大数据时代的金融统计模式创新

熊娆

[摘 要]随着经济的发展，以及科学技术创新的推动，人们已经置身于大数据时代。因此，原有的金融统计模式必须随之进行更新才能更好地满足当下人们的新需求。文章将在研究大数据时代发展的基础上，探讨如何将旧有的金融统计模式进行创新以及研究当中存在的意义，以求更好地推动金融统计的发展。

[关键词]大数据时代；大数据；金融统计；模式创新

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.40.112

快速地从各类数据中提取并总结出有价值的信息的技术能力被称为大数据技术。大数据技术推广应用至今，已经深深地渗透进人们的日常生活和工作模式当中。并且，由于大数据时代的来临，大数据技术在各行各业中的应用也已经对人们的思维方式产生了深刻的影响，并体现在人们的日常行为当中。随着经济水平和科学技术的发展，人们对于信息的获取不再仅限于旧时口耳相传的模式，而是可以通过借助一些可视化的软件，从庞大的信息库中提取相关的有用的信息，既提高了工作效率，也节约了不少信息传输过程中所耗费的资源。但由于金融统计随着大数据时代的来临随之提出更高的应用要求，即数据的收集、分析、整理等的能力都需要因此而不断提高。因此在大数据时代来临之际，金融统计的有关部门如何把握机遇在技术上发展创新，推动金融统计模式的进一步发展这一问题具有很好的探究意义。

1 金融统计模式受到大数据的影响

（1）金融分析方式更为科学有效。金融分析方式受到大数据时代来临的影响，其形式不再是局限于曾经简单的数据汇总分析，而是具有了更深层次的逻辑性。金融分析方式受益于大数据时代中科学技术的支持，虽然在数据方面的分析趋于复杂化，但是能够有序且有效地处理大量的数据，分析的内容也越趋于全面和精细。决策者可以通过参考经由大数据技术分析提供的数据更好地把握全局的发展，从而做出更适合未来发展的决策。

（2）数据传递的准确性与及时性。传统的金融统计模式受到所处时代的技术限制，数据在汇总的过程中的环节往往过于繁杂，耗费大量资源的同时还会降低数据在传递过程中的准确性和及时性。而当金融统计模式与大数据时代结合后，不仅能够降低金融统计的成本，还能够提高该模式运作的效率，创造出优于以往的经济效益。

（3）金融监管效率提高。大数据时代的发展有利于提升金融监管的效率，使得数据的收集更加快速有效，金融统计结构日趋完善。央行之所以能够快速有效地在这一行业中进行相关操作，正是得益于结合了大数据技术应用的金融统计数据。

（4）传统的统计思维与大数据时代统计思维的差异。由于大数据时代的来临，使得传统的统计思维与现有的统计思维产生了差异，其差异主要表现为以下三种：

①大数据时代与传统的数据源思维存在着差异，它们的差异主要表现在数据来源的严谨性。传统的金融统计要求数据的来源必须具有高度的匹配性，把关极其严格；而在大数据时代下，数据的收集来源要比传统模式更为广泛，因此并没有过于严格要求数据来源必须要有极高的匹配度。

②数据在提供的方式上，结构存在着明显差异。大量使用标准图表以及格式化设置等结构性的设置是传统思维中常见的数据结构，该方法具有很强的规范性和简洁性。而在大数据时代中，由于数据来源广泛，对于数据的收集整理较少采用规范性的结构图表表示，往往是以非关系型结构进行数据表示，继而得出分析结果。

③使用数据的对象发生变化。传统的金融统计模式里，由于数据来源较为单一，且具有极高的匹配度，往往数据分析出来的结果具有很强的针对性和决定性，更适合少部分参考人士进行决策使用；而在大数据时代里，由于数据来源广泛，数据分析更为全面系统，最终提供的结果多偏向于相关概率且不带决定性，因而能够适用于大多数行业的使用者，给他们提供更为科学、全面的参考数据，从而做出更为准确的行业预判。

2 大数据时代金融统计模式建议

（1）结合大数据技术规范金融机构。传统的金融统计的数据收集由于受到信息传递技术的限制，致使相关的数据结果无论是准确性、可靠性，还是一致性都比较低。而通过大数据技术处理的金融统计数据可以保证数据的准确性和可靠性，更适合现代适合的需求。但金融统计在结合大数据技术发展的过程中，需要注重金融机构信息、金融工具和金融计值的规范，才能更好地构建金融机构。

（2）金融统计思维的转变。金融统计模式若要在大数据时代能够有进一步的发展，就需要紧跟时代的步伐进行必要的创新，才能真正发挥出现代统计学的作用。传统的金融统计思维需要进行改革的主要有三方面，即主体定义、数据统计与处理的方法以及数据主体的不确定性。

在主体定义这一方面，传统的金融统计由于受技术和信息来源方向较少的限制，基本上会事先确定好数据的主题，从而进行数据采集；而大数据时代则是反其道而行之。

而在数据统计与处理的方式上，现代的金融统计只有结合现代的科技技术，才能更好地发挥出现代统计学的作用。

根据前两方面，还可知在大数据时代里，由于信息来源的路径广泛，较之传统的金融统计模式里，数据主体反而往往具有不确定性，且遵循非原则性。

（3）增强信息共享，完善信息统筹管理。在大数据时代下对于金融统计的管理不应只是遵循于过往约定俗成的规则，以免存在不必要的漏洞。现代对于金融统计的管理，更多地应该依靠于相关完善的法律法规进行明确的约束。同时，金融数据统计的有关部门人员，应当在入职前就接受相应的职业道德教育，从根本上明白自身所应承担的责任，从源头上降低问题出现的几率。

在大数据时代下，金融统计信息应当增强信息共享，使得数据信息能够更为清晰透明地呈现在大众面前。通过采取这些措施，能够增强对金融统计数据的管理。当数据管理出现问题时，还能快速地找出问题的根源，并及时采取相应的措施处理出现问题的金融统计数据。

（4）重视细粒度数据采集。伴随着大数据时代的降临，数据采集的方式也随之发生变化，出现了在相关金融机构采集数据后进行全面细致分析的现象，从而判断市场变动将会带来的影响，即像细粒度数据采集方向变化。采用细粒度数据采集的方式，能够及时地发现市场变动所带来的问题，并能够快速地分析出对应的有效解决措施，从而一步步地推动金融统计模式的发展，使其带来的数据具有更高的精准度。

（5）构建科学合理的金融业统计体系。大数据技术能够快速有效地在庞大的信息数据库中分析出有效的数据信息，并提供相关的结果，所以金融业统计体系应运而生。其目的在于帮助相关人士能够及时把控相关的信息，对金融体系中的资金进行精准而又全面的控制。同时，由于金融行业存在着一定的风险性，因此需要构建合理科学的金融业统计体系以规避相应的风险，从而采取有效手段控制事态发展，从而推动金融业的进一步平稳发展。

3 结 论

综上所述，金融统计模式结合大数据技术能够在大数据时代中得到更好的发展。传统的金融统计模式由于其数据来源、数据结构、数据分析等的局限性和单一性，并不能很好地适应现代社会的发展。为了能使金融统计能够更好地应用于各行各业中，为相关的决策者提供科学准确的数据，从而做出有利的判断，促进金融业的平稳发展，更应当结合大数据技术进行金融统计模式创新。

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