大数据对金融统计的影响研究

陈国卿

（对外经济贸易大学统计学院，北京 100029）

引言

大数据技术已经深入到社会的各个产业和各个行业中，尤其是对于那些会形成海量数据的行业，用大数据可以大幅度的提高数据分析的效率。在媒体行业以及互联网行业中，大数据拥有比传统数据分析具有更快的数据分析效率，并拥有新型的数据分析方法，可以整体提高数据分析质量。大数据不仅可以分析公司业务所产生的结构化数据，同时也还可以分析非结构化数据。由此可以看出，大数据所分析的数据类型范围比较广。通过对金融数据分析，进而可以发现业务存在的问题，以及企业业务市场存在的潜在机会。因此，金融公司要大力应用大数据技术。

一、金融统计概念

金融统计是通过对企业和社会内部所形成的金融数据进行汇总和分析，宏观上的金融统计是指对社会内货币流通各个环节所形成的数据进行分析，其中包括银行、中介机构、风险投资、产业基金等多方面数据。金融主体所形成的数据，通过应用金融统计来分析经活动状况，对整个国家和企业的发展都具有重要的意义。

二、大数据对金融统计的影响

（一）数据采集

大数据主要的特点就是可以分析海量的数据，同时也可以分析多种类型的数据。大数据结合计算机设备，通过计算机处理器的高效运行，进而实现快速地分析数据，降低数据分析的成本，提高数据分析的效率。而传统的数据分析需要大量的人工来参与，会提高数据分析的成本。同时，由于人工会产生一定的误差，导致最终的分析结果的精度不高。未来公司应该着重引进先进的大数据技术，采购计算机设备，并招聘具有较强技术的大数据分析人员。在公司内部建立完善的数据分析机制，以此来提高公司的数据分析效率。

（二）数据处理

在应用传统的数据分析方法时，企业内部的数据分析工作人员需要应用存储工具，来对所采集到的有数据进行保存和处理。将数据存储到企业内部的信息数据库中。这种手工处理数据的效率非常低，同时也会由于人为的原因，而产生数据错误，为后期的业务经营带来一定的影响。应用传统的数据分析技术无法分析非结构数据，所形成的数据分析结果无法给企业开展投资决策提供依据。大数据技术会给企业金融统计工作带来变革，通过编程技术可以灵活地实现对非结构数据的有效处理，进一步降低金融统计数据的难度，使统计工作的效率呈指数级增长。

（三）数据分析

在完成整个数据的采集和处理过程之后，就需要应用数据分析方法，对数据进行有效的分析。应用大数据可以实现对金融统计数据的高效分析，提高数据分析质量。应用计算机技术提高数据分析的精准度，因此数据分析也是整个金融统计最核心的部分，对统计工作的结果有着直接的影响。因而，需要重点优化大数据分析方法，对大数据的硬件设施不断的升级改造，提高大数据的运行效率。

三、问题分析

（一）信息缺口问题

在当前金融行业内，由于行业管理机制不健全，公司内部的经营制度，存在许多漏洞，进而导致金融公司数据存在较大的缺口。随着国内科技业的发展，以及互联网金融规模的不断扩大，市场上涌现各种类型的金融公司，有互联网金融，也有传统的银行，天使投资以及担保公司。政府在统计社会上的金融数据时，没有全面地将中小型金融机构的数据纳入到统计范围之内，进而造成收集到的数据不完善、不科学。社会上还有一部分金融机构，如住房公积金中心，该机构内部具体数据也没有纳入到统计范围内，进而造成社会的金融数据在统计时产生较大漏洞。

目前市面上的数据分析软件，均不能够实现对金融信息的全面分析和处理。金融企业在研发创新型金融产品时，由于没有系统地分析金融市场的数据，进而导致后期的金融产品产生大量的风险，如部分金融衍生品以及融资融券业务，这些业务的开展必须依托对金融市场数据的深入分析，才能够将产品推出市场。如果没有形成系统分析，而盲目的开展业务，就会导致后期业务经营出现较大的困难，给整个进公司的管理也带来较大的风险。金融业务与传统的制造业业务有很大的区别，金融业务是基于大量数据的分析和汇总，进而才可以开展的业务。因此，金融需要与统计密切配合，以此才能够保持金融业务的持续经营，获得稳定的盈利能力。

在利用大数据来分析时，金融公司需要对国内的金融市场的数据进行分析，还需要对国外的金融市场数据进行分析。以此才能够为产品的推广，为企业建立可靠的保障。随着全球贸易的一体化发展，以及全球产业链的深度融合，国内企业也开展跨国经营，进而在推广产品时，业务部门会收集到国内国外各类金融数据，以此才能够促使收集到的数据可以有效支撑金融决策。

