大数据条件下金融统计模式创新之策

中岛建伟

摘 要：随着我国经济和科技的飞速发展，信息传送的速度得到了急速的进步，社会生活中各行各业在发展中不可避免的会留下庞大的数据记录，在大数据技术广泛应用的现代，传统单一的金融统计模式已经无法满足企业发展的需要，落后就要淘汰，金融统计模式亟待优化创新。基于此，本文就对大数据条件下的金融统计模式的创新方式进行了重点研究，通过分析大数据对金融统计的现实影响，寻找适合金融统计的发展方向，使金融统计模式实现高效顺利的转变，促进金融行业更好地顺应时代潮流，相关行业的实现可持续发展。

关键词：大数据条件 金融統计模式 创新之策

金融行业本就与数据息息相关，资金的流通少不了数据的支持，传统的金融统计分析模式只涉及到了申请者相关的现实事务，无法涉及到网络领域。而大数据条件下的金融统计却可以根据网络上的实时数据进行精准的分析，不仅能统计申请者的资金来源，还能对其信用进行评价。甚至对于市场的调查，只要相关企业在网络中留下了数据信息，就能被金融统计所采集分析，更加精准的了解市场动向。可以说，在大数据条件下，企业的发展和经济事务的交流是透明公开的。为了帮助企业更好地了解市场情绪，有针对性的转变发展方向，就要重视创新金融统计模式的，顺应时代潮流进行相应的优化，以下就对大数据的影响和金融统计的优化进行详细论述。

一、大数据对金融统计的影响

1.1提高了数据准确性

当前金融统计数据主要是用一层一层汇总并最终到达人民银行的方式，对人工的依赖性较重，其中经手环节较多，一环出错就会造成数据结果出错，不仅需要多次排查，增加了工作的难度，严重情况下还会导致分析有误影响最终决策。而利用大数据进行金融数据统计则最大程度地减少了汇总的各个流程，直接由基层将数据上传至网络，人民银行统一汇总，不仅提高了数据的准确性，还能减少统计成本，提高效率的同时为经济的发展提供了数据的保障。

1.2转变金融思维方式

大数据条件下的金融统计思维与传统模式下的统计思维有较大的出入。传统的金融统计主要侧重于对数据真实性的关注，也就是数据来源是否与实际情况相符，在数据处理方面也主要根据概率测算来进行分析，主观意识较强，分析结果极易出错，已经无法适应当前数据交换快，决策准确性高的企业要求。而大数据下的创新统计思维有了很大的改变，其统计范围更加扩大，对数据的来源不做过多的要求，数据的分析也是基于大量的数据进行科学系统的处理，数据越多，准确性就越高，符合企业发展对数据准确性的需求，这也正是创新统计思维的优势所在。

1.3优化金融分析模式

传统的金融数据分析大多只是对数据简单的汇总，根据数据结果来判断事件的发展趋向，这种单一的分析模式往往会忽视可变因素，使理论与实际出现误差。而大数据就优化了金融分析的模式，采用多层分析的方式，对各种数据的关联性进行评判，同时根据多种可变因素对数据的不同影响来对数据进行更加深入的分析，最终显示出的结果更具准确性，也更能为决策者提供准确性的参考，为企业的可持续发展提供助力。

1.4提高金融监管效能

互联网时代背景下，企业在线上的一切交流活动都能通过数据来记录在网络上，传统的金融统计监管只能处理企业表现出的经济数据，而较为零散的数据则无法采集，更不要说进行统计管理。但是大数据的出现就解决了金融监管漏洞的问题，不管是表现出的还是隐藏起来的，都能通过互联网的大数据系统对各方面相关的数据进行收集，甚至在变化的第一时间就能将数据集中到数据库中，实现对数据全方位的监管。金融机构对一切经济行为都能得到有效监管，一旦企业出现不良行为，就能在统计的数据中反映出来，及时有针对性的进行解决，以此来提高工作效率。

