大数据对金融统计的影响研究

经济视野大数据对金融统计的影响研究■高明军摘浙江财经大学东方学院要：随着互联网信息技术的不断应用普及，当今世界已经完全进入了大数据时代，大数据技术已经被广泛应用到了各行各业，并取得了非常显著的效果。因此，其对金融统计工作的影响也在与日俱增，传统统计工作模式暴露的问题也越来越多，很难取得预期效果。要想切实转变这种情况，更好地应对大数据对金融统计的影响，将大数据技术的作用充分发挥出来，提高金融统计工作质量，为金融经济行业发展起到更大的促进作用，相关单位必须跟上时代发展的脚步，构建健全完善的法律规范与统计工作体系，从而更加高效地完成数据采集，提升数据采集精准性。鉴于这种情况，本文首先简单介绍了大数据与金融统计相关概念，然后详细分析了大数据对金融统计的影响，最后提出了几点合理应用大数据优化金融统计工作的策略，希望能够为金融统计工作质量提高起到一定的促进作用。关键词：大数据技术；金融统计；影响；策略随着科学技术的不断发展进步，当今世界已经完全步入了大数据时代，大数据对人们日常工作生活的影响也越来越大，并被广泛应用到了各个领域，为我国社会生产力水平的提升起到了极大的促进作用。同时，对于企业来讲，金融统计工作对其发展有着非常密切的联系，而大数据技术的广泛应用不仅给这项工作带去了新的发展机遇，同时也带来了新的挑战，传统金融统计工作模式所暴露的问题也越来越多，极大影响了统计工作质量以及企业的长远发展。在这种背景下，相关工作人员要想更加高.com.cn. All Rights Reserved.效地完成金融统计工作，必须跟上时代发展的脚步，明确认识到大数据技术对金融统计的重要影响，合理应用相关技术展开金融统计工作，这样才能够有效提升金融统计工作效率，为企业未来的发展决策提供更为真实可靠的数据支持，加快我国经济发展步伐。所以，本文展开大数据对金融统计的影响研究有着重要的现实意义。一、大数据与金融统计相关概念介绍1.大数据的概念及特点所谓大数据实际上指的是以互联网技术为基础，在特定时间以及范围内难以利用常规软件完成收集、处理以及管理的数据集合，并且必须要通过先进信息技术才可以高效完成多元化处理的海量信息资产。在现实生活中，人们完全可以有效利用云计算等手段快速完成数据信息处理，从而使自身在信息资源方面的需求得到更大程度的满足，将人与网络信息之间的关联性充分展现出来。通过实际探究发现，大数据主要有如下特点存在：首先，大数据具有高速性特点。在大数据背景下，人们完全可以通过云计算等辅助工具的有效利用完成信息的快速收集以及高效处理，这是传统金融统计方法很难实现的效果；其次，大数据具有大量性特点。随着互联网信息的广泛应用，大数据时代所拥有的信息量极为庞大，人们在网络上面完全可以获取各种不同类型的信息。在现实生活当中，人们必须要采用更为科学合理的方法完成海量信息处理；再次，大数据具有真实性特点。所有数据都并不是凭空出现的，其都来源于人们的日常工作生活，存在真实性以及可追溯性等特征；最后，大数据具有多样性特点。大数据类型非常复杂，并且极为多样，处理难度相对较高，人们需要通过计算机等辅助工具的有效利用才能够更加高效地完成多元化数据信息的汇总、分类以及处理；除此之外，大数据具有低价值性特点。在信息时代背景下，互联网当中存在海量的数据信息，有价值信息的挖掘难度相对较大。特别是随着数据量的快速提升，具有足够价值的信息数据在所有数据当中的占比更是越来越低。2.金融统计的概念所谓金融统计实际上指的就是金融行业在发展过程中展开的统计工作，这项工作会涉及到金融数据调查、统计分析以及风险预测评估等内容。人们展开金融统计的最主要目标就是充分把控现在我国金融市场发展的实际情况以及特点，从而更好地掌握我国金融发展可能遇到的市场风险，制定更为科学合理的应对策略，使自身的金融监管水平得到有效提高，减少金融风险的发生几率，这样才能够为我国资本市场的可持续发展创设更为优秀的市场环境，推动我国的长远发展。同时，在金融统计工作开展过程中，统计人员应该以经济发展过程中产生的金融流量数据为标准，做好货币资金数量、货币结构、余额以及流通方向的统计。