淺談大數據思維在金融學研究中的運用策略

【摘 要】 隨著大數據時代的來臨，不僅是市場環境，還是經濟主體都發生了很大程度的改變，與之密切相關的金融研究方面，也在此基礎上面臨著新的挑戰。大數據思維與金融學研究的密切結合，為金融學研究發展提供了一個新型的思路。

【關鍵詞】 大數據思維 金融學 運用

前 言

大數據思維有著一定的數學思想而對于金融學的研究來說，金融學院研究本身和數據分析有著密切的關系，所以大數據思維與金融學研究是能夠緊密的聯系在一起的，兩者的融合發展也為金融學研究的發展提供了一個新的思路，所以對于金融學研究的人員來說應該不斷的增加對于大數據思維等方面的重視，并且對其進行合理的應用，進而加強對于金融學方面研究的效果。

1大數據思維

大數據思維是在互聯網發展時代的一種新型的產物，也被稱為數據處理技術，大數據的特點有很多，比如大數據的真實性比較強，信息量比較大，并且運行的速度比較快等方面。互聯網技術的不斷發展對于大數據也進行了進一步的優化，進而產生了大數據思維在互聯網大數據這一背景下，對于大數據思維進行有效的應用可以也對人們的思維方式進行改變，提升人們數據分析以及處理的能力，對社會以及其他方面的發展具有重要的作用。

在對大數據模型進行建立的時候，可能會遇到很多的問題，比如數據的種類比較多，以及數據的來源比較復雜，加之很多的數據搜集方法比較單一，所以增加了數據方面儲存的難度。而隨著互聯網技術的發展，超級計算機的產生，以及不斷的應用增加了數據來源的豐富性以及數據的穩定性，這不僅僅降低了數據分析、數據儲存方面的難度也加快了對于數據模型構建的進程，實現了大數據的有效改進以及完善。

2 大數據思維在金融學研究中的運用現狀分析

2.1大數據思維的運用現狀

首先數據量過大，對于大數據來說海量的數據，雖然為數據提供了信息的來源，提供了可靠的依據，但其實也為數據的提取能力提出了一個全新的要求。要求工作人員不僅僅需要有一定的數據觀察能力，同時也需要對計算機方面進行有效的掌握，進而實現數據來源的準確搜集以及數據的整理分析。也就是說對于大數據思維來說，不僅僅需要重視的是技術應用能力，還需要重視相關人員的綜合能力，從現階段金融學的發展情況來看，普遍的缺少這方面的相關人才。部分工作人員在數據處理的過程中，更多的是去依賴計算機而忽略對于自身綜合能力的提升以及培養。

其次就是數據分析能力比較低，在大數據這一思維之中，強調數據的真實性以及有價值性。但是在數據中依舊存在著一定的局限性，只能對部分問題進行說明，無法對問題的實質進行全面的體現。但是從金融學的研究人員來看，工作人員只是注重對于數據表面的分析，而并沒有對數據中所隱含的一些相關信息進行更加深入的了解和分析，因此很容易出現決策失誤的問題。

最后是管理不到位，在大數據思維之中，除了對數據進行管理之外，也需要對專業人才以及技術方面進行管理。對大數據來說，由于其自身屬于一個比較新興的學科，所以對他的研究意義應用含義就處于發展中階段，因此對于人才以及技術方面的管理依舊存在著很多不足的地方。

2.2大數據思維的運用價值

將大數據思維運用在金融學研究之中，其主要的運用價值有以下幾個方面。首先可以擴展金融學的研究思路，由于大數據研究一般其數據量都是比較大的，并且其范圍比較廣，這樣才可以實現數據結構的多元化模式。對于我們原本的傳統數據采集來說，通常情況下其數據都是通過單一的結構形式進行數據搜集。這就在一定程度上加大了數據的分析難度。而在互聯網背景下，將大數據思維運用到金融學研究之中，可以增加數據樣本的多樣性豐富了金融數據信息的來源以及研究形式，為相關的研究人員提供了新的研究思路。

其次，提升了金融學研究的準確性。現階段對于金融學的研究已經不僅僅限制于經濟或者財務方面的研究，而是在一些比較特定的領域基礎上進行創新和發展。在金融數據類型多樣化發展這一背景下，對大數據思維進行合理的運用，更加有利于提高金融學研究的準確性，進而促進金融學研究的發展。在大數據背景下金融學的研究人員可以對大量的數據樣本信息進行獲取，對獲取樣本數據的隨機性，偶然性等進行有效的規避，進而提升金融學研究的準確性以及最終得出結論的說服力。

