大數據思維在金融學研究中的運用

摘要：在當今信息化的時代里，數據的科學性和有效性都得到了充分的認識。在金融學研究中，要求對數據進行綜合精密的應用。而大數據思維作為一種創新性的思維模式，對于推動金融學的進步與發展起著重要的作用。如何有效的在金融學研究中充分應用大數據思維是值得認真思考的問題。

關鍵詞：大數據；金融學；研究應用

中圖分類號：TP311.13；F830 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2016）022-000-01

當前，大數據思維已經體現出了一些數學思維的特點和優點。金融學的研究與數據的分析密不可分，如果能夠在研究中應用大數據思維方式進行思考，則能夠提高金融學的研究水平。本文結合實際，對金融學研究中大數據思維的應用現狀進行了分析，并提出了相應的改進措施。

一、大數據思維的概況

所謂大數據，人們常常將其認為是一種數據的類型，一個“大”字體現出了其數據容量大、處理速度快的兩大優點。與此同時，大數據還具有收集信息能力強、分析數據能力強以及數據多樣化的優點。在計算機技術如此發達的今天，大數據的應用已經成為一種趨勢。有了大數據作為基礎，則能夠收集更多真實有效的數據作為決策的依據，而大量數據體現出來的共同點也往往能夠作為提供信息的關鍵。因此，數據給出有效的信息，而信息則成為決策的重要依據。這與現代企業發展注重科學性、合理性的精神是緊密契合的。而大數據思維則成為大數據時代下的一種智慧產物，它強調本著合理尊重事實、充分挖掘數據、科學分析結果的精神來對問題進行思考。只有切合實際，從數據本身出發，充分運用數據的優勢才能得出更為真實有效的分析結果[1]。

將大數據思維應用到金融學的研究中有很大的必要性。一是金融學本身的特點就包含著大量的數據分析與應用。隨著現代商業的蓬勃發展，數據的容量和復雜性都已經上升到了一個新的高度。為了提高處理數據的準確性和效率，應用大數據思維是必然的選擇。二是基于大數據思維本身的眾多優點。大數據思維模式是對傳統金融學研究思路的一種突破和創新，能夠不斷擴展金融學研究的范圍。事實上，在這個信息化的時代，擁有大量的真實數據本身就已經是一種優勢。如果金融企業能夠運用大數據思維，則能夠在激烈的市場競爭中贏得優勢地位。當前大數據已經在金融業得到了廣泛的運用，例如證券、貸款等業務。大數據能夠幫助銀行更好的分析市場、減少風險、為客戶提供更有針對性的專業服務。

二、大數據思維在金融學中的應用

（一）應用現狀

盡管大數據思維已經成為了一種比較先進的研究方法，也已經在金融學研究中得到了一定的應用。但是總體的應用現狀還存在一些問題。專業人才的缺乏、管理技術的落后、思維模式轉化不足等缺陷嚴重影響著其實際的應用。具體來說，大數據思維的應用中有如下問題：

1.數據量過大。在大數據的背景下，海量的數據給信息的提取帶來了足夠可靠的基礎，但同時也對提取有效信息的能力提出了更高的要求。工作人員不僅應該具備對數據的敏銳觀察力，還應該熟練掌握計算機技術來整理、綜合、提取、分析收集起來的數據。也就是說，大數據思維既強調對先進技術的應用能力，同時也強調人工的綜合能力。只有將兩者有機結合起來，才能夠使大數據思維得到運用。而當前一些人過于依賴計算機對數據的處理，而放棄了對自身能力的提升[2]。

2.缺乏對數據的有效分析。大數據思維固然強調大量真實有效的數據作為分析問題的基礎，但是數據本身只能說明部分問題，并不能完全體現出問題的實質。但是有的人卻過多的停留在數據的表層結論上，而沒有深入研究數據背后隱藏的信息。因此很容易造成決策的失誤。

3.缺乏有效的管理。大數據思維下的管理不僅包含了對數據本身的管理，同時也包括了對專業人才和技術的管理。大數據可以說是一個新興的學科，目前還處在發展的階段。不僅在培養數據管理人才方面存在不足，在大數據管理技術方面也還比較初級。

（二）改進措施

針對以上不足，金融學的研究應該重新審視大數據思維的應用方法，以獲得更加理想的應用效果。具體來說，可以采取以下措施進行改進：

1.加強數據平臺建設。對于大數據思維模式來說，關鍵在于數據的容量和質量。因此金融業必須加強數據平臺的建設與完善。為了獲取更多有效的數據，平臺應該不斷擴展獲取數據的渠道，增強數據的多樣性。例如，金融行業過去的數據來源主要是銀行等機構，而現在隨著網絡技術的發達，手機客戶端、網站等平臺也可以提供豐富的數據。在數據的收集方面，應該盡可能以整體結合具體的方法獲取更多的數據，體現出數據的“大”。只有當數據量達到一定級別的時候，大數據才能體現出其優勢，得到的信息才能是準確的。在數據的儲存方面，要保證數據的安全，進行科學的歸檔貯存，才能夠在提取數據的時候更加方便快捷[3]。

2.加強數據技術管理。使用大數據思維的最終目的在于為金融業的研究與發展服務，因此在數據的技術管理方面，必須著重強調。

首先，就技術的開發與應用來說，大數據的使用與管理應該與互聯網技術緊密結合，不斷進行創新和技術的提高。技術的升級是提高數據分析能力的必要步驟。因此，學習和借鑒國內外優秀的經驗也是必要的。為了能夠充分發揮大數據技術的優勢，還要著重培養一批專業的數據管理人才。針對具體工作崗位的實際需要，對人才進行專業性的集中培養，使他們掌握大數據的基本應用技術和管理技術。

其次，大數據的應用應該結合金融業的實際需求。也就是說，理論研究應該以實踐為目的。一方面，金融業應該運用大數據提高自身的抗風險能力。大量的數據能夠得出比較可靠的結果，從而為決策提供充足的參考，則決策出錯的風險就會降低。例如，在信貸業務中，大數據可以幫助評估企業的總體情況，以便銀行決定是否借貸。另一方面，金融企業可以借助大數據的力量來分析企業自身的問題，以求及時發現錯誤、解決問題。

參考文獻：

[1]蔡慶豐，郭春松，陳詣之.大數據思維在金融學研究中的運用[J].經濟學動態，2015，03：104-114.

[2]王燕.試論金融學研究中大數據思維的運用[J].現代營銷（下旬刊），2016，02：82-83.

[3]陶甄.探析金融學研究中大數據思維的運用[J].時代金融，2016，15：206.

作者簡介：李佩金（1986-），女，漢族，河北石家莊人，河北經貿大學，研究生，研究方向：金融學。