浅谈大数据思维在金融学研究中的运用

乔颖

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

中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2018）07（b）-008-03

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，增强了数據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結合的产物，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）.