大数据技术在金融领域的应用挑战与优化对策

［摘 要］在工业4.0 时代到来之际，以大数据、人工智能、云计算等为核心的新一代技术应运而生，促使万物智能化成为可能，人们的生活和工作也呈现许多新的特征。就传统金融领域而言，其尤为依赖数据发展，故而可以借助大数据技术实现业务的优化和创新。基于此，本文切实分析了大数据的内涵以及其在金融领域的应用挑战，最后有针对性地提出一系列优化对策，旨在为促进金融领域的稳定可持续发展提供些许新的理论参考和启发。

［关键词］大数据技术；金融领域；挑战；对策

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2025.01.036

［中图分类号］F832 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2025）01-0125-03

0" " "引 言

随着第四次工业革命的到来，人类社会发展面临着许多新的机遇和挑战，尤其是在今天的社会化时代中，各行各业、各个领域都必须要与时俱进，借助新的技术实现自身的变革与升级，以切实挖掘和保持自身的核心优势。此前，社会数据总量每年都在以爆炸式速度增长，海量数据已然成为当今社会发展、经济增长的重要支持。只有对此类数据切实了然于心，才能促进其价值最大化，突破瓶颈，形成以数据驱动的新型生产模式。从某种程度上来讲，相关企业主体对大数据技术的掌握、应用程度会成为竞争市场上的一个“分水岭”，尤其在金融领域，其高度依赖数据支持，大数据技术的应用能够为其提供新的动力。但就实际应用而言，随之而来的数据安全和隐私保护、数据质量和准确性、技术和人才需求等问题也给其发展带来了新的挑战。

1" " "大数据技术的内涵

大数据是指具有“5V”特征（volume，大体量；variety，多样性；velocity，时效性；veracity，准确性；value，大价值）的海量数据，一般用PB或ZB级度量。在信息化时代下，我们每天生产的信息数量呈指数式增长，由此决定了要想从如此庞大、海量的数据中获取有用的信息，并非一件易事，需要进行技术创新。在此背景之下，大数据技术应运而生。大数据技术是指对海量、快速增长、多样化的数据进行采集、存储、分析和应用的技术体系，核心在于通过先进的算法和工具，从海量数据中提取有价值的信息，以支持决策和业务发展。大数据技术主要包括数据挖掘、机器学习、人工智能、数据管理与存储、数据可视化等多个方面，其应用范围广泛，覆盖了从数据获取到数据分析，再到数据应用的全过程。在大数据技术应用于金融领域的实践中，其具有数据来源广泛、数据处理能力强、数据分析能力强等显著优势，既可为金融领域提供全方位的客户信息与业务经营情况，也能有效解决金融机构面临的数据量大、结构复杂、种类繁多等问题，还能快速对海量数据进行储存、查询、挖掘和分析，因此，其研究具有重要的现实意义。

2" " "大数据技术在金融领域的应用挑战

2.1" "数据安全和隐私保护挑战

金融领域涉及的数据非常之多，大部分业务都是以数据为支撑的，由此决定了应用大数据技术时首先要面对的挑战就是如何保护数据安全和隐私。金融领域的数据涉及客户敏感信息，如身份信息、交易记录、资产状况等，若发生泄露或被滥用，必然会让客户遭受财务或隐私损失，并严重影响金融机构的声誉和信任度。具体而言，在数据存储和传输过程中，可能遭遇黑客攻击、恶意软件、内部人员泄密等多种安全威胁，黑客可以通过技术手段侵入数据库窃取敏感信息，恶意软件可能通过网络传播感染金融系统，导致数据泄露或篡改，而内部人员可能利用职务之便非法获取和传播客户信息，这些威胁对金融数据的安全构成极大挑战[1]。另外，在大数据技术的支持之下，金融机构可收集和分析海量客户数据，以为其提供个性化金融服务，但若数据收集和分析过程处理不当，可能侵犯客户隐私权。例如，在数据分析过程中，需要详细分析客户消费习惯、财务状况等，这些信息若被不当使用或泄露，将对客户隐私造成严重影响。

