大数据在房地产金融管理中的应用研究

卢华娟　

大数据在房地产金融管理中的应用研究

卢华娟

（南宁职业技术学院，广西 南宁 530008）

信息时代，数据已成为重要生产要素和经济战略资源，发展大数据，应用大数据，是抓住新时代产业发展新机遇的战略选择，也是必然选择。文章基于大数据技术的特点，阐述如何在房地产金融管理中从大量的、良莠不齐的信息数据中深度挖掘信息数据价值，以及从房地产金融市场信息数据的获取、存储、共享、安全管理等方面提高房地产金融管理的效率和质量，为促进房地产金融高效发展提供参考。

大数据；房地产；金融管理

引言

房地产是国民经济重要支柱产业，其包含有实体经济和金融经济两大特性。随着信息化进程的深入推进，后疫情时代，网络电商蓬勃发展，网络交易趋于常态化，房地产经纪网签兴起，房屋交易逐渐网络化，信息化管理在房地产金融管理中的作用也逐渐凸显。研究大数据在房地产金融管理中的应用，对房地产金融高效管理具有重要意义。

1 房地产金融的内涵和外延

房地产金融，是在房地产开发、经营、管理、交易过程中，通过金融手段实现资金融通、完成房地产交易目标的一系列金融活动的总称。

房地产交易往往伴随着金融市场的资金筹集融通，与普通商品相比，房地产价值较高，交易金额较大，周期较长，房地产供需双方往往需要通过金融手段筹集交易资金，实现交易目标。随着网络和信息化的发展，万物互联逐渐深入，金融介入房地产越来越深入，已成为房地产发展必须的关键支撑要素，因此，对房地产金融的管理，是对房地产市场管理的必然要求。

房地产是资金密集型产业，过去高杠杆、高负债、高周转是房地产的重要金融特征，在市场中信用度较高的行业重头企业、个人，凭借信用即可获取金融支持，而随之而来的违约风险，暗藏行业信用危机。2020年7月，政府提出“三线四档”管理政策和银行业金融机构房地产贷款集中度管理制度，房地产金融在资金供需两端同时收紧，房地产高杠杆、高周转的金融特性和发展模式发生了改变。房地产金融政策调控对房地产金融管理起到了一定的规范作用。

2 大数据的内涵和外延

维基百科对大数据的定义是：巨量数据，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过当前的技术软件和工具在一定的时间内进行截取、管理、处理，并整理成为需求者所需要的信息进行决策。

市场上，普遍将大数据定义为：信息爆炸时代所产生的海量数据，并由此引发的一系列技术及认知观念的变革，它是一种数据收集、处理、分析方式，在事物数量化方面具有很大应用研究价值。

大数据具有Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Veracity（真实性）、Value（低价值密度）五大特性[1]。

在大数据背景下，万物皆可量化。大数据的获取，不仅是通过传统的基础信息获取，还包括网络信息数据的获取，随着互联网、物联网、社交平台的快速发展，数据规模呈现出爆炸性增长，数据类型多样。

云计算、云存储技术的发展为不断喷薄的大数据提供强大的存储空间，新数据更迭，旧数据永久保留，新旧数据实时匹配计算分析功能可将大数据进行分层、分类，深度挖掘。这是大数据与传统数理处理的关键差别。

大数据的强大功能对产业融合发展、智慧管理建设、创新商业模式具有重大推进作用，其所带来信息技术的重大变革，对社会经济的方方面面带来了重大影响。

3 现阶段房地产金融管理存在的问题

3.1 依赖面面交易，信息数据提取存储困难

现阶段房地产金融业务往来主要在线下进行，具体交易内容面面对接中实现沟通交流，交易信息不具有连续性和系统性。

现阶段房地产金融管理信息的获取主要来源于基础信息采集，而基础信息数据存在采集难度大、投入成本高、采集周期长、信息时效性差、信息质量良莠不齐、差异化信息提取难度大、基础信息加工空间有限、信息准确提取和分类难度大、数据准确性难以把握等问题。

3.2 管理模式单一，具有局限性

在“房住不炒”的基调下，国家和地方政府不断加大房地产调控和监管力度，在房地产金融管理方面，提出了“三线四档”融资管理规则，对商业银行房地产贷款集中度管理制度的实施和中小型银行的监督管理提出了严格要求，加大对经营贷、信用贷、消费贷等资金违规用于购房的查处力度。这些基于行政部门的强制性管理，具有普适性，但缺乏灵活性，在网络自主交易蓬勃发展的今天，难以满足个性化管理需要。

