论大数据思维在金融学研究中的应用

　　摘要：大数据思维的产生与应用, 为社会各个领域的发展创造了便利条件, 将其应用在金融学研究当中, 可以拓宽金融学的研究思路, 提升金融学研究的准确度, 对金融学发展具有重要意义。基于此, 本文对大数据思维进行了简单介绍, 分析了大数据思维在金融学研究中的运用现状、运用价值以及运用前景, 从数据平台建设、风险管控能力、互联网金融、研究范围等方面探讨了金融学研究中大数据思维的运用, 从技术管理以及人才建设等方面进行了一些创新性思考。

　　关键词：大数据思维,金融学,研究

　　大数据思维具有一定的数学色彩, 而对于金融学研究来说, 又和数据分析密切相关, 所以大数据思维和金融学研究存在紧密的联系, 为二者的融合发展提供了可能。通过大数据思维对金融学进行研究, 是当下金融学研究的一个新思路, 所以对于金融学研究人员而言, 应该增强对大数据思维的重视, 并对其进行合理应用, 进而增强金融学研究效果。
 

　　1、大数据思维

　　大数据是互联网时代发展的一种产物, 也被称为数据处理技术。大数据的特点有很多, 比如真实性强、信息量大以及运转速度快等。互联网技术的不断发展对大数据进行了进一步深化, 进而产生了大数据思维。在大数据背景之下, 对大数据思维进行有效运用, 可以对人们的思维方式进行转变, 提升他们的数据分析和处理能力, 对社会的发展具有重要的促进作用。

　　在对大数据模型进行建立时, 会遇到很多难题, 比如数据种类繁多以及数据来源复杂等, 再加上数据收集方式比较单一, 因此增加了数据的存储难度。随着超级计算机的产生与应用, 增强了数据信息来源的丰富性与稳定性, 不仅降低了数据分析、数据存储的难度, 同时也加快了数据构建进程, 实现了大数据的有效改进与完善[1]。

　　2、大数据思维在金融学研究中的运用现状、运用价值以及运用前景

　　2.1 运用现状

　　大数据思维虽然是一种先进、有效的研究方法, 并且也被运用到了金融学研究当中, 但是从运用现状来看, 还存在一些不足之处, 比如技术落后、人才稀缺以及思维模式落后等, 具体而言, 体现在以下几个方面。

　　(1) 数据量过大。对于大数据来说, 海量数据虽然会为信息提取提供可靠的来源, 但是其也为信息提取能力提出了全新的要求, 要求工作人员不仅要具有一定的数据观察能力, 同时也需要对计算机技术进行有效掌握, 进而实现数据的准确收集、整理与分析。也就是说, 对于大数据思维而言, 不仅注重技术应用能力, 而且还要注重人工综合能力。而从现阶段金融学的发展情况来看, 普遍缺少这样的人才, 部分工作人员在数据处理过程中, 比较依赖计算机, 而忽略了对自身综合能力的培养。

　　(2) 数据分析能力较低。在大数据思维当中, 强调通过真实、有价值的数据对问题进行分析, 但是数据存在一定的局限性, 只能对部分问题进行说明, 无法对问题实质进行全面体现。但是从金融学研究现状来看, 工作人员通常都只注重对数据表面的分析, 并没有对数据所隐含的信息进行深入研究, 因此极易出现决策失误的现象。

　　(3) 管理不到位。在大数据思维当中, 除了要对数据管理之外, 也需要对专业人才以及技术等进行管理。然而对于大数据来说, 属于一个新兴学科, 对它的研究与应用还处于发展阶段, 因此在人才以及技术管理等方面都存在一些不足之处。

　　2.2 运用价值

　　大数据思维在金融学研究中的运用价值主要包括以下几点。

　　(1) 可以拓宽金融学的研究思路。大数据的数据量比较大, 并且范围广, 可以实现数据结构的多元化模式。对于传统数据采集来说, 通常情况下都是通过单一的结构形式对数据进行展现, 在一定程度上增加了数据的分析难度, 而将大数据思维应用到金融学研究当中, 可以增强数据样本的多样性, 丰富了金融信息的来源以及研究形式, 为研究人员提供了新的研究思路。

　　(2) 提升了金融学研究的准确性。现阶段, 对金融学的研究已经不再仅限于经济以及财务等方面, 而是在这些特定领域的基础上进行创新发展。在金融数据类型多样化发展的时代背景下, 对大数据思维进行合理运用, 有利于提高金融学研究的准确性, 进而促进金融学的发展。在大数据思维的作用下, 研究人员可以对大量样本信息进行及时获取, 对取样数据的随机性、偶然性等进行有效避免, 进而提升金融学研究结果的准确性与说服力。

