在四川，大數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到各行各業(yè)。除發(fā)展較早的政務(wù)大數(shù)據(jù)、交通大數(shù)據(jù)外，在健康醫(yī)療、金融領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也初見(jiàn)成效。

近日，紅星資本局實(shí)地探訪西南財(cái)經(jīng)大學(xué)金融科技國(guó)際聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室(FIC)，就數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何賦能金融行業(yè)，專訪西南財(cái)經(jīng)大學(xué)教授、金融科技國(guó)際聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室副主任李慶。

西南財(cái)經(jīng)金融科技國(guó)際聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室（FIC）

傳統(tǒng)的金融學(xué)研究范式

正發(fā)生巨大改變

目前，我國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模已達(dá)千億級(jí)，并且還在保持高速增長(zhǎng)。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2020年中國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到6388億元，預(yù)計(jì)未來(lái)三年保持15%以上的年均增速，到2023年產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)10000億元。

值得一提的是，大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用空間巨大，2020年市場(chǎng)規(guī)模已超600億。

“作為大數(shù)據(jù)行業(yè)的細(xì)分領(lǐng)域之一，相對(duì)于其他大數(shù)據(jù)領(lǐng)域而言，關(guān)于金融大數(shù)據(jù)的智能算法與應(yīng)用創(chuàng)新研究相對(duì)薄弱。然而，大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應(yīng)用正在對(duì)傳統(tǒng)金融業(yè)態(tài)造成沖擊，甚至帶來(lái)顛覆性改變?！崩顟c說(shuō)。

2019年4月，西南財(cái)經(jīng)大學(xué)金融科技國(guó)際聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室（FIC）正式啟用。數(shù)字貨幣與數(shù)字經(jīng)濟(jì)一直是FIC的重點(diǎn)研究方向。在項(xiàng)目方面，實(shí)驗(yàn)室也取得不少成果。2019年，實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合央行、第三方支付公司推出了系列研究成果，還參與了央行金融數(shù)據(jù)安全分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)制定，成為全國(guó)唯一參與標(biāo)準(zhǔn)起草的學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)。

金融科技國(guó)際聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室副主任、金融智能與金融工程四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任李慶，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)和金融科技領(lǐng)域研究頗深。李慶提到，由于大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)步，傳統(tǒng)的金融學(xué)研究范式正在發(fā)生巨大改變，機(jī)器學(xué)習(xí)模型正逐漸成為金融研究領(lǐng)域一個(gè)重要的方法學(xué)分支。同時(shí)，由于金融數(shù)據(jù)的獨(dú)有特性，誕生了一系列創(chuàng)新性的智能算法，促進(jìn)了大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展。

李慶稱：“以證券市場(chǎng)的資產(chǎn)定價(jià)模型為例，美國(guó)的Fama教授因?yàn)樘岢隽嘶诰€性回歸的四因素模型而獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)。隨著人工智能的發(fā)展，無(wú)論是學(xué)界還是業(yè)界，都意識(shí)到僅僅依靠簡(jiǎn)單的線性回歸模型，無(wú)法精準(zhǔn)地捕捉市場(chǎng)的走勢(shì)。因此，在數(shù)據(jù)股票預(yù)測(cè)中，基于大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法已經(jīng)成為了主流?！?/p>

李慶提到，由于證券市場(chǎng)金融數(shù)據(jù)的獨(dú)特性，從其他大數(shù)據(jù)領(lǐng)域借鑒來(lái)的傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)分析算法會(huì)“水土不服”。這些主流的算法，主要依據(jù)一家公司的歷史交易和基本面數(shù)據(jù)來(lái)判斷公司的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，但實(shí)際上，在證券市場(chǎng)之中，公司與公司之間存在相互的關(guān)聯(lián)性，譬如有些公司之間有供應(yīng)鏈的關(guān)系，有些則是競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，有一些是持股關(guān)系，那么其中一家公司出了問(wèn)題，必然會(huì)影響到另外一家的市場(chǎng)表現(xiàn)。