（二）统计技术发展较慢

当前金融行业已经拥有多种统计分析工具，大数据是其中的一种，但是多数金融公司很少应用大数据来分析金融行业的数据，主要是因为大数据技术使用的成本，对于中小型的金融公司来说作用不大。然而在应用大数据来进行统计分析时，大数据可以应用于多种行业，并且可以实现数据的综合分析。如何科学地利用数据分析工具，以此来挖掘出对公司有用的、有价值的数据，是当今统计技术需要解决的问题。

在国内的各个行业、各个部门没有制定标准化的数据管理机制，导致数据很难实现共享，对最终的金融统计工作带来较大的困难，无法实现数据的有效获取。将数据收集到以后，还需要对数据进行存储。由于社会中的金融数据规模庞大，而且存在多种类型的数据结构，数据的存储对存储设备和数据信息系统提出较高的要求，因而需要结合先进的统计方法，来配合大数据技术来完成数据的采集和分析。

四、具体策略

（一）数据标准化

在公司应用大数据技术来开展金融统计工作时，需要先改变统计工作人员的传统思维，并在公司内部建立标准化的数据格式。依据大数据分析的特点，来构建金融统计模型，以此来提高对整个金融数据的深入分析和研究。通过标准化对现有的数据进行改造，可以提高大数据分析的质量。在公司的统计工作中，由于缺乏对整个数据格式的统一管理，进而导致最终所收集到的数据无法进行分析，给后期的数据统计工作带来较大的工作量。金融统计工作需要规范的数据格式，要求标准化。因此，开展统计工作是，需要从采集数据的基本工作开始，利用公司内部的信息化软件，实现数据在软件内输入，这样就可以提高数据信息的标准化，为后期的大数据分析提供便利。同时，公司应用数据分析，可以有效地分析金融业务的具体运行状态，并且还需要不断地调整数据形成的过程和数据形成的具体方式，提升数据分析和采集效率，进而促使企业在内部建立数据标准体系。

（二）培养人才

金融公司在开展金融统计工作时，需要应用技术优秀，富有统计经验的金融人才。在当前，只有应用先进的大数据技术，才能够提高工作的效率。公司必须要求统计人员掌握基本的计算机知识，数据分析知识以及编程的知识。大数据对人才要有较高的要求，进而要对现有的统计人才加强专业知识培训，组织员工学习大数据技术，提高员工大数据技术水平。公司还需要加强对统计人员的技术考核，对于技术优秀的职员给予一定的奖励和提拔。公司要招募复合型的人才，这样才能保证大数据合理的应用到企业当中。公司需要在统计部门内部开展技术培训，可以通过购买网上的大数据技术课程，也可以组织员工到软件培训机构去学习，以此来提高公司内部大数据技术的水平。

（三）提高硬件设备水平

在公司应用大数据时，必须利用计算机设备来实现大数据的具体应用，计算机的硬件如CPU、硬盘、内存等设备的容量和性能决定着数据分析和处理的效率。随着国内信息化不断地推进，多数金融公司内部都产生海量的统计手数据，因而需要公司提高计算机硬件水平，以此才能够保证使用大数据对公司内部的海量数据，进行系统分析。同时，公司也需要引进先进的大数据软件系统，软件的设计的质量会直接影响大数据处理数据的效果。公司可以组织员工自行开发软件，也可以购买软件公司的专业的大数据软件。在自行研发过程中，需要公司投入大量技术和资金，并且整个软件设计过程比较复杂，需要企业招募专业的技术人员，才能够完成。在采购外部的大数据软件时，市场上有一部分部软件公司所设计的软件，会与公司的业务经营产生一定的偏差，这会给后期的数据分析带来一定的困扰。购买大数据软件会大大地降低公司的成本，因此企业要综合的分析公司业务经营的特点、公司的资金实力，以及公司的技术现状，来做出购买大数据软件还是自行研发的决策。

五、结束语

在开展金融数据的统计工作时，通过应用先进的大数据技术，来提高数据统计的效率。通过大数据深度挖掘的技术，来进一步研究数据之间的关系，来深入地分析数据背后所体现的价值。公司应该在内部开展大数据技术学习活动，提高员工大数据技术和管理水平。根据未来金融的发展特点，来选择合适的统计方法，并将公司现有的数据统计工具与大数据深度融合，以此提高数据分析效率。采购先进的计算机设备，来提升公司内部信息化水平和数据分析设备的性能。