大數據統計分析方法在金融科技領域中的應用

付泓霖 香港浸會大學

引言：在國際經濟全球化和國際金融市場一體化和網絡化發展背景下，世界各國對國際資本市場安全性的重視程度逐漸提高，成為了金融管理的重點內容。各國所制定的金融政策，會直接影響本國經濟的發展。目前，我國金融科技領域正處于改革發展的關鍵時期，其中涉及到的問題具有多樣化的特點。近些年，人們十分重視大數據統計分析方法在金融科技領域的應用，以實現對問題的有效解決。因此，對此項課題進行研究，具有十分重要的意義。

一、大數據統計分析方法簡介

統計學屬于應用數學的重要分支，在收集數據的基礎上，以計量方法為手段，對數據中隱藏有價值的規律進行明確，并在其他領域運用的學科就是大數據統計分析方法。目前，大數據統計分析在金融科技領域中所起到的作用愈發顯著，有助于經營管理效率的提高和資源的優化配置。伴隨著統計學與金融科技融合程度的逐漸加深，大數據統計分析技術可以從海量數據中找出經濟發展規律，在宏觀經濟分析中起到的作用逐漸加大，并且在金融科技領域的應用日益寬廣。由此可見，加強大數據統計分析方法在金融科技領域中的應用，對于我國金融科技發展而言十分關鍵[1]。

二、大數據統計分析方法在金融科技領域中的應用研究

統計在金融領域的應用歷史十分悠久，但在互聯網技術的沖擊下，給統計在金融科技領域中的應用提出了新的問題。在這種情況下，如何發揮出統計分析方法在金融科技領域中的優勢作用，成為了相關領域的研究熱點。在互聯網高速發展的背景下，我們所面對的問題，往往可以利用許多資料解決，因此，現在的數據已經不是數據庫，而是數據倉庫。已經不是大量數據，而是海量數據。以股票交易數據為例，我們可以將這種數據成為高頻數據，這些數據在積累后會產生非常大的數據量。因此對大數據進行分類，并從不同種類的數據中發現各自的特點和多種數據的共同特點，都會涉及到統計分析方法。但想要確保分類的準確性，必須與專業知識相結合。接下來，本文會通過結合實例的方式，研究大數據統計分析方法在金融科技領域中的應用，如下所述：

（一）大數據統計分析方法在金融服務機構中的應用

大數據統計分析方法的主要作用如下所述：第一，為解決精準營銷問題。金融機構可以通過大數據統計分析方法，尋找優秀且具有需求的客戶，使這兩個標準相疊加。與其他行業相比，金融行業的精準營銷難度極大，究其原因，主要是金融行業精準營銷具有特殊性。第二，準入。客戶在申請貸款或購買保險時，金融機構需要對其信用資質進行審核，在審核通過后方能允許其辦理這些業務。第三，對存量客戶進行經營和貸中管理。第四，逾期屬于貸后管理。上述步驟均可利用大數據統計分析方法提升效率[2]。

以某研究機構為例，該研究機構基于大數據統計分析方法研發了一套系統，該系統是一套反欺詐引擎評分，能夠評價客戶受到欺詐的概率，并依據欺詐的原因，自動預防和應對欺詐的策略，模型為決策邏輯和與欺詐有關的數據。這套系統可以為金融機構提供定制化的服務，究其原因，主要是金融機構的產品和客戶，與其他金融機構可能會有所差別。因此，該機構在構建數據模型時，經過了一系列的統計分析，最終通過篩選的方式，選擇相關性比較高的變量作為模型基礎。此外，在金融機構還可以利用一些可視化算法，幫助監管人員查看規則的命中情況和客戶群分布狀態。比如：金融機構的信用分數段為300-1000分，而評分為700分的100名客戶，違約人數為2人，評分為500分的100名用戶，違約人數為7人，由此可見，不同信用分數段與違約率息息相關，此時，金融機構想要規避風險，就可以集中給信用評分為700分以上的客戶放貸。這個評分對于金融機構而言十分重要。應用案例如下所述：

大數據統計分析方法在團伙欺詐偵測中的應用。該機構所研發的系統，在群體欺詐跟蹤、反欺詐方面可以起到重要的作用，主要方法為無監督-異常行為監測和監督學習-地理位置異常分析。具體實現方式為圖特征學習算法，圖特征學習架構如圖1所示。

在實際應用過程中，需要將客戶圖特征輸入到系統之中，這張圖的組成部分包括邊和點，而客戶的基本特征，主要由圖的拓譜和節點屬性構成。在經過深度神經網絡處理后，這些基本特征會衍生出復雜程度更高的特征。我們在這一過程中所輸出的內容包括衍生后的特征和觀察，其中輸出觀察可以為基礎端衍生數學特征創造有利的條件，最終實現向其他部分移植統計分析結果的目的。圖特征學習架構的優勢主要表現在以下方面：第一，能夠支持多種屬性圖，由于圖的構成部分為節點和邊，因此，僅能對拓撲結構進行反映。第二，能夠輸出復雜的關系函數，滿足跨網絡遷移學習的要求。第三，能夠對稀疏特征進行學習。第四，支持并行，具有非常高的計算效率。比如：金融機構利用圖深度學習對2019年7月-12月份的用戶申請數據進行分析，得知用戶申請人數為6萬人，總共有85個特征。在經過大數據統計分析后識別出欺詐用戶的數量為2萬人，隸屬于300多個團體[3]。