分析個(gè)股相關(guān)聯(lián)公司情況

也就是說(shuō)“拿來(lái)主義”的傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)模型行不通了，需要依據(jù)金融大數(shù)據(jù)的特性，設(shè)計(jì)新的智能計(jì)算模型。紅星資本局獲悉，西財(cái)金融科技國(guó)際聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室做了探索性嘗試，一些前期成果已經(jīng)發(fā)布在國(guó)際人工智能與大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的頂級(jí)會(huì)議上。

在這樣的背景下，金融學(xué)科的培養(yǎng)體系也逐漸發(fā)生著變化?！耙郧拔目粕挥脤W(xué)編程，現(xiàn)在金融學(xué)專業(yè)的學(xué)生主要學(xué)習(xí)內(nèi)容有三大模塊，包括財(cái)經(jīng)模塊、數(shù)學(xué)模塊、計(jì)算機(jī)模塊，金融學(xué)的學(xué)生不僅需要學(xué)習(xí)經(jīng)典財(cái)經(jīng)課程內(nèi)容，同時(shí)我們還要教他們用Python進(jìn)行程序編程，大數(shù)據(jù)分析和先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法?！崩顟c感慨，這樣的嘗試也得到了認(rèn)可，在2021中國(guó)軟科學(xué)學(xué)科排名中，西南財(cái)經(jīng)大學(xué)的金融科技專業(yè)被評(píng)為全國(guó)僅有的2個(gè)A+專業(yè)。

股票洞察、風(fēng)險(xiǎn)分析

金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用在多個(gè)領(lǐng)域

有公開(kāi)資料顯示，金融數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用最早的數(shù)據(jù)源，早在1996年就用來(lái)對(duì)抵押貸款用戶進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，幫助銀行找到可能提前還款或未來(lái)不會(huì)還款的客戶。

李慶說(shuō)，近年來(lái)，金融大數(shù)據(jù)帶來(lái)了重大的技術(shù)創(chuàng)新，為行業(yè)提供了便捷、個(gè)性化和安全的解決方案。目前，金融大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)有兩個(gè)重要發(fā)展分支，一是中小微貸款對(duì)外發(fā)放，用大數(shù)據(jù)判斷個(gè)人和企業(yè)是否存在風(fēng)險(xiǎn)；第二個(gè)應(yīng)用就是證券市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)監(jiān)控，通俗來(lái)講就是“量化投資”。

具體來(lái)看，不同于傳統(tǒng)的風(fēng)控模式，大數(shù)據(jù)風(fēng)控通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的整合、加工、清洗、轉(zhuǎn)換等，形成數(shù)據(jù)量化的風(fēng)控模型并不斷優(yōu)化，形成數(shù)字決策的金融大腦。

“傳統(tǒng)的銀行審批貸款，主要看個(gè)人資產(chǎn)負(fù)債表等，根據(jù)借貸關(guān)系等情況，再?zèng)Q定是否給對(duì)方貸款，這使得金融業(yè)在幾百年的發(fā)展中，逐漸變得‘嫌貧愛(ài)富’，傾向于服務(wù)有良好資產(chǎn)抵押的客戶。”

但現(xiàn)在有了大數(shù)據(jù)，銀行獲客能力變強(qiáng)，另外審批關(guān)注的信用維度會(huì)更加全面，可以依據(jù)用戶的行為進(jìn)行貸款，讓信用變成了財(cái)富，讓金融體系可以更加關(guān)注小微企業(yè)，服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

此外，大數(shù)據(jù)還可以在運(yùn)用于證券市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)監(jiān)控上，通俗來(lái)說(shuō)，也就是量化投資。

在金融科技國(guó)際聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室里，李慶介紹，實(shí)驗(yàn)室和同花順（300033.SZ）合作研發(fā)的一款證券市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控軟件。在這個(gè)軟件平臺(tái)上面，能通過(guò)一家公司的情況，查看相關(guān)聯(lián)的所有公司情況，包括一家公司出現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)，看到其中有哪些可能相關(guān)聯(lián)和受影響的公司，這些數(shù)據(jù)都能瞬間在一張圖表上顯示出來(lái)。

