大数据技术在金融统计中的应用分析_郑思聪.pdf

高 质 量 发 展INDUSTRIAL INNOVATION 产业创新研究7作者简介：郑思聪，男，湖南娄底人，对外经济贸易大学统计学院在职人员高级课程研修班学员，研究方向：统计学大数据。大数据技术在金融统计中的应用分析郑思聪（对外经济贸易大学，北京 100029）摘要：现阶段，我国金融市场发展情况较为良好，市场中的金融产品层出不穷，迎合了消费者的多元化需求。与此同时，金融统计工作的要求也越来越高，需应用更为精细化的手段提高相关工作质量与工作效率。在金融统计中，应用大数据技术提高金融决策方案的有效性与合理性，是当前金融市场稳定性较差的主要解决方案，因此被各金融机构与相关工作人员认可。本文以上述为基础，对大数据技术在金融统计中的应用情况展开具体讨论，首先简单介绍金融统计与大数据技术的概念，并分析应用现状及有效应用的策略，希望以此促进大数据技术在金融统计中应用效果的提升。关键词：大数据技术；金融统计；应用；金融数据随着我国逐渐步入信息时代，大数据技术在各行各业的应用范围与应用深度发展情况较为良好，大数据技术改变相关行业与企业的信息数据收集方式与处理模式，可以有效提高信息数据的处理效率。由此可知，大数据技术应用于金融领域中，可有效提升信息数据的收集效率与处理水平，在金融统计应用中可有效提升数据处理能力，使得金融数据的应用价值大大提高，满足金融风险评估的实际需求。一、大数据技术与金融统计概述（一）大数据技术大数据技术是近些年来新兴应用的技术方案之一，应用该项技术可收集不同种类的数据信息，并对信息进行深入挖掘和基本处理。例如可通过大数据技术挖掘某行业中海量数据信息中的有效信息，并反馈于行业应用中，从而提高该行业的竞争水平与应用价值。现在我国大部分企业已正确认识到大数据技术的有效价值，因此应用大数据技术进行内部优化与管理，从而提高经济收益。具体而言，大数据技术具有较强的多样化特征与复杂结构，大数据技术可获得信息数据的来源具有多样性，并且所包含的数据类型具有多样化的特征，具体可分为结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等1。除此之外，数据技术在应用过程中还具有较大的容量和较快的速度，大数据技术具有高新科技特征，采集与处理信息的速度相对较快。与此同时，大数据技术在应用过程中所获得的信息数据具有较高的应用价值与真实性，大数据技术相比较于以往的人工信息处理模式相比所获得的信息数据质量更高，并且可在较短的时间内完成信息数据的深入挖掘，拥有较短时间成本获得较高价值数据的优势。大数据技术近些年的发展趋势如下图 1 所示。图 1 大数据技术近些年的发展趋势（二）金融统计在某一的经济统计工作中，金融统计是较为关键的模块之一，与此同时，金融统计是社会范围内货币进行交流与流通的类型之一，具体而言，金融统计可包含的模块相对较多，例如银行现金收支统计、金融市场统计等。通过有效的金融统计，可对金融行业目前的发展态势加以把控，从而促进整体层面金融政策或相关制度的制定，有利于我国经济发展速度的提高2。由此可知，在当下的金融市场发展过程中金融统计的质量水平与社会经济发展态势具有较高的相关性，而在大数据的应用背景下，当下的金融统计工作面临着改革与创新，可应用有效的大数据技术手段提升金融统计工作的质量与效率。高 质 量 发 展产业创新研究 2023.1 第2 期8（三）金融大数据基础支撑平台大数据技术在金融统计工作的应用具体可表现为金融大数据基础支撑平台，其具体结构模式如下图 2 所示。有结构图可知该数据平台的层次可分为三大部分，分别为应用分析层、查询层与计算基础层。可根据大数据技术的应用优势为金融市场的业务发展提供技术支持，例如为金融产品提供较为精准的产品营销、为金融产品的运营提供基础数据以及对金融行业的风险进行合理的管控与预测3。