大數據技術在金融領域的應用挑戰與優化對策

［摘 要］在工業4.0 時代到來之際，以大數據、人工智能、云計算等為核心的新一代技術應運而生，促使萬物智能化成為可能，人們的生活和工作也呈現許多新的特征。就傳統金融領域而言，其尤為依賴數據發展，故而可以借助大數據技術實現業務的優化和創新。基于此，本文切實分析了大數據的內涵以及其在金融領域的應用挑戰，最后有針對性地提出一系列優化對策，旨在為促進金融領域的穩定可持續發展提供些許新的理論參考和啟發。

［關鍵詞］大數據技術；金融領域；挑戰；對策

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2025.01.036

［中圖分類號］F832 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1673-0194（2025）01-0125-03

0" " "引 言

隨著第四次工業革命的到來，人類社會發展面臨著許多新的機遇和挑戰，尤其是在今天的社會化時代中，各行各業、各個領域都必須要與時俱進，借助新的技術實現自身的變革與升級，以切實挖掘和保持自身的核心優勢。此前，社會數據總量每年都在以爆炸式速度增長，海量數據已然成為當今社會發展、經濟增長的重要支持。只有對此類數據切實了然于心，才能促進其價值最大化，突破瓶頸，形成以數據驅動的新型生產模式。從某種程度上來講，相關企業主體對大數據技術的掌握、應用程度會成為競爭市場上的一個“分水嶺”，尤其在金融領域，其高度依賴數據支持，大數據技術的應用能夠為其提供新的動力。但就實際應用而言，隨之而來的數據安全和隱私保護、數據質量和準確性、技術和人才需求等問題也給其發展帶來了新的挑戰。

1" " "大數據技術的內涵

大數據是指具有“5V”特征（volume，大體量；variety，多樣性；velocity，時效性；veracity，準確性；value，大價值）的海量數據，一般用PB或ZB級度量。在信息化時代下，我們每天生產的信息數量呈指數式增長，由此決定了要想從如此龐大、海量的數據中獲取有用的信息，并非一件易事，需要進行技術創新。在此背景之下，大數據技術應運而生。大數據技術是指對海量、快速增長、多樣化的數據進行采集、存儲、分析和應用的技術體系，核心在于通過先進的算法和工具，從海量數據中提取有價值的信息，以支持決策和業務發展。大數據技術主要包括數據挖掘、機器學習、人工智能、數據管理與存儲、數據可視化等多個方面，其應用范圍廣泛，覆蓋了從數據獲取到數據分析，再到數據應用的全過程。在大數據技術應用于金融領域的實踐中，其具有數據來源廣泛、數據處理能力強、數據分析能力強等顯著優勢，既可為金融領域提供全方位的客戶信息與業務經營情況，也能有效解決金融機構面臨的數據量大、結構復雜、種類繁多等問題，還能快速對海量數據進行儲存、查詢、挖掘和分析，因此，其研究具有重要的現實意義。

2" " "大數據技術在金融領域的應用挑戰

2.1" "數據安全和隱私保護挑戰

金融領域涉及的數據非常之多，大部分業務都是以數據為支撐的，由此決定了應用大數據技術時首先要面對的挑戰就是如何保護數據安全和隱私。金融領域的數據涉及客戶敏感信息，如身份信息、交易記錄、資產狀況等，若發生泄露或被濫用，必然會讓客戶遭受財務或隱私損失，并嚴重影響金融機構的聲譽和信任度。具體而言，在數據存儲和傳輸過程中，可能遭遇黑客攻擊、惡意軟件、內部人員泄密等多種安全威脅，黑客可以通過技術手段侵入數據庫竊取敏感信息，惡意軟件可能通過網絡傳播感染金融系統，導致數據泄露或篡改，而內部人員可能利用職務之便非法獲取和傳播客戶信息，這些威脅對金融數據的安全構成極大挑戰[1]。另外，在大數據技術的支持之下，金融機構可收集和分析海量客戶數據，以為其提供個性化金融服務，但若數據收集和分析過程處理不當，可能侵犯客戶隱私權。例如，在數據分析過程中，需要詳細分析客戶消費習慣、財務狀況等，這些信息若被不當使用或泄露，將對客戶隱私造成嚴重影響。