　　(3) 可以和其他学科进行紧密联系。如今的社会是一个多元化时代, 在这种时代背景下, 各种学科都不再进行独立发展, 而是和其他学科进行共同发展。通过大数据思维, 可以实现金融学科和其他学科的紧密结合, 将相关数据引入到金融学研究当中, 实现了金融学研究的多样化发展。比如, 可以通过物理学知识对金融学发展进行预测;通过数学方法对金融学研究模型进行建立;通过自然科学理论对金融学经济进行分析等。在对多样化数据进行收集之后, 可以通过大数据思维对其进行量化研究, 不仅推动了金融学的发展, 对其他学科的发展也具有重要的促进作用。

　　2.3 运用前景

　　金融学研究领域比较广, 银行以及证券企业等都是它的研究内容。将大数据思维应用在金融学领域当中, 可以对业务架构进行合理构建, 不仅可以增强客户对金融业务的理解, 同时也可以降低各种风险的发生几率, 为后续的监督管理提供强有力的信息支持, 对各种复杂的金融业务问题进行有效解决。大数据思维对金融学研究具有重要意义, 尤其是证券研究工作。从本质上来看, 证券投资就是购买投资产品, 目前在金融领域当中比较常见的投资产品就是股票。从我国股票市场发展情况来看, 每天都会有很多投资者对股票数据变动情况进行时刻关注, 并且根据股票数据, 对股票购买类型、股市投资程度等进行准确判断。通过大数据思维, 投资者可以对股票跌涨情况进行深入了解。而对于金融企业来说, 大数据思维也至关重要。对于企业管理人员来说, 最关注的就是企业收益, 并且不会做任何亏本的买卖, 但是如何对亏本情况进行准确评估是企业发展所面临的重要难题。而对于大数据思维而言, 恰恰可以对这一问题进行有效解决。通过大数据思维可以对企业的实际情况进行深入研究, 进而在商业竞标活动中, 对竞标底价进行合理编制, 如果对方可以对底价进行接受, 那么双方之间就可以进行合作;如果对方无法对底价进行接受, 那么就可以寻找其他企业进行合作, 有利于减少企业损失、增加企业的收益。因此, 笔者认为大数据思维在金融学研究领域中的运用前景比较广阔, 是实现金融学快速发展的有效手段[2]。

　　3、金融学研究中对大数据思维的运用

　　3.1 数据平台建设

　　大数据的核心内容在于数据, 要想实现大数据的稳定发展, 就必须做好数据平台建设工作。在数据平台建设过程中, 需要对数据来源进行拓展。在过去, 金融数据来源多数情况下都仅限于银行, 但是在网络时代背景下, 出现了很多互联网产品, 比如网上银行、手机APP以及门户网站等, 因此可以将这些网络产品作为金融数据来源。对数据平台进行建设, 可以为客户服务创造便利条件, 在对数据平台进行建设时, 需要对大数据思维进行合理应用, 通过大数据思维对数据进行及时获取、分析、存储, 进而对数据单一、数据不完整等问题进行有效避免, 进而为用户提供优质的金融服务, 提升他们的满意度与认可度[3]。

　　3.2 风险管控能力的提高

　　对于任何金融产品而言, 都具有一定的风险性, 如果这种风险对金融产品经营产生了危害, 那么就会增加金融企业的损失。因此对于金融企业来说, 要想实现自身的可持续发展, 就必须借助时代优势, 对大数据思维进行合理应用, 进而有效管控金融产品风险, 降低自己的损失。经研究显示, 金融企业通过大数据思维对金融产品进行经营时, 可以使金融决策更加精准、更加可靠, 进而降低企业经营风险。例如, 银行在向中小企业提供借贷服务时, 可以通过大数据思维对企业的信誉度、资金量以及销售额等进行全面分析, 进而对是否放贷、放贷金额等进行科学决策, 如此一来, 银行不仅可以获得盈利, 同时也可以对经营风险进行有效降低。由此可见, 对大数据思维进行合理应用, 可以提升金融企业的风险管控能力, 所以企业应该增强对大数据思维的重视[4]。

　　3.3 互联网金融的有效促进

　　互联网金融属于互联网和金融相结合的产物, 它在发展过程中不仅需要依靠网络技术支持, 同时也需要以大数据为依托。互联网金融继承了金融行业和数据行业的特长, 在网络技术、大数据等的作用下, 可以对互联网金融模式进行创新, 也就是说大数据思维是促进互联网金融稳定发展的关键性因素。