图 2 金融大数据基础支撑平台（四）大数据技术在金融统计应用中的质量影响因素大数据应用在金融统计中可为金融业务的发展提供坚实有力的数据基础，在应用时需收集并处理金融数据信息，在数据信息的生命周期中可影响大数据技术应用质量的因素相对较多，例如数据采集技术水平的高低或者数据存储的位置等，都会导致数据信息的质量与影响情况受到影响，本文对此加以总结，得出大数据技术在金融统计应用中的质量影响因素如下图 3 所示。图 3 大数据技术在金融统计应用中的质量影响因素图二、大数据技术在金融统计实践中的具体应用（一）大数据技术应用于金融数据收集在金融统计工作中，金融数据的收集与分析是较为基础的工作，同时也是前期必须有效完成的基础工作，只有立足于较为真实且有效的数据收集才可以完成后续的数据处理。具体而言，在进行金融统计的过程中，必须应用有效的金融数据信息才可为后续的数据分析与处理提供坚实的基础。在金融数据收集阶段应用大数据技术具体可表现为数据的采集，当前相关工作人员可利用大数据技术构建专业化的金融数据收集平台与数据库，将金融数据库的采集工作利用业务数据库与第三方数据库完成，由此可立足于数量庞大的数据库信息获取并筛选有价值的信息。在上述工作流程中，工作人员可利用互联网的信息数据库获取企业的经营信息或者征信情况，了解该企业的实际数据4；与此同时，还可通过第三方数据库获得银行某一年度的公开数据以及工商部门发布的公开数据等。（二）大数据技术应用于金融数据存储金融数据的存储主要是在采集金融数据信息后，将数据信息分门别类地储存好，由此为数据信息的安全性与可靠性提供保障，并形成集约化的管理。在金融数据储存中应用大数据技术可为数据的安全存储提供技术保障，相关工作人员和应用大数据技术研发并不断完善大数据信息保存体系，在该体系中有效合理储存采集完成的金融数据信息，为后续信息的处理与分析提供基础5。（三）大数据技术应用于金融数据处理金融数据的处理阶段是金融统计工作的关键阶段与核心阶段，在这一阶段应用大数据技术可显著提高金融数据处理的质量与效率。具体而言，金融数据的处理可分为两个主要环节，分别为信息数据的预处理与信息数据的再处理。其中前者主要是指在收集采纳金融数据后，在保存数据前对数据进行简单的提前处理，由此保证数据的标准性符合相关要求，使得所有的数据均为有效数据，避免无效数据的影响；后者主要是指对存储在数据库中的数据信息按照相关的原则及流程进行数据分析。大数据技术在金融数据预处理中的应用主要体现在大数据系统对前端采集的数据进行异质性分析，即统一数据清洗、数据权限智能升级、数据智能识别、对收集的数据执行数据聚合和比较等预处理，可在剔除错误数据的基础上保持剩余数据格式相对统一，从而可以提前统一原始复杂数据，达到更高的信息数据水平。除此之外，大数据技术在金融数据处理中的应用主要体现在大数据系统按照系统管理员设定的数据处理规则和算法进行详细的数据处理，并将处理结果存储在相应的数据库中，形成一个相关的数据库。（四）大数据技术应用于金融数据分析虽然金融财务数据分析与金融财务数据处理之间存在一定的相关性，但两者并不完全等价。数据分析是基于数据处理结果的分析，是数据处理的监控过程和环节。在以往的经济统计实践中，数据分析主要是金融机构的数据分析人员对收到的数据处理结果进行多维分析，并从结果中挖掘出相应的相关性，从而丰富与金融决策相关的信息。在大数据技术高 质 量 发 展INDUSTRIAL INNOVATION 产业创新研究9的支持下，数据分析主要体现在系统分析和人工分析，其中系统分析是对大数据系统处理后的数据结果进行模型分析，进而预测隐藏在财务管理背后的财务规律与数据发展情况，以便金融主体了解财务状况。