二、大数据条件下金融统计模式创新方向

2.1转变金融统计思维

要想实现金融统计模式的创新转变，首先就需要相关工作者和企业管理者转变金融统计思维，充分认识到当前传统模式对金融统计的限制，以先进的思想带动行为上更好地转变，也保障了创新方向的正确性，能够始终跟随社会的发展趋势。因此，管理者要有敏锐的眼光看到当前社会和市场上的变化，重点研究分析政策要求，组织相关工作者学习先进的金融统计理念，甚至可以定期开设培训会，聘请专业的人才讲授自己成功的经验，以此来使自身和内部人员能够用创新开放的眼光看待金融数据，也只有对数据主体有明确的认识后，才能对数据的收集、处理、分析等进行详细的规划，增强企业的核心竞争力。

2.2健全金融统计体系

大数据背景下要想对数据进行统一的管理，健全的金融统计体系必不可少，这也需要体系内各环节的紧密联系，才能更好的保障数据的真实性和有效性，以此来提高整体的经济效益。因此，可以在大数据技术应用的尝试下，构建起包含有数量价格、存量流量等与可变因素相匹配的金融统计模式，以此来明确的反映出资金的变化、资金的流向等等，为相关企业的决策提供更加直观的统计结果。其次还要对于高风险行业像是融资平台等，建立其专门的统计标准和统计政策，对影响金融时常稳定性的所有因素进行准确把控，以此来更好的对统计数据进行风险评估，使决策信息更加有效。

2.3建立数据标准体系

传统的金融统计之所以普遍在数据方面出现偏差，最重要的因素就在于对数据的记录有所漏洞，统计的标准也往往不统一，自然会使结果丧失准确性。因此，标准的数据体系也是大数据背景下金融统计创新需要重点关注的问题，一旦有了数据标准体系的支持，就能更好地强化不同统计体系的兼容性，为金融统计提供标准化的示范，为统计行为进行规范化的限制。而建立数据标准体系就要实现金融机构信息、金融工具信息、金融计值三方面的规范化，以此从信息真实性，计算方式，统计目标上由内至外的保障统计数据的标准，强化数据收集效率的同时，避免重复收集，错漏收集的现象，最大程度地减少因数据导致结果出现误差的现象。

2.4强化采集微小数据

大数据时代能够全方位的对数据进行收集，但相关金融统计数据收集工作者也不能一味的依靠软件进行宏观的数据收集，一些容易被忽视的，看似毫无关联的数据甚至会对市场的动向起着决定性的影响。因此，在实际工作中相关工作者要意识到数据基数对统计工作准确性的重要作用，数据越多，准确性就越高，故而就需要重视对微小数据的采集，用敏锐的双眼去捕捉一切与事件相关的数据，并将之纳入统计过程中，使对数据的统计得到全方面的分析，一旦发现一点，就需要及时上报，及时发现问题并解决问题，才能最大程度地保障市场的稳定性，以金融统计做为市场有序发展的重要保障。

2.5扩大信息共享力度

大数据时代下数据呈现井喷的状态，各种信息的公开使得经济数据更加透明化，此时的数据收集已不是一项困难的工作。与其让数据以零散的方式存在，不如强化信息共享力度，建立起统一的数据共享平台，实现数据集中化管理，也为金融统计提供更加便捷的数据收集渠道。例如政府部门建立起数据网，各大企业在网站上发布自身的财务数据，不仅能使信息公开吸引投资者的目光，还能更加全面的获取到经济市场的相关动态，使企业能够及时发现问题，及时发现引起市场波动的原因，有针对性的处理，避免问题扩大引起市场秩序的混乱。

结语

综上所述，互联网时代的蓬勃发展为金融统计创造了大数据条件，也为统计模式带来了巨大的便捷，能够提高数据的准确性、优化金融分析模式、优化金融分析模式和提高金融监管效能，也为金融统计模式的创新转变带来了巨大的挑战。因此，在面对大数据时代的背景下，管理者和相关工作人员就要通过转变金融统计思维、健全金融统计体系、建立数据标准体系、强化采集微小数据、扩大信息共享力度等措施来对金融统计模式进行创新优化，使之能够适应社会的发展，促进金融行业朝着可持续发展方向迈进。

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