对基于大数据的金融统计模式的几点探讨

董媛

摘要：随着科学技术的快速发展，我国已经进入大数据时代，大数据时代对数据的搜集、处理有着新的要求。对于金融统计而言，原有金融统计模式已经难以满足大数据时代金融统计发展需求，必须要对现有金融统计模式进行创新。本文在对大数据时代分析基础上，重点分析了大数据时代对金融统计产生的影响，并根据影响制定了金融模式优化策略。

关键词：大数据;金融统计;影响;策略

一、大数据及金融统计的涵义

1.大数据的含义

大数据建立在互联网技术之上，是在互联网技术的推动下所产生的，主要是指在特定范围内、时间内难以通过常规软件进行管理、收集、处理的数据集合，必须要借助新模式才能够实现数据的海量、高效、多元化处理的信息资产。大数据主要体现的是人与网络信息之间的一种关联性，通过云计算等方式实现对数据信息的快速处理，更好满足人类在信息资源方面的需求。

2.大数据的特点

高速性，主要是指在云计算等工具辅助下，能够实现数据信息的快速搜集、高效处理，这是传统金融统计模式所难以实现的，必须借助网络信息技术予以实现;大量性，主要是指大数据时代对应的数据信息非常庞大，各种各样的信息类型相对较多，需要对海量信息进行处理;真实性，主要是指数据信息并非凭空产生的，全部来自真实生活、工作当中，数据来源可以追溯，具有真实性特点;多样性，主要是指数据类型多种多样，相对复杂，在处理过程中较为困难，需要借助计算机工具来对多元化的数据信息进行归类、汇总、分析;低价值性，主要是指由于数据信息的海量性，有价值的信息难以被有效挖掘出来，尤其是伴随着数据的大量增加，价值性信息在数据当中的比例相对较少。

3.金融统计的含义

金融统计主要是针对金融行业发展所进行的一项统计工作，其内容主要包括金融数据的分析、统计、调查、风险评估预测等，其目的是通过金融统计及时掌握我国金融市场发展的现状以及特点，根据金融统计数据了解我国金融发展面临的风险，并以此制定应对措施，提高金融监管水平，降低金融风险，为我国资本市场发展提供一个良好的经营环境。金融统计在统计当中主要以经济发展中的金融数据、流量作为标的，以社会货币融通为基础，统计方向以货币资金数量、结构、流通方向、余额为主。

二、大数据时代金融统计模式受到的影响

大数据的特点，对于传统金融统计模式而言，是难以适应大数据时代发展需求的，在统计方式、统计效率、统计准确性等方面均受到限制，主要包括以下几个方面：

1.对数据精确性产生的影响

在传统统计模式下，统计方式相对滞后，主要依据人民银行要求进行层层上报，实现金融数据的汇总与分析，这种统计模式在统计当中受诸多外在因素影响，统计过程过于缓慢，易受人为因素影响，统计效率低下，缺乏及时性、准确性。但是，在大数据时代，借助云计算、大数据等技术手段，能够实现海量信息的快速收集、处理，而且整个统计过程依托于计算机系统，统计成本低、效率高，统计结果更加真实、有效。

2.对金融分析方式产生的影响

传统金融统计方式相对单一，主要以金融数据为主，进行数据的简单汇总、分析，没有对数据深层次问题进行探究，金融问题探究浅尝辄止，一方面受分析思路限制，无法把握金融统计的核心和本质，另一方面受技术因素影响，难以对金融数据进行有效统计。但是，在大数据时代，随着科技发展，各种统计工具应运而生，为金融统计提供了更多选择空间，实现了金融分析方式的全面升级。在大数据背景下，统计人员能够在云计算、大数据等工具的辅助下，掌握更加全面、深层次的金融数据信息。

3.对金融监管产生的影响

金融风险防范是金融监管的主要目的，而金融监管主要是通过金融统计实现的，所以从根本来讲，金融统计影响金融监管的效率，对金融风险防范起着决定性作用。在传统金融统计模式下，由于统计方式的单一性，统计数据的局限性，导致统计结果存在偏差，无法及时有效地对金融风险做出评估，造成金融监管效率低下，难以发挥金融监管的作用。但是在大数据时代，在云计算、大数据的辅助下，金融统计更加精确、高效，同时，统计工具能够对数据进行精准分析，并将潜在风险因素呈现到决策者面前，决策者可以根据风险因素加强金融监管，制定金融风险应对措施，避免金融风险的发生。

