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)用也初見成效。

近日，紅星資本局實地探訪西南財經(jīng)大學(xué)金融科技國際聯(lián)合實驗室(FIC)，就數(shù)字經(jīng)濟如何賦能金融行業(yè)，專訪西南財經(jīng)大學(xué)教授、金融科技國際聯(lián)合實驗室副主任李慶。

西南財經(jīng)金融科技國際聯(lián)合實驗室（FIC）

傳統(tǒng)的金融學(xué)研究范式

正發(fā)生巨大改變

目前，我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模已達(dá)千億級，并且還在保持高速增長。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2020年中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到6388億元，預(yù)計未來三年保持15%以上的年均增速，到2023年產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過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)新研究相對薄弱。然而，大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應(yīng)用正在對傳統(tǒng)金融業(yè)態(tài)造成沖擊，甚至帶來顛覆性改變。”李慶說。

2019年4月，西南財經(jīng)大學(xué)金融科技國際聯(lián)合實驗室（FIC）正式啟用。數(shù)字貨幣與數(shù)字經(jīng)濟一直是FIC的重點研究方向。在項目方面，實驗室也取得不少成果。2019年，實驗室聯(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)安全分級標(biāo)準(zhǔn)制定，成為全國唯一參與標(biāo)準(zhǔn)起草的學(xué)術(shù)機構(gòu)。

金融科技國際聯(lián)合實驗室副主任、金融智能與金融工程四川省重點實驗室主任李慶，在數(shù)字經(jīng)濟和金融科技領(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，機器學(xué)習(xí)模型正逐漸成為金融研究領(lǐng)域一個重要的方法學(xué)分支。同時，由于金融數(shù)據(jù)的獨有特性，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：“以證券市場的資產(chǎn)定價模型為例，美國的Fama教授因為提出了基于線性回歸的四因素模型而獲得諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎。隨著人工智能的發(fā)展，無論是學(xué)界還是業(yè)界，都意識到僅僅依靠簡單的線性回歸模型，無法精準(zhǔn)地捕捉市場的走勢。因此，在數(shù)據(jù)股票預(yù)測中，基于大數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)算法已經(jīng)成為了主流。”

李慶提到，由于證券市場金融數(shù)據(jù)的獨特性，從其他大數(shù)據(jù)領(lǐng)域借鑒來的傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)分析算法會“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)來判斷公司的未來發(fā)展趨勢，但實際上，在證券市場之中，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，有些則是競爭關(guān)系，有一些是持股關(guān)系，那么其中一家公司出了問題，必然會影響到另外一家的市場表現(xiàn)。

分析個股相關(guān)聯(lián)公司情況

也就是說“拿來主義”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)計新的智能計算模型。紅星資本局獲悉，西財金融科技國際聯(lián)合實驗室做了探索性嘗試，一些前期成果已經(jīng)發(fā)布在國際人工智能與大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的頂級會議上。

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。“以前文科生不用學(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，包括財經(jīng)模塊、數(shù)學(xué)模塊、計算機模塊，金融學(xué)的學(xué)生不僅需要學(xué)習(xí)經(jīng)典財經(jīng)課程內(nèi)容，同時我們還要教他們用Python進(jìn)行程序編程，大數(shù)據(jù)分析和先進(jìn)的機器學(xué)習(xí)算法。”李慶感慨，這樣的嘗試也得到了認(rèn)可，在2021中國軟科學(xué)學(xué)科排名中，西南財經(jīng)大學(xué)的金融科技專業(yè)被評為全國僅有的2個A+專業(yè)。

股票洞察、風(fēng)險分析

金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用在多個領(lǐng)域

有公開資料顯示，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年就用來對抵押貸款用戶進(jìn)行統(tǒng)計分析，幫助銀行找到可能提前還款或未來不會還款的客戶。

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

具體來看，不同于傳統(tǒng)的風(fēng)控模式，大數(shù)據(jù)風(fēng)控通過對數(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，主要看個人資產(chǎn)負(fù)債表等，根據(jù)借貸關(guān)系等情況，再決定是否給對方貸款，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，另外審批關(guān)注的信用維度會更加全面，可以依據(jù)用戶的行為進(jìn)行貸款，讓信用變成了財富，讓金融體系可以更加關(guān)注小微企業(yè)，服務(wù)實體經(jīng)濟的發(fā)展。

此外，大數(shù)據(jù)還可以在運用于證券市場的風(fēng)險波動監(jiān)控上，通俗來說，也就是量化投資。

在金融科技國際聯(lián)合實驗室里，李慶介紹，實驗室和同花順（300033.SZ）合作研發(fā)的一款證券市場風(fēng)險監(jiān)控軟件。在這個軟件平臺上面，能通過一家公司的情況，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，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。

“在這樣的情況下，我們會發(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，所以說你就會感覺到這種變化其實非常大。這也包括了西南財大在國內(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)變成了我們一個比較重要的主攻方向。”李慶說到。

大數(shù)據(jù)時代下

金融行業(yè)監(jiān)管面臨挑戰(zhàn)

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

“如同計算機模擬核爆，研究者正嘗試借助大數(shù)據(jù)和計算機強大算力，模擬構(gòu)建一個復(fù)雜的經(jīng)濟運行體系，去研究一系列外部沖擊或金融創(chuàng)新對經(jīng)濟系統(tǒng)的影響。”

“以前我們用計算機做經(jīng)濟系統(tǒng)模擬實驗，數(shù)據(jù)不是真實的，可能是根據(jù)某種金融公式推算出來的。但是，現(xiàn)在我們正在提出一個虛擬現(xiàn)實仿真的經(jīng)濟研究思路，通過將真實的線下經(jīng)濟運行數(shù)據(jù)，與線上仿真數(shù)據(jù)相融合，構(gòu)建一個新的平行經(jīng)濟運行系統(tǒng)，來量化分析各種經(jīng)濟異動。”李慶解釋，這有點“元宇宙”的概念。

對于各個行業(yè)而言，大數(shù)據(jù)既是發(fā)展機會，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，這對目前的金融監(jiān)管產(chǎn)生了巨大的壓力。

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

對此，李慶建議“解鈴還須系鈴人”，金融科技的迅猛發(fā)展帶來了金融行業(yè)監(jiān)管的巨大壓力，監(jiān)管者也需要依靠科技技術(shù)來提高監(jiān)管力度和增加快速響應(yīng)能力，基于虛擬現(xiàn)實的復(fù)雜經(jīng)濟系統(tǒng)分析，對未知和新興事物進(jìn)行前瞻性的探索和預(yù)警不失為有益探索。同時，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)開放共享機制，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。