增強對大數據思維的重視，并對其進行合理應用，進而增強金融學研究效果。

1 大數據思維

大數據是互聯網時代發展的一種產物，也被稱為數據處理技術。大數據的特點有很多，比如真實性強、信息量大以及運轉速度快等。互聯網技術的不斷發展對大數據進行了進一步深化，進而產生了大數據思維。在大數據背景之下，對大數據思維進行有效運用，可以對人們的思維方式進行轉變，提升他們的數據分析和處理能力，對社會的發展具有重要的促進作用。

在對大數據模型進行建立時，會遇到很多難題，比如數據種類繁多以及數據來源復雜等，再加上數據收集方式比較單一，因此增加了數據的存儲難度。隨著超級計算機的產生與應用，增強了數據信息來源的豐富性與穩定性，不僅降低了數據分析、數據存儲的難度，同時也加快了數據構建進程，實現了大數據的有效改進與完善[1]。

2 大數據思維在金融學研究中的運用現狀、運用價值以及運用前景

2.1 運用現狀

大數據思維雖然是一種先進、有效的研究方法，并且也被運用到了金融學研究當中，但是從運用現狀來看，還存在一些不足之處，比如技術落后、人才稀缺以及思維模式落后等，具體而言，體現在以下幾個方面。

（1）數據量過大。對于大數據來說，海量數據雖然會為信息提取提供可靠的來源，但是其也為信息提取能力提出了全新的要求，要求工作人員不僅要具有一定的數據觀察能力，同時也需要對計算機技術進行有效掌握，進而實現數據的準確收集、整理與分析。也就是說，對于大數據思維而言，不僅注重技術應用能力，而且還要注重人工綜合能力。而從現階段金融學的發展情況來看，普遍缺少這樣的人才，部分工作人員在數據處理過程中，比較依賴計算機，而忽略了對自身綜合能力的培養。

（2）數據分析能力較低。在大數據思維當中，強調通過真實、有價值的數據對問題進行分析，但是數據存在一定的局限性，只能對部分問題進行說明，無法對問題實質進行全面體現。但是從金融學研究現狀來看，工作人員通常都只注重對數據表面的分析，并沒有對數據所隱含的信息進行深入研究，因此極易出現決策失誤的現象。

（3）管理不到位。在大數據思維當中，除了要對數據管理之外，也需要對專業人才以及技術等進行管理。然而對于大數據來說，屬于一個新興學科，對它的研究與應用還處于發展階段，因此在人才以及技術管理等方面都存在一些不足之處。

2.2 運用價值

大數據思維在金融學研究中的運用價值主要包括以下幾點。

（1）可以拓寬金融學的研究思路。大數據的數據量比較大，并且范圍廣，可以實現數據結構的多元化模式。對于傳統數據采集來說，通常情況下都是通過單一的結構形式對數據進行展現，在一定程度上增加了數據的分析難度，而將大數據思維應用到金融學研究當中，可以增強數據樣本的多樣性，豐富了金融信息的來源以及研究形式，為研究人員提供了新的研究思路。

（2）提升了金融學研究的準確性?，F階段，對金融學的研究已經不再僅限于經濟以及財務等方面，而是在這些特定領域的基礎上進行創新發展。在金融數據類型多樣化發展的時代背景下，對大數據思維進行合理運用，有利于提高金融學研究的準確性，進而促進金融學的發展。在大數據思維的作用下，研究人員可以對大量樣本信息進行及時獲取，對取樣數據的隨機性、偶然性等進行有效避免，進而提升金融學研究結果的準確性與說服力。

（3）可以和其他學科進行緊密聯系。如今的社會是一個多元化時代，在這種時代背景下，各種學科都不再進行獨立發展，而是和其他學科進行共同發展。通過大數據思維，可以實現金融學科和其他學科的緊密結合，將相關數據引入到金融學研究當中，實現了金融學研究的多樣化發展。比如，可以通過物理學知識對金融學發展進行預測；通過數學方法對金融學研究模型進行建立；通過自然科學理論對金融學經濟進行分析等。在對多樣化數據進行收集之后，可以通過大數據思維對其進行量化研究，不僅推動了金融學的發展，對其他學科的發展也具有重要的促進作用。