2.2" "數據質量和準確性挑戰

在金融領域，數據質量和準確性會直接影響大數據分析結果和應用效果。就金融領域的實際發展情況來看，其數據來源廣泛，具有多樣性、復雜性等特征，涵蓋銀行交易記錄、市場行情、社交媒體評論等，使得數據質量和準確性面臨巨大挑戰。數據質量和準確性挑戰主要體現在以下三個方面：一是數據來源的多樣性導致數據格式不統一，不同來源的數據格式各異，可能是結構化數據［如數據庫中的表格數據、半結構化數據（如JSON文件）、非結構化數據（如文本和圖像）］中的一種或幾種，要想切實從這些數據中分析出有用的信息，就需進行統一化、標準化的處理，其中可能會面臨一些新的錯誤和偏差，影響數據準確性。二是數據處理過程中容易出現誤差和偏差。例如在數據采集環節，可能由于技術設備的限制或操作人員的失誤，導致數據采集不完整或錯誤；在數據傳輸和存儲環節，網絡延遲、數據丟包等問題的存在也可能影響數據完整性、準確性；對于一些重復或冗余的數據，若不及時適當處理，也有可能導致數據分析質量欠佳。三是數據的時效性不強。金融市場瞬息萬變，數據的時效性與數據分析結果的有效性、決策的及時性等有著直接的關聯，如果數據更新不及時或延遲過大，則可能導致其錯失市場機會或做出錯誤決策[2]。

2.3" "技術和人才需求挑戰

大數據作為一項新興的技術，要想切實在金融領域的發展過程中發揮更大的價值，最為關鍵的一環是要有高水平的技術支持和專業人才參與。但在實踐中，大數據技術的復雜性對技術人員提出了較高要求。因其涉及數據采集、存儲、處理、分析等多個環節，且每個環節都需要專業技術人才的支持。例如，在數據采集環節，技術人員需要具備網絡和數據庫的相關知識，才能高效、快速地從各種數據源獲取數據；在數據存儲和處理環節，技術人員需要掌握Hadoop、Spark等大數據框架的使用，能夠處理和存儲海量數據；在數據分析環節，技術人員需要具備數據挖掘、機器學習等方面技能，能夠從龐大、海量數據中提取有價值信息。另外，由于市場競爭激烈、社會快節奏發展等相關因素，各金融機構在人才培養和技術引進方面面臨著些許阻礙，導致技術、人才供不應求，存在技術、人才雙重短缺的問題。一方面，在大數據技術快速發展的同時，現有的教育培訓體系并未與時俱進，許多高校的課程設置仍停留在傳統的計算機科學、信息技術等維度上，導致大部分合格大數據人才供不應求[3]。另一方面，金融機構在人才引進方面面臨激烈的市場競爭。由于大數據技術人才稀缺，各行各業對大數據人才需求不斷增加，所以金融機構在吸引和留住人才方面面臨較大壓力；外加金融行業本身具有特殊性和高風險性，使得部分大數據技術人員對進入金融行業持觀望態度。

3" " "基于大數據技術在金融領域的應用挑戰的優化對策

3.1" "嚴陣以待：加強數據安全和隱私保護

在大數據時代，金融機構的數據安全和隱私保護顯得尤為重要，需要建立健全數據安全和隱私保護機制，確保數據在傳輸、存儲和使用過程中不被泄露或濫用。具體可從以下三個方面入手：一是加強數據加密技術的應用。在數據傳輸和存儲過程中，采用先進的加密算法對數據進行加密處理，可確保即使數據被截獲，也難以被解讀和利用。常見的數據加密技術包括對稱加密算法（如AES）、非對稱加密算法（如RSA）和哈希函數（如SHA），在其應用于實踐中，能夠有效提高數據的安全性，防止未經授權的訪問和數據泄露。二是要建立嚴格的訪問控制機制。訪問控制是通過身份驗證、權限管理等手段，確保只有經過授權的人員才能訪問和處理數據[4]。金融機構可以采用多因素認證技術，通過密碼、指紋、短信驗證碼等多種方式對用戶進行身份驗證，提高系統的安全性；同時，要對數據訪問進行嚴格的權限管理，根據不同員工的職能和職責，設置不同的訪問權限，確保數據的最小化訪問原則，即只有真正需要訪問數據的人員，才能獲得相應的權限。三是要加強對第三方合作伙伴的數據安全管理。在大數據應用中，金融機構往往需要與第三方數據提供商、外包服務商等合作伙伴進行數據共享和協作。因此，金融機構應制定嚴格的第三方數據安全管理規范，與合作伙伴簽訂數據安全協議，明確數據使用、存儲和保護的責任和義務；并定期評估和審計第三方合作伙伴的數據安全狀況，確保其符合金融機構的數據安全和隱私保護要求。

