大数据思维在金融学研究中的应用研究

程春莉

南开大学

大数据思维在金融学研究中的应用研究

程春莉

南开大学

大数据思维是大数据快速发展下的产物，利用大数据思维能够摆脱传统的思维方式，合理高效的分析数据，为了提高金融学研究决策的准确性，文章引入了大数据思维，利用海量的数据为决策奠定可靠基础。文章简要介绍了大数据思维与其发展趋势，通过分析其在金融学研究中应用的重要性，依据金融界学习大数据思维的主要方式、大数据思维在金融学研究中应用的主要方法，从四个方面论述了大数据思维在金融学研究中的具体应用。通过研究，可以为大数据思维在金融学研究中的应用开拓思路。

大数据思维；金融学研究；方式；应用

大数据是信息技术改革的主要产物之一，对社会经济发展的影响比较大。而金融学属于一门数据处理比较集中的行业，其自身携带的信息比较多。将数据处理方法应用到金融学中，可以加快金融学的快速发展[1]。在大数据到来的时代，其思维对金融学的发展目标起到了促进作用。文章主要针对大数据思维在金融学研究的应用进行了相关探究。

1 大数据思维与发展趋势

1.1 大数据思维

近年来，大数据这个名词在各个领域出现频繁，加大了国家决策部门以及互联网公司的重视。一般情况下，人们将短时间内无法使用常规软件工具捕获、分析、处理的数据统称为大数据[2]。大数据具有数据量较大、真实性较高、数据多样的特点。在计算机快速发展的时代背景下，加快了数据的处理速度。在大数据发展过程中，经过人们的探索与总结，探究了一种新的数据处理思维，即大数据思维[3]。通过使用该思维，可以有效分析数据问题，弥补传统思维方式的局限性，使得决策的科学性与合理性得以提升。

1.2 大数据未来发展趋势

由于数据来源越来越多，导致数据种类变得更加全面，传统的数据处理方法已经满足不了需求。计算机、物联网、手机的迅速发展，为数据处理开辟了新的研究思路。目前，数据分析、存储、计算的发展速度有所提升，在未来的几十年中，超级计算机发展必将成为数据存储与处理的主要力量。在数据分析的重要性日渐突出的时代背景下，大数据采用科学合理的数据分析方法，为人们提供了更多有价值的信息。例如，将大数据作为主要依据进行统计分析，从而完善法律法规与政法[4]。

2 大数据思维在金融学研究中的应用重要性分析

数据是金融学研究的基础，只有保证数据的准确性，才能够保证做出的判断具有较高的准确性。由于数据量逐渐加大，虽然增加了金融学研究难度，但是有助于金融决策风险的降低。大数据思维在金融学研究中的应用重要性主要体现在以下两个方面：

2.1 大数据思维对金融界的影响分析

在大数据来临的时代背景下，所有金融分析都需要使用大量数据，拥有大量数据且全面的企业将获取更大的主动权，例如京东商城、阿里巴巴等，这些企业将大数据融入到传统金融界中，改进金融业务，使其迅速发展[5]。

2.2 大数据思维对金融市场拓宽的促进作用分析

大数据的产生，加大了金融市场的竞争力。通过使用大数据思维，将其优点全部发挥出来，从而为客户提供更全面的服务，在激烈的竞争中为自己博取一个不败之地。

3 金融界学习大数据思维的主要方式

目前，大数据思维已经成为了各个领域发展不可缺少的一部分，由于其思维意识还存在不足之处，所以，加大学习大数据思维力度刻不容缓。以下为三种主要学习方式：

(1)建立大数据研究专属部门

金融企业应该依据自身需求，结合实际情况，设置一个大数据研究专属部门，设置2至3个岗位，例如建立一个数据研究部，设置数据收集岗位、数据处理岗位、数据分析岗位[6]。对于小型企业，设立数据收集岗位即可，与其它小型企业进行合作，共同完成数据研究。

(2)与大数据研究企业创建合作关系

为了让金融企业的工作人员更加了解大数据思维，可以与大数据研究企业创建合作关系，在该企业的帮助下，快速掌握思维。由于创建大数据库需要大量的资金，并且对硬件设备的要求比较高，还有可能受到其他因素的影响，所以，与大数据机构合作成为了金融界学习大数据思维的首要选择。

(3)普及大数据思维

在日常研究过程当中，采用培训与讲座的方式对研究人员进行大数据思维培养，学完理论知识以后，将其应用到实际当中，使其能够学以致用。

4 大数据思维在金融学研究中应用的主要方法

4.1 自身与相关领域大数据的挖掘

由于金融研究的内容较多，所以，在实际应用过程当中，采用大数据思维挖掘自身数据以及相关领域数据，以此提高金融工作人员的工作效率。采用数据挖掘的方式，可以获取更多信息，将这些信息作为思想依据，从而开发出一些个性化服务，更贴近用户[7]。另外，通过深入分析自身领域数据，在第一时间从中找出问题所在，在对企业造成影响之前彻底消除，起到防患于未然的作用。

4.2 互换大数据资源

大数据的到来，不仅丰富了数据种类，而且加大了数据量。但是每个企业掌握的数据有限，只有相互交换资料，才能够使得数据更全面，因此，大数据资源互换成为了金融界未来发展的主要研究内容。在研究期间，要求企业具有互利共赢的意识，通过企业之间的合作，共享信息，从而使得信息利用率得以提升，促进企业快速发展。大数据交易中心的产生，更全面地发挥了大数据的优势，通过交易中心，获取所需数据信息。互换数据资源以后，可发挥1+12的功效。在大数据的冲击作用下，企业采取孤军奋战模式很容易被淘汰，无法满足时代需求。因此，金融界未来的发展方向为互换大数据资源。