同时，因管理模式单一，管理覆盖面及深度有限，在缺少大数据技术应用的情况下，难以检测到一些隐蔽性问题，无法避免金融管理漏洞。

3.3 金融管理信息不对称，信息共享难

随着市场经济的快速发展和信息化技术的不断进步，市场竞争日益激烈，信息数据特别是房地产竞品信息数据和客户信息数据成为竞争的核心，房地产市场各方参与者即希望可以获取更多的市场信息，又想保有信息的唯一性，市场信息不透明、不对称，共享难，金融信息数据的运用制约着房地产金融管理的有效开展[2]。

3.4 信息安全保护有待提高

房地产金融信息几乎涵盖房地产企业供需双方的关键核心信息数据，特别是经济数据，即使在信息共享难度大的大环境下，信息在供需双方、企业内部、供需双方与金融机构之间的沟通流通中，也存在安全风险。现阶段，房地金融信息保护主要表现为电脑终端密码或文件密码的使用，信息加密保护功能简单机械，信息保护安全等级低，还会影响信息重新读取的流通流畅度[3]。

4 大数据在房地产金融管理中的应用

34.1 全面集成房地产金融管理信息数据

信息时代，数据正在成为一种生产资料。任何一个行业和领域都会产生有价值的数据，而对这些数据的统计、分析、挖掘则会创造意想不到的价值和财富。

传统房地产金融信息数据的获取主要来源于线下：第一，房产供应方线下项目申报信息记录、日常经营管理活动记录、房产交易记录、信贷记录、企业财务报表等；第二，房产需求方线下银行账户信息、个人金融资产登记情况、金融交易记录、线下访问记录等；第三，房地产金融管理方下达的政策、制度、规范、要求等及与之相对应的管理处置记录。

基于信息技术的进步和网络平台的丰富化发展，房地产金融信息数据的获取，不再依靠基础信息数据收集，还可以通过网络获取大量信息。

现阶段，特别是新冠疫情发生以来，人们的经济活动主要通过网络来完成，企业、客户在网络上留下的查询、搜索、交易、地图定位等信息记录，都可以通过大数据技术，转化为结构性信息，通过分层分类分析。

（1）房产供应方在企业官网或其他交易平台发布的企业基本信息、企业宣传资料、项目进度、财务公告、楼盘信息、项目产品报价和成交信息等，及对应信息浏览痕迹、网络咨询记录、关键词云等可反映企业定位、企业项目规划、企业产品交易情况、企业财务状况、企业风险偏好。

（2）个人消费者的支付宝交易记录、网银交易记录、微信交易记录、征信情况、不动产信息等可以反应人员收入、经济结构、资产负债情况、交易行为偏好和规律等信息。

（3）工商、税务、公积金管理部门掌握的企业、个人税收等信息数据；监管部门的政策文件、监管系统公示信息、浏览记录等可以反映政策关注度、宣传面等情况的信息数据。

（4）公共区域内监控系统、红外系统、车辆传感器等可以反应出的人流、车流等信息数据。

（5）社交平台各方交互信息：比较微博、知乎、豆瓣、Twitter、Facebook等平台上房产金融活动各方参与者留下的交互信息数据，各方电话通讯记录、微信、QQ沟通记录等等可反映群体年龄、性别、偏好、矛盾等的信息数据，还可反映市场信息的流通效率、信息对称性等。

这些信息数据庞大、杂乱，而且没有直接反映房地产金融信息，但从侧面反映出市场各方的行为、偏好、判断、趋势等信息。运用大数据平台，可将这些网络信息数据用描述、结构化、可视化的方式，通俗易懂地展示房地产金融信息结构属性和特征，便于分类分层提取信息数据，为房地产金融管理提供宏观分析决策和个性化针对性管理提供依据。

4.2 实现房地产金融信息数据的存储

信息技术时代，房地产金融基础信息和网络信息每一秒都在呈几何级数增加，其对存储空间的要求催生了大数据云存储平台和云计算技术，适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统等，他们可以将庞杂的前述房地产供需双方和金融机构及金融管理部门的交易记录、通信记录、浏览记录、图片、语音、视频等等非结构化信息数据以MapReduce式的框架向成百上千的电脑进行分配处理计算，大提高了信息数据计算处理的速度和准确度，有效降低原始人力计算分析误差。

比如NoSQL，可以在大规模数据中，自定义字段，以自定义表的形式，灵活进取各方所需个性化信息数据并进行对应计算。Hadoop大数据分析工具的HDFS系统，可以存储大量数据并快速形成决策。现阶段，大数据云计算功能除了基础存储计算功能外，兼具预测和危险预警功能，这为房地产金融的超前管理提供了便利。

