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    淺析大數(shù)據(jù)金融的應(yīng)用與挑戰(zhàn)

    2018-03-06 08:18:10古麗尼尕爾·買合木提
    經(jīng)營者 2018年23期
    關(guān)鍵詞:應(yīng)對策略挑戰(zhàn)大數(shù)據(jù)

    古麗尼尕爾·買合木提

    摘 要 一直以來,金融業(yè)對數(shù)據(jù)的重視程度非常高。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的突飛猛進(jìn),對于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的計(jì)算分析更便捷快速,分析預(yù)測結(jié)果更加宏觀準(zhǔn)確,做出的決策更加智能,制定的戰(zhàn)略更加理性,在一定程度上減小了風(fēng)險(xiǎn)。本文從什么是大數(shù)據(jù)入手,簡單介紹了大數(shù)據(jù)金融、大數(shù)據(jù)金融的應(yīng)用、大數(shù)據(jù)金融面臨的挑戰(zhàn)及其應(yīng)對策略。

    關(guān)鍵詞 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)金融 應(yīng)用 挑戰(zhàn) 應(yīng)對策略

    一、大數(shù)據(jù)

    大數(shù)據(jù)(Bigdata)是一個(gè)寬泛的概念,較為規(guī)范的定義是:無法在合理的時(shí)間范圍內(nèi)用主流軟件工具捕捉、管理和處理的巨大規(guī)模數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)的特征有“五V”,分別是數(shù)量(Volume)、速度(Velocity)、種類(Variety)、價(jià)值(Value)和真實(shí)(Veracity)。總的來說,大數(shù)據(jù)主要有以下三個(gè)特點(diǎn):一是數(shù)據(jù)的整體性;二是數(shù)據(jù)的龐雜性;三是數(shù)據(jù)的相關(guān)性。

    二、大數(shù)據(jù)金融

    與其他行業(yè)相比,無論在邏輯上還是在時(shí)效上,金融對數(shù)據(jù)都有更高的要求,主要涉及如下幾個(gè)方面:

    第一,數(shù)據(jù)的獲取及存儲。由于數(shù)據(jù)來源多樣,冗余和一致性等問題都會影響數(shù)據(jù)的質(zhì)量,但大數(shù)據(jù)分析要求所獲數(shù)據(jù)及時(shí)、準(zhǔn)確、完整,因此,要根據(jù)分析需求去偽存真,收集較高質(zhì)量、完整的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),以待存儲處理。

    第二,數(shù)據(jù)的處理及計(jì)算。數(shù)據(jù)分析對于數(shù)據(jù)有著較高的質(zhì)量要求,因此,根據(jù)分析需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)去重、消除冗余、特征提取等預(yù)處理,以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

    第三,數(shù)據(jù)的分析及挖掘。借助分析軟件和人工智能技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘,其中可視化分析能夠直觀地呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn),簡單明了,容易被接受。

    第四,數(shù)據(jù)的維護(hù)及管理。金融行業(yè)的系統(tǒng)具有相互牽連、使用對象多樣化、安全風(fēng)險(xiǎn)多方位等特性,對信息可靠性、保密性、穩(wěn)定性和安全性的要求更高。

    三、大數(shù)據(jù)金融的應(yīng)用

    金融行業(yè)一直以來都是用數(shù)據(jù)說話。運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維,用大數(shù)據(jù)說話、用大數(shù)據(jù)決策、用大數(shù)據(jù)管理、用大數(shù)據(jù)創(chuàng)新的理念,將極大地提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量和效益。在以下幾個(gè)方面較為明顯:

    第一,提高預(yù)測能力。大數(shù)據(jù)技術(shù)不僅對以往進(jìn)行總結(jié),也能挖掘龐大數(shù)據(jù)間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)并進(jìn)行監(jiān)控,實(shí)現(xiàn)了對經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展趨勢科學(xué)化的宏觀預(yù)測,且預(yù)測結(jié)果較為可靠。

    第二,提升決策效率。大數(shù)據(jù)分析可以實(shí)現(xiàn)以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),以事實(shí)為重點(diǎn),實(shí)時(shí)把握市場行為變化趨勢,快速作出反應(yīng),制定有針對性的應(yīng)對預(yù)案,顯著提升決策建議能力。

    第三,提高智能化水平。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫使用成本高,且對數(shù)據(jù)的存儲分析也存在困難,通過大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)可實(shí)現(xiàn)對多元化數(shù)據(jù)的存儲、統(tǒng)計(jì)、分析,有效提升智能化管理能力。

    第四,提高風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避能力。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行全局分析,發(fā)現(xiàn)并規(guī)避潛在的市場風(fēng)險(xiǎn)、宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)以及國際金融風(fēng)險(xiǎn)等,弱化金融危機(jī)的沖擊,提高了對風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測和防范能力。

