大數據對金融統計的影響研究

陳國卿

（對外經濟貿易大學統計學院，北京 100029）

引言

大數據技術已經深入到社會的各個產業和各個行業中，尤其是對于那些會形成海量數據的行業，用大數據可以大幅度的提高數據分析的效率。在媒體行業以及互聯網行業中，大數據擁有比傳統數據分析具有更快的數據分析效率，并擁有新型的數據分析方法，可以整體提高數據分析質量。大數據不僅可以分析公司業務所產生的結構化數據，同時也還可以分析非結構化數據。由此可以看出，大數據所分析的數據類型范圍比較廣。通過對金融數據分析，進而可以發現業務存在的問題，以及企業業務市場存在的潛在機會。因此，金融公司要大力應用大數據技術。

一、金融統計概念

金融統計是通過對企業和社會內部所形成的金融數據進行匯總和分析，宏觀上的金融統計是指對社會內貨幣流通各個環節所形成的數據進行分析，其中包括銀行、中介機構、風險投資、產業基金等多方面數據。金融主體所形成的數據，通過應用金融統計來分析經活動狀況，對整個國家和企業的發展都具有重要的意義。

二、大數據對金融統計的影響

（一）數據采集

大數據主要的特點就是可以分析海量的數據，同時也可以分析多種類型的數據。大數據結合計算機設備，通過計算機處理器的高效運行，進而實現快速地分析數據，降低數據分析的成本，提高數據分析的效率。而傳統的數據分析需要大量的人工來參與，會提高數據分析的成本。同時，由于人工會產生一定的誤差，導致最終的分析結果的精度不高。未來公司應該著重引進先進的大數據技術，采購計算機設備，并招聘具有較強技術的大數據分析人員。在公司內部建立完善的數據分析機制，以此來提高公司的數據分析效率。

（二）數據處理

在應用傳統的數據分析方法時，企業內部的數據分析工作人員需要應用存儲工具，來對所采集到的有數據進行保存和處理。將數據存儲到企業內部的信息數據庫中。這種手工處理數據的效率非常低，同時也會由于人為的原因，而產生數據錯誤，為后期的業務經營帶來一定的影響。應用傳統的數據分析技術無法分析非結構數據，所形成的數據分析結果無法給企業開展投資決策提供依據。大數據技術會給企業金融統計工作帶來變革，通過編程技術可以靈活地實現對非結構數據的有效處理，進一步降低金融統計數據的難度，使統計工作的效率呈指數級增長。

（三）數據分析

在完成整個數據的采集和處理過程之后，就需要應用數據分析方法，對數據進行有效的分析。應用大數據可以實現對金融統計數據的高效分析，提高數據分析質量。應用計算機技術提高數據分析的精準度，因此數據分析也是整個金融統計最核心的部分，對統計工作的結果有著直接的影響。因而，需要重點優化大數據分析方法，對大數據的硬件設施不斷的升級改造，提高大數據的運行效率。

三、問題分析

（一）信息缺口問題

在當前金融行業內，由于行業管理機制不健全，公司內部的經營制度，存在許多漏洞，進而導致金融公司數據存在較大的缺口。隨著國內科技業的發展，以及互聯網金融規模的不斷擴大，市場上涌現各種類型的金融公司，有互聯網金融，也有傳統的銀行，天使投資以及擔保公司。政府在統計社會上的金融數據時，沒有全面地將中小型金融機構的數據納入到統計范圍之內，進而造成收集到的數據不完善、不科學。社會上還有一部分金融機構，如住房公積金中心，該機構內部具體數據也沒有納入到統計范圍內，進而造成社會的金融數據在統計時產生較大漏洞。

目前市面上的數據分析軟件，均不能夠實現對金融信息的全面分析和處理。金融企業在研發創新型金融產品時，由于沒有系統地分析金融市場的數據，進而導致后期的金融產品產生大量的風險，如部分金融衍生品以及融資融券業務，這些業務的開展必須依托對金融市場數據的深入分析，才能夠將產品推出市場。如果沒有形成系統分析，而盲目的開展業務，就會導致后期業務經營出現較大的困難，給整個進公司的管理也帶來較大的風險。金融業務與傳統的制造業業務有很大的區別，金融業務是基于大量數據的分析和匯總，進而才可以開展的業務。因此，金融需要與統計密切配合，以此才能夠保持金融業務的持續經營，獲得穩定的盈利能力。

在利用大數據來分析時，金融公司需要對國內的金融市場的數據進行分析，還需要對國外的金融市場數據進行分析。以此才能夠為產品的推廣，為企業建立可靠的保障。隨著全球貿易的一體化發展，以及全球產業鏈的深度融合，國內企業也開展跨國經營，進而在推廣產品時，業務部門會收集到國內國外各類金融數據，以此才能夠促使收集到的數據可以有效支撐金融決策。