4.3 为自身服务

金融界学习大数据思维是为了加快金融的发展速度，开发出更多满足用户需求的服务。通过使用大数据可以获取更多有效信息，企业可以依据自身运营模式的不同展开相应评估，从评估结果中推理出企业运行存在的问题，将其作为优化的主要方向。另外，通过使用大数据，对金融企业自身的管理模式进行改进，加快企业改革速度，使得金融风险降到最低，将最优质的服务提供给客户，从而为我国经济发展提供有效保障。

5 大数据思维在金融研究中的具体应用研究

5.1 数据平台建设的完善

大数据发展的基础为数据，在对大数据平台进行逐渐完善的过程中，将来源于多个网点的数据集中起来，主要网点有网上银行、手机APP、门户网站等。通过构建数据平台，使用大数据思维，对各个网点的数据进行提取、分析与存储处理。这种方法可以有效弥补传统数据挖掘方法的不足，使其在数据全面性、丰富性方面得以完善，从而提高数据平台的合理性与科学性。例如，网上银行，很多银行为了抢夺业务，为客户提供更好地服务，邮政使用大数据思维，起初只是为同一个用户办理两张不同区域的卡，开展异地转账业务，无需花手续费。但是各大银行在不久之后，相继推出该项服务内容，加大了竞争力。为了获取更大的竞争优势，通过完善数据平台的建设，将有形卡变成无形卡，即一个实体卡附带多个电子账户，其中，电子账户可为II类账户或者III类账户。将各个账户功能分离开，用户存储、理财、消费，通过对各类账户功能进行限制，从而为用户安全提供保障。

5.2 风险管控能力的提升

目前，大部分金融产品存在一定风险，导致金融决策失误，造成较大财产损失。为了降低决策失误率，在金融学研究期间，可将大数据作为分析依据，对风险进行有效控制，使其不超出规定范围。例如，银行放贷给中小型企业，使用大数据对借贷企业的社会认可度、资金情况、销售情况进行了解，掌握这些资料以后，决定是否放贷给该企业，并且确定可贷款范围，即最大贷款额度。这种分析方式是将大量数据汇总到一起进行分析，以此提高分析结果的准确性，有效解决了传统取样数据不全面的问题。

5.3 互联网金融发展的促进

随着互联网金融的出现，使得金融行业发生了巨大变化。该业务不仅具有金融业的特点，而且还结合了大数据特点，借助互联网平台，在原始金融企业经营模式的基础上做出了改变。目前，互联网金融发展的主要形式为传统金融企业与互联网公司合作，其中，互联网公司掌握大数据技术。无论互联网金融采取何种形式，归根到底，均以大数据为主要依据，大数据已经成为推动互联网产品改革的主要因素。例如，京东理财，其理财产品利用大数据制作了预期年化收益率、历史年化投资回报率、市场热度、趋势上涨等，并且每日都为客户推荐几款目标盈系列。通过使用大数据做出的统计与趋势分析，可以更好地让客户了解该产品的优势，从而吸引客户眼球，达到加快互联网金融发展速度的目的。

5.4 金融学研究思路的拓展

将大数据思维应用到金融学研究当中，可以帮助研究人员获取更多所需数据资料，采取实证研究方式，依据数据分析结果，做出准确判断，打破了传统数据分析的局限性，使得现代金融学的研究思路得到了扩展。以下为金融学研究思路扩展的主要体现：

(1)使用大量数据进行分析，可以在一定程度上避免取样数据存在的偶然性与随机性，从而提高数据的准确性，从源头上解决数据准确性问题，这样做出的决策才更具说服力。在其基础上，可以做出很多关于金融学方面的研究，例如，理财、销售、贷款等业务。

(2)金融学在海量数据支撑起来的架构上内容变得越来越丰富，大数据不仅体现在数量方面，而且还表示数据的种类繁多。大数据不再是单一结构化数据，而且还含有多类型非结构化数据，视频、图片等信息成为了金融企业的重点研究内容。例如，理财业务采取动画形式为客户讲解，提高效益。

总结

当今时代，大数据在各个领域中均有应用，尤其是金融学领域。大部分金融研究人员使用大数据思维，研发出了一些客户喜爱的金融产品。通过大数据了解客户的喜好，并对各个金融产品做出分析，海量的数据为分析结果的准确性提供有效依据，客户依据分析结果与解说，选取自己所需产品，从而促进了金融界发展。通过本文的研究，可以为大数据思维在金融学研究中的应用奠定基础，开拓研究思路。

[1]何培育.基于互联网金融的大数据应用模式及价值研究[J].中国流通经济，2017(5)：39-46.

[2]康书生，曹荣.互联网大数据技术在融资领域的应用研究[J].金融理论与实践，2014(1)：108-110.

[3]秦荣生.大数据思维与技术在会计工作中的应用研究[J].会计与经济研究，2015(5)：3-10.

[4]苏鑫，吴迎亚，裴华健，等.大数据技术在过程工业中的应用研究进展 [J].化工进展，2016，35(6)：1652-1659.

[5]杨桂兰，刘蕾，鄢章华.大数据思维在大学生思想政治教育中的应用研究[J].思想理论教育导刊，2016(11)：144-148.

[6]戴国良.网络行为金融大数据与 中国证券市场的相关性研究[J].金融理论与实践，2016(1)：6-10.

[7]孙杰，贺晨.大数据时代的互联网金融创新及传统银行转型[J].财经科学，2015(1)：11-16.