自微博诞生以来,已拥有五亿用户,每天发布超过四亿条信息,每天图片的更新量达到一千万张; "脸书"使用近万亿量级的交易去记录预测飞机票的价格,准确率达到百分之七十五.如果人们用这个系统买票,平均每张票可以省下50美元.麦肯锡公司对全球的大数据进行了系统的统计,根据数据显示,目前,中国每年新增数据量大约是250 PB左右,美国约3500 PB,欧洲约2000 PB,可见大数据已深入到人类社会的许多角落.专家认为,这个数字在未来还会迅速增加,并且达到8倍之多.
文章"构建大数据:挑战,现状和前景"列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特点,并且分析总结了并行数据库, MapReduce和基于二者的混合架构这三种实现平台,指出了它们各自的优缺点,并介绍了目前各个方向的研究现状.作者在大数据分析领域做出很多努力,并对未来的研究做了展望.知名未来主义者阿尔文在他的经典作品"第三波"中热情赞扬大数据是"第三波的卓越之作".在二零一二年,世界经济论坛发表了"大数据,大影响"报告,从卫生,金融,农业,教育等领域阐述了大数据为世界经济和社会发展带来的机遇.从某种意义上说,大数据是数据分析的前沿.简单地说,快速地从各种类型的数据中获得有价值的信息是大数据技术.了解这一点非常重要,也就是意味着这一技术有可能具有发展很多企业的潜力.对大量数据进行存储和分析是大数据的核心价值.和原先的技术相比,大数据充分显示出了其综合成本最优的巨大优势.
那么,大数据经济学对一般均衡经济理论的发展意义是什么?本文对此进行研究.
近几年,随着区块链,AI等新技术的迅速发展,这些新技术与金融业务深度融合,释放出金融创新的活力和应用潜力,极大地推动了中国金融业的转型升级,帮助金融更好地服务于实体经济,有效促进了金融业的整体发展.这之中,大数据经济学的应用和大数据技术的发展成为关键的"金钥匙".就其发展特点和趋势而言,"金融云"的迅速构建为金融大数据的应用奠定了基础,并加强了金融数据及其它跨域数据的集成与应用,"金融云"的相关技术正在成为金融方面的大数据经济学广施手脚和大举应用的新方向.金融数据的开放,整合,共享正在成为金融业发展的助推器,为金融业带来了新的发展机遇和巨大动力.
所谓的大数据涵盖了政治,教育,媒体,医学,商业,工业,农业,网络等各个领域.从宏观角度来看,互联网等信息产业与配套的金融业都是大数据应用的关键.大数据带来巨大技术挑战的同时,也带来了巨大的技术创新和商业机会.积累的大数据包包含了大量的知识和价值,这些知识是小数据量所没有的.大数据经济的发展和合理利用意味着给相应的行业与行业中的企业带来极大的商业价值和商业利益,实现各种增值服务,进一步提高行业或企业的经济效益和社会效益.由于大数据意味着巨大的潜在价值,美国政府把大数据视为"新的未来石油",这将对未来科技和经济发展产生深远的影响.在不远的将来,对数据的控制和使用也将成为国家与企业竞争的新焦点.
大数据经济计量学是一门与传统经济计量学相对应的学科,是大数据经济学下的一门学科.类似地,迫切需要采用全新的思路和方法.大数据领域的一些学者认为,"相关,而非因果"是非常不必要的.常规经济理论依然闪烁着智慧.无论何时何地,对经济现象的深刻认识总是发挥重要作用.所以,大数据背景下的经济分析不可能主要由建模专家来进行,而是要继续依靠大数据计量经济学的经济学家.
海量经济理论包含了大数据生态经济学,大数据环境经济学,大数据金融,大数据城市经济学,大数据产业经济学,大数据农业经济学,大数据运输经济学,大数据建筑经济学,大数据商业经济学,大数据环境经济学,大数据金融学,大数据经济学,大数据金融,大数据金融,大数据城市经济学,大数据产业经济学,大数据产业经济学.
在金融机构中,风险管理是负责公司安全,信誉和战略决策的最重要领域.这些风险可以来自很多方面,如竞争者,投资者,监管机构或企业客户.而且,风险和潜在损失的重要性也不同.所以,风险的识别,优先次序和监控是机器学习的完美任务.该算法通过对大量客户数据,金融借款和保险结果的训练,不仅加强了风险评分模型,而且提高了成本效率和可持续性.在风险管理方面,数据科学和AI最重要的应用方面就是确定潜在客户的信誉.要建立一个适合特定客户的信用额度,许多公司使用机器学习算法来分析过去的消费行为和模式.这个方法在和新客户或信用历史较短的客户一起工作时也很有用.