    第五,提高輿情管理能力。輿情管理可發(fā)現(xiàn)產(chǎn)生危機(jī)的條件和因素,搜集行業(yè)相關(guān)信息,分析競爭情報(bào),評估政策實(shí)施效果,了解民生民意,追蹤社會熱點(diǎn),成為科學(xué)發(fā)展的助力。

    四、大數(shù)據(jù)金融面臨的挑戰(zhàn)及應(yīng)對策略

    (一)面臨的挑戰(zhàn)

    大數(shù)據(jù)在帶來機(jī)遇的同時(shí),也帶來了巨大的挑戰(zhàn)。規(guī)模龐大和復(fù)雜的大數(shù)據(jù)給數(shù)據(jù)的收集、處理、分析和應(yīng)用等提出了更高的要求。金融大數(shù)據(jù)方面主要體現(xiàn)在:

    第一,數(shù)據(jù)整合難。一方面,大數(shù)據(jù)多源異構(gòu),覆蓋不同范圍的數(shù)據(jù);另一方面,即便在同一個(gè)機(jī)構(gòu)內(nèi)部,由于缺乏共享機(jī)制,不同部門之間的數(shù)據(jù)也是分開的。

    第二,數(shù)據(jù)有效性低。大數(shù)據(jù)來源多樣,數(shù)據(jù)量龐大,獲取數(shù)據(jù)時(shí)難免包含誤差和錯(cuò)誤,數(shù)據(jù)價(jià)值降低。

    第三,復(fù)合型人才缺失。由于數(shù)據(jù)的收集、建模和應(yīng)用往往由不同的人負(fù)責(zé),降低了數(shù)據(jù)在傳播過程中的真實(shí)性。因此需要掌握計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)金融等多方面專業(yè)知識的復(fù)合型人才。

    第四,技術(shù)支持不同步。數(shù)據(jù)龐大復(fù)雜的規(guī)格對數(shù)據(jù)存儲、建模、分析和挖掘等方面的要求在不斷更新,但相應(yīng)的技術(shù)無法同步提升。

    第五,安全隱私難以保障。數(shù)據(jù)集中存儲運(yùn)用,容易誘發(fā)攻擊。另外,設(shè)備不可靠或人員專業(yè)知識不到位,也容易致使如病毒入侵等安全風(fēng)險(xiǎn),更甚還有系統(tǒng)癱瘓等重大風(fēng)險(xiǎn)。

    (二)應(yīng)對策略

    面對以上的挑戰(zhàn),我們必須與時(shí)俱進(jìn),從多角度、多層次、多方面入手進(jìn)行解決和防范。

    第一,完善金融大數(shù)據(jù)整體組織管理。加強(qiáng)對金融行業(yè)大數(shù)據(jù)的綜合管理應(yīng)用,爭取同一個(gè)機(jī)構(gòu)內(nèi)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通,在相關(guān)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享與應(yīng)用。

    第二,多方面提高數(shù)據(jù)綜合分析能力。加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)及電商企業(yè)之間的交流合作,全面收集所需信息并加至數(shù)據(jù)庫中。

    第三,加強(qiáng)以政策作為引導(dǎo),不斷推動(dòng)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的合作研究和創(chuàng)新,重點(diǎn)推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測預(yù)警、應(yīng)急服務(wù)等關(guān)鍵技術(shù)的突破和發(fā)展,以達(dá)到有效減小大數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)的目的。

    第四,建立大數(shù)據(jù)信息安全機(jī)制。建立大數(shù)據(jù)的安全保障機(jī)制,加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全動(dòng)態(tài)監(jiān)控。

    第五,強(qiáng)化大數(shù)據(jù)管理制度規(guī)范。數(shù)據(jù)安全的維護(hù)需要有規(guī)可依,制定與目前高速發(fā)展的信息化時(shí)代相適應(yīng)的信息安全維護(hù)規(guī)章制度,明確相關(guān)部門和人員的責(zé)任,完善風(fēng)險(xiǎn)管理體制機(jī)制,確保在各個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)安全和風(fēng)險(xiǎn)防范都有所保障。

    五、結(jié)語

    大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來已不可阻擋。不可否認(rèn),大數(shù)據(jù)技術(shù)帶來了巨大的經(jīng)濟(jì)效益和商業(yè)價(jià)值。通過大數(shù)據(jù)分析,可預(yù)測未來一定階段內(nèi)的經(jīng)濟(jì)、金融、市場狀況,可更好地應(yīng)對風(fēng)險(xiǎn),對未來的改革創(chuàng)新有著重要的推動(dòng)作用。

    (作者單位為中國人民銀行烏魯木齊中心支行)

    參考文獻(xiàn)

    [1] 張沫.群智能算法及在大數(shù)據(jù)環(huán)境中的應(yīng)用研究[D].沈陽師范大學(xué),2015.

    [2] 李淵.大數(shù)據(jù)時(shí)代強(qiáng)化稅源管理的思考[J].經(jīng)濟(jì)論壇,2016(3):123-128.

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