试论金融学研究中大数据思维的运用

刘志强

摘 要：互联网技术等信息技术的快速发展过程，逐渐衍生了大数据技术。目前大数据技术已经逐渐渗透到人们的日常生活中，金融企业也不例外。在这样的背景下，本文概述了大数据思维的定义及发展趋势，在分析大数据思维对金融学研究重要意义的基础上，重点开展了大数据思维在金融学研究中的实际应用分析，旨在促进金融学的高效发展，为行业研究人员提供借鉴。

关键词：金融学研究；大数据；大数据思维

当前，大数据（Big Data）技术快速发展，对人们的生活工作方式、社会形态产生了重要的影响，大数据时代的到来已经逐渐成为人们的共识。传统研究中人们的研究范式更注重因果关系，而在大数据的研究范式中更强调相关关系的研究，这一思维模式的转变将对很多研究领域产生深远的影响。现代金融学发展于上世纪五十年代，经过几十年的发展，目前已经逐渐建立了完备的金融理论体系。与社会科学无法通过特定的实验进行研究一样，金融学研究方法更依赖对现实数据的收集和分析。可以看出数据对于金融学研究的重要意义，在大数据时代，传统意义上的数据将发生巨大的变革，一方面大数据使得金融学研究突破了数据样本的约束；另一方面，金融研究人员可以在数据处理技术、分析技术不断进步的基础上拓展新的研究领域，可以看出大数据时代的到来直接影响着金融学研究的发展方向。在这样的背景下，越来越多的金融学者将大数据思维与金融学研究进行融合，旨在更好的促进现代金融学研究的发展，进而指导社会经济的可持续发展。因此，本文在充分分析大数据思维对金融学影响的基础上，探讨了大数据在现代金融学中的实际应用，该项研究具有重要的现实意义和指导价值。

一、大数据概述

1.大数据与大数据思维的定义

大数据是近年来迅速蹿红的热门名词，其起源于计算机技术并逐渐渗透到人们生活的方方面面中，目前大数据已经逐步引起互联网公司以及相关部门的广泛重视。但事实上，对于大数据的定义目前没有统一的标准。一般来说，无法在短时间内应用常规技术进行收集、处理与分析的数据被称之为大数据。从其概念可以看出，大数据具有数据体量大、真实性高、运转速度快、数据多样性等特点。大数据依托于互联网技术快速发展，并逐渐衍生出了大数据思维。在大数据时代，充分重视大数据的数据价值，转变传统的思维观念，立足于数据本质，利用大数据思维方式去分析思考问题，不断提高数据分析的便利性，才能有效提高相关决策的科学合理程度。

2.大数据的发展趋势

大数据的发展将呈现以下几点趋势：首先，数据来源面越来越广，数据种类不断丰富。随着互联网技术、计算机技术的快速发展，相应的数据范围、数据种类必将日益增多；其次，数据的存储与分析技术将进一步快速发展，超级计算机、云存储等硬件设备为数据存储与计算分析能力的提高奠定了强有力的基础；第三，大数据分析的重视程度将与日俱增，海量数据的分析，既需要强大的硬件设备，也需要科学的分析方法，二者相结合，才能从海量数据中提取出有价值的信息；（4）第四，大数据技术发展赖以生存的相关政策和法律法规需要进一步完善，国家层面上需要制定有效的鼓励政策促进大数据的建设工作，另外国家需要出台相关法律法规保证大数据技术在法律框架下健康发展。

二、大数据思维在金融学研究中的重要意义

数据作为金融学研究的基础，对于决策者科学分析并制定正确的决策有重要的意义。在大数据时代的背景下，海量数据丰富了金融学研究的基础资源，降低了金融判断风险。具体来说，大数据思维在金融学研究的重要意义主要体现在以下几个方面[1]：首先，大数据思维可以拓展金融学的研究思路。与单一化模式的数据类型相比，大数据具有来源广、体量大的特点，因此其数据结构呈现多元化的模式特征。传统的数据收集过程只能呈现出数据结构的单一形式，因此无法对样本进行全面的分析，大数据思维可以为金融学研究提供丰富的样本资源，极大的拓展了金融学研究的思路，在此基础上开展金融创新，可以促进金融学研究的多样化发展；其次，大数据思维可以提高金融研究的准确性，当前我国金融学在财务、经济等传统领域的基础上不断向外拓展，已经涉足多个领域，在大数据技术的支撑下数据类型逐渐丰富，越来越多的金融学者开始将大数据的思维应到广泛的金融领域中。在这种模式下进行数据收集和分析，可以一定程度上压制数据本身具有的随机性，提高数据的准确性，进而得出更具说服力的结论；第三，大数据思维强化了金融学与其他学科的联系。在信息化时代，单一孤立的学科想要取得成功举步维艰，多学科之间相互融合、相互促进、共同发展已经成为主流趋势。金融学与其他学科进行有效的融合可以更好的促进金融学自身的发展。大数据思维可以收集金融学与其他学科的多样化数据样本，并开展详细的分析整理，比如将物理学方法应到金融发展趋势的预测、将自然科学应用到经济分析等方面，可以极大的丰富金融学的研究体系。

