金融大數據論文

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金融大數據論文范文第1篇

關鍵詞：商業銀行；互聯網金融；應對措施

中圖分類號：F832 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2016）21-0080-02

引言

2015年3月，總理在《政府工作報告》中首次提出“互聯網+”行動計劃，明確列出了有關互聯網金融的發展規劃，互聯網金融正從金融服務體系的完善者逐步過渡為金融體系的參與者和合作者。“互聯網+”是從工業時代的創新1.0到信息時代、知識社會的創新2.0下的互聯網發展的新業態，指以互聯網為主，包括移動互聯網、云計算、大數據技術等一整套信息技術在經濟、社會各個領域的擴散，本質在于傳統行業的數據化和在線化。互聯網金融是“互聯網+”實際運用的一種形式，憑借其快捷便利、準入門檻低等優勢迅速崛起，使大眾擁有更加多元化的投資融資方式，無抵押貸款、第三方支付、P2P網絡貸款、眾籌融資等多種商業模式不斷發展完善。

一、我國互聯網金融的發展現狀

互聯網金融是指利用互聯網技術和信息通信技術等一系列現代科學信息技術實現資金融通、支付和信息中介等業務的新型金融模式。互聯網金融產生的原因可以從供給與需求兩個方面闡述。需求方面，由于傳統金融機構高門檻高手續費，導致了處于長尾理論尾巴上的有資金需求的中小企業或中低收入者長期被排斥在商業銀行信貸業務之外，而新興的互聯網金融因其方便快捷、透明度高、成本低，恰好滿足了中小理財投資者的需求。供給方面，信息通訊技術、大數據、云計算的迅速發展，刺激了互聯網技術和金融功能的有機結合，提高了金融效率，豐富了金融生態。

當前我國互聯網金融主要有以下六種商業運作模式：一是第三方支付，目前常見的第三方支付有中國銀聯、支付寶，財付通、快錢支付、易寶支付、拉卡拉等。二是眾籌，主要有京東眾籌、眾籌網、點名時間等，據國內金融市場研究資料顯示，從平臺的影響力和可靠度方面排名，眾籌網綜合第一，京東眾籌位列第二。三是P2P網貸，常見P2P平臺有陸金所、拍拍貸、人人貸、宜信等。四是大金融數據，主要有兩類，以阿里小額信貸為典型代表的平臺模式和京東金融為代表的供應鏈金融模式。五是信息化金融機構，主要有三類，分別是以“融E購”為代表的金融電商模式、以網上銀行為代表的傳統金融業務電子化模式和以互聯網為基礎的創新金融服務模式。六是互聯網金融門戶，常見的有網貸之家、融360、91金融超市、大童網、安