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大数据时代背景下的金融统计模式的创新研究

2020-05-02 546 上传者：管理员

摘要：随着当前我国科学技术的不断发展，现在已进入了大数据时代。而在大数据时代当中对数据的搜集、处理都有了新的要求。就当前的金融统计来说，以往的金融统计模式已经无法在满足大数据时代金融统计发展的实际需求，所以要对现有金融统计模式进行发展创新。基于此，下文深入分析了大数据时代对金融统计产生的影响，并根据影响确定了如何优化金融模式。

关键词：
大数据
影响
策略
金融统计
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一、大数据及金融统计的涵义

1.大数据的含义

大数据建立在互联网技术之上，是在互联网技术的推动下所产生的，主要是指在特定范围内、时间内难以通过常规软件进行管理、收集、处理的数据集合，必须要借助新模式才能够实现数据的海量、高效、多元化处理的信息资产。大数据主要体现的是人与网络信息之间的一种关联性，通过云计算等方式实现对数据信息的快速处理，更好满足人类在信息资源方面的需求。

2.大数据的特点

高速性，主要是指在云计算等工具辅助下，能够实现数据信息的快速搜集、高效处理，这是传统金融统计模式所难以实现的，必须借助网络信息技术予以实现；大量性，主要是指大数据时代对应的数据信息非常庞大，各种各样的信息类型相对较多，需要对海量信息进行处理；真实性，主要是指数据信息并非凭空产生的，全部来自真实生活、工作当中，数据来源可以追溯，具有真实性特点；多样性，主要是指数据类型多种多样，相对复杂，在处理过程中较为困难，需要借助计算机工具来对多元化的数据信息进行归类、汇总、分析；低价值性，主要是指由于数据信息的海量性，有价值的信息难以被有效挖掘出来，尤其是伴随着数据的大量增加，价值性信息在数据当中的比例相对较少。

3.金融统计的含义

金融统计主要是针对金融行业发展所进行的一项统计工作，其内容主要包括金融数据的分析、统计、调查、风险评估预测等，其目的是通过金融统计及时掌握我国金融市场发展的现状以及特点，根据金融统计数据了解我国金融发展面临的风险，并以此制定应对措施，提高金融监管水平，降低金融风险，为我国资本市场发展提供一个良好的经营环境。金融统计在统计当中主要以经济发展中的金融数据、流量作为标的，以社会货币融通为基础，统计方向以货币资金数量、结构、流通方向、余额为主。

二、大数据时代金融统计模式受到的影响

大数据的特点，对于传统金融统计模式而言，是难以适应大数据时代发展需求的，在统计方式、统计效率、统计准确性等方面均受到限制，主要包括以下几个方面：

1.对数据精确性产生的影响

在传统统计模式下，统计方式相对滞后，主要依据人民银行要求进行层层上报，实现金融数据的汇总与分析，这种统计模式在统计当中受诸多外在因素影响，统计过程过于缓慢，易受人为因素影响，统计效率低下，缺乏及时性、准确性。但是，在大数据时代，借助云计算、大数据等技术手段，能够实现海量信息的快速收集、处理，而且整个统计过程依托于计算机系统，统计成本低、效率高，统计结果更加真实、有效。

2.对金融分析方式产生的影响

传统金融统计方式相对单一，主要以金融数据为主，进行数据的简单汇总、分析，没有对数据深层次问题进行探究，金融问题探究浅尝辄止，一方面受分析思路限制，无法把握金融统计的核心和本质，另一方面受技术因素影响，难以对金融数据进行有效统计。但是，在大数据时代，随着科技发展，各种统计工具应运而生，为金融统计提供了更多选择空间，实现了金融分析方式的全面升级。在大数据背景下，统计人员能够在云计算、大数据等工具的辅助下，掌握更加全面、深层次的金融数据信息。

3.对金融监管产生的影响

金融风险防范是金融监管的主要目的，而金融监管主要是通过金融统计实现的，所以从根本来讲，金融统计影响金融监管的效率，对金融风险防范起着决定性作用。在传统金融统计模式下，由于统计方式的单一性，统计数据的局限性，导致统计结果存在偏差，无法及时有效地对金融风险做出评估，造成金融监管效率低下，难以发挥金融监管的作用。但是在大数据时代，在云计算、大数据的辅助下，金融统计更加精确、高效，同时，统计工具能够对数据进行精准分析，并将潜在风险因素呈现到决策者面前，决策者可以根据风险因素加强金融监管，制定金融风险应对措施，避免金融风险的发生。

