大數據技術的最新發展及其在監管科技領域的應用

廈門柏事特信息科技有限公司 陳京鷺

隨著對先進信息技術的應用不斷深入，金融行業也得到了進一步的發展，金融科技的出現為金融體系的發展提供了新的活力，但與此同時，金融行業的風險問題愈發突出，監管科技也成為了行業發展過程中的主要研究方向。基于此，結合當前大數據技術在監管科技領域當中的應用展開詳細探討，首先對大數據的概念、結構、應用價值以及技術進展進行介紹，然后從多個角度分析了大數據技術發展及監管科技領域的發展趨勢，并探討了大數據技術在監管科技當中的實際應用問題，最后，有針對性地提出了大數據技術在監管科技當中的應用策略。

1 大數據概述

1.1 大數據及其結構

大數據實際上指的就是巨量資料，大數據的應用架構主要包括以下幾個部分：(1)數據源，指的是數據來源，包括數據、互聯網數據、文本數據以及表彰數據等；(2)為數據采集，即數據實時同步；(3)為數據存儲，主要是對海量結構化數據進行分析；(4)數據管理，通過建立數據挖掘模型，實現對于數據的多樣化處理和應用；(5)數據服務，包括數據瀏覽、檢索、下載、分析、互動以及發布等多樣化功能。

1.2 大數據的應用價值

在當前信息爆炸時代背景之下，各行各業都產生了海量的數據信息，這些數據當中蘊藏著各種有待挖掘的信息，而傳統數據分析技術難以實現對于大量數據的快速分析。而大數據技術的應用，則能夠結合實際需求，在短時間內實現對于海量數據隱藏信息的挖掘，將數據信息轉化為行業可用的資源，并從中挖掘新的知識和規律，進而達到相應目的，用以推動領域發展。

1.3 大數據技術進展

1.3.1 大數據的采集和預處理

數據的收集和整理是大數據技術應用的初始階段。當前數據收集的過程中，所應用到的大數據技術主要是集中采集和分布采集方式，以此從數據源當中獲取數據，數據類型不僅可以是文本信息、圖形表格，還可以是音頻、視頻等。預處理就是指對采集到的數據信息進行整合處理，并根據相應原則以及業務需求，將其轉換成為新的數據集，以便后續數據的應用和分析。

1.3.2 大數據的存儲與管理

大數據由于其本身數據量較為龐大，數據種類相對較多，因此傳統數據容量無法滿足實際應用需求。針對大數據其本身較為離散、結構復雜、數量龐大等特點，當前大數據儲存管理方面已經實現了對于數據的分類儲存以及屬性查詢，而且還能夠對海量數據進行合理壓縮，極大地減少了數據存儲所占用的空間，同時能夠結合實際需求，對數據進行及時有效提取，極大地提升數據存儲和管理的效率。

2 大數據技術發展及監管科技領域的發展趨勢

2.1 與云計算的結合

隨著當前監管科技的不斷發展，領域范圍的擴充，對于大數據技術也提出了更高的要求，云計算的重要作用逐漸得以體現，作為一種新型的分布式計算方式，云計算有著極其強大的數據計算和處理能力，主要是通過對計算程序的分解，在短時間內實現對于大量數據的計算，并合并計算結果。與計算技術能夠利用相應計算模型，實現對于金融航悅分散在龐大互聯網當中的數據進行實時監控和科學管理，而且具有高效、低成本的優勢。因此，在監管科技領域發展的需求之下，未來大數據技術與云計算之間的關系將會更為密切，二者的融合也會朝著更加深入的方向不斷推進。

2.2 數據科學的發展

數據科學是在大數據發展和應用過程中，所衍生出來的新型學科，其主要是針對數據理論、方法和技術展開研究，以此為自然科學以及社會科學的研究提供新的方法。近年來，大數據的發展腳步不斷加快，作為當前應用十分廣泛的熱門技術，為進一步促進大數據技術發展，挖掘大數據技術的應用價值，專業領域將會加強對于數據科學方面的研究，為大數據技術的應用和發展，提供基礎理論，進一步突破數據科學。