2.3 運用前景

金融學研究領域比較廣，銀行以及證券企業等都是它的研究內容。將大數據思維應用在金融學領域當中，可以對業務架構進行合理構建，不僅可以增強客戶對金融業務的理解，同時也可以降低各種風險的發生幾率，為后續的監督管理提供強有力的信息支持，對各種復雜的金融業務問題進行有效解決。大數據思維對金融學研究具有重要意義，尤其是證券研究工作。從本質上來看，證券投資就是購買投資產品，目前在金融領域當中比較常見的投資產品就是股票。從我國股票市場發展情況來看，每天都會有很多投資者對股票數據變動情況進行時刻關注，并且根據股票數據，對股票購買類型、股市投資程度等進行準確判斷。通過大數據思維，投資者可以對股票跌漲情況進行深入了解。而對于金融企業來說，大數據思維也至關重要。對于企業管理人員來說，最關注的就是企業收益，并且不會做任何虧本的買賣，但是如何對虧本情況進行準確評估是企業發展所面臨的重要難題。而對于大數據思維而言，恰恰可以對這一問題進行有效解決。通過大數據思維可以對企業的實際情況進行深入研究，進而在商業競標活動中，對競標底價進行合理編制，如果對方可以對底價進行接受，那么雙方之間就可以進行合作；如果對方無法對底價進行接受，那么就可以尋找其他企業進行合作，有利于減少企業損失、增加企業的收益。因此，筆者認為大數據思維在金融學研究領域中的運用前景比較廣闊，是實現金融學快速發展的有效手段[2]。

3 金融學研究中對大數據思維的運用

3.1 數據平臺建設

大數據的核心內容在于數據，要想實現大數據的穩定發展，就必須做好數據平臺建設工作。在數據平臺建設過程中，需要對數據來源進行拓展。在過去，金融數據來源多數情況下都僅限于銀行，但是在網絡時代背景下，出現了很多互聯網產品，比如網上銀行、手機APP以及門戶網站等，因此可以將這些網絡產品作為金融數據來源。對數據平臺進行建設，可以為客戶服務創造便利條件，在對數據平臺進行建設時，需要對大數據思維進行合理應用，通過大數據思維對數據進行及時獲取、分析、存儲，進而對數據單一、數據不完整等問題進行有效避免，進而為用戶提供優質的金融服務，提升他們的滿意度與認可度[3]。

3.2 風險管控能力的提高

對于任何金融產品而言，都具有一定的風險性，如果這種風險對金融產品經營產生了危害，那么就會增加金融企業的損失。因此對于金融企業來說，要想實現自身的可持續發展，就必須借助時代優勢，對大數據思維進行合理應用，進而有效管控金融產品風險，降低自己的損失。經研究顯示，金融企業通過大數據思維對金融產品進行經營時，可以使金融決策更加精準、更加可靠，進而降低企業經營風險。例如，銀行在向中小企業提供借貸服務時，可以通過大數據思維對企業的信譽度、資金量以及銷售額等進行全面分析，進而對是否放貸、放貸金額等進行科學決策，如此一來，銀行不僅可以獲得盈利，同時也可以對經營風險進行有效降低。由此可見，對大數據思維進行合理應用，可以提升金融企業的風險管控能力，所以企業應該增強對大數據思維的重視[4]。

3.3 互聯網金融的有效促進

互聯網金融屬于互聯網和金融相結合的產物，它在發展過程中不僅需要依靠網絡技術支持，同時也需要以大數據為依托?；ヂ摼W金融繼承了金融行業和數據行業的特長，在網絡技術、大數據等的作用下，可以對互聯網金融模式進行創新，也就是說大數據思維是促進互聯網金融穩定發展的關鍵性因素。