3.2" "精益求精：提升數據質量和準確性

為確保大數據分析的可靠性和實用性，金融機構需要采取系統化和綜合性的措施，精益求精。首先，要強化對數據清洗環節的關注和管理。這一環節是通過技術手段，對金融交易數據中的錯誤、重復、不完整和不一致的信息進行清洗和修正，如重復的交易記錄、不正確的金額或日期信息，因此可大幅度提升數據庫的一致性和準確性，為后續的數據分析奠定良好的基礎。其次，要強化數據檢驗和數據整合工作。一方面，應在數據采集、錄入過程中建立和實施嚴格的數據校驗機制，如通過多次錄入比對、與外部權威數據源進行交叉驗證等方式，以確保數據的真實可靠；另一方面，由于金融領域的數據源廣泛，涉及內部系統、外部合作伙伴、公共數據源等，且存在格式不同、結構復雜、存儲分散等問題，所以需要對其進行統一的整合、處理，構建統一的數據庫，以消除數據孤島，確保數據分析的全面性和準確性。最后，金融機構應引入先進的數據管理工具和技術，提升數據處理的效率和準確性。此前，隨著大數據技術的快速發展，越來越多的數據管理工具和平臺應運而生，如Hadoop、Spark、Kafka等，均可高效地處理、分析海量數據，并對數據進行全生命周期管理，包括數據的采集、存儲、處理、分析和應用等各個環節，確保數據的高質量和高可用性[5]。

3.3" "厚積薄發：提高技術水平和人才儲備

為了應對大數據技術在金融領域應用中的挑戰，相關金融機構需要在提高技術水平和加強人才儲備方面采取一系列優化對策，厚積薄發，為金融領域的穩定和可持續發展奠定堅實基礎。具體可從以下幾方面入手：首先，應加大對大數據技術的投入，建立專門的技術研發團隊。具體組建的技術研發團隊需要由高水平的技術專家、實踐經驗豐富的從業人員等組成，既可以是內部培養，也可以由外部引進，旨在打造一支高素質、專業化的大數據技術團隊，有效提升金融機構在大數據技術方面的自主研發能力[6]。其次，要加強與高校和科研機構的合作，這是提升技術水平和培養人才的重要途徑。在實踐中，金融機構可通過與知名高校和科研機構建立戰略合作伙伴關系，共同開展大數據技術的聯合研究和技術攻關，設立大數據技術聯合實驗室，開展前沿技術研究和應用創新；或與高校合作設立專項獎學金和實習項目，以吸引優秀學生參與大數據技術學習和實踐，為其未來發展儲備高素質技術人才。最后，制訂科學的人才引進和培養計劃，是解決人才短缺問題的關鍵。金融機構應根據自身業務發展需求，制定系統的人才引進策略，通過校園招聘、社會招聘、獵頭公司等多種渠道，吸引和引進高水平的大數據技術人才；同時，要應注重內部人才的培養和發展，可建立完善的人才培養體系，通過設立內部培訓中心、定期開展大數據技術培訓和技能提升課程等，提高現有員工的技術水平，或通過輪崗培訓、導師帶教等方式，促進技術人才的全面發展。

4" " "結束語

在大數據技術全面推廣和應用的新時代背景下，我國傳統金融行業應當切實把握契機，不斷提升自身的業務能力和技術水平，將大數據的作用發揮到極致，步入快速發展軌道。在此過程當中，需要切實關注大數據技術應用帶來的機遇和挑戰，將加強數據安全和隱私保護、提高數據質量和準確性、提高技術水平和人才儲備等工作放在首要位置，在實際行動中推動金融行業的創新和發展，確保數據在傳輸、存儲和使用過程中不被泄露或濫用，提高數據的高質量和高可用性。在未來的發展中，隨著大數據技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，金融領域將迎來更加廣闊的發展前景。

主要參考文獻

［1］張爽，劉哲.大數據技術在金融科技中的應用探究［J］.通訊世界，2024，31（3）：190-192.

［2］郭志元.大數據技術在金融行業中的應用［J］.產業創新研究，2024（3）：132-134.

［3］黃宏，劉海燕.大數據時代企業金融風險管理［J］.老字號品牌營銷，2023（17）：102-104.

［4］李庚倩.大數據視角下數字金融信用風險評估研究［J］.金融客，2023（3）：40-42.

［5］胡靜.金融領域中大數據技術的運用［J］.老字號品牌營銷，2023（3）：86-88.

［6］王玲琳.大數據技術在金融信用卡領域的應用研究［J］.商展經濟，2021（22）：75-78.

［收稿日期］2024-07-15

［作者簡介］張茜（1980— ），女，山西晉中人，碩士，副教授，主要研究方向：金融理論與實務。