2.3 數據泄露的研究

對于監管科技領域而言，大數據技術的應用和研究，其存在的主要問題就是數據泄露，在當前信息技術水平逐漸提高的情況之下，數據泄露風險也在成倍增長，給監管科技領域以及金融行業的健康發展都帶來了極大的威脅。因此，想要保障大數據技術在監管科技當中的應用能效，首先需要解決的就是數據泄露問題。結合大數據技術應用過程進行分析，數據泄露的主要研究內容包括數據源頭安全、數據傳輸過程安全、數據存儲安全以及數據應用安全等幾個方面。為促進監管科技領域健康、持續、向好發展，加強數據泄露方面的研究和探索，已然成為當前大數據技術在監管科技領域應用過程中的重要研究方向之一。

2.4 混合事物與分析

基于監管科技領域其龐大數據量，以及相應數據監控、分析、管理需求，對于大數據技術的分析能力有了更高的要求，在此情況之下，大數據技術也將會朝著混合服務與分析處理方向不斷發展。相較于傳統大數據技術，HSAP有著更為強大的分析能力。在互聯網數據量持續增長擴大的情況之下，傳統離線數據庫以及分析技術已然難以滿足實際金融監管需求，此時混合事務分析處理架構應運而生，該技術的出現有效避免了相應數據分析查詢工作對于在線事務處理所產生的不良影響，極大地保障了數據分析的及時性。混合服務分析是一個相對分散的過程，能夠持續地進行在線優化，生成大量的新數據，并對新數據進行復雜的分析處理，然后將相應分析結果實時反饋給需求方，以此發揮大數據更高的應用價值，同時該技術還能夠有效提高成本效益。

2.5 數據能力的復用

大數據并不是指單一的、巨大的計算機網絡，而是由大量活動構件與多元參與者元素共同組成的龐大生態系統，整個生態系統當中包括了極其多樣、大量的元素，例如，終端設備、基礎設施、網絡系統、接入服務以及數據服務等，共同組成了該生態系統。而在這樣一個復合化程度不斷加強的數據生態系統之下，對于數據能力的深入挖掘和應用也將會不斷加強，尤其是對于監管科技領域而言，其數據能力的復用更為重要。需要在原有數據生態系統雛形的基礎上，進一步進行數據分析，實現系統的細化，優化調整相應監管機制、模式等，以此提升大數據技術在監管科技當中應用效果，促使監管科技領域更好發展。

3 大數據技術在監管科技當中的應用問題

3.1 數據基礎薄弱

大數據技術應用于監管科技時間較短，技術使用方式尚未成熟導致數據基礎薄弱，是目前大數據技術在監管科技中難以發揮最佳應用價值的主要原因。數據量是大數據技術的應用基礎條件，數據基礎薄弱會對監管科技發展造成以下影響。(1)會致使監管科技用于開展監管工作的數據局限性較強，導致監管科技最終工作結果難以滿足預期目標。(2)數據量不足以支撐金融領域的監管需求，最終導致監管科技缺少實際應用價值。

3.2 數據質量參差

數據質量對大數據技術應用與監管科技的效果具有決定性作用，但現下大多數金融行業可用于監管科技的數據質量較差，限制了大數據技術在監管科技中的應用效果。數據質量差會導致大數據技術應用效果有限，使監管科技難以體現其監管作用影響監管科技的運行速度，不利于金融行業發展。

3.3 隱私邊界模糊

應用大數據技術后隱私信息邊界模糊，難以對隱私信息與普通信息進行明確的劃分，應用大數據技術后的監管科技也存在這一問題。造成這一問題的原因有以下幾種：(1)監管科技在收集信息時無法清晰掌握信息收集界限，導致收集到的信息既侵犯個人隱私權又增加大數據技術的工作量，降低監管科技的運行速度與監管成效。(2)隱私保護法內容不夠完善，缺乏對互聯網時代隱私信息的界定規范，社會對隱私信息重視程度不夠，使負責監管科技信息收集的人員未樹立良好的隱私保護意識。隱私邊界模糊是目前該領域存在的主要問題之一[1]。