二、大数据对金融统计工作的影响分析随着互联网信息技术的广泛应用普及，大数据也被越来越多的应用到了金融统计工作当中，这虽然为金融统计工作效率提升起到了一定的促进作用，但是相关数量与规模也越加庞大，给金融统计工作的数据精确性、金融分析方式、金融监管以及金融统计思维都造成了比较大的影响，具体内容如下：1.会对数据精确性造成比较大的影响过去我国统计工作人员在展开金融统计过程中，所采用的统计方法都还比较滞后，更多还是按照人民银行的实际要求展开层层上报，将金融数据收集汇总到一起，然后以此为基础展开数据分析。但是，通过实际分析发展，在现实生活当中，很多外在因素都会影响到这种统计模式展开，统计过程也非常缓慢，人为因素对其造成影响的几率极大，效率也相对较低，不符合准确性与及时性的要求。然而，在大数据背景下，相关人员完全可以通过大数据以及云计算等技术手段的有效利用，快速完成海量信息的收集以及处理，而且统计工作基本上都是以计算机系统为依托展开，成本花费较少，效率也比较高，可以取得更为真实有效的统计结果。2.会对金融分析方式造成比较大的影响131经济视野在传统金融背景下，统计人员所采用的工作方法比较单一，更多都是以金融数据为主展开数据的简单汇总与分析，很少会对数据展开更为深层次的探究，问题思考存在流于表面的情况。首先，由于分析思路受限严重，相关人员很难完成金融统计的本质以及核心把握；其次，由于受到技术因素的束缚，工作人员难以有效完成相关金融数据的统计分析。然而，在大数据背景下，随着科学技术的不断发展进步，各种各样的先进统计工具也在不断涌现，这也给金融统计工作带去了更多选择余地，为金融分析方式的全面升级转型起到了极大的促进作用。因此，在大数据时代，要想更加高效地完成金融统计工作，统计人员必须要加强知识学习，增强自身对大数据以及云计算等辅助工具的利用能力，合理应用这些数据展开工作，这样才能够完成金融数据信息的全面、深层次把控。3.会对金融监管造成比较大的影响展开金融监管最主要的目标就是防范金融风险，降低风险发生几率及其可能造成的损失。同时，在实际发展过程中，要想更加高效地完成金融监管，必须要切实做好金融统计工作。因此，金融统计和金融监管效率及质量有着非常密切的联系，只有切实做好金融统计工作才能够更好地完成金融风险预防。但是，在传统金融统计模式下，因为统计人员所采用的方法比较单一落后，统计数据也存在比较大的局限性，影响了统计结果的精确度，难以完成金融风险的及时有效评估，导致金融监管效率较低，难以将监管的作用充分发挥出来。另外，在大数据背景下，合理应用大数据与云计算辅助展开金融统计可以有效提升统计工作效果以及精确度，并且通过统计工具可以精准地完成数据分析，把潜在风险因素更为直观形象地展示到决策管理者的面前。在这种情况下，决策者完成风险因素的全面把控，提升金融监管力度，制定更为科学合理的风险应对策略，以此来有效降低金融风险发生几率。4.会对金融统计思维造成比较大的影响金融统计思维应该与时代发展相匹配。在还未进入到大数据时代以前，由于受到技术手段、统计方法以及统计工具等因素的束缚，金融统计工作者的思维都还比较狭隘，更多还是在按照预期统计目标进行相应的统计工作，对数据匹配性的要求非常严格，存在针对性的特征。同时，在统计工作展开过程中，从业人员更多采用的依旧是标准化与规范化的统计方法，收集到的数据也存在局限性。然而，在大数据背景下，因为数据来源非常广泛，从业人员可用到的统计技术也非常先进，这也就造成了人们的统计思维更加多元化，面对的统计对象、统计方式以及数据筛选情况都极为广泛。所以，相关从业人员完全可以采用更为科学合理的方式提高统计结果的精确性以及科学性，进而帮助决策者更好地完成金融决策工作，提高决策工作质量，为我国金融行业的长远发展做出更大的贡献。三、合理应用大数据优化金融统计工作的策略探究随着科学技术的不断进步，大数据已经被广泛应用到了各个领域，为人们的日常工作生活提供了非常大的便利，并给金融统计工作带去了新的机遇与挑战。在这种情况下，要想将大数据的作用充分发挥出来，提高金融统计工作质量，金融行业可以采用如下方式合理应用大数据优化金融统计工作：1.优化统计工具，更新统计模式1322020年11期总第920期在大数据时代，统计工具及统计模式是金融统计工作展开基础。