浅析金融学中大数据思维的应用

　　摘要：大数据思维的诞生为社会不同行业领域的生产建设创造了便捷条件，为金融学研究领域拓宽了发展思路。研究金融学中大数据思维的应用，其主要目的是利用大数据技术提升金融数据与业务的处理实效，依托文献研究法剖析大数据思维在金融数据平台建设、金融决策制定、金融产品创新等方面的具体应用表现，研究结果证实大数据技术在应对数据量较大、数据分析难度高等问题时能够发挥较强应用价值。因此金融行业从业者务必要牢固树立大数据思维，提高大数据技术管理能力与掌握水平，为金融学研究发展提供重要技术支持。
　　关键词：金融学；大数据思维；金融数据平台；大数据分析技术；互联网金融
　　据毕马威国际会计师事务所与金融科技风投机构H2Ventures联合发布的《2018全球金融科技100强》榜单显示，以蚂蚁金服、京东金融、度小满金融为代表的中国金融科技公司跻身世界十强。在当前全球化背景下，这些金融公司积极融入互联网金融平台，相继推出了支付宝APP、京东白条等互联网消费平台与金融产品，为大数据思维在金融学研究领域中的应用提供了重要指导意义。
　　一、大数据时代金融学的发展面貌
　　现如今我国金融业面临着数据体量庞大、数据类型多元、信息流动速度加快、数据量价值密度低等问题，原有数据处理方法已经呈现出一定的滞后性与不匹配性，不同业务类型在相应系统中呈分散排布状态，缺乏统一数据平台进行信息处理，导致数据分析与处理的效率效果不佳，难以满足金融行业业务扩张与发展的需求。
　　鉴于金融行业与IT行业之间存在一定的相似性，而大数据思维便是立足于IT行业发展视角所衍生出的辅助工具，这也为大数据思维在金融学研究领域中的应用奠定了前提基础。长期以来商业银行在我国金融行业中占据主导地位，其金融服务行业性质与业务模式更为大数据技术的实施与应用创设了完备的先天条件。首先从商业银行的业务类型角度来看，其主体业务由涵盖了客户信息、交易明细的结构类数据组成，同时也包含诸如网上银行、手机银行等新型业务种类，由此带来更多的非结构性数据，其大数据量如何处理成为金融业亟待解决的问题。其次，商业银行通常采用信用评定模式开展营销业务，凭借多年经验积累了大量数据分析技巧，这恰好为大数据分析技术的应用做好了铺垫，有助于从业者更快、更好地提升海量数据的处理速度与质量。最后从金融业与IT业所共有的服务业性质角度入手，金融行业的IT服务经由多年运营发展已基本形成完备的人员结构与服务体系，进一步为大数据技术的应用奠定了完备基础。
　　2大数据思维在金融学中的具体应用表现
　　（一）利用大数据技术建设金融大数据平台
　　当前互联网凭借其裹挟的海量信息资讯实现了全球范围内的资源共享与信息交互，促使传统金融数据平台的数据来源与获取渠道得到了显著拓宽，真正将不同银行下属各个网点的金融数据进行系统整合，为金融学研究提供了丰富的参考资源。同时，大数据时代下网民数量的急剧攀升促使数据来源渠道日益增多，门户网站、手机终端APP应用软件以及网上银行等都成为公民查询金融信息、获取金融资讯的有效渠道。金融大数据平台的建设真正立足于大数据思维模式，采用大数据挖掘技术深度挖掘用户数据与重要信息，以此更好地面向不同客户群体的现实需求进行相应金融产品的开发。
　　在建构金融大数据平台的过程中，首先进行数据来源的探讨，在保留原有银行内部大数据资源的基础上新增外部大数据这一信息来源渠道，这些数据主要来源于互联网平台中的线上交易和以互联网消费行为数据为代表的政府依法公开的信息等渠道，依据不同数据类型完成功能数据区的划分，在执行統一流程的前提下系统整合历史数据与企业数据，为大数据应用系统提供支持；其次进行大数据应用系统的建设，该系统采用大数据挖掘技术、计量分析等手段针对基础数据平台手机端的大数据进行开发，为金融决策的制定提供有价值的参考依据，应用于金融企业的业务运营、营销策略制定与风险防控体系建设中；最后进行大数据管控标准的设立，剔除不良数据、提高元数据管控能力，为金融大数据平台创设完备的安全保障。
　　（二）借助大数据分析辅助金融决策制定
　　随着市场经济变革与社会发展进步，金融决策的制定与金融产品的推行必然会面临着一定的风险，一旦金融决策失误将会对企业造成严重的财政损失，因此风险管控的重要性不言而喻。当前金融学研究领域已逐步开始运用大数据分析技术辅助金融决策的制定，以某商业银行为例，该银行在处理一家小型企业的贷款申请请求时便运用大数据分析技术统计了该企业在近3年内的销售额、资金运营情况以及人员流动量等信息，依据最终评估结果进行放贷额度的把控，事实证明其调整后的放贷限度恰好符合企业的还贷能力。
　　（三）依托互联网金融推动金融产品革新
　　随着2012年11月互联网概念的首次提出，越来越多的金融行业开始入驻互联网平台，互联网金融这一模式成为大数据时代下典型的金融产物。互联网金融真正将互联网思维与大数据技术引入到了金融行业，推动了金融企业运作模式的革新，并与传统金融企业构建了长效合作关系，创新推出了P2P理财、虚拟货币、基金、众筹等新型金融产品，真正实现了金融产品的创新。以P2P网贷平台为例，该平台既为部分存在借款需求的用户提供了贷款渠道，同时也为另一部分用户提供了理财产品，凭借用大数据系统进行风控的经营理念创造了812的平均年利率，累计成交额达87亿。