（二）大數據統計分析方法在金融統計業務中的應用

大數據統計分析方法與傳統數據倉庫技術相比，具有諸多方面的優勢，主要表現在大數據運算方面。比如：在金融領域數據的總量較大，如果使用傳統方法進行處理，會浪費大量的時間。而使用大數據統計分析方法進行處理，數據處理效率會顯著提升。在金融行業高速發展的背景下，銀行與金融機構之間的合作愈加密切，但僅憑借銀行數據無法實現對金融客戶的全維度分析，但大數據統計分析方法的應用，則可以取得良好的效果。在進行詳細分析前，我們需要考慮幾個問題：客戶全維度是什么？全維度是否具備實現的條件？研究領域認為對一個人的全維度刻畫是無法實現的，因為我們在現實中無法做到。比如：很難用DNA或言論代表某個人的全維度，本文所說的全維度，主要是指在最大限度上，對現有數據資源進行統計分析和利用。結合上文，本文認為如何在最大程度上統計分析和利用數據，尤其是行業內自有數據，是銀行應用大數據統計分析方法過程中需要考慮的內容。

其次，銀行想要對第三方數據進行應用，但如何應用數據，如何發揮這些數據的價值，使其成為客戶全維度分析的依據，成為了困擾銀行的難題。事實上，第三方數據在全維度分析中所起到的作用也是有限的，需要采取數據統計分析方法進行處理。與銀行業務相契合的數據，一定來自于銀行業務內，任何外部數據的應用，都需要經過一系列的轉換和解讀。如果需要引入第三方數據，銀行必須通過數據統計分析方法的運用，選擇對金融業務有相當理解，并且已經按照銀行業務訴求分析好的數據[4]。

最后，依據實踐經驗，在數據應用過程中，需要將外部第三方數據視為一個數據源，整合全部數據并加以挖掘，仍然是實現全維度分析的必備條件。

（三）大數據統計方法在經濟管理領域的應用

大數據統計分析方法的應用有助于促進金融行業的健康發展，將其應用于經濟管理領域，可以取得以下方面的優勢：

1.大數據統計分析方法在宏觀經濟方面的應用

宏觀經濟運行和金融行業發展具有一定的規律，在尋找宏觀經濟發展規律對穩定經濟發展，發現潛在經濟危機中應用大數據統計分析技術，具有非常重要的意義。現階段，學者和金融機構管理者對大數據的運用都十分重視，通過統計分析方法明確行業發展規律，并且，還能在此基礎上選擇影響因素，探析行業發展過程中存在的問題，最終采取有針對性的措施，實現對金融風險的規避。

2.大數據統計分析方法在金融機構運營管理方面的應用

金融機構管理運營與宏觀經濟相同都存在規律性，在金融機構運營管理工作中應用大數據統計分析技術，可以幫助金融機構得到規律，從而節省金融機構的各項資源，避免重復性工作。此外，在掌握規律后，如果出現異常情況，金融機構管理者需要提高警惕，實現對風險的預防和控制。

3.大數據統計分析方法在金融機構財務管理方面的應用

在金融機構財務管理中應用大數據統計分析方法，有助于金融機構分析財務數據，并依據數據分析結果，優化資源配置，降低財務風險發生的概率。此外，利用大數據統計分析方法，對財務數據進行歸類分析，可以為金融機構經營決策的制定，提供數據支持。

4.大數據統計分析方法在金融機構風險管理方面的應用

分類統計金融機構在經營發展過程中所產生的信息數據，是運用大數據統計分析方法的主要表現形式，在分類統計后，金融機構可以找出隱藏的規律和異常數據，能夠為金融機構經營決策的制定和風險預防控制，創造有利的條件。究其原因，主要是金融機構在經營發展過程中存在規律，在數據分析發生異常時，管理人員需要對異常點進行關注，分析其成因，只有這樣，才能從源頭上規避風險。

5.大數據統計分析方法在金融機構營銷管理方面的應用

金融機構應建設大數據管理信息系統，基于大數據統計分析方法，為金融機構采集和提供所需的數據信息，同時利用系統對數據進行分類，找出交易信息中的消費熱點，并分析消費者需求。一方面依據消費者偏好，開發滿足客戶需求的金融產品。另一方面，還要對反響不好的金融產品進行轉型和調整。

結論：綜上所述，在數據時代下，金融行業想要實現更好的發展，必須重視大數據統計分析方法的運用，究其原因，主要是與傳統技術相比，大數據統計分析方法具有諸多方面的應用優勢，將其應用于金融科技領域，是金融行業未來發展的必然趨勢，為此，建議有關部門和金融機構積極與軟件供應商達成合作，共同設計和開發大數據管理信息系統，以發揮出大數據統計分析方法的應用價值。