因此，要想更加高效地完成金融统计工作，统计人员必须跟上科学技术发展的脚步，优化统计模式及统计工具，从而使自身的金融统计效率得到有效提高。同时，要想将大数据技术的作用充分发挥出来，相关单位应该从以下几个角度入手展开工作：第一，相关单位在工作展开过程中，必须要健全完善金融统计基础设施，特别是要展开计算机软硬件设施及系统的优化，提升设备的先进化程度，将大数据与云计算技术合理融入到金融统计系统里面，完成数据的智能化收集、分析以及处理；第二，由于大数据存在低价值性以及海量性的特征，人们应该构建更为标准的数据统计模式来提升数据统计效率，从而有效提高数据统计的规范性与精确性，防止有数据出现缺失或者遗漏问题。除此之外，制定更为标准规范的统计模式，可以使金融数据处理效率得到更大程度的提高，为相关发展决策制定提供更为真实可靠的数据支持。2.完善金融统计法律制度，提升统计数据共享水平在大数据背景下，人们一定要以法律制度为基础构建金融统计模式，并保证统计模式实施符合法律制度要求，绝对不能超出法律许可范围。同时，现在我国所实行的金融统计法律制度已经不符合时代发展需要了，相关部门必须要对相关金融统计法律机制进行健全完善，并综合考虑大数据时代的特点改革原有制度准则，完成现行金融统计机制，同时有效利用法律制度规范金融统计流程，明确各个统计主体应该承担的职责，从而为统计工作的贯彻落实提供更有力的支持和保障。同时，相关单位必须要完善自身的统计人员管理机制，定期对他们进行培训，以此来提高金融统计人员的职业道德与核心素养，这样他们才能够更加高效地完成本职工作，将自身的统计职责充分发挥出来，使金融统计效率得到更大程度的提高。另外，相关单位必须要加快自身金融统计信息共享机制构建步伐，从而使金融数据的公开与透明程度得到更大程度的提高，将公众的监管作用充分发挥出来，增强监管工作质量，进而及时发现与解决金融统计过程中遇到的问题。3.更新数据采集方法，提高数据采集的精确度金融统计从业人员所使用的数据采集方法对统计结果精确度有着决定性的影响。因此，在大数据背景下，要想更加高效地完成自身所承担的职责，统计工作人员一定要转变工作管理方式，进行数据采集方法更新，学习国外优秀的金融数据采集方法展开工作，这样才能够将数据采集的价值更大程度发挥出来，提升数据采集的多样化与全面性，从而有效提高数据分析的深度与准确度。同时，和传统数据采集方法相比，细粒度数据采集方法优越性相对更高，统计人员应有这种方式可以更好地完成数据分析采集，展开细致深入的分析，进而完成金融市场发展动向的动态把控与跟踪，为金融决策制定夯实根基，更加高效的解决实际金融问题。因此，随着互联网信息的广泛应用，我国统计人员应该跟上时代发展脚步，认识到细粒度数据采集方法的重要作用，加快这项方法的推广与应用步伐，进而更加高效的完成金融统计工作，提高统计工作效率，为我国的长远可持续做出更大的贡献。4.健全金融统计体系，做好金融风险预防金融行业是我国经济发展的支柱产业，其对我国的市场经.com.cn. All Rights Reserved.经济视野济发展有着非常密切的联系。因此，在大数据时代，要想更加高效的完成金融统计工作，提升统计工作效率，必须健全我国现行的金融统计体系，以此来进一步提升金融风险预防效率。同时，统计人员应该加强知识学习，提高自身的信息技术利用能力，合理应用先进的技术手段精准展开金融数据分析，从而及时发现市场经济发展过程中出现的金融隐患与风险，制定更具针对性的解决方案，推动统计体系的完善发展。除此之外，金融行业存在利润与风险均高等特点，针对这种情况，要想完成行业命运的充分把握，相关工作人员必须健全金融统计体系，通过数据分析来预防金融风险，进而为企业与我国经济的长远可持续发展贡献更大的力量。5.转变金融统计工作思维，提高统计效果首先，在大数据背景下，统计人员应该跳出传统主体定义的束缚，进行主体定义方法更新。同时，大数据没有办法提前完成对数据源的主体定义，主体的不确定性也相对较强，必须要更新主体定义形式才能够跳出时间与空间对金融统计数据采集工作的束缚，随时随地完成数据采集工作，从而充分保证采集所得数据的全面性，完成不固定数据源的有效处理；其次，统计人员要对数据主体的“不确定性”有更为深入的了解和认识，按照非原则性展开不确定性数据来源、个体识别以及量化标准等内容的准确识别。