4.对金融统计思维产生的影响

金融统计思维是建立在对应时代发展基础之上的，在大数据时代尚未来临时，受统计工具、統计方式、技术手段等因素的影响，金融统计者思维相对狭隘，在统计当中具有针对性特点，主要依据统计目的开展对应的统计工作，对统计数据匹配性有严格要求;同时，在统计方式上，以规范化、标准化为主，数据搜集较为单一、局限;但是在大数据时代，由于数据来源的广泛性，统计技术的先进性，使得人们统计思维不受限制，更加多元化，无论是数据筛选，还是统计方式，统计对象，都比较广泛。统计结果不再具有唯一性，而是根据数据为决策者提供对应的数据参考，数据科学性、精确性使得决策者能够做出更加高效的金融决策。

三、大数据时代的金融统计模式优化策略

1.完善统计工具，规范统计模式

大数据时代的金融统计离不开先进的技术工具，标准化的统计模式，这些是确保金融统计有效开展的基础因素，也是提升金融统计效率的重要举措。首先，对金融统计基础设置进行完善，尤其是要配置高端的计算机硬件设施和先进的软件系统，要将云计算、大数据技术运用到金融统计系统当中，实现数据的智能化收集、处理、分析;其次，根据大数据具有海量性、低价值性特点，要通过标准数据统计模式的构建来提高数据的统计效率，避免数据统计的遗漏和缺失，提高数据统计的准确性、规范性。同时，规范化、标准化统计模式，能够提升金融数据的处理效率，更好地为金融决策者提供参考依据。

2.健全金融统计法律机制，提高统计数据共享水平

在大数据时代，金融统计模式构建必须要以法律制度为准绳，要在法律制度的许可范围内实施，传统金融统计的各种法律机制已经无法适应大数据时代发展需求，必须要健全完善金融统计法律机制。首先，对现有金融统计机制进行完善，结合大数据时代特点对原有制度准则进行改革;其次，通过法律制度对金融统计流程进行规范，明确金融统计当中各个主体的职责，确保统计工作的全面落实;再次，制定完善的统计人员管理机制，对统计人员进行定期培训，提升金融统计人员的核心素养和职业道德，使其更好履行统计职责，提高金融统计效率。最后，加快金融统计信息共享机制构建，提高金融数据的透明度，发挥公众的监管作用，通过监管水平的提升，及时发现问题、解决问题。

3.优化数据采集方式，提升数据采集精准性

数据采集方式决定着最终的统计结果，也影响着数据统计的精确性。在大数据时代，必须要对数据采集方式进行优化，借鉴和引进国外先进的金融数据采集方式，充分发挥数据采集方式的最大作用，让数据采集更为全面、深入、多元，实现数据分析的精确性。在大数据时代，细粒度数据采集方式具有相对优越性，能够实现数据的全面采集、分析，并通过动态跟踪把握金融市场发展动向，对于决策者制定科学金融决策，解决金融问题具有重要意义，所以，我国应当加快细粒度数据采集方式的推广和应用，以更好地满足大数据时代金融统计发展需求。

4.构建金融统计体系，有效预防金融风险

金融行业为我国市场经济发展提供了资金保障，也是我国国民经济发展的支柱行业，所以构建科学完善的金融统计体系至关重要，对于提高金融统计效率，规避金融风险意义深远。首先，利用大数据时代的技术手段，建立完善的统计体系，通过金融数据的精准分析，及时掌握市场经济发展当中存在的金融隐患，并制定解决措施;其次，金融行业具有高利润、高风险特点，金融行业必须通过金融统计体系的健全来把握行业命运，利用数据分析规避金融风险，实现自身的可持续发展。

结语

金融统计模式关系着金融行业的长远发展，也对我国经济发展的稳定性产生着深远影响，时代不同，金融统计模式应当有所转变。在大数据时代，金融统计模式必须要以大数据为基础，借助大数据时代的先進技术、理念、手段来实现自身的优化升级。针对大数据时代对金融统计模式产生的影响，本文从统计工具完善、法律制度建设、统计方式转变、统计体系构建等方面提出了应对策略，希望能够为我国金融统计模式的优化提供参考依据。

参考文献：

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