大数据思维在金融学研究中的运用分析

大数据思维在金融学研究中的运用分析

 罗丽飞

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摘要：信息技术不断发展，革新着产业发展形式，同时给不同领域发展提供了新思维和新机遇。文章对大数据思维应用于金融学研究的必要性，从技术发展趋势与金融学研究现状两大维度展开分析，在此基础上提出大数据思维在金融学研究视野下的价值表现与前景分析。将大数据思维应用于金融学研究，既可以促进数据研究平台构建，也有利于从风险控制层面进行改进。在今后实践中，可以采取外延互联网金融研究范畴，深化大数据技术管理工作以及后续金融学研究人才培养策略来促进该思维模式和金融学研究深度融合。

关键词：大数据思维；金融学研究；运用

伴随着信息技术与社会经济的发展，大数据技术给各个学科的研究工作提供了极大的方便，并在各行业都发挥着举足轻重的作用。基于大数据的思维视域，金融学的研究工作成效也有显着提高，过去金融学的研究方式已无法满足新时期的发展情况，大数据思维能够最大限度地提高金融学研究成果的可靠性，能够实现金融学与数据的有效融合，促进金融学的发展过程，推动社会经济的持续进步。

一、金融学研究中运用大数据思维的必要性

（一）有助于提升金融学研究准确性

大数据思维就是建立在大数据技术基础上的思维观，它强调借助数据挖掘分析来探索事物间的关联，哪怕它看起来没有任何联系。对金融学的研究来说，用大数据的思维来考虑问题能够得到有效的拓广。展是研究思维的需要，是从大最金融数据中挖掘有价值的信息，以此为基础分析研究和做出判断的需要，它的准确性和可信度一定要高得多。另外，运用大数据思维介入金融学研究，能够让研究者在与运用大数据技术来处理与分析金融数据时，保持一种较为客观与理性的心态，它能深人地挖掘事物间的内外联系，然后伸研究成果有高度的准确性。

（二）有助于拓展金融学研究思路

在金融学的传统模式中，尽管研究者还能运用多种工且来分析和研究金融数据，但是这一定要以自己的实践经验为前提，换言之，研究成果一定程度上属于研究者主观判断。这一传统金融学的研究思路有很大的局限性，而且在大数据思维之下，研究者直接接近于智能思维，其研究讨程所依赖的并不只是个人的实践经验，目时大数据技术依然存在，从数据分析工且上来看明显偏重先进和科学，即研究者能够获得重多而宝贵的金融数据信息，其研究思维必将进一步延伸。

（三）有助于加强金融学与其他学科之间的联系

目前阶段，金融学研究中需要借助各种研究工具和多学科知识，不同学科之间的联系也得到了进一步强化，而传统的独立学科研究方式已不能满足目前金融学术研究与实践应用需要，因此，我们必须做到多学科协局和加强同其他学科的联系。有利于金融学研究取得进一步的突破。例如用建立在数学学科基础上的模型思维来建构金融学行生模型来分析和预测金融发展趋势。

二、大数据思维的价值体现及应用现状、前景分析

（一）大数据思维的价值体现

大数据对于金融学研究的价值伴随着企业金融发展全方位的融合开始从各方面展现。拿金融企业财务管理来说事。植入大数据思维后，我们首先可以发现金融企业财务管理从工作效率层面上得到了优化，而效率提高也给效益增加提供了可能性。第二，将大数据思维运用到金融企业财务管理当中，将会在提升信息化处理能力的同时，达到财务管理工作目标清晰的目的，从而为企业长期发展提供内驱力。三是金融企业针对大数学思维进行整合，可以在某种程度上做到提前识别财务管理风险，从而将金融风险防范“关口”提前，这样才能更大程度地促进金融企业财务管理保障能力。以上这些价值都具有高度双重性，它不仅是金融学实践价值的充实，而且也为金融学理论研究提供多样研究对象，对于促进金融学理论研究也有同等重要意义。金融学研究者通过应用大数据思维，能够实现对于金融管理效果和金融分析能力方面的深入研究，同时使研究内容，风格持续扩容。

（二）大数据思维的应用现状

从客观角度来看，大数据思维基本上可以被视为一种先进而高效的手段，其与金融学研究理论有着某种程度的融合，并初步实现了对金融学发展路径的扩展，增强金融学研究力度的目的。但在实践中，大数据思维并非一成不变，还会受诸多因素影响产生使用效果不理想的情况。象数据分析，技术管理方面的问题一直不能有效地解决。具体体现在如下几方面：

数据量大。在大数据思维下，海量数据虽能提供信息来源和研究依据，但同时又对数据提取能力提出了新的要求，要求研究者不仅要有敏锐的洞察力和分析能力，还要了解计算机系统和其工作语言，有效地控制数据收集方式，以达到准确收集资料的目的。即对大数据思维来说，既要关注研究者对数据的利用和分析程度，又要关注他们的整体素质，关注现阶段金融学的发展现状，我们这方面的人才总体资质比较差，部分员工在对数据进行处理的时候，对计算机的依赖程度比较高，而忽略了对自己对数据掌控能力进行培养和提升。

大数据分析技术不成熟。大数据分析在金融行业中的应用模式尚在探索阶段，金融机构在运用大数据时需要花费很多时间与成本去研究与实践，这从某种程度上限制了人们对大数据思维的运用热情，而当前的运用实践也反作用于金融研究大数据分析还存在不足，机器判断之后的结果仍然需要人工核查，而且金融学研究者只注重数据的表面分析而未更深入地了解和研究其背后的成因，也未对比分析多个数据，故大数据分析误判率较高。