4.对金融统计思维产生的影响

金融统计思维是建立在对应时代发展基础之上的，在大数据时代尚未来临时，受统计工具、统计方式、技术手段等因素的影响，金融统计者思维相对狭隘，在统计当中具有针对性特点，主要依据统计目的开展对应的统计工作，对统计数据匹配性有严格要求；同时，在统计方式上，以规范化、标准化为主，数据搜集较为单一、局限；但是在大数据时代，由于数据来源的广泛性，统计技术的先进性，使得人们统计思维不受限制，更加多元化，无论是数据筛选，还是统计方式，统计对象，都比较广泛。统计结果不再具有唯一性，而是根据数据为决策者提供对应的数据参考，数据科学性、精确性使得决策者能够做出更加高效的金融决策。

三、大数据时代的金融统计模式优化策略

1.完善统计工具，规范统计模式

大数据时代的金融统计离不开先进的技术工具，标准化的统计模式，这些是确保金融统计有效开展的基础因素，也是提升金融统计效率的重要举措。首先，对金融统计基础设置进行完善，尤其是要配置高端的计算机硬件设施和先进的软件系统，要将云计算、大数据技术运用到金融统计系统当中，实现数据的智能化收集、处理、分析；其次，根据大数据具有海量性、低价值性特点，要通过标准数据统计模式的构建来提高数据的统计效率，避免数据统计的遗漏和缺失，提高数据统计的准确性、规范性。同时，规范化、标准化统计模式，能够提升金融数据的处理效率，更好地为金融决策者提供参考依据。

2.健全金融统计法律机制，提高统计数据共享水平

在大数据时代，金融统计模式构建必须要以法律制度为准绳，要在法律制度的许可范围内实施，传统金融统计的各种法律机制已经无法适应大数据时代发展需求，必须要健全完善金融统计法律机制。首先，对现有金融统计机制进行完善，结合大数据时代特点对原有制度准则进行改革；其次，通过法律制度对金融统计流程进行规范，明确金融统计当中各个主体的职责，确保统计工作的全面落实；再次，制定完善的统计人员管理机制，对统计人员进行定期培训，提升金融统计人员的核心素养和职业道德，使其更好履行统计职责，提高金融统计效率。最后，加快金融统计信息共享机制构建，提高金融数据的透明度，发挥公众的监管作用，通过监管水平的提升，及时发现问题、解决问题。

3.优化数据采集方式，提升数据采集精准性

数据采集方式决定着最终的统计结果，也影响着数据统计的精确性。在大数据时代，必须要对数据采集方式进行优化，借鉴和引进国外先进的金融数据采集方式，充分发挥数据采集方式的最大作用，让数据采集更为全面、深入、多元，实现数据分析的精确性。在大数据时代，细粒度数据采集方式具有相对优越性，能够实现数据的全面采集、分析，并通过动态跟踪把握金融市场发展动向，对于决策者制定科学金融决策，解决金融问题具有重要意义，所以，我国应当加快细粒度数据采集方式的推广和应用，以更好地满足大数据时代金融统计发展需求。

4.构建金融统计体系，有效预防金融风险

金融行业为我国市场经济发展提供了资金保障，也是我国国民经济发展的支柱行业，所以构建科学完善的金融统计体系至关重要，对于提高金融统计效率，规避金融风险意义深远。首先，利用大数据时代的技术手段，建立完善的统计体系，通过金融数据的精准分析，及时掌握市场经济发展当中存在的金融隐患，并制定解决措施；其次，金融行业具有高利润、高风险特点，金融行业必须通过金融统计体系的健全来把握行业命运，利用数据分析规避金融风险，实现自身的可持续发展。

四、结语

金融统计模式关系着金融行业的长远发展，也对我国经济发展的稳定性产生着深远影响，时代不同，金融统计模式应当有所转变。在大数据时代，金融统计模式必须要以大数据为基础，借助大数据时代的先进技术、理念、手段来实现自身的优化升级。针对大数据时代对金融统计模式产生的影响，本文从统计工具完善、法律制度建设、统计方式转变、统计体系构建等方面提出了应对策略，希望能够为我国金融统计模式的优化提供参考依据。

参考文献：

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