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浅析大数据对金融统计的挑战
摘要：随着互联网技术的发展，金融统计与大数据技术融合已成为大势所趋。分析了大数据时代金融统计发展面临的挑战，并提出了相应的对策建议。
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1、大数据金融发展现状
众所周知，大数据中最为重要的5个标准是：数量、速度、种类、准确性、价值。大数据并不是每个商业等式的答案。但是，并非所有类型的数据都可以存储或用作大数据，因此，金融行业中的所有与互联网数据相关的类型都可以被称之为大数据金融。例如：金融服务提供商每天存储客户银行转账等内容，金融服务提供商在用户注册时存储用户的ID，以上都不能称为大数据，它是任何一方无法共享或分析的个人数据，这是企业内部数据，应存储在专用的数据仓库服务器中。另一方面，支出交易无疑可以被视为消费者行为，而这是大数据。一旦分析了这些数据，金融公司就可以为用户提供更加个性化的服务，从而优化定价策略，提高客户保留率，获得竞争优势等。金融服务公司必须实现完全数字化才能从大数据中获得宝贵的见解。但是，国际金融服务商摩根士丹利公司的研究报告显示，金融服务业的数字化指数并不高。事实上，由于IT遗留系统和过时的业务流程，只有35%的金融服务公司实现了数字化，真正地做到了互联网金融。
2、大数据对金融体系的影响
2.1衍生大数据金融
大数据泛指大规模、超大规模的数据集，传统方法难以对其进行捕捉、储存、管理和分析。大数据与数据的本质区别在于量、速、类、价的区别，换句话来说，只有量大、速度快、类别丰富、价值高的数据才可以被称为大数据。目前，除了金融行业，在我们的日常生活中处处可以见到大数据的身影，如医疗行业的智能服务体系、教育领域的线上教育平台等。我们的生活的便捷没有逃脱大数据技术的助力。尤其是在中国的传媒领域，网上广告、互联网新闻的大量投放，大数据技术的精准营销的优点大放异彩。总的来说，我们生活在一个数据时代。
那么，在大数据时代下，金融行业与大数据技术融合，衍生出了大数据金融。大数据金融，顾明思议，便是在大数据技术的支持之下，运用互联网的云计算功能对数据进行快速处理，并与传统的金融领域内的基金等结合，如支付宝的余额宝、微信的零钱通。更为重要的是，许多的传统金融企业为了迎合市场的发展现状，主动地与大数据技术结合，如支付宝、京东、各大网上银行的推出的基金种类、定投形式。当然，许多的企业为了在金融领域分一杯羹，选择了入门最为快速的大数据金融，如电信、钢铁、石油企业，推出了自己的金融产品，如“翼支付”、“石油期货期权”等。
2.2重构金融体系
重构金融体系主要有如下三方面，金融配置资源效率、信用评价方式以及抵押贷款方式。
2.2.1提升金融配置资源的效率
与传统金融不同的是，大数据金融的数据功能加速了信息的传播速度，也就是说，金融市场的透明度更高，可以直接实现交易双方的交流、共享消息，因此，减少了不必要的时间成本、空间成本、行业成本，只要有买卖双方都有交易的兴趣以及交易资本，那么，融资便水到渠成，效率大大提升。
2.2.2提高风险管理水平
在大数据时代，商业银行首先可以通过互联网大数据技术扩容传统商业银行风险管理的数据源并处理半结构化和非结构化的各类数据。商业银行的客户，无论是企业客户还是个人客户，都希望在从商业银行手中获得服务的同时获取安全性保障，比如：客户在商业银行办理信用卡或借记卡业务，若卡片遗失而被盗取卡片信息后，盗窃者的交易会给客户带来巨大损失。但是大数据技术可以对客户的交易往来数据进行分析，如IP地址等，分析客户的交易是否存在着危险，甚至在交易之际给予客户警告，或者直接关闭交易，让客户无法交易。若涉及金额过大，大数据技术可以直接通过程序进行报警处理。
2.2.3突破传统抵押贷款方式
传统金融往往通过设定贷款抵押物来降低信用风险；大数据金融则以企业资金流、物流、信息流数据为依托，改变了传统金融以不动产抵押为主的贷款担保方式，使抵押贷款模式逐步被信用贷款模式取代。过去，小微企业因为资产中存货、原材料等动产比重较大，不动产占比较低，向银行申请贷款比较困难。而大数据金融通过企业资金流、物流信息，可以有效控制贷款信用风险，解决小微企业融资难、融资贵问题。
3、大数据对金融统计的挑战
3.1对金融统计因果思维逻辑的挑战
