基于知識圖譜的“大數據+金融”研究熱點與前沿分析

呼雪芳

摘要：文章基于CNKI核心期刊數據庫，利用CiteSpace對“大數據+金融”領域相關文獻的關鍵詞信息進行了聚類分析，并通過關鍵詞突現探究了發展脈絡及前沿熱點。結果表明，當前研究熱點為信用風險研究和金融創新（互聯網金融、銀行轉型、金融科技等）;“大數據+金融”領域研究前沿發展可以明顯劃分為兩個階段，其中金融科技為熱點前沿，并有繼續成為該領域研究熱點的趨勢。

關鍵詞：大數據;知識圖譜;互聯網金融;金融科技;金融創新

一、引言

大數據從2008年開始受到學術界的關注，2012年進入普通大眾的視野，人們意識到大數據具有巨大價值。它能促進電子商務發展，驅動媒體轉型，推動醫療創新，促動教育變革等。金融行業也深受影響，獲取更多數據、更準確利用數據已然成為了整個金融行業競爭關鍵。大數據分析較傳統的金融分析而言能提供更豐富的樣本和維度，提高預測的準確性，從而降低交易雙方信息不對稱所帶來的高額交易成本。近年來，商業銀行面臨優勢被互聯網金融蠶食的風險，證券市場與網絡行為大數據有著較強的相關性，保險公司也走入了互聯網保險的大門，嘗試以大數據為依托，降低客戶獲取成本，進行風險定價。

大數據已經滲透到了整個金融行業，但在目前的文獻還缺少對金融行業中大數據發展的研究，因此，本文旨在通過對國內大數據金融的相關文獻進行研究，發現研究熱點及研究趨勢，分析大數據在我國金融行業的前沿應用，以供金融行業從業者及學者們參考。

二、數據來源與方法

（一）數據來源

本文數據來源于中國知網，文獻分類規定為金融、證券、保險和投資，在核心期刊中檢索大數據主題的文獻，一共檢索到數據842條。通過人工剔除不相關主題的文章后，剩余有效記錄804條。數據搜索、篩選及下載時間均為2020年2月1日。

（二）研究方法

CiteSpace作為一款知識圖譜繪制工具，是研究熱點問題與前沿問題的流行分析工具，被廣泛運用于圖書情報學、信息科學等60多個領域。故而本文選擇CiteSpace作為分析工具，識別了“大數據+金融”領域的熱點研究，并對其未來發展趨勢進行分析。

三、知識圖譜分析

（一）研究熱點分析

共詞分析能夠能夠良好地反映該研究領域的研究熱點與發展方向，關鍵詞能夠高度總結文獻的中心內容和核心觀點，本文利用CiteSpace繪制關鍵詞共現聚類圖譜（圖1），探索“大數據+金融”的熱點問題。圖1中Q=0.8239，S=0.5329，表明聚類合理且結構顯著。對圖1聚類進行進一步探索可知，“大數據+金融”熱點主要集中在以下兩個方面：信用風險管理和金融創新。

1.信用風險管理

集群#0、#7和#12都是關于信用風險管理的。中心度大于0.1的就表示是關鍵性節點，集群#0中心度最高的是關鍵詞“數據挖掘”，其中心度為0.15，表明金融行業進行風險控制的關鍵是對大數據進行數據挖掘和分析。金融行業與風險控制是無法分割的，互聯網金融是基于大數據的應用，它借助互聯網平臺收集大量數據并進行數據挖掘，減少信息不對稱問題從而強化借貸風險控制的能力。學者們針對不同的產品，利用定性和定量的方法、文本挖掘技術、研究了借貸客戶的信用風險評價指標，建立評價模型和體系，從風險的識別、計量、決策和實施等多個方面進行風險管理研究，較傳統的利用統計學方法進行信用風險評估而言，提升了速度和準確性，為更多中小企業和個人提供了借貸的可能性。征信更是管理信用風險的代名詞，對于從集群#7可知，第三方支付、監管和中小銀行是信用評分中關鍵節點。第三方平臺擁有自己開發的信用評分模式，與中小銀行合作能夠實現客戶資源和業務的優勢互補，利用第三方支付的數據進行產品創新。

2.金融創新

從其余聚類中可以總結出，“大數據+金融”另一個熱點就是金融創新。通過對聚類進一步分析可知，“大數據+金融”的創新主要集中在以下三個方面。

第一，業務創新。聚類#2、#4及#8～ #11屬于業務創新。在大數據與金融的融合中，最早誕生的是互聯網金融模式，該概念是2012年4月謝平在“金融四十人年會”上提出的，他認為互聯網金融是在商業銀行間接融資和資本市場直接融資外的第三種融資模式，對傳統金融模式可能產生顛覆性的影響。一時間互聯網金融成為學者們研究的熱點，對該模式的發展問題以及存在的風險是學者們的主要關注點，典型的P2P和第三方支付等被諸多學者進行研究和討論。隨后學者們開始研究互聯網金融如何解決實際問題，而小微企業融資難的問題成為研究熱點。隨著大數據技術的發展，物聯網金融、消費金融以及電商金融等融資模式也逐漸熱起來。

第二，機構創新。聚類#5、#6、#13、#14即屬于機構創新。分析聚類可知，學者們最關注的金融機構是銀行，其轉型是研究熱點。銀行業經歷了水泥銀行、鼠標銀行、移動銀行及開放銀行四個階段的轉型。“大數據+金融”領域中，學者們的研究就是對第四階段的轉型研究——基于人工智能、區塊鏈、云計算、大數據和物聯網的轉型。該階段，學者們關注銀行如何進行數字化轉型以及轉型戰略問題。有學者研究發現大中型銀行更容易選擇閉環生態或開放生態轉型戰略，而小型銀行更關注細分領域。

第三，技術創新。聚類#3中，智能投顧和金融科技的中心度均高于0.1，表明是核心關鍵詞。智能投顧是以大數據為基礎、以人工智能為工具的能自動提供投資組合建議的計算機系統。最早是2010年美國Betterment公司上線了智能投顧業務，2015年掀起智能投顧熱。學者們關注點主要集中在智能投顧發展、監管及風險問題。而金融科技是金融與科技的結合，是利用現代科技成果優化或創新產品、經營模式和業務流程。當前研究主要集中在理論研究、應用研究以及風險研究三個方面，具體表現為大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等。

（二）研究前沿分析

關鍵詞突現能夠反映某研究領域的前沿熱點，突現強度越強表示關注度越高。筆者利用CiteSpace獲得“大數據+金融”領域的關鍵詞突現（圖2），圖2可以清楚地看到“大數據+金融”領域的研究主要分為兩個階段。

第一階段為2012～2016年，銀行業和互聯網金融突現強度遠高于其他關鍵詞，是最受關注的兩個方向，其次融資模式、創新、財政金融和征信業。在該階段，研究熱點始終圍繞著銀行業的轉型、互聯網金融模式的發展、風險和由此衍生的其他金融模式，只有征信業在2015年短暫地突現了一下。可以發現，該階段“大數據+金融”領域熱點持續時間較短，一兩年間熱度便減退了。

第二個階段為2017年至今，該階段更偏向大數據技術研究與應用。可以看出2017年大數據技術開始成為熱點，隨后金融科技、人工智能、供應鏈金融、金融監管和智能投顧開始突增。在這些突現詞中“金融科技”的突現強度最強，在12個突現詞中也是最強，同時該關鍵詞2018年才開始突現，表明其是最前沿的熱度最高的研究方向。通過對數據集的二次檢索發現，金融科技的熱度還有持續上升的趨勢。金融科技在全球范圍迅猛發展且后勁十足，已然已開始沖擊傳統的金融模式了，這也意味著固有的監管模式已經不再適用，引發了監管困難的問題，這在突現詞“金融監管”中有所體現。而大數據技術、人工智能是金融科技的主流技術，智能投顧是金融科技的新興產物。值得注意的是，該階段還有一種金融模式也是熱點——供應鏈金融，這是供應鏈參與方與金融機構合作的一種業務。進入大數據時代后，供應鏈金融開始從物流、信息流等更多維度衡量企業的經營狀況，評估融資風險，為中小企業解決融資難的問題。當前的研究主要是在大數據背景下供應鏈金融的創新，如打造數字化供應鏈金融體系，構建“區塊鏈+大數據”供應鏈金融新型框架。

五、結論

通過對文獻的深入分析有以下發現：在熱點問題上，信用風險管理和金融創新是研究熱點，金融創新主要指業務創新、機構創新和技術創新，業務創新圍繞互聯網金融進行研究，機構創新圍繞銀行業利用大數據相關技術進行開放銀行的轉型，而技術創新則包含金融科技、智能投顧等方面;而從前沿發展來看，“大數據+金融”領域研究可以分為兩個階段，第一個階段是2012～2016年，研究熱點為互聯網金融以及銀行轉型問題，第二個階段為2017年至今，研究熱點圍繞金融科技中的技術、大數據背景下的供應鏈金融創新以及應用和監管問題，其中，金融科技既是前沿也是熱點，在未來還有繼續成為研究熱點的趨勢。

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（作者單位：華南理工大學工商管理學院）