付泓霖 香港浸會大學(xué)
引言:在國際經(jīng)濟(jì)全球化和國際金融市場一體化和網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展背景下,世界各國對國際資本市場安全性的重視程度逐漸提高,成為了金融管理的重點(diǎn)內(nèi)容。各國所制定的金融政策,會直接影響本國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。目前,我國金融科技領(lǐng)域正處于改革發(fā)展的關(guān)鍵時期,其中涉及到的問題具有多樣化的特點(diǎn)。近些年,人們十分重視大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法在金融科技領(lǐng)域的應(yīng)用,以實(shí)現(xiàn)對問題的有效解決。因此,對此項(xiàng)課題進(jìn)行研究,具有十分重要的意義。
統(tǒng)計學(xué)屬于應(yīng)用數(shù)學(xué)的重要分支,在收集數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,以計量方法為手段,對數(shù)據(jù)中隱藏有價值的規(guī)律進(jìn)行明確,并在其他領(lǐng)域運(yùn)用的學(xué)科就是大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法。目前,大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析在金融科技領(lǐng)域中所起到的作用愈發(fā)顯著,有助于經(jīng)營管理效率的提高和資源的優(yōu)化配置。伴隨著統(tǒng)計學(xué)與金融科技融合程度的逐漸加深,大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析技術(shù)可以從海量數(shù)據(jù)中找出經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)律,在宏觀經(jīng)濟(jì)分析中起到的作用逐漸加大,并且在金融科技領(lǐng)域的應(yīng)用日益寬廣。由此可見,加強(qiáng)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法在金融科技領(lǐng)域中的應(yīng)用,對于我國金融科技發(fā)展而言十分關(guān)鍵[1]。
統(tǒng)計在金融領(lǐng)域的應(yīng)用歷史十分悠久,但在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的沖擊下,給統(tǒng)計在金融科技領(lǐng)域中的應(yīng)用提出了新的問題。在這種情況下,如何發(fā)揮出統(tǒng)計分析方法在金融科技領(lǐng)域中的優(yōu)勢作用,成為了相關(guān)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。在互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展的背景下,我們所面對的問題,往往可以利用許多資料解決,因此,現(xiàn)在的數(shù)據(jù)已經(jīng)不是數(shù)據(jù)庫,而是數(shù)據(jù)倉庫。已經(jīng)不是大量數(shù)據(jù),而是海量數(shù)據(jù)。以股票交易數(shù)據(jù)為例,我們可以將這種數(shù)據(jù)成為高頻數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)在積累后會產(chǎn)生非常大的數(shù)據(jù)量。因此對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,并從不同種類的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)各自的特點(diǎn)和多種數(shù)據(jù)的共同特點(diǎn),都會涉及到統(tǒng)計分析方法。但想要確保分類的準(zhǔn)確性,必須與專業(yè)知識相結(jié)合。接下來,本文會通過結(jié)合實(shí)例的方式,研究大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法在金融科技領(lǐng)域中的應(yīng)用,如下所述:
大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法的主要作用如下所述:第一,為解決精準(zhǔn)營銷問題。金融機(jī)構(gòu)可以通過大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法,尋找優(yōu)秀且具有需求的客戶,使這兩個標(biāo)準(zhǔn)相疊加。與其他行業(yè)相比,金融行業(yè)的精準(zhǔn)營銷難度極大,究其原因,主要是金融行業(yè)精準(zhǔn)營銷具有特殊性。第二,準(zhǔn)入??蛻粼谏暾堎J款或購買保險時,金融機(jī)構(gòu)需要對其信用資質(zhì)進(jìn)行審核,在審核通過后方能允許其辦理這些業(yè)務(wù)。第三,對存量客戶進(jìn)行經(jīng)營和貸中管理。第四,逾期屬于貸后管理。上述步驟均可利用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法提升效率[2]。
以某研究機(jī)構(gòu)為例,該研究機(jī)構(gòu)基于大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法研發(fā)了一套系統(tǒng),該系統(tǒng)是一套反欺詐引擎評分,能夠評價客戶受到欺詐的概率,并依據(jù)欺詐的原因,自動預(yù)防和應(yīng)對欺詐的策略,模型為決策邏輯和與欺詐有關(guān)的數(shù)據(jù)。這套系統(tǒng)可以為金融機(jī)構(gòu)提供定制化的服務(wù),究其原因,主要是金融機(jī)構(gòu)的產(chǎn)品和客戶,與其他金融機(jī)構(gòu)可能會有所差別。因此,該機(jī)構(gòu)在構(gòu)建數(shù)據(jù)模型時,經(jīng)過了一系列的統(tǒng)計分析,最終通過篩選的方式,選擇相關(guān)性比較高的變量作為模型基礎(chǔ)。此外,在金融機(jī)構(gòu)還可以利用一些可視化算法,幫助監(jiān)管人員查看規(guī)則的命中情況和客戶群分布狀態(tài)。比如:金融機(jī)構(gòu)的信用分?jǐn)?shù)段為300-1000分,而評分為700分的100名客戶,違約人數(shù)為2人,評分為500分的100名用戶,違約人數(shù)為7人,由此可見,不同信用分?jǐn)?shù)段與違約率息息相關(guān),此時,金融機(jī)構(gòu)想要規(guī)避風(fēng)險,就可以集中給信用評分為700分以上的客戶放貸。這個評分對于金融機(jī)構(gòu)而言十分重要。應(yīng)用案例如下所述:
大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法在團(tuán)伙欺詐偵測中的應(yīng)用。該機(jī)構(gòu)所研發(fā)的系統(tǒng),在群體欺詐跟蹤、反欺詐方面可以起到重要的作用,主要方法為無監(jiān)督-異常行為監(jiān)測和監(jiān)督學(xué)習(xí)-地理位置異常分析。具體實(shí)現(xiàn)方式為圖特征學(xué)習(xí)算法,圖特征學(xué)習(xí)架構(gòu)如圖1所示。
在實(shí)際應(yīng)用過程中,需要將客戶圖特征輸入到系統(tǒng)之中,這張圖的組成部分包括邊和點(diǎn),而客戶的基本特征,主要由圖的拓譜和節(jié)點(diǎn)屬性構(gòu)成。在經(jīng)過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理后,這些基本特征會衍生出復(fù)雜程度更高的特征。我們在這一過程中所輸出的內(nèi)容包括衍生后的特征和觀察,其中輸出觀察可以為基礎(chǔ)端衍生數(shù)學(xué)特征創(chuàng)造有利的條件,最終實(shí)現(xiàn)向其他部分移植統(tǒng)計分析結(jié)果的目的。圖特征學(xué)習(xí)架構(gòu)的優(yōu)勢主要表現(xiàn)在以下方面:第一,能夠支持多種屬性圖,由于圖的構(gòu)成部分為節(jié)點(diǎn)和邊,因此,僅能對拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行反映。第二,能夠輸出復(fù)雜的關(guān)系函數(shù),滿足跨網(wǎng)絡(luò)遷移學(xué)習(xí)的要求。第三,能夠?qū)ο∈杼卣鬟M(jìn)行學(xué)習(xí)。第四,支持并行,具有非常高的計算效率。比如:金融機(jī)構(gòu)利用圖深度學(xué)習(xí)對2019年7月-12月份的用戶申請數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得知用戶申請人數(shù)為6萬人,總共有85個特征。在經(jīng)過大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析后識別出欺詐用戶的數(shù)量為2萬人,隸屬于300多個團(tuán)體[3]。
大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)相比,具有諸多方面的優(yōu)勢,主要表現(xiàn)在大數(shù)據(jù)運(yùn)算方面。比如:在金融領(lǐng)域數(shù)據(jù)的總量較大,如果使用傳統(tǒng)方法進(jìn)行處理,會浪費(fèi)大量的時間。而使用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法進(jìn)行處理,數(shù)據(jù)處理效率會顯著提升。在金融行業(yè)高速發(fā)展的背景下,銀行與金融機(jī)構(gòu)之間的合作愈加密切,但僅憑借銀行數(shù)據(jù)無法實(shí)現(xiàn)對金融客戶的全維度分析,但大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法的應(yīng)用,則可以取得良好的效果。在進(jìn)行詳細(xì)分析前,我們需要考慮幾個問題:客戶全維度是什么?全維度是否具備實(shí)現(xiàn)的條件?研究領(lǐng)域認(rèn)為對一個人的全維度刻畫是無法實(shí)現(xiàn)的,因?yàn)槲覀冊诂F(xiàn)實(shí)中無法做到。比如:很難用DNA或言論代表某個人的全維度,本文所說的全維度,主要是指在最大限度上,對現(xiàn)有數(shù)據(jù)資源進(jìn)行統(tǒng)計分析和利用。結(jié)合上文,本文認(rèn)為如何在最大程度上統(tǒng)計分析和利用數(shù)據(jù),尤其是行業(yè)內(nèi)自有數(shù)據(jù),是銀行應(yīng)用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法過程中需要考慮的內(nèi)容。
其次,銀行想要對第三方數(shù)據(jù)進(jìn)行應(yīng)用,但如何應(yīng)用數(shù)據(jù),如何發(fā)揮這些數(shù)據(jù)的價值,使其成為客戶全維度分析的依據(jù),成為了困擾銀行的難題。事實(shí)上,第三方數(shù)據(jù)在全維度分析中所起到的作用也是有限的,需要采取數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法進(jìn)行處理。與銀行業(yè)務(wù)相契合的數(shù)據(jù),一定來自于銀行業(yè)務(wù)內(nèi),任何外部數(shù)據(jù)的應(yīng)用,都需要經(jīng)過一系列的轉(zhuǎn)換和解讀。如果需要引入第三方數(shù)據(jù),銀行必須通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法的運(yùn)用,選擇對金融業(yè)務(wù)有相當(dāng)理解,并且已經(jīng)按照銀行業(yè)務(wù)訴求分析好的數(shù)據(jù)[4]。
最后,依據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),在數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中,需要將外部第三方數(shù)據(jù)視為一個數(shù)據(jù)源,整合全部數(shù)據(jù)并加以挖掘,仍然是實(shí)現(xiàn)全維度分析的必備條件。
大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法的應(yīng)用有助于促進(jìn)金融行業(yè)的健康發(fā)展,將其應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域,可以取得以下方面的優(yōu)勢:
