摘 要 大數據時代的到來，金融數據量的激增，給金融統計帶來前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。金融大數據的復雜性促使金融統計人才要具有更強的數據整理、分析能力和更高的綜合素質。高校金融統計專業(yè)承擔了培養(yǎng)金融統計人才的職責，要能夠培養(yǎng)出適應大數據時代需求的人才。本文研究了大數據背景下金融統計專業(yè)人才培養(yǎng)模式，提出人才培養(yǎng)模式的幾點創(chuàng)新，最后給出總結和展望。

關鍵詞 大數據 金融統計 人才培養(yǎng)

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdks.2015.11.027

Financial Statistics Talents Training Mode

under the Background of Big Data

MENG Xuejing[1][2]， ZHAO Xinquan[3]

（[1] Postdoctoral Research Station， Zhongnan University of Economics and Law， Wuhan， Hubei 430073;

[2] College of Statistics， Hubei University of Economics， Wuhan， Hubei 430205;

[3] School of Statistics and Mathematics， Zhongnan University of Economics and Law， Wuhan， Hubei 430073）

Abstract The arrival of the era of big data， financial data volume surge to financial statistics brought unprecedented opportunities and challenges. The complexity of the financial big data talent to promote a stronger financial statistical data collation， analysis and higher overall quality. Universities assume the responsibilities of professional financial statistics cultivate talent， to be able to adapt to the era of big data cultivate talent needs. This paper studies the statistics of professional training model large data finance background， make a few innovative training model， and finally gives a summary and outlook.

Key words big data; financial statistics; talent training

0 引言

金融大數據時代已經來臨。金融大數據具有數量大、速率快、多樣化、不穩(wěn)定等特點，為金融統計專業(yè)提供了更加寬廣的舞臺，促使統計方法變革，提高統計數據質量，拓寬了統計數據信息的搜集渠道。

目前，數據收集、整理和分析已經成為金融機構從業(yè)者的基本要求，根據數據分析結果制定政策和法規(guī)、指導行動，在金融領域和其它生活領域發(fā)揮著重要作用。大數據時代的到來，給金融統計帶來前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。一些發(fā)達國家在金融領域中對于大數據的應用走在世界前列。兩家對沖基金，位于英國倫敦的對沖基金Derwent Capital和加利福尼亞的MarketPsych用微博數據預測股市投資時機，是利用大數據進行投資并取得良好成效的成功范例。Xoom與許多擁有大數據的公司合作，開發(fā)跨境匯款異常交易報警系統，可以發(fā)現是否有犯罪集團進行詐騙。信用卡發(fā)行商VISA和MasterCard通過自己的服務網獲取交易信息和顧客的消費信息，用來預測商業(yè)發(fā)展和客戶的消費趨勢。美國第一資本銀行和美國銀行通過發(fā)行信用卡，得知客戶的消費模式，成功為客戶提供定制化服務，等等。

地方高校是培養(yǎng)金融統計專業(yè)人才的重要場所，面對大數據時代的挑戰(zhàn)，金融統計專業(yè)的一個重要職責是培養(yǎng)可以進行金融大數據整理和分析、能夠適應時代需求的人才，這就促使高校必須創(chuàng)新大數據環(huán)境下金融統計專業(yè)人才培養(yǎng)的模式。

1 構建金融統計專業(yè)人才培養(yǎng)模式的研究意義

人才培養(yǎng)模式是影響教育質量的重要因素之一，適應時代要求的人才培養(yǎng)模式是教學改革的核心內容。關于金融統計專業(yè)人才培養(yǎng)模式的研究，對于促進時代發(fā)展、提高教學質量的意義是深遠的。

（1）培養(yǎng)出適應大數據時代發(fā)展需要的應用型人才?！?013年大數據市場應用與趨勢調研報告》中指出，28%的全球企業(yè)和25%的中國企業(yè)已經開始進行大數據實踐。在金融行業(yè)，深入了解和分析海量數據，是金融機構在競爭中保持優(yōu)勢的主要武器。時代的迫切需求促使高校金融統計專業(yè)必須培養(yǎng)出可以與社會接軌、能夠有效處理金融大數據的人才。

（2）促進師生教學觀念的轉變。哈佛大學和麻省理工學院建設的在線教育平臺及其課程，向全世界免費開放，知識傳播的形式將不斷優(yōu)化、效率會不斷提高，這給傳統的學校教育帶來了機遇和挑戰(zhàn)。在大數據背景下，知識的獲取渠道呈現多樣化，在人才培養(yǎng)過程中，要有效利用知識平臺充實課堂，促進師生教與學共同進步，努力培養(yǎng)具有創(chuàng)新意識和創(chuàng)新能力的應用型人才。

2 構建金融統計專業(yè)人才培養(yǎng)模式的主要內容

高校金融統計專業(yè)人才培養(yǎng)要能夠跟上社會需求，根據不同學生需求特點和金融行業(yè)特色要求制定質量標準。在滿足社會對金融高素質人才需求的多樣化、層次化和專業(yè)化的人才培養(yǎng)模式上進一步改革和探索。

