大数据思维在金融学研究中的运用

殷金杰

【摘 要】随着现代技术高速发展，大数据时代悄然而至，对市场环境、经济主体活动均产生了巨大的变化。金融学研究是一项复杂、长期性活动，在实践研究中涉及到的教学形式、课堂重点等需要海量数据的支持，单纯依靠人力整理、计算和分析数据远远不够。而在大数据思维下，能够为金融学研究注入更多活力，对以往实践中存在的问题予以纠正和改进，使得金融学研究能够更好地适应新形势发展需求。文章立足于大数据思维，分析大数据思维对金融学研究的影响，最后深入探讨大数据思维在金融学研究中的运用策略。

【关键词】大数据思维；金融学研究；运用

前言：

信息时代下，大数据作为技术革新的产物，对现代经济发展产生了深远影响。就本质而言，金融学是一门信息度集中、数据处理密集的行业，将大数据思维渗透其中，有利于金融学研究进一步发展。学者在研究中转变自身思想、观念，在大数据思维指导下进行研究，能够在原有研究基础之上拓展研究范围，并以量化形式将金融数据直观呈现出来，借此机会参与到大数据时代潮流中，以此来争取更多发展机遇。但很多学者并未充分认识到大数据思维对于金融学研究的重要意义，针对研究实践应用把握不到位，故加强对本课题的研究具有现实意义。

一、大数据思维概述

21世纪以来，人类社会科学技术迅速发展，自2009年开始，大数据在互联网信息行业中崭露头角，受到了全社会广泛关注。互联网每年以50%速度增长，两年便翻一番。2012年，美国政府正式发布了“大数据研究与发展倡议”，并将其纳入到国家政策当中。随后，日本、英国等发达国家也纷纷提出了战略计划。作为本世纪最大的科学问题，大数据是一场革命，龐大的数据来源带来的量化转变，将在学术界、企业界等多个领域产生掀起一场革命。

随着大数据概念在计算机科学、移动互联网等领域的拓展，大数据轮廓也日渐清晰和明朗，在诸多方面显示出强大的应用潜能。就传统科学来看，大量科研项目正在大数据思维下实现突破。如对于电网技术，通过安装监控、传感设备，对发电环节、输变电环节等实现全覆盖，并构建智能全景实时电网，在实践应用中，能够实现对电网运行状态的全程监督和控制，为智能调度提供科学依据。另外，就复杂科学来看，从上帝粒子被发现开始，到“天河二号”正式投入使用后，大数据思维对人类社会的影响愈发明显。上帝粒子发现归功于大数据思维在实践中的运用。通过构建粒子物理学模型，能够科学解释质量存在的原因，并预测出62种基本粒子中最后被发现的粒子。我国“天河二号”以全新的异构多态体系结构，强化科学工程计算的过程中，强调了大数据处理等应用需求。综上来看，大数据思维的出现是时代发展的必然趋势。

回顾历史，自20世纪40世纪到90年代，计算机互联网快速发展，短短50年之间人类社会。未来，随着集成电路等技术发展，互联网宽带越来越宽，手机、pad等终端与互联网将实现无缝连接，为人们生活带来更多便利，并改变人类的思想观念。

二、大数据思维对金融学的重要影响

（一）拓展研究思路

众所周知，大数据自身具有数据海量、范围大等特点，数据类型模式具有多元性。相比之下，传统数据采集多以数字结构化形式出现，对于数据样本的分析和借鉴作用并不突出。而大数据思维下，面对多样性数据样本，金融学研究能够突破以往局限和约束，拓展研究思路，开拓金融学研究道路，促使金融学研究能够跳脱文本信息后，结合音频、图象等思考模式，促进研究工作更具多元性特点。与此同时，在全新的大数据思维指导下，采用数据处理技术，能够进一步拓展研究思路。

（二）丰富研究内容

对以往金融学研究内容来看，仅限于经济、财务等固定领域。而大数据时代的到来，金融学研究内容开始延伸和拓展，在数据类型多元化基础之上，学者们以全新的思维进入研究中。如公司金融部门经理招聘和选拔时，以往仅是对其学历、工作能力等进行分析，以此来选择最适合本公司需要的人才[1]。而如今，大数据思维下，还会对人才的生活经理、心理状态等进行数据分析，综合评价人才能力，增强人才与岗位之间的契合度。可见，大数据思维方式不再局限于结构化发展，开始朝着更多的方向拓展，由宏观入手，最后落到微观，将更多的非结构模式引入到研究中，以此来创造更多的可能，给金融产品创新带来灵感，为金融领域可持续发展提供更多支持。

（三）加强学科联系

现如今，在技术等诸多因素的影响下，学科之间的界限愈发模糊。学科发展不再强调独立性，金融学研究同样如此，与其他学科之间的融合，能够促进本学科更加完善。金融学是经济学中的主要学科，引入其他数据资料，能够深化学科之间的联系，从而拓展学科进一步发展。如金融学与生物学、社会学及自然学之间的联系愈发密切。对于自然学科而言，在大数据思维的支持下，导入神经学数据分析方法得到了广泛应用。同时，在数据量化研究支持下，对多样化数据予以分析，不仅能够加强学科之间的联系，且能够推动金融学进一步发展。