三、大数据思维在金融学研究中的实际应用研究

1.大数据思维在金融研究中的具体应用

首先，完善数据平台的建设。数据资源是大数据发展的基础，因此，拓宽数据面来源是数据平台建设的核心。传统金融数据平台中，数据来源于银行网点，在大数据背景下，数据来源可以是手机APP、门户网站等。为了更好地研发金融产品满足客户的多元化需求，在数据平台的建设过程中，需要充分重视大数据思维在数据收集、存储、分析中的作用，最大程度的提升数据平台的科学性；其次，提升研究风险管控能力。金融产品自身具有一定的风险，因此对于金融决策提出了更高的要求，防止金融决策失误可能引发的重大金融损失。在这样的背景下，利用大数据分析手段开展金融研究，提高金融决策的准确程度，将金融风险最小化。比如银行在放贷的过程中，可以用大数据分析技术對贷款企业的详细信息进行综合评估，参考评估结果决定是否放贷以及放贷最大额度。这种基于海量数据的分析方法可以有效的避免传统分析方法的缺陷，大大提高分析结果的准确程度，有助于银行等金融机构提升风险控制能力；第三，推动互联网金融的发展。将互联网行业、金融行业有机融合形成的互联网金融模式近年来快速发展，这种大时代背景下的金融产物改变了传统金融的经营模式。寻求与大数据技术的合作是当下互联网金融重点开展的工作。事实上，无论是传统金融模式还是互联网金融模式，大数据技术都可以极大的丰富其金融资源。对于互联网金融来说，对大数据技术的需求更为迫切；第四，拓宽现代金融学的研究思路。基于大数据技术的收集到的丰富的资源开展分析研究，可以极大的扩展研究思路，较好的突破传统金融模式的局限和束缚。其一，海量样本可以有效提高数据的准确性，能避免自身的随机性，在此基础上得到的分析结果和研究结论更有说服力；其二，大数据搜集的数据不仅仅体现在数目上，数据种类也是丰富多彩，不仅仅包括传统单一的数据类型，还包括图片视频等其他类型的信息，也就是说大数据技术可以一定程度上丰富金融学的研究内容。

2.金融学研究中大数据思维的应用方法

从前文的论述可以看出，大数据思维对于金融学研究甚至金融行业的发展都有重大的意义。提高大数据思维意识、加强大数据学习已经迫在眉睫[2-3]。具体来说，首先要建立开展大数据研究的部门，从根本上重视大数据的重要性，或者与专业大数据研究的企业建立合作关系，这样可以降低硬件上面的投入成本，此外通过讲座培训等方式不断提高金融从业人员的大数据思维意识；其次，充分挖掘金融领域自身以及相关领域的大数据信息。为了提高金融工作的效率，必须在实际应用的过程中充分的挖掘金融自身领域和其他领域的相关信息，为金融研究人员提供更多的参考依据，从而设计出更受客户青睐的金融产品和金融服务，另外通过对多种行业信息的分析，有助于企业及时发展自身存在的问题，可以将企业潜在的风险消灭在萌芽状态；第三，进行大数据资源的交易。值得一提的是，基于大数据技术获取的信息是海量的，数据资源的数量和种类都是前所未有的庞大，掌握行业所有的信息数据可以说是天方夜谭，因此进行数据资源的交换或者交易将是未来的发展方向。另外，企业需要强化合作共赢的理念，以实现“1+1>2”的经营理念为目标，通过与其他企业开展合作实现信息资源的共享，可以将闲置的信息充分利用起来，大大提高数据资源的利用率，有助于整个金融行业的快速发展；第四，充分利用大数据资源服务自身发展。企业通过对大数据获取的多种信息进行综合分析，可以为金融企业制定经营策略、调整企业结构、指明发展方向提供参考依据，对于金融企业优化改革、降低风险、加快发展有重要的促进作用。

参考文献：

[1] 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）：104-114.

[2] 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）.

[3] 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）：83-83.