　　3.4 研究范围的扩展

　　大数据的日益普及与完善, 增强了金融学研究对其的依赖性, 研究人员在对样本数据进行获取之后, 可以进行相应的数据分析以及实证分析, 可以对传统分析方法的不足之处进行有效改善, 有利于金融学研究范围的扩展。在大数据思维的作用下, 可以拓宽金融学研究思路, 进而扩展其研究范围, 具体体现在下述两点:一方面, 通过上述分析可以知道, 对大数据思维进行有效运用, 可以实现金融学科和其他学科的紧密结合, 因此在一定程度上拓宽了其研究范围;另一方面, 大数据具有数量多、种类丰富等特点, 通过数据库数据对金融学进行研究, 必然会扩大其研究范围, 并且数据库的数据结构也灵活多样, 既包括结构化数据, 又包括非结构化数据, 在一定程度上增强了金融企业对视频信息、图片信息等的重视, 提升了金融学的研究水平。

　　4、在金融学研究中运用大数据思维的创新思考

　　大数据思维对金融学研究具有重要意义, 然而要想全面发挥大数据思维对金融学研究的重要作用, 就必须做好技术管理以及人才管理等工作, 具体而言, 体现在以下几个方面。

　　4.1 注重技术管理

　　大数据技术是大数据思维模式构建的重要基础, 如果没有技术作为支撑, 就不会形成大数据思维, 即便是具有大数据思维, 也不会对其进行合理运用, 所以在大数据思维模式下, 做好技术管理工作是十分必要的。对于金融企业而言, 应该增强对技术开发的重视, 加大技术开发投入力度, 对现有技术进行不断创新与完善, 实现大数据和网络技术、计算机技术、云计算等的有效结合, 进而提高自身的数据收集能力、数据分析能力、数据处理能力、数据存储能力以及数据共享能力。另外, 金融企业也需要对国内外的大数据经验进行充分借鉴, 将其精华部分融入到自身的金融学研究领域当中, 进而增强金融学的研究效果。

　　4.2 注重人才建设

　　人才是大数据思维模式构建的主体, 大数据思维无法脱离人才而单独存在, 因此要想增强它的实效性, 就必须做好人才建设工作。对于金融企业而言, 可以从下面两个方面进行金融人才建设。一方面, 企业需要加大对现有人才的培训力度, 做好人才培养工作, 对培训机制、考核机制、奖惩机制、激励机制等进行完善, 并对其进行贯彻落实。首先, 金融企业需要定期或者是不定期对金融研究人员进行培训, 培训内容可以包括金融学理论知识 (货币银行学、国际金融、银行、证券、投资、保险等) 、计算机理论知识及技能、大数据理论知识及技能、网络技术理论知识及技能等, 提升金融学研究人员的综合能力与综合素质。其次, 需要对金融学研究人员进行定期考核, 明确他们的优势以及不足之处, 进而对人才培养方案进行合理调整。最后, 需要根据考核结果对奖惩机制、激励机制进行贯彻落实, 对表现好的研究人员给予一定的奖励, 进而调动他们金融学研究的积极性;对出错率较高的研究人员给予相应的惩罚, 对他们的研究行为进行规范, 进而提升金融学研究水平;另一方面, 金融企业也需要做好金融人才引进工作, 可以和优秀的金融院校、计算机院校等签订人才培养协议, 对优秀的毕业生进行积极引进, 也可以通过广告招聘以及网站招聘等方式, 面向全社会招聘集金融学知识、大数据知识于一体的复合型人才, 壮大金融学研究队伍, 进而增强金融学研究效果[5]。

　　5、结语

　　总而言之, 要想实现金融业的稳定发展, 就必须通过大数据思维对金融学进行合理研究。对于金融学研究人员而言, 需要在正确理解大数据思维的基础上, 对大数据思维运用现状、运用价值、运用前景等进行明确, 从数据平台建设、风险管控能力、互联网金融、研究范围等方面对大数据思维进行合理运用, 做好金融学研究工作。对于金融企业而言, 需要增强对技术管理、人才建设等工作的重视, 对金融学研究工作进行全方位支持, 进而实现自身的长期稳定发展。

　　参考文献
　　[1]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) .
　　[2]朱佳琦.大数据思维在金融学研究中的运用策略浅议[J].纳税, 2017 (7) .
　　[3]蔡庆丰, 郭春松, 陈诣之.大数据思维在金融学研究中的运用[J].经济学动态, 2015 (3) .
　　[4]黄夕珂.试论金融学研究中大数据思维的运用[J].中国国际财经 (中英文) , 2017 (23) .
　　[5]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) .