最后可以增加與其他學科的緊密性。現今社會是一個多元化的時代，在這種時代的背景之下，各種學科不再是獨立發展，而是與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，將相關的數據引入到金融學研究之中，實現了金融學研究的多樣化發展。比如可以通過物理的知識對金融發展進行有效的預測;可以通過數學的方式對金融學研究的模型進行建立;可以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搜集之后，通過大數據思維對其進行量化研究，不僅僅推動了金融學的發展還可以對其他學科的發展起到重要的促進作用。

3 金融學研究中大數據思維的應用策略

3.1 合理加入大數據元素進行金融學研究

大數據的主要內容在于數據：為了實現大數據的穩定發展，我們必須在數據平臺建設方面做得好。在建立數據平臺時，必須擴大數據源。過去，金融數據來源主要局限于銀行，但在因特網時代，許多因特網產品，如在線銀行服務、A P P手機和網絡門戶等，都能提供這些網絡產品。建立一個數據平臺可以為客戶服務創造實際條件。有效地避免了諸如數據不完整之類的問題，從而為金融服務用戶提供了高質量的服務，提高了他們的滿意程度和認識。同時，金融教育工作者不斷提高自己的大數據思維教學必須明確自己的位置，在不過分依賴數據分析軟件工具優勢的前提下，合理運用相關的教學模式與大時代特征之間的關系進行全面把握，使其統籌協調。在教育研究的過程中，教師應逐步將大數據的概念和理念傳授給學生。同時，通過實際案例，向大學生解釋大數據時代的變遷，使大學生對大數據有一個客觀、系統的認識。

3.2 有機結合大數據金融環境與金融學研究

大數據金融環境仍然在人們的日常經濟環境中發揮著重要的作用。高速信息傳輸技術和數據分析功能與個人投融資、企業融資和銀行保險業務密切相關。在金融專業教學中引入具有代表性的信息通信技術和數據分析技術并加以合理應用，可以使學生對金融的認識由感性轉變為理性。傳統的金融專業教學以課本知識為主體，以模擬教學為主要的實踐學習方式。這種教學模式不能使學生有效地掌握金融實際工作的工作要求。同時需要對研究人員進行定期評估，以澄清其優勢和弱點，并對人才發展方案作出合理調整。最后，有必要根據評估結果實施獎勵和懲罰機制以及獎勵機制，獎勵優秀的研究人員，動員他們對金融研究的熱情，并對金融機構實行制裁。此外，金融企業在引進金融人才方面也必須做得很好：它們可以與金融機構、計算機學院等簽訂人才培養協議。通過廣告招聘和網站，培養和征聘綜合人才，將大數據的財務和知識納入整個社會。

3.3 提高數據分析工具的應用比重

與傳統的金融學研究相比，現階段互聯網背景下大數據時代更加的依賴一些高科技的設備，這個表明智能化的服務，為社會生活提供大大的便利。當然這也需要重新對人工智能和人之間的關系進行定位。在兩者之間的關系中更加強調了人類的主導地位。而在金融研究教學的過程中，相關的系統以及教學工具不僅僅需要依據大數據時代進行更新，也需要根據大數據的環境，去更新新的教學理論。比如對數據庫的使用以及數據存儲空間和虛擬交易系統的應用。在教學過程中不斷的滲透大數據的思維，使金融學的研究人員在學習的階段就可以對現實經濟社會的整體發展事態進行準確的了解以及掌握，并根據現階段大數據的時代，對自己的金融學的專業和職業發展進行有效的合理的規劃。

結 論

綜上所述，想要實現金融業的穩步發展，就必須要通過大數據思維對金融學研究進行合理的規劃，對于金融學研究的相關專業人員來說，需要正確的理解大數據思維的基礎上對大數據思維進行運用。對于金融企業來說，需要增強對于技術人才的管理建設等方面的工作，對于金融學研究工作的全方面支持，進而實現自身的長期穩定發展。而在教育方面，金融學的研究學者以及教育工作者，都需要通過優秀經驗的基礎上結合新興特事物以及時代發展的特征，通過合理有效的策略，將一些先進的技術以及大數據思維進行自身的轉換，最終傳遞給學生，形成一個教與學的良性發展和循環。

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作者簡介：夏杰（1991- ），男，青海省西寧市人，民 族：漢，學歷：在讀研究生，對外經濟貿易大學金融學院在職人員高級課程研修班學員。研究方向：金融學。