4.3 实现房地产金融管理信息数据的联通、共享

“信息数据是企业的生命线”的观念在大数据背景下，逐渐被摒弃，信息的共享和协同合作才是信息大爆炸时代房地产市场各方共赢的发展之路。

拥有前述信息数据的通信公司、网站公司、通讯公司、通讯平台、社会服务设施或公共事务运营总部、银保监会及其他相关政府管理部门、支付宝、淘宝、京东、商业银行、房地产企业、商务公司、信贷机构、消费者个人等，各方均需要在实时、充分、有效交互信息的前提下，实现公平公正交易，实现有效金融管理。大数据平台共享技术，可以在信息结构化分类分层的基础上，实现信息共享，互通有无，避免产能过剩，充分发挥信息数据效用，房地产市场各方协同参与金融管理工作，扩大房地产金融管理的广度和深度，大数据计算分析技术对信息数据的精准计算，大降低人力计算评估误差，这样才能提高房地产金融管理效用。

随着大数据的进一步发展，信息数据联盟要必然趋势，催生出跨区域、跨平台的信息数据共享平台，并逐渐拓展到政府、企业、个人等层面，成为未来社会经济发展的核心力量。

工信部于2021年11月发布的《“十四五”大数据产业发展规划》提到，“大数据是数据的集合，以容量大、类型多、速度快、精度准、价值高为主要特征，是推动经济转型发展的新动力，是提升政府治理能力的新途径，是重塑国家竞争优势的新机遇”“大数据产业是以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业，是激活数据要素潜能的关键支撑，是加快经济社会发展质量变革、效率变革、动力变革的重要引擎”“至2025年，我国大数据产业测算规模突破3万亿元，年均复合增长率保持在25%，创新力强、附加值高、自主可控的现代化大数据产业体系基本形成”。大数据产业的迅速崛起和迅猛载展，也将为房地产金融管理更加强有力的支撑。

4.4 提高房地产金融信息数据的安全性

在信息存储安全方面：大数据发展到今，发展较为成熟的控制策略是KERBEROS，其自动化收集、处理大量实时信息数据并进行安全性分析；DCGAN深度差分隐私保护方法在深度计算网络中对每一层隐私预算中添加高斯噪声，在选取最优计算结果的同时将隐私预算保持在最低值，这些方法，都能够实现对房地产金融信息数据的隐私保护。

在信息数据访问和使用的安全方面：大数据时代，信息安全不再是传统意义上的信息数据绝对保密，而是高效合理安全运用。房地产金融管理中基于其保障经济正常有效运行的重要社会功能，房地产金融管理参与各方需要生视定义“信息安全”。

大数据从房地产金融信息数据安全访问和有效运用出发，对云存储空间信息数据进行分类分层加密管理，房地产金融信息数据所用者和访问者凭借访问权限利用判定集合词进行身份认证和仿真证明，并以加密通道实现房地产金融信息数据的提取和流通交互，安全有保障。

5 大数据在房地产金融管理中应用的基本原则

5.1 信息数据广、大、全

大数据应有的前提是基础信息数据和网络信息数据的广泛和全面。房地产金融管理的信息数据，应涵盖线上、线下，来源于企业、金融机构、政府部门及个人。

5.2 信息数据获取合法合规

房地产金融信息数据涉及企业个人身份、资产等隐私信息，要求信息的获取合法合规。房地产交易过程中产生的身份信息、交易密码、电子签章需要水印或打码处理。为房地产金融管理所用的个人、企业信息右进行分组、分类，去掉个人化信息。

5.3 信息流通交互满足隐私保护需要

大数据信息数据的存取便利并不代表是不加限制的任意存取，应在合法合规和尊重隐私前提下进行。

6 结束语

房地产金融管理以数字化的观念和技术，在大数据技术充分发展的基础上，大数据云存储、云计算、安全授信等技术的迅速发展，针对当前房地产金融管理过程中存在的信息获取难、管理模式单一、信息不对称、信息共享难、信息安全危机等问题，为信息数据的收集、存储、读取、计算、共享、保密等方面提供了高效便捷的路径，精准画像，精确管理，提高效能。

[1] 王达. 美国互联网金融与大数据监管研究[M]. 北京: 中国金融出版社，2016.

[2] 邓郁松. 防范化解房地产金融风险促进行业平稳健康发展[N]. 中国建设报，2020-09-15(6).

[3] 朱红，臧晓伟. 房地产金融宏观审慎管理: 工具，效果及启示[J]. 新金融，2020(1): 61-66.

Research on the Application of Big Data in Real Estate Financial Management

In the information age, data has become an important factor of production and economic strategic resources, and the development of big data and the application of big data are strategic choices and inevitable choices for seizing new opportunities for industrial development in the new era. Using big data technology, we will dig deep into the value of information and data from a large number of good and uneven information data in real estate financial management, improve the efficiency and quality of real estate financial management from the aspects of obtaining, storing, sharing and security management of information and data in the real estate financial market, and promote the efficient development of real estate finance.

big data; real estate; financial management

F82

A

1008-1151(2022)03-0167-03

2021-12-22

卢华娟（1987－），女，南宁职业技术学院教师，研究方向为房地产经济。