在大数据经济的管控下,企业对客户数据进行灵活的管理,因此大数据是金融企业不可缺少的重要资源.是否能够实现高效的数据管理,是企业能够力争上游的关键.大数据经济管控的金融数据的结构和数量,从社会媒体的活动轨迹到手机等移动端设备的交互,从市场数据到交易细节.AI工具,特别是自然语言处理,数据挖掘和文本分析,可以帮助将数据转换成更便利和更优秀的业务选择,从而提高盈利能力.
目前金融服务的核心是预测分析,尤其值得注意的是预测分析,它揭示了预测未来事件的数据模式,并且可以立即采取行动.这些复杂的分析方法通过对社会媒体,新闻趋势等数据来源的了解,实现了对价格和客户终身价值,未来生活事件,预期流动率以及股市趋势的预测.
此外,该技术还能帮助回答复杂的问题,以及如何进行最佳干预.总而言之,实时和预测分析极大地改变了不同金融领域的情况,数据工程师正在改变财务人员的工作方式.
许多公司认识到,在今天的市场竞争中,一个重要步骤就是通过与客户建立高质量的个性化关系来提高参与度.这种方法是要分析数字客户体验,并根据顾客的兴趣和喜好修改它.在对人类语言和情感的理解上,亚惟取得了重大进步,使用户个性化达到了一个新的层次.资料工程师也可以建立模型,以研究消费者行为,发现顾客需要财务建议.预见性分析工具和高级数字交付选择的组合能够帮助完成这一复杂的任务,指导客户在最适当的时候获得最佳的财务解决方案,并根据消费习惯,社会人口趋势,位置和其他偏好推荐个性化服务.
经济领域中,大数据主要存在数据共享和数据保护的问题.大数据应用的前提是拥有大数据.但是,许多金融机构并不存在所谓的大数据.怎样谈论应用程序?研究表明,非信用数据对二级用户信用评价具有重要意义,但是要获得有价值的数据并不容易.一般而言,赢利的商业公司和企业不容易公开自己的数据,建模方法和分析过程.虽然可以理解,但是客观上它已经产生了这样的效果,几个因特网巨头成了数据黑洞,用户的数量可以用在企业本身,而不能用于整个行业或社会.另外,对分散在税收,公积金,海关,工商等领域的数据进行整理整合也是一个长期的过程.
当前,数据已经成为继土地,劳动力,资本,技术之后最为活跃的生产要素.信息流动推动了资本,人才,技术,物资的流动,成为推动经济高质量发展和改善人民生活的基本战略资源."大数据",作为以大量多维数据为主要生产要素,以大数据技术产品和应用为核心内容的新兴技术和产业,是促进生产方式转变,重建生产关系,改变生活方式的重要出发点,是实现稳定增长,促进改革,调整结构,造福人民,推动政府治理现代化的内在需求和必然选择.第十个五年计划期间,中国大数据的发展从零起步,市场规模不断扩大,行业应用快速推广,大数据经济学的应用和大数据的发展水平逐渐成为衡量国家实力的一个重要指标.
大数据技术给金融领域带来了破坏性创新,其应用潜力是显而易见的.但是,数据应用管理,业务场景的整合,标准的统一,顶层设计的瓶颈都需要突破需要改进数据资产管理.其表现为数据质量不高,采集方式单一,数据系统分散.实用技术和商业探索仍需突破.这些问题主要是体现在,所谓金融机构的原始数据系统结构比较复杂,涉及多个系统平台,实现大数据应用的技术改造十分困难.与此同时,金融行业大数据分析的应用需要大量的时间和成本去研究和反复试验有较高的系统误差.
工业标准和安全规范还有待提高缺乏统一的数据存储管理标准和互联共享平台,尚未形成可靠的个人隐私保护安全机制因此必须加强顶层设计和政策支持.具体表现为:金融机构之间存在明显的数据壁垒,问题严重,缺乏有效的整合与协调.与此同时,产业应用缺乏整体规划,分散,临时,压力突出,所以开发信息价值的潜力仍然很大.
总体而言,大数据在金融业的应用要比在互联网行业起步稍晚,而且应用比较深入,因此还有很多可扩展的空间,并且大数据应用于金融领域还有很多问题有待解决.与此同时,国家需要引进产业规划和配套政策来推动金融大数据的发展.唯有如此,大数据技术才能稳定地应用和发展金融行业,不断推动金融业的发展与提升.