发展情况提供了相对完整有效的参考，人工分析是指财务数据分析师根据自己的思维，根据财务相关性、信息金融数据库无法生成的基本经济信息。在当前的技术背景下，人工分析不仅仅是简单的人工计算，而是借助信息技术、互联网技术等辅助手段进行高效、准确地计算分析。三、大数据技术在金融统计中应用质量提高的具体策略（一）制定更为科学合理的大数据技术应用规划为了进一步提高大数据技术在金融统计中的应用质量，相关工作人员必须制定更为科学合理的大数据技术应用规划，需根据自己的知识掌握情况以及实际需求更好地应用大数据技术，有效推动金融统计工作管理水平的提高。为此，我国各个行业的金融机构必须有效发挥自己的优势性能，逐渐形成专业化的大数据管理平台或者机构，从而开展具有针对性与特殊性的研发工作，有效融合金融统计与金融结构发展规划。（二）构建并不断完善以大数据技术为基础的数据分析与处理模型为了有效提高大数据技术在金融统计中的应用质量，我国金融机构要汲取国内外的先进经验，构建并不断完善以大数据技术为基础的数据分析与处理模型，由此实现金融统计应用工具与数据处理的改善和优化，为实现金融机构的发展目标奠定坚实的技术基础。（三）改进并优化数据分析技术手段通过研究调查可知，当前我国金融机构的经济预测和经济统计没有建立起稳定的高层规划，不仅在实际运营管理中发展方向不明确，还没有形成科学的管控体系。具体而言，如果金融机构各部门工作内容不明确，则会难以连续开展系统性工作，不利于金融机构的发展，甚至会对金融机构的发展造成阻碍。因此，金融机构的金融预测和金融统计工作进行专业化规划，形成完善的管控发展体系，正确把握金融业发展方向、规划发展政策和管控策略，由此更好地开展金融机构财务预测和财务统计工作。具体而言，可从以下两个方面出发，改进并优化数据分析技术手段。一是要制定全面协调、简洁明了、制度扎实的管控程序。简短清晰的业务报告可以帮助金融机构的经济预测人员和经济统计专家清晰、快速地获取和分析信息，预测和规避风险。因此，金融机构必须根据具体经营情况，编制全面、完整、简明的财务报表，编制财务预测和财务统计数据，收集和报告信息。二是有效提高 IT 应用能力。金融机构在制定了顶层规划并确定了发展方向后，必须根据自身的发展方向完善相应的流程。为普及大数据应用，金融机构应完善相应的数据设备，增强信息技术应用能力。此外，在大数据和智能化时代，金融机构需要改进现有的数据分析技术，利用各种数据分析方法来提高金融机构财务预测的准确性和财务统计分析的效率。因此，金融机构应以数据分析技术为重点，推动非关系型数据库管控技术、非结构化数据处理技术和可视化技术的发展，逐步向云服务和物联网渗透。同时，金融业要加强互联网研究技术、数据库技术、数据计算技术等技术的发展，同时与大数据技术有机结合，提供相应的基础信息，构建一套转移、集成集中式云安全框架中的隔离、保存和销毁流程环节。四、结语综上所述，在金融统计中应用大数据技术可进一步提高数据的采集与分析水平，从而为金融统计工作的效率提升提供技术保障与支持。本研究通过对金融统计中大数据技术在各个环节的应用分析，具体讨论如何更好地提升大数据技术在金融统计中的应用效果，明确指出应制定更为科学合理的大数据技术应用规划、构建并不断完善以大数据技术为基础的数据分析与处理模型、改进并优化数据分析技术手段。参考文献：1 任杰.基于大数据技术的金融统计改革研究 J.投资与合作，2020（10）：28-30.2 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）：47-48.3 关芳芳.大数据背景下对银行经济的预测与金融统计的分析 J.现代营销：经营版，2021（07）：48-49.4 郭志东.大数据背景下金融统计发展策略探究 J.中国市场，2021（16）：64-66.