1.大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法在宏觀經(jīng)濟(jì)方面的應(yīng)用
宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和金融行業(yè)發(fā)展具有一定的規(guī)律,在尋找宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)律對穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)發(fā)展,發(fā)現(xiàn)潛在經(jīng)濟(jì)危機(jī)中應(yīng)用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析技術(shù),具有非常重要的意義?,F(xiàn)階段,學(xué)者和金融機(jī)構(gòu)管理者對大數(shù)據(jù)的運(yùn)用都十分重視,通過統(tǒng)計分析方法明確行業(yè)發(fā)展規(guī)律,并且,還能在此基礎(chǔ)上選擇影響因素,探析行業(yè)發(fā)展過程中存在的問題,最終采取有針對性的措施,實(shí)現(xiàn)對金融風(fēng)險的規(guī)避。
2.大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法在金融機(jī)構(gòu)運(yùn)營管理方面的應(yīng)用
金融機(jī)構(gòu)管理運(yùn)營與宏觀經(jīng)濟(jì)相同都存在規(guī)律性,在金融機(jī)構(gòu)運(yùn)營管理工作中應(yīng)用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析技術(shù),可以幫助金融機(jī)構(gòu)得到規(guī)律,從而節(jié)省金融機(jī)構(gòu)的各項(xiàng)資源,避免重復(fù)性工作。此外,在掌握規(guī)律后,如果出現(xiàn)異常情況,金融機(jī)構(gòu)管理者需要提高警惕,實(shí)現(xiàn)對風(fēng)險的預(yù)防和控制。
3.大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法在金融機(jī)構(gòu)財務(wù)管理方面的應(yīng)用
在金融機(jī)構(gòu)財務(wù)管理中應(yīng)用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法,有助于金融機(jī)構(gòu)分析財務(wù)數(shù)據(jù),并依據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果,優(yōu)化資源配置,降低財務(wù)風(fēng)險發(fā)生的概率。此外,利用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法,對財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類分析,可以為金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營決策的制定,提供數(shù)據(jù)支持。
4.大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法在金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險管理方面的應(yīng)用
分類統(tǒng)計金融機(jī)構(gòu)在經(jīng)營發(fā)展過程中所產(chǎn)生的信息數(shù)據(jù),是運(yùn)用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法的主要表現(xiàn)形式,在分類統(tǒng)計后,金融機(jī)構(gòu)可以找出隱藏的規(guī)律和異常數(shù)據(jù),能夠?yàn)榻鹑跈C(jī)構(gòu)經(jīng)營決策的制定和風(fēng)險預(yù)防控制,創(chuàng)造有利的條件。究其原因,主要是金融機(jī)構(gòu)在經(jīng)營發(fā)展過程中存在規(guī)律,在數(shù)據(jù)分析發(fā)生異常時,管理人員需要對異常點(diǎn)進(jìn)行關(guān)注,分析其成因,只有這樣,才能從源頭上規(guī)避風(fēng)險。
5.大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法在金融機(jī)構(gòu)營銷管理方面的應(yīng)用
金融機(jī)構(gòu)應(yīng)建設(shè)大數(shù)據(jù)管理信息系統(tǒng),基于大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法,為金融機(jī)構(gòu)采集和提供所需的數(shù)據(jù)信息,同時利用系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,找出交易信息中的消費(fèi)熱點(diǎn),并分析消費(fèi)者需求。一方面依據(jù)消費(fèi)者偏好,開發(fā)滿足客戶需求的金融產(chǎn)品。另一方面,還要對反響不好的金融產(chǎn)品進(jìn)行轉(zhuǎn)型和調(diào)整。
結(jié)論:綜上所述,在數(shù)據(jù)時代下,金融行業(yè)想要實(shí)現(xiàn)更好的發(fā)展,必須重視大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法的運(yùn)用,究其原因,主要是與傳統(tǒng)技術(shù)相比,大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法具有諸多方面的應(yīng)用優(yōu)勢,將其應(yīng)用于金融科技領(lǐng)域,是金融行業(yè)未來發(fā)展的必然趨勢,為此,建議有關(guān)部門和金融機(jī)構(gòu)積極與軟件供應(yīng)商達(dá)成合作,共同設(shè)計和開發(fā)大數(shù)據(jù)管理信息系統(tǒng),以發(fā)揮出大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法的應(yīng)用價值。