四、结束语总而言之，金融统计的主要任务就是完成相关信息数据的收集与研究，为相关决策制定提供更为真实可靠的数据支持，其.com.cn. All Rights Reserved.对金融行业乃至我国的可持续发展都有着非常密切的联系。同时，在大数据时代，随着信息技术的广泛应用，金融统计工作所面临的形势也发生了翻天覆地的变化，传统工作模式已经不符合时代发展需要了，工作难度也在不断提高。在这种背景下，相关单位以及从业人员必须充分认识到大数据对金融统计的重要影响，更新自身的统计思维，切实做好对细粒度数据的采集工作，构建更为符合实际的数据通用体系，通过信息技术的有效利用展开相关服务体系的优化升级，从而更好地完成信息数据的充分共享，这样才可以将大数据的作用充分发挥出来，有效提高金融统计工作质量，推动我国金融行业的长远发展，进而为中华民族伟大复兴中国梦的实现贡献更大的力量。参考文献：[1]陈淑兰.大数据背景下的金融统计研究[J].财经界,2020(05):56-57.[2]曹帅,姜帅.大数据对金融统计的影响分析及思考[J].中国商论,2020(07):36-37.[3]董媛.对基于大数据的金融统计模式的几点探讨[J].现代营销(下旬刊),2020(03):47-48.[4]吴霜.大数据对金融统计的影响研究[J].营销界,2020(03):155-156.[5]惠旭.大数据背景下金融统计未来的发展方向[J].现代经济信息,2019(07):339.[6]刘璐.大数据对金融统计的影响研究[J].金融经济,2018(22):130-131.[7]韩志高.大数据条件下金融统计模式创新之策[J].中国统计,2018(11):10-11.[8]王鹏懿.基于大数据背景下金融统计的发展趋势[J].全国流通经济,2018(05):74-75.金融行业中人工智能的应用前景■周摘爽刘赟北京信息职业技术学院要：金融行业的资产交易面临着技术升级所带来的变革，金融行业已经进行了很多结构性调整。雇佣大量交易人员进行金融操作的时代结束了。基于人工智能的金融技术研发已经取得了很大的进展，本文介绍了人工智能技术在金融领域的应用现状，分析了在人工智能技术冲击下金融行业面临的挑战以及解决方案，展望了智慧金融的发展前景。关键词：智慧金融；人工智能；深度学习银行管理一、人工智能对传统金融行业的影响目前人工智能技术在银行、证券以及保险行业都已经大量融入，显著地提高了工作效率，简化了工作流程，降低了工作成本。例如，摩根大通公司的一款合同分析软件能够代替36万小时的人工服务，而且错误率大大低于人工领域。①人工智能的技术基础是深度学习算法以及大数据，而深度学习算法的基础是大数据，能够源源不断产生大量数据，同时依赖这些数据的行业将会需要人工智能的介入。跟保险与证券业务有关的行业很早就已经介入自动化的研究，在数据采集、存储以及数据共享平台建设方面，取得了长足进展，国内这些行业在上世纪九十年代就已经开始规划建设大数据处理系统，如今已经能为即将到来的人工智能应用提供坚实的数据基础。深度学习是人工智能真正的核心技术构造方式，由于金融市场存在大量数据噪声，并且具有多维度特征，可以用非线性方法进行处理，这样可以最大限度减弱数据维度和噪声，相比起传统金融模型，非线性方法可以利用大数据训练来改善模型，使之更接近实际情况，从而可以动态预测市场，增加预测的精确性。在传统金融行业，人们已经习惯于技术分析人员的传统处理方法，根据数据发明简化的数学模型，在实际应用中根据情况不断改进，使之适应新出现的情况，不管这些模型有多出色，毕竟只是对多维度的数字空间的模拟，只是对发生在数字世界的规律的近似，在实际应用中有时会产生很大偏差。深度学习技术可以很好规避这些传统方法带来的不利影响，能比传统人类分析员精确几个数量级。比如对于股票行业来说，股票经纪人最多只能熟悉几百只股票的涨跌规律，根据自己熟悉的数据制定出简化的交易策略。基于人工智能的量化交易可以根据数据库中的所有数据进行分析，加入上万个变化因素，同时还能考虑到场内外的各种影响因素。既可以注意全世界每只个股的交易情况，又能关注各市场的整体变动规律，能够多维度地计算股票发展走势，找出人类交易133