2.2" "数据质量和准确性挑战

在金融领域，数据质量和准确性会直接影响大数据分析结果和应用效果。就金融领域的实际发展情况来看，其数据来源广泛，具有多样性、复杂性等特征，涵盖银行交易记录、市场行情、社交媒体评论等，使得数据质量和准确性面临巨大挑战。数据质量和准确性挑战主要体现在以下三个方面：一是数据来源的多样性导致数据格式不统一，不同来源的数据格式各异，可能是结构化数据［如数据库中的表格数据、半结构化数据（如JSON文件）、非结构化数据（如文本和图像）］中的一种或几种，要想切实从这些数据中分析出有用的信息，就需进行统一化、标准化的处理，其中可能会面临一些新的错误和偏差，影响数据准确性。二是数据处理过程中容易出现误差和偏差。例如在数据采集环节，可能由于技术设备的限制或操作人员的失误，导致数据采集不完整或错误；在数据传输和存储环节，网络延迟、数据丢包等问题的存在也可能影响数据完整性、准确性；对于一些重复或冗余的数据，若不及时适当处理，也有可能导致数据分析质量欠佳。三是数据的时效性不强。金融市场瞬息万变，数据的时效性与数据分析结果的有效性、决策的及时性等有着直接的关联，如果数据更新不及时或延迟过大，则可能导致其错失市场机会或做出错误决策[2]。

2.3" "技术和人才需求挑战

大数据作为一项新兴的技术，要想切实在金融领域的发展过程中发挥更大的价值，最为关键的一环是要有高水平的技术支持和专业人才参与。但在实践中，大数据技术的复杂性对技术人员提出了较高要求。因其涉及数据采集、存储、处理、分析等多个环节，且每个环节都需要专业技术人才的支持。例如，在数据采集环节，技术人员需要具备网络和数据库的相关知识，才能高效、快速地从各种数据源获取数据；在数据存储和处理环节，技术人员需要掌握Hadoop、Spark等大数据框架的使用，能够处理和存储海量数据；在数据分析环节，技术人员需要具备数据挖掘、机器学习等方面技能，能够从庞大、海量数据中提取有价值信息。另外，由于市场竞争激烈、社会快节奏发展等相关因素，各金融机构在人才培养和技术引进方面面临着些许阻碍，导致技术、人才供不应求，存在技术、人才双重短缺的问题。一方面，在大数据技术快速发展的同时，现有的教育培训体系并未与时俱进，许多高校的课程设置仍停留在传统的计算机科学、信息技术等维度上，导致大部分合格大数据人才供不应求[3]。另一方面，金融机构在人才引进方面面临激烈的市场竞争。由于大数据技术人才稀缺，各行各业对大数据人才需求不断增加，所以金融机构在吸引和留住人才方面面临较大压力；外加金融行业本身具有特殊性和高风险性，使得部分大数据技术人员对进入金融行业持观望态度。

3" " "基于大数据技术在金融领域的应用挑战的优化对策

3.1" "严阵以待：加强数据安全和隐私保护

在大数据时代，金融机构的数据安全和隐私保护显得尤为重要，需要建立健全数据安全和隐私保护机制，确保数据在传输、存储和使用过程中不被泄露或滥用。具体可从以下三个方面入手：一是加强数据加密技术的应用。在数据传输和存储过程中，采用先进的加密算法对数据进行加密处理，可确保即使数据被截获，也难以被解读和利用。常见的数据加密技术包括对称加密算法（如AES）、非对称加密算法（如RSA）和哈希函数（如SHA），在其应用于实践中，能够有效提高数据的安全性，防止未经授权的访问和数据泄露。二是要建立严格的访问控制机制。访问控制是通过身份验证、权限管理等手段，确保只有经过授权的人员才能访问和处理数据[4]。金融机构可以采用多因素认证技术，通过密码、指纹、短信验证码等多种方式对用户进行身份验证，提高系统的安全性；同时，要对数据访问进行严格的权限管理，根据不同员工的职能和职责，设置不同的访问权限，确保数据的最小化访问原则，即只有真正需要访问数据的人员，才能获得相应的权限。三是要加强对第三方合作伙伴的数据安全管理。在大数据应用中，金融机构往往需要与第三方数据提供商、外包服务商等合作伙伴进行数据共享和协作。因此，金融机构应制定严格的第三方数据安全管理规范，与合作伙伴签订数据安全协议，明确数据使用、存储和保护的责任和义务；并定期评估和审计第三方合作伙伴的数据安全状况，确保其符合金融机构的数据安全和隐私保护要求。