“在這樣的情況下，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，金融行業(yè)傳統(tǒng)的從業(yè)人員人數(shù)在減少，但在金融大數(shù)據(jù)、金融科技金融風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域的從業(yè)人數(shù)在急劇增加，而且各大銀行現(xiàn)在都成立了自己的金融科技公司，所以說(shuō)你就會(huì)感覺(jué)到這種變化其實(shí)非常大。這也包括了西南財(cái)大在國(guó)內(nèi)率先成立金融科技專業(yè)，現(xiàn)在金融大數(shù)據(jù)已經(jīng)變成了我們一個(gè)比較重要的主攻方向?！崩顟c說(shuō)到。

大數(shù)據(jù)時(shí)代下

金融行業(yè)監(jiān)管面臨挑戰(zhàn)

除了上述兩個(gè)案例外，李慶還提出，未來(lái)在金融大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)這一塊，還有一個(gè)用途是用計(jì)算機(jī)模擬整個(gè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，目前他們也在做這方面的探索。

“如同計(jì)算機(jī)模擬核爆，研究者正嘗試借助大數(shù)據(jù)和計(jì)算機(jī)強(qiáng)大算力，模擬構(gòu)建一個(gè)復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行體系，去研究一系列外部沖擊或金融創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的影響?！?/p>

“以前我們用計(jì)算機(jī)做經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)模擬實(shí)驗(yàn)，數(shù)據(jù)不是真實(shí)的，可能是根據(jù)某種金融公式推算出來(lái)的。但是，現(xiàn)在我們正在提出一個(gè)虛擬現(xiàn)實(shí)仿真的經(jīng)濟(jì)研究思路，通過(guò)將真實(shí)的線下經(jīng)濟(jì)運(yùn)行數(shù)據(jù)，與線上仿真數(shù)據(jù)相融合，構(gòu)建一個(gè)新的平行經(jīng)濟(jì)運(yùn)行系統(tǒng)，來(lái)量化分析各種經(jīng)濟(jì)異動(dòng)。”李慶解釋，這有點(diǎn)“元宇宙”的概念。

對(duì)于各個(gè)行業(yè)而言，大數(shù)據(jù)既是發(fā)展機(jī)會(huì)，也是挑戰(zhàn)，金融行業(yè)也不例外。

李慶提到，如今，信息技術(shù)發(fā)展迅猛、互聯(lián)網(wǎng)傳播的深度和廣度日益加強(qiáng)，這對(duì)目前的金融監(jiān)管產(chǎn)生了巨大的壓力。

“以往一個(gè)新的金融業(yè)態(tài)產(chǎn)生，從其發(fā)展到產(chǎn)生破壞性影響，需要一個(gè)漫長(zhǎng)的發(fā)酵期，監(jiān)管者可以獲得足夠的時(shí)間進(jìn)行預(yù)判和介入?，F(xiàn)在金融科技的發(fā)展，一個(gè)新業(yè)態(tài)由于監(jiān)管不到位，其產(chǎn)生破壞的時(shí)間越來(lái)越短，由于互聯(lián)網(wǎng)的傳播性，其破壞的范圍也越來(lái)越廣， P2P平臺(tái)就是一個(gè)很好的例子?！?/p>

對(duì)此，李慶建議“解鈴還須系鈴人”，金融科技的迅猛發(fā)展帶來(lái)了金融行業(yè)監(jiān)管的巨大壓力，監(jiān)管者也需要依靠科技技術(shù)來(lái)提高監(jiān)管力度和增加快速響應(yīng)能力，基于虛擬現(xiàn)實(shí)的復(fù)雜經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)分析，對(duì)未知和新興事物進(jìn)行前瞻性的探索和預(yù)警不失為有益探索。同時(shí)，完善金融數(shù)據(jù)相關(guān)監(jiān)管立法，提升金融數(shù)據(jù)監(jiān)管水平，建立規(guī)范化的數(shù)據(jù)開(kāi)放共享機(jī)制，以此構(gòu)建金融數(shù)據(jù)法治化監(jiān)管體系，促進(jìn)金融數(shù)據(jù)行業(yè)的健康可持續(xù)發(fā)展。