众所周知，大数据技术强调的并非是因果关系，大数据的数据运算方式往往重视的是相关性。但是，在传统的金融统计中，根据人的心理，玩我跟那个都是根据英国的逻辑去进行预测，如原先的市场不太好，那么，许多的统计人员预测便会在因果的逻辑影响下，预测值将会偏低。然而，大数据技术分析的只是相关性，如客户与金融产品的相关性，金融产品与市场的相关性，最后进行预测。
3.2对金融统计抽样方法的挑战
毫无疑问的是，由于工作量、时间等客观因素的问题，在传统的金融统计中，往往会采取抽样统计的形式，比如统计样本为几十万，对于统计人员来说，统计的工作量以及难度是不可估量的，但是大数据技术由于其告诉的数据处理、分析能力，因此，采用的统计形式往往是全体样本进行统计计算。由于样本的容量的问题，因此，两者的金融统计的最后结果存在着差异。但是，大数据技术由于整体分析，其客观性以及准确性更强，更有利于金融行业的长远发展以及做好市场预测工作，甚至做好信贷的评估工作。
3.3对金融统计组织方式的挑战
近年来，金融统计的组织方式主要是统计署金融统计司牵头对金融机构总部进行统计，特派办负责对金融机构下属分支机构进行交叉统计，地方统计机关主要负责属地区域内地方性金融机构统计。在上述统计中，统计人员仍主要是针对一家银行的数据进行分析，未能利用多家银行、海量数据开展分析。此外，近年来统计署通过开展社保、土地等大型统计项目也采集了大量相关数据，这些数据分散在统计署各司局以及各级统计机关，金融统计如何实现与其他业务司局的跨部门合作并利用好这些数据，如何组织好各级统计力量，是大数据时代对金融统计组织方式提出的新挑战。
4、大数据时代呼唤金融统计创新
4.1创新理念，立足整体、注重全局
大数据时代，不仅改变了传统的数据采集、处理和应用技术与方法，更重要的是促使人们思维方式发生转变，这些转变将推动人们理解和研究社会经济思维方式的革新。金融统计在大数据思维的影响下应立足于金融发展的整体和全局，反映金融体系的系统性风险和体制机制问题。
目前，中国经济正处于“三期叠加”和新常态阶段，2015年要继续保持积极的财政政策和稳健的货币政策，实现经济稳定增长与推进结构调整的平衡。金融统计应在此大背景下开展工作，利用金融大数据的相关关系进行趋势分析，从宏观层面着力揭示整个金融业和国家经济的系统性风险。利用大数据技术的实时信息，及时反映苗头性、倾向性的风险隐患，维护国家经济安全和金融安全。
同时，审查和评估金融市场监管的恰当性，评估监管机构在履行金融创新、金融混业经营监管职责方面的有效性，推动金融监管制度的完善。
4.2创新技术方法，从抽样到总体
大数据金融颠覆了传统的信用评价方式，重构了金融体系，统计技术方法也要随之创新。简单来说，便是做好数据技术的一体化，整合银行、证券、信托等机构的数据。数据的一体化的实现需要的不仅仅是数据的提升，需要全社会各界的努力。如果数据不是全面，不是总体的数据，那么，与传统的数据并没有多大的本质区别，传统金融统计分析追求的是为了降低工作成本而实现随机性抽样统计，但是大数据技术实现的是整体统计。因此，也可以说，大数据金融统计的亮点在于整体统计，然而若数据库无法建立全面，那么，技术方法并没有本质上的创新，金融统计的正确率等等都无法得到保障。因此，大数据技术必须创新技术方法，创新数据挖掘技术，使得大数据库更为全面更为丰富。
4.3创新组织方式，上下联动
大数据大大提升了统计工作的效率，使更小的人力、物力投入能够获得更高的成果，这相当于统计的一次革命。主要有如下两个方面：自上而下和自下而上。自伤而下指的是统计数据应当做到标准化，建立一个标准化的大数据，让征信与信托，让证券与银行相互合作，数据共享，甚至可以与公安合作，构建一个共享化的数据，便于统计工作的全面推行，以及统计工作的正确率的提高。自下而上指的是，统计人员主动地偕同联动，向各数据组对于存在的有误数据进行举报等等，便于违法行为的探究。
5、结语
总而言之，大数据金融已经是大势所趋，为了推动大数据金融工作的顺利展开，提升统计工作的效率以及质量水平，应当树立起全局观念，做到数据的共享，为数据的准确、全面保驾护航，从而便利与整个社会。
参考文献：
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[3]陈世明.大数据对金融统计的影响研究[D].长沙:湖南大学,2015.