三、大数据思维在金融学研究中的运用

（一）构建数据平台，注重风险管理

数据平台是大数据发挥作用的前提和基础，在实践中，笔者认为要进一步加强数据平台建设，进一步拓展数据来源。传统时代下，针对数据平台的拓展，主要依靠银行提供的数据，在很大程度上缩小了数据来源渠道。而大数据则完全不同，在实践中，可以利用门户网站、网上银行等产品，广泛收集数据，并加强对数据的深入挖掘，以此来了解客户偏好，根据客户偏好创新产品，并提供个性化服务，在客户内心树立良好的形象。同时，在建设数据平台时，还要加强对传统数据问题的关注，逐步完善数据平台，从而提高数据科学性。

金融市场发展中，多数金融产品都面临着一些风险，而运用大数据思维，能够有效突破这一问题，提高金融企业对风险的管控，最大限度上将财产损失降至到最小。故在实践研究中，可以利用大数据思维，通过数据分析，根据分析结果制定金融决策，提高决策科学性、准确性，实现对风险的高效控制[2]。如企业在向银行申请贷款时，银行为了确保资金安全，需要对企业资质进行评估，充分了解企业销售情况、资金运营情况等，并根据评估结果来决定是否放款及其范围。通过这种方式，能够提高数据分析有效性，且能够有效弥补传统数据分析的缺陷。在此影响下，越来越多的工作者充分意识到大数据思维对于金融学研究的推动作用。如美国某汽车保险公司，运用大数据分析，识别诈骗规律，在原有基础上将诈骗机会缩小了30%，误报率下降了50%，从而保障企业合法权益。

（二）促进金融发展，加强数据交易

大数据思维下，金融学研究与大数据有机结合。在实践中，将大数据作为基本平台，融入到研究分析中，能够改变金融企业运营模式。大数据时代下，企业结合技术能够在原有基础上拓展金融服务领域，想客户之所想，急客户之所急，为企业现代化、信息化改革提供了极大的支持。值得注意的是，无论是哪种金融企业，都要以大数据为基础，在大数据思维引导下开展各项活动，从而促进金融健康发展。

新时代下，数据对于各主体重要意义不言而喻。数据种类、数量都有所丰富。面对海量数据，任何企业都无法全面掌握全部数据。因此在行业之间、企业之间的数据交易成为一项普遍活动，数据资源理所应当成为企业的重要资源[3]。金融学研究中，学者要树立互利共赢理念，通过企业之间的数据交流，提高信息利用率，从而促进金融业健康发展。对此，未来行业内要积极构建良好的数据交易平台，为数据交易构建和谐的环境，且能够提供数据资源利用率最大化。

（三）重视自身提升，优化管理结构

从本质上来看，金融业具有IT特点，但其根本业务开展要以金融业务为基础。IT业务在实践中，更多的表现为辅助手段。因此即便是IT设施完善，有关人员依旧无法实现对全部数据的把握[4]。但不可否认的是，技术支持是大数据处理的重中之重。因此企业要加强自我提升，根据实际情况制定长效、切实可行的培训机制，侧重对部门人员大数据有关知识与技能的学习，以先进的大数据知识做基础选取合适的方式，为其他业务有序开展奠定坚实的基础。

大数据思维下，除了关注结构化数据，还要重视对非结构化数据的整理和分析。目前，金融业所用的数据管理模式相对滞后，与实际应用要求相悖。为此，有关金融机构应尽快建立多种非结构化客户信息平台、电商平台，以此来深化自身与网络之间的交互，实现深度融合。在此过程中，能够针对具体的模块系统予以完善和处理，提高对数据处理科学性。此外，还能够提高对数据资源的高效管理，使得数据资源能够企业创造更高的效益。

（四）建立评价机制，规范学科研究

我们要明确的是大数据的应用，归根结底是回归和服务于人们生活。因此在金融学研究中，要加强对数据分析下的服务质量的提升[5]。具体来说，可立足于具体情况，建立信息保护措施，成立专门组织机构，实现对数据的高效监督和控制。我国金融交易方式不一、途径多元，金融学要构建数据评价机制，并与有关部门联合行动，从多个角度监督各主体的行为，增加主体违规操作成本，以此来规范各主体行为。如對于金融产品，可以通过对消费者满意度调查，发现金融产品存在的问题等，规范经济数据，以此来提高金融市场健康水平，且能够为金融企业未来发展指明方向，最大限度上降低金融产业投资风险。

四、结论

根据上文所述，社会发展新形势下，大数据已然成为社会发展的主导方向，并形成了大数据思维，对人类社会发展产生了深远影响。金融学研究作为一门系统性、复杂性学科，与数据存在密切联系。因此摒弃传统思维方式，积极引入大数据思维至关重要。在实践中，金融企业可以充分利用多学科数据，拓展金融学研究内容及范围，通过对数据的整合，能够充分了解客户的需求和偏好，提供针对性、个性化服务，创造更高的经济效益。同时在大数据思维指导下，金融企业能够进一步明确自身未来发展方向，从而促进我国经济可持续发展。

【参考文献】

[1]张顺，殷露琦.金融学研究中大数据思维的应用与实践探索[J].品牌，2015（11）：164+166.

[2]王燕.试论金融学研究中大数据思维的运用[J].现代营销（下旬刊），2016（02）：82-83.

[3]陶甄.探析金融学研究中大数据思维的运用[J].时代金融，2016（15）：206.

[4]刘念，刘一沙.浅谈大数据思维在金融学研究中的运用策略[J].现代经济信息，2016（10）：295+297.

[5]孙钧.金融学研究中大数据思维的运用探究[J].中国市场，2016（50）：107+119.