（二）統計技術發展較慢

當前金融行業已經擁有多種統計分析工具，大數據是其中的一種，但是多數金融公司很少應用大數據來分析金融行業的數據，主要是因為大數據技術使用的成本，對于中小型的金融公司來說作用不大。然而在應用大數據來進行統計分析時，大數據可以應用于多種行業，并且可以實現數據的綜合分析。如何科學地利用數據分析工具，以此來挖掘出對公司有用的、有價值的數據，是當今統計技術需要解決的問題。

在國內的各個行業、各個部門沒有制定標準化的數據管理機制，導致數據很難實現共享，對最終的金融統計工作帶來較大的困難，無法實現數據的有效獲取。將數據收集到以后，還需要對數據進行存儲。由于社會中的金融數據規模龐大，而且存在多種類型的數據結構，數據的存儲對存儲設備和數據信息系統提出較高的要求，因而需要結合先進的統計方法，來配合大數據技術來完成數據的采集和分析。

四、具體策略

（一）數據標準化

在公司應用大數據技術來開展金融統計工作時，需要先改變統計工作人員的傳統思維，并在公司內部建立標準化的數據格式。依據大數據分析的特點，來構建金融統計模型，以此來提高對整個金融數據的深入分析和研究。通過標準化對現有的數據進行改造，可以提高大數據分析的質量。在公司的統計工作中，由于缺乏對整個數據格式的統一管理，進而導致最終所收集到的數據無法進行分析，給后期的數據統計工作帶來較大的工作量。金融統計工作需要規范的數據格式，要求標準化。因此，開展統計工作是，需要從采集數據的基本工作開始，利用公司內部的信息化軟件，實現數據在軟件內輸入，這樣就可以提高數據信息的標準化，為后期的大數據分析提供便利。同時，公司應用數據分析，可以有效地分析金融業務的具體運行狀態，并且還需要不斷地調整數據形成的過程和數據形成的具體方式，提升數據分析和采集效率，進而促使企業在內部建立數據標準體系。

（二）培養人才

金融公司在開展金融統計工作時，需要應用技術優秀，富有統計經驗的金融人才。在當前，只有應用先進的大數據技術，才能夠提高工作的效率。公司必須要求統計人員掌握基本的計算機知識，數據分析知識以及編程的知識。大數據對人才要有較高的要求，進而要對現有的統計人才加強專業知識培訓，組織員工學習大數據技術，提高員工大數據技術水平。公司還需要加強對統計人員的技術考核，對于技術優秀的職員給予一定的獎勵和提拔。公司要招募復合型的人才，這樣才能保證大數據合理的應用到企業當中。公司需要在統計部門內部開展技術培訓，可以通過購買網上的大數據技術課程，也可以組織員工到軟件培訓機構去學習，以此來提高公司內部大數據技術的水平。

（三）提高硬件設備水平

在公司應用大數據時，必須利用計算機設備來實現大數據的具體應用，計算機的硬件如CPU、硬盤、內存等設備的容量和性能決定著數據分析和處理的效率。隨著國內信息化不斷地推進，多數金融公司內部都產生海量的統計手數據，因而需要公司提高計算機硬件水平，以此才能夠保證使用大數據對公司內部的海量數據，進行系統分析。同時，公司也需要引進先進的大數據軟件系統，軟件的設計的質量會直接影響大數據處理數據的效果。公司可以組織員工自行開發軟件，也可以購買軟件公司的專業的大數據軟件。在自行研發過程中，需要公司投入大量技術和資金，并且整個軟件設計過程比較復雜，需要企業招募專業的技術人員，才能夠完成。在采購外部的大數據軟件時，市場上有一部分部軟件公司所設計的軟件，會與公司的業務經營產生一定的偏差，這會給后期的數據分析帶來一定的困擾。購買大數據軟件會大大地降低公司的成本，因此企業要綜合的分析公司業務經營的特點、公司的資金實力，以及公司的技術現狀，來做出購買大數據軟件還是自行研發的決策。

五、結束語

在開展金融數據的統計工作時，通過應用先進的大數據技術，來提高數據統計的效率。通過大數據深度挖掘的技術，來進一步研究數據之間的關系，來深入地分析數據背后所體現的價值。公司應該在內部開展大數據技術學習活動，提高員工大數據技術和管理水平。根據未來金融的發展特點，來選擇合適的統計方法，并將公司現有的數據統計工具與大數據深度融合，以此提高數據分析效率。采購先進的計算機設備，來提升公司內部信息化水平和數據分析設備的性能。