管理不到位。目前，我国金融大数据相关规范也尚在探索期中，金融大数据存储管理没有统一标准，互通共享平台不完善，金融行业大数据安全规范方面还有比较大的空白。由于金融等大数据涉及众多用户个人隐私，仅靠金融机构自身控制，安全风险较大，基于大数据思维日益受到金融行业关注，监管机构或行业协会建立可以实施的数据使用规范和安全标准，管控大数据野蛮发展，是一个迫切需要解决的课题。

（三）大数据思维的应用前景

金融业已经成为推动现代经济和行业发展的首要动力，几乎所有行业都和银行，保险，证券公司以及其他金融企业息息相关。商业银行开展贷款业务时，如果贷款人不能及时归还本息，就会给银行造成重大财产损失。如若利用大数据前置分析，预先了解贷款人信誉问题和偿还能力等信息，信贷风险就会大幅降低。大数据技术也支撑了投资风险管理的前置并贯穿于整个投资过程中，如在量化投资中引入大数据技术以辅助投资决策、运用模型自主学习以降低人为失误和投资不确定性等；投前，投中，投后通过大数据风控平台对投资标的进行全面甄别，分析和实时监控，使用以金融大数据为核心的投后监控系统能够显着扩大监控范围，减少重大事件响应时间，借助舆情监测和其他数据抓取技术，将违约，失信和执行等重要信息及时联系起来，显著减少了不确定性。金融学大数据思维还可以打开金融业务，增强相关金融服务灵活性，减少金融风险并对风险事项产生一定预判。所以将大数据技术引入到金融行业中具有广泛的前景与应用，大数据思维可以给金融发展带来推动作用，更好的推动金融学的研究。

三、大数据思维在金融学研究中的运用分析

（一）数据平台的建设

大数据之于产业的核心驱动力是“数据”，通过对其进行深入的加工与分析从而达到促进产业研究和应用的目的。在某种意义上说，越是丰富的资料能够达到的资料结果，其层面也越是多元。当今时代金融发展越来越复杂化，金融数据虽然来源越来越广，但却越来越隐蔽。所以在金融学的研究中，要从过去数据处理模式中解放出来，要有全新的数据思维，数据技术，要以金融数据为基础进行新的研究和开发。事实上，一方面要继续深化对商业银行等传统金融数据源的进一步挖掘，另一方面要实现对现代互联网金融数据的采集和整合，进而建设面向金融研发的立体化、多层次的数据平台中心。

（二）风险控制的优化

在金融领域，风险控制是金融领域的一个重要课题，它在金融领域的外部化有着重要的作用。风险管理的关键在于如何科学、及时、有效地管理和控制某些不可控因素，从而减少或减少这些不确定性对金融产品和行业的影响。而大数据的出现，无疑会使得这个问题更好地解决。通过运用大数据技术，使金融机构能够更加科学、全面地了解财务管理与服务对象，从而达到针对性地提供金融服务，

同时最大限度地降低其金融风险。例如在为中小企业提供信贷服务时，通过运用该技术可以达到更准确评价中小企业贷款资质，生产能力，营销水平和信誉程度的目的，使信贷服务在准确性，安全性等方面都有了数量级的提高。

四、金融学研究中运用大数据思维的创新建议

（一）加强技术管理工作

大数据技术是大数据应用的基础，其应用的成效将直接影响到某个层面。鉴于此，本文提出了有关部门要将大数据技术的管理工作摆在首位。在这三个方面，金融机构的领导者要更加重视大数据技术的发展，比如通过持续的创新来增强大数据技术的应用效果，并将其与网络、云计算等技术相结合，增强数据收集和分析能力。同时，相关人员要根据技术发展的需要，建立相应的技术管理制度，

并将大数据思维的概念不断的渗透其中，从而为金融学的研究提供内在的动力。应该指出在应用过程中一定要以金融学的研究现状为基础，保证技术和研究内容之间的联系效果。

（二）加强人才建设力度

金融研究内容不仅在发展，而且研究技术也在丰富，这使得它涉足学科、技术也变得越来越复杂。人才是全面发展的保证。在某种程度上，大数据技术和金融科学的结合将会改变产业的人才标准。以大数据为中心的现代金融研究人员与服务人员必将在未来的发展中占据主导地位。不管是金融公司还是科研机构，都要从内部建立起一支优秀的队伍，为金融学研究奠定坚实人才基础。

（三）优化数据平台建设

大数据思维的开展关键依据是数据，构建数据平台的目的是为了使数据来源途径更广更顺畅、数据采集更稳定更有效。金融行业以往数据来源多以银行网点为基础，目前时期由于互联网信息技术不断发展，智能手机得到了大面积推广，人们正在针对网站，手机应用APP进行研究、这些互联网产品在运行过程中，如网络银行，都会变成数据信息。打造数据平台是为了在保留原银行内大数据资源基础上，增加对外大数据来源渠道以支撑大数据应用系统；而优化数据平台不仅仅是整合内外部数据，更重要的是构建一个由业务层、管理层、决策层共同组成的智能分析系统，模拟出风险与收益的量化关系，本实用新型实现了企业各种数据的分类，管理，统计与分析功能，达到降本增效的目的。

结论

综上所述，大数据技术给人们生活带来翻天覆地的变化，对当今社会有着举足轻重的作用。就金融学领域而言，大数据具有很好的前景，充分利用大数据思维，会使相关金融问题得到较好的应对，并能梳理出有关金融框架体系，提升风险管理的能力，利用大数据技术对数据的分析与处理效率也更加高效。大数据思维在发挥着充实金融学研究的同时，在应用大数据思维时需与实际需求相结合，旨在于实际工作中促进社会经济稳定与发展。

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