[4]杨美沂,林勇.大数据背景下基于云计算的政府统计平台构建[J].统计与决策,2016(04):21-23.
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王思惟.大数据时代金融统计的创新发展[J].农村经济与科技,2020,31(09):151-152.
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大数据和人工智能、云计算、区块链、物联网等数字技术的发展，为收集、分析、处理和利用实时数据、快速优化配置资源提供便利，推动统计学理论、方法和技术的发展与应用，促进统计学与不同学科和行业领域的交叉融合。在大数据信息快速发展的时代，利用统计技术与方法整理数据和处理信息显得尤为重要[1]。
2023-11-06
随着信息技术的不断发展，大数据对各个行业所带来的影响越发深远。经济统计工作与人们的生活息息相关，政府相关部门在制定相应的政策时，需充分结合完善的经济数据，才能保证政策更加合理。在这一过程中，离不开经济统计学的应用，将经济统计学与大数据相结合，进一步改善现阶段存在的问题，提高经济统计的效率和质量。
2021-12-14
大数据时代,统计学已经广泛应用于生物学、社会学、心理学、经济学、大数据等各个领域,也已经与许多学科形成交叉学科。为了了解统计学在大数据时代背景下在相关领域的现状以及未来的发展趋势,研究统计学的进一步发展方向。通过使用打破以往学科研究发展趋势以综述为主的方法,以数据统计分析对统计学发展趋势进行实证研究。
2021-07-08
我国一直致力于提高科技期刊发行质量,使其为学术科研创新提供更高动力。在数字出版模式之下,中文医学期刊文章内容的学术性,将会受到统计学应用成效的影响。因此,在实践中基于数字出版模式,研究中文医学期刊读者和作者对统计学服务需求十分重要,将会为提高医学期刊整体质量带来极大帮助。
2021-01-08
大数据在数据的采集、清洗、分离、分析、展示等过程中需要使用统计学的基本原理和分析方法。大数据的发展为统计学提供更快捷更方便的数据分析和可视化工具。在大数据时代,高校经济管理类专业学生必须能够广泛应用数据分析技术,能够从大量数据中提取有用的数据,并运用一系列统计分析方法对数据进行整理分析,然后得出结论,做出科学决策。
2020-12-17
金融统计已进入金融业综合统计新阶段,开展大国金融数据管理,是以实际行动贯彻落实好党的十九届四中全会精神的新担当,是扎实做好新时期党中央、国务院关于加强金融业综合统计工作要求的新作为。这迫切要求企业集团财务公司金融统计相关部门在强化认识的基础上,学深悟透金融统计相关制度法规,从而真正实现理论与实践相结合,切实履行财务公司数据管理职责。
2020-09-28
新冠肺炎疫情发生以来，以消费活力迅速下滑为起点的经济回落蔓延我国和几乎世界上所有国家，邯郸市也经历了“居民居家隔离全力抓疫情防控”到“统筹推进疫情防控常态化和经济社会发展两手抓”的艰难历程。在党中央领导下，经过全国人民和武汉人民艰苦卓绝的战斗，疫情蔓延形势得到有效控制，经济发展各项指标逐步恢复、持续向好。
2020-09-28
企业基层统计工作是基础,也是前提。基层统计工作不仅可以直接反映当地的经济社会状况,而且会对统计数据的质量产生直接影响。除此之外,基层统计工作常常能为领导决策提供依据。尤其是一些国家政策的制定,都需要基层统计数据的支持。企业的发展也建立在基层统计工作的基础上。企业倘若对自身的产品销售情况、生产能力等都没有搞清楚,又何谈长久发展呢?因此,基层统计工作具有非常重要的实际意义。
2020-09-28
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2020-09-23
随着我国经济水平的不断提升,人工智能已逐渗透于人们的日常生活。为了更深层次地了解我国经济并促进其稳定发展,可以以人工智能为背景,并利用宏观经济展开了具体分析。然而,由于实际的经济统计过程会存在一定的不足,因此会干扰对我国经济数据的真实性。本文以宏观经济统计为研究对象,分析了其研究指标和诊断模型,并钻研了经济统计的影响因素。
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2020-07-03
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