（1）改革教學模式。傳統的統計教學模式是以老師講授為主，注重概念和方法的詮釋，學生參與較少。老師在課堂上選講的例題也比較常規(guī)，關于軟件的使用主要通過Excel簡單的演示。在大數據時代，數據的復雜性和非結構性是常規(guī)例題所不能代表的，簡單的Excel演示已不能發(fā)揮作用，在這樣的背景下，統計教學模式必須改革，教師在課堂上要教會學生如何從紛繁復雜的數據庫里挖掘出有用信息，并利用統計方法對數據進行建模和分析，在課堂教學中要實現與軟件完全結合，R軟件會成為主流，它是處理大數據的有效工具。要求學生在課下通過自主學習，靈活使用R軟件進行數據處理和分析。除R軟件外，學生還要學會使用新型開發(fā)的軟件來輔助解決大數據問題，比如Hadoop、NoSQL等。

（2）改革課程體系。傳統的課程設置模式已經不能滿足大數據時代的要求，學生的實踐能力、數據分析能力、綜合素質要求更高。從這些角度出發(fā)，課程設置要強調知識的針對性，注重學生的動手能力。比如開設“數據挖掘技術”、“流數據分析技術”、“搜索引擎系統應用”等課程，通過機器學習、統計分析方法，使學生可以進行實際的數據挖掘操作，可以進行網絡分析數據。通過開設講座類課程，比如“前沿技術講座”，講授專業(yè)前沿的方法技術，同時借助實際案例向學生介紹如何使用軟件進行數據挖掘、整理和分析。在課程體系外增加第二課堂，通過統計建模大賽、市場調查大賽、社會實踐等活動，與金融機構合作，鼓勵學生自發(fā)尋找問題，解決問題，提高學生的團隊合作能力和人際溝通能力，促進就業(yè)。

（3）建設教學團隊。高校教師大多具有碩士和博士學位，自主學習能力較強，高校應該提供教師更多發(fā)展的機會和平臺。鼓勵教師參與專業(yè)相關的教學和學術會議，主動尋求專業(yè)前沿知識，努力建設高水平創(chuàng)新型教學團隊。鼓勵教師考取相關的職業(yè)資格證書，比如注冊會計師、數據分析師，金融分析師等。同時到企業(yè)兼職，這樣既能講授專業(yè)理論知識，又能與實踐結合，培養(yǎng)出實用性人才。時代發(fā)展迅速，教師能力必須跟上時代的步伐。通過聘請校外知名專家和企業(yè)的數據分析師到學校開設專題講座，與學生直接接觸，分享他們的工作經驗，鼓勵學生去企業(yè)實習從事相關數據分析工作，并及時反饋到人才培養(yǎng)計劃中。

（4）探討應用型人才培養(yǎng)途徑。應用型人才指的是能夠符合用人單位需求，具有較強的動手能力和較高的綜合素質的人才。高校的人才培養(yǎng)制度要以培養(yǎng)應用型人才為目標，通過教學模式、課程設置、教學內容、教學方法等手段構建應用型人才的培養(yǎng)模式。金融統計專業(yè)的學生，畢業(yè)后要能夠與金融機構的需求接軌，在本科學習階段通過理論課程的學習加實踐課程的鍛煉，具備綜合分析數據的能力，培養(yǎng)競爭意識，提高實踐和創(chuàng)新能力。

3 構建金融統計專業(yè)人才培養(yǎng)模式的創(chuàng)新點

在大數據背景下，金融統計專業(yè)的人才培養(yǎng)模式應該具備“系統知識與應用能力并重”的特色，在培養(yǎng)途徑、培養(yǎng)方案及學生管理方面可以有如下創(chuàng)新：

（1）培養(yǎng)途徑的創(chuàng)新：采用“1.5+2.5”模式，前一年半通識教育加專業(yè)基礎課程，讓學生具備扎實的金融理論基礎和統計基本素養(yǎng);后兩年半專業(yè)教育加個性化培養(yǎng)，重點培養(yǎng)學生在大數據背景下挖掘數據、整理數據和分析數據的能力。

（2）個性化的人才培養(yǎng)方案：對于優(yōu)秀的本科生采用本科生導師制，進行“一對一”的個性化培養(yǎng)，與導師合作課題，讓學生參與到課題調研，提高學生的動手能力。

（3）學生管理方面的創(chuàng)新：鼓勵學生自由發(fā)展，積極學習其它專業(yè)學院課程，到金融機構實習鍛煉，增強團隊意識，提高學生的綜合能力。

4 結語與展望

隨著信息技術和移動互聯網的發(fā)展、金融業(yè)務和服務的多樣化、金融市場的整體規(guī)模擴大，金融行業(yè)的數據收集能力逐步提高。金融業(yè)擁有所有交易數據等結構化數據和客服音頻、網上銀行記錄、網上商城記錄等非結構化數據。金融大數據時代已經來臨。麥肯錫的研究顯示，金融業(yè)在大數據價值潛力指數中排名第一。金融領域統計精英人才目前比較稀缺，通過應用型人才培養(yǎng)模式的研究，培養(yǎng)出高質量的學生，可以及時為社會所用，提高學校的就業(yè)率。為解決大數據特征新衍生出的問題，需要在系統架構、數據倉庫、數據挖掘分析等方面有所突破，對人才素質的要求更高。高校是培養(yǎng)金融大數據分析人才的儲備庫，培養(yǎng)出的金融統計人才不僅對金融業(yè)務有較深的理解，還要具備很強的數據建模、數據挖掘和數據分析的能力。這就促使高校金融統計專業(yè)人才培養(yǎng)模式的改革與探究，培養(yǎng)綜合性的大數據分析人才是高校金融統計專業(yè)努力的方向。

本文系國家社科基金課題“大數據背景下金融統計方法研究”（項目編號：14CTJ008）的階段性研究成果之一

參考文獻

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