3.4 研究范圍的擴展

大數據的日益普及與完善，增強了金融學研究對其的依賴性，研究人員在對樣本數據進行獲取之后，可以進行相應的數據分析以及實證分析，可以對傳統分析方法的不足之處進行有效改善，有利于金融學研究范圍的擴展。在大數據思維的作用下，可以拓寬金融學研究思路，進而擴展其研究范圍，具體體現在下述兩點：一方面，通過上述分析可以知道，對大數據思維進行有效運用，可以實現金融學科和其他學科的緊密結合，因此在一定程度上拓寬了其研究范圍；另一方面，大數據具有數量多、種類豐富等特點，通過數據庫數據對金融學進行研究，必然會擴大其研究范圍，并且數據庫的數據結構也靈活多樣，既包括結構化數據，又包括非結構化數據，在一定程度上增強了金融企業對視頻信息、圖片信息等的重視，提升了金融學的研究水平。

4 在金融學研究中運用大數據思維的創新思考

大數據思維對金融學研究具有重要意義，然而要想全面發揮大數據思維對金融學研究的重要作用，就必須做好技術管理以及人才管理等工作，具體而言，體現在以下幾個方面。

4.1 注重技術管理

大數據技術是大數據思維模式構建的重要基礎，如果沒有技術作為支撐，就不會形成大數據思維，即便是具有大數據思維，也不會對其進行合理運用，所以在大數據思維模式下，做好技術管理工作是十分必要的。對于金融企業而言，應該增強對技術開發的重視，加大技術開發投入力度，對現有技術進行不斷創新與完善，實現大數據和網絡技術、計算機技術、云計算等的有效結合，進而提高自身的數據收集能力、數據分析能力、數據處理能力、數據存儲能力以及數據共享能力。另外，金融企業也需要對國內外的大數據經驗進行充分借鑒，將其精華部分融入到自身的金融學研究領域當中，進而增強金融學的研究效果。

4.2 注重人才建設

人才是大數據思維模式構建的主體，大數據思維無法脫離人才而單獨存在，因此要想增強它的實效性，就必須做好人才建設工作。對于金融企業而言，可以從下面兩個方面進行金融人才建設。一方面，企業需要加大對現有人才的培訓力度，做好人才培養工作，對培訓機制、考核機制、獎懲機制、激勵機制等進行完善，并對其進行貫徹落實。首先，金融企業需要定期或者是不定期對金融研究人員進行培訓，培訓內容可以包括金融學理論知識（貨幣銀行學、國際金融、銀行、證券、投資、保險等）、計算機理論知識及技能、大數據理論知識及技能、網絡技術理論知識及技能等，提升金融學研究人員的綜合能力與綜合素質。其次，需要對金融學研究人員進行定期考核，明確他們的優勢以及不足之處，進而對人才培養方案進行合理調整。最后，需要根據考核結果對獎懲機制、激勵機制進行貫徹落實，對表現好的研究人員給予一定的獎勵，進而調動他們金融學研究的積極性；對出錯率較高的研究人員給予相應的懲罰，對他們的研究行為進行規范，進而提升金融學研究水平；另一方面，金融企業也需要做好金融人才引進工作，可以和優秀的金融院校、計算機院校等簽訂人才培養協議，對優秀的畢業生進行積極引進，也可以通過廣告招聘以及網站招聘等方式，面向全社會招聘集金融學知識、大數據知識于一體的復合型人才，壯大金融學研究隊伍，進而增強金融學研究效果[5]。

5 結語

總而言之，要想實現金融業的穩定發展，就必須通過大數據思維對金融學進行合理研究。對于金融學研究人員而言，需要在正確理解大數據思維的基礎上，對大數據思維運用現狀、運用價值、運用前景等進行明確，從數據平臺建設、風險管控能力、互聯網金融、研究范圍等方面對大數據思維進行合理運用，做好金融學研究工作。對于金融企業而言，需要增強對技術管理、人才建設等工作的重視，對金融學研究工作進行全方位支持，進而實現自身的長期穩定發展。

參考文獻

[1] 劉念，劉一沙.淺談大數據思維在金融學研究中的運用策略[J].現代經濟信息，2016（10）.

[2] 朱佳琦.大數據思維在金融學研究中的運用策略淺議[J].納稅， 2017（7）.

[3] 蔡慶豐，郭春松，陳詣之.大數據思維在金融學研究中的運用[J].經濟學動態，2015（3）.

[4] 黃夕珂.試論金融學研究中大數據思維的運用[J].中國國際財經（中英文），2017（23）.

[5] 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）.