　　三、依托大数据思维助推金融学研究发展的借鉴思路
　　（一）牢固树立大数据思维，提高技术管理水平
　　一方面，由于金融学涵盖了货币银行学、证券、保险等多种体系门类，涉及到庞大的数据量与信息内容，因此要求金融企业务必要牢固树立大数据思维理念，真正利用大数据工具挖掘金融领域的有价值数据、拓宽数据来源渠道，以此进一步提高金融业务的处理效率、优化工作质量。同时，通过利用大数据技术挖掘金融数据信息，也能够更好地为金融学研究者提供多元思路，使其发现自身存在的薄弱环节并着手进行解决，真正确保其在日常工作中创造出新型金融产品，为客户定制个性化服务，彰显出大数据思维在金融学领域中的实际应用价值。
　　另一方面，大数据思维离不开大数据技术的支撑，因此金融业还应当明确意识到技术管理工作的重要性。金融企业应当合理调配财政资金从事大数据技术的研发工作，在整合现有大数据技术的基础上进行开发创新，真正实现大数据、云计算、计算机网络等技术的深度整合，提高金融企业的数据收集、数据分析、数据存储、数据共享等技术水平。同时，金融企业务必要树立全局视角，积极借鉴国内外优秀企业的发展经验，例如英国DerwentCapitalMarkets公司便是借助Twitter社交网络获取数据内容，以此感知市场情绪，建立了规模为4000万美元的对冲基金，为国内金融机构提供了学习借鉴思路。
　　（二）积极参与数据交易活动，创设多元化服务
　　在当前的大数据网络时代，社会生产与日常生活所创造出的海量数据造就了信息爆炸的局面，任何企业都不可能针对某一行业的数据信息做到全盘掌握，这就为金融企业间的合作交流创设了契机。鉴于数据交易与信息互换是金融學研究中的重要内容，因此要求金融企业务必要积极树立合作互惠意识，依托大数据交易平台与同行业的优质企业之间进行密切交往合作、实现信息资源共享，以此确保金融信息的利用率得到稳步提升，为企业金融决策的制定及其未来战略发展提供可靠参考凭据。
　　与此同时，金融企业还应当进一步树立金融服务意识，实现由静态数据库向实时数据流的转型，利用大数据挖掘技术收集互联网用户浏览网页的习惯、消费评论话语、日常消费额等信息，结合线下政府机构所公布的人口学特征、年度消费状况等数据，生成特定消费群体的投资与消费倾向，进而依托网络媒介进行金融广告的发布与推送，真正定制出专属于一类客户群体的个性化服务。以SocialFinance公司所推出的P2P网贷平台为例，该公司专注为美国联邦学生提供低息贷款，利用大数据技术在社交网络中提取信息进行贷款用户的筛选，以此降低违约率，同时还依托资产证券化举措降低出借端的资金成本，截至2016年创收资金达42亿美元。
　　（三）提高金融人才培养力度，巩固大数据思维
　　互联网技术与计算机应用软件是大数据思维传播的载体，但大数据思维在金融学研究领域的应用也离不开人才的作用，因此对于金融人才建设与培养提出了较高的要求。首先，金融企业应当定期或不定期开展金融研究人员培训工作，综合货币银行学、证券、保险、国际金融等相关专业理论知识进行培训，同时注重加强人才的计算机网络技术技能培训，引导其掌握最先进的大数据理论知识与实用技能，真正培育集金融学与大数据知识技能于一体的综合素质人才。其次，金融企业应当创设考核常态化机制与奖惩制度，引导金融从业者时刻树立学习态度进行技术技能的巩固练习，依托奖惩措施调动人才的积极性、规范其研究行为，以此进一步提升金融学研究水平。最后，金融企业还应当积极拓展其人才招收与引进渠道，与国内外知名金融院校、专业计算机院校签订定向人才培养协议，真正引进国内外优秀人才，同时依托互联网渠道向全社会征集复合型人才，以此促使金融学研究队伍得到进一步壮大、完善，助推金融行业的长效发展。
　　结语
　　总而言之，未来大数据思维必将伴随互联网的发展引领社会进步，而金融学研究的发展也离不开大数据技术所提供的支持。因此务必要在金融学研究中牢固树立大数据思维与互联网思维理念，真正依托大数据挖掘、大数据分析等技术手段创新金融行业发展模式与载体，运用大数据思维意识推进金融数据平台建设，为金融决策的制定与金融风险的防范提供有力工具，提升金融学研究的实效性、推进互联网金融建设，从而为金融学研究发展与社会经济建设奠定稳固基础。
　　参考文献：
　　〔1〕李倩，吴昊。大数据背景下投资者行为研究的趋势分析：基于内涵思路方法的三重视角。中央财经大学学报，2017，（02）：5464。
　　〔2〕张顺，殷露琦。金融学研究中大数据思维的应用与实践探索。品牌，2015，（11）。
　　〔3〕罗鹏，陈义国，许传华。百度搜索、风险感知与金融风险预测基于行为金融学的视角。金融论坛，2018，（1）：3951。
　　〔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。现代经济信息，2016，（10）。