3.2" "精益求精：提升数据质量和准确性

为确保大数据分析的可靠性和实用性，金融机构需要采取系统化和综合性的措施，精益求精。首先，要强化对数据清洗环节的关注和管理。这一环节是通过技术手段，对金融交易数据中的错误、重复、不完整和不一致的信息进行清洗和修正，如重复的交易记录、不正确的金额或日期信息，因此可大幅度提升数据库的一致性和准确性，为后续的数据分析奠定良好的基础。其次，要强化数据检验和数据整合工作。一方面，应在数据采集、录入过程中建立和实施严格的数据校验机制，如通过多次录入比对、与外部权威数据源进行交叉验证等方式，以确保数据的真实可靠；另一方面，由于金融领域的数据源广泛，涉及内部系统、外部合作伙伴、公共数据源等，且存在格式不同、结构复杂、存储分散等问题，所以需要对其进行统一的整合、处理，构建统一的数据库，以消除数据孤岛，确保数据分析的全面性和准确性。最后，金融机构应引入先进的数据管理工具和技术，提升数据处理的效率和准确性。此前，随着大数据技术的快速发展，越来越多的数据管理工具和平台应运而生，如Hadoop、Spark、Kafka等，均可高效地处理、分析海量数据，并对数据进行全生命周期管理，包括数据的采集、存储、处理、分析和应用等各个环节，确保数据的高质量和高可用性[5]。

3.3" "厚积薄发：提高技术水平和人才储备

为了应对大数据技术在金融领域应用中的挑战，相关金融机构需要在提高技术水平和加强人才储备方面采取一系列优化对策，厚积薄发，为金融领域的稳定和可持续发展奠定坚实基础。具体可从以下几方面入手：首先，应加大对大数据技术的投入，建立专门的技术研发团队。具体组建的技术研发团队需要由高水平的技术专家、实践经验丰富的从业人员等组成，既可以是内部培养，也可以由外部引进，旨在打造一支高素质、专业化的大数据技术团队，有效提升金融机构在大数据技术方面的自主研发能力[6]。其次，要加强与高校和科研机构的合作，这是提升技术水平和培养人才的重要途径。在实践中，金融机构可通过与知名高校和科研机构建立战略合作伙伴关系，共同开展大数据技术的联合研究和技术攻关，设立大数据技术联合实验室，开展前沿技术研究和应用创新；或与高校合作设立专项奖学金和实习项目，以吸引优秀学生参与大数据技术学习和实践，为其未来发展储备高素质技术人才。最后，制订科学的人才引进和培养计划，是解决人才短缺问题的关键。金融机构应根据自身业务发展需求，制定系统的人才引进策略，通过校园招聘、社会招聘、猎头公司等多种渠道，吸引和引进高水平的大数据技术人才；同时，要应注重内部人才的培养和发展，可建立完善的人才培养体系，通过设立内部培训中心、定期开展大数据技术培训和技能提升课程等，提高现有员工的技术水平，或通过轮岗培训、导师带教等方式，促进技术人才的全面发展。

4" " "结束语

在大数据技术全面推广和应用的新时代背景下，我国传统金融行业应当切实把握契机，不断提升自身的业务能力和技术水平，将大数据的作用发挥到极致，步入快速发展轨道。在此过程当中，需要切实关注大数据技术应用带来的机遇和挑战，将加强数据安全和隐私保护、提高数据质量和准确性、提高技术水平和人才储备等工作放在首要位置，在实际行动中推动金融行业的创新和发展，确保数据在传输、存储和使用过程中不被泄露或滥用，提高数据的高质量和高可用性。在未来的发展中，随着大数据技术的不断进步和应用场景的不断拓展，金融领域将迎来更加广阔的发展前景。

主要参考文献

［1］张爽，刘哲.大数据技术在金融科技中的应用探究［J］.通讯世界，2024，31（3）：190-192.

［2］郭志元.大数据技术在金融行业中的应用［J］.产业创新研究，2024（3）：132-134.

［3］黄宏，刘海燕.大数据时代企业金融风险管理［J］.老字号品牌营销，2023（17）：102-104.

［4］李庚倩.大数据视角下数字金融信用风险评估研究［J］.金融客，2023（3）：40-42.

［5］胡静.金融领域中大数据技术的运用［J］.老字号品牌营销，2023（3）：86-88.

［6］王玲琳.大数据技术在金融信用卡领域的应用研究［J］.商展经济，2021（22）：75-78.

［收稿日期］2024-07-15

［作者简介］张茜（1980— ），女，山西晋中人，硕士，副教授，主要研究方向：金融理论与实务。