3.4 安全風險問題

大數據技術應用于監管科技尚處于發展初期，相關技術手段不成熟，應用大數據技術后的監管科技存在安全風險。監管科技潛在的安全風險主要由以下原因導致，使監管科技產生許多新問題。(1)技術不完善導致監管科技運用平臺抵御能力較差，監管科技易被不法分子入侵，對監管科技的信息安全構成威脅。(2)大數據技術應用于監管科技的運行平臺穩定性差，難以承載較大的符合工作量，影響監管科技信息的安全性。

4 大數據技術在監管科技當中的應用策略

4.1 構建監管科技規則

(1)相關部門應加強科技資源整合，在監管科技中大力推廣大數據技術，推進科技架構轉型優化，為金融行業打造現代化監管科技體系。(2)協調各種金融科技的應用方式，以此為基礎初步建立金融科技監管體系規則，加快監管體系規則落實速度并在實際工作中落實，制定金融科技繁榮發展規劃。

4.2 明確數據質量標準

為保證大數據技術在監管科技中的應用效果，提高數據收集工作質量。收集數據時應遵循以下原則，保證數據的質量，為大數據技術應用創造良好環境。(1)用于大數據技術的數據應具有完整性，所選數據信息中不能有缺失片段，保證數據在大數據技術應用中具有較高借鑒價值。(2)數據格式要統一，統一性是數據記錄規范與邏輯的體現，監管科技所用信息數據符合金融行業信息規范即可。

4.3 強化數據開放共享

數據開放與共享既是一個技術過程又是一個管理過程。技術過程是指采集數據所用發布格式，以及如何定義數據訪問接口等涉及數據處理方面的問題。而管理過程則是指發布什么樣的數據，采用什么樣的開放許可協議等內容。因此，實現數據開發與共享應遵循以下幾種原則。(1)合理選擇數據集，選取將要開放的數據集是實現數據開放與共享的第一步，由于監管科技所需數據與政府息息相關，因此需要事先制定數據開放的標準以及對數據進行分級處理。(2)選取最適宜的開放許可協議，我國不允許對未被授權的數據進行開發或共享，因此監管科技在選取開放許可協議應結合的數據集的實際情況開展。

4.4 建立數據保護措施

(1)對工作人員開展安全意識培訓，定期進行安全意識宣導，強化工作人員對信息安全的認知，引導其積極執行監管科技保密制度。(2)建立文件保密制度。首先對企業文件實行分級管理，按照文件的重要性進行分類，將其限制在指定的管理層級范圍內，避免核心數據隨意傳播。(3)定期全面檢查監管科技平臺，發現漏洞后，及時進行系統修復，避免漏洞被黑客利用造成機密泄露。

4.5 發揮數據分析作用

數據分析能力對監管科技發展具有重要作用，是保證大數據技術應用于監管科技可發揮最佳效果的核心能力。發揮數據分析作用對監管科技發展的有利影響如下所述。(1)可以提高工作效率。有了數據分析，可以將監管科技數據之間的關系用其他方式表現出來。(2)有助于保證分析的結果的準確性。監管科技數據量非常龐大，分析過程中很容易出現混亂，導致計算的結果出錯，甚至可能造成大量工作錯誤。但發揮數據分析作用后，監管科技無論是條理上還是在層次上都會更加明了清晰，以此使大數據技術分析的結果準確無誤，充分發揮大數據技術在監管科技中的應用價值，為監管科技未來發展創造更多可能[2]。

5 結語

綜上所述，大數據技術基于其自身強大的數據統計、應用以及資源轉化能力，使得其在監管科技當中發揮了重要作用，但是在實際應用大數據技術的過程中，仍然存在數據基礎薄弱、質量參差、邊界模糊以及各種安全風險問題，對此為保障大數據技術應用效果得到充分發揮，應加強構建監管科技規則、明確數據質量表彰，同時強化數據的開放共享，并建立相應數據保護措施，確保數據安全，同時深入進行數據分析挖掘，促使監管科技的能效得到進一步發揮。相信隨著大數據技術的深入研究和應用探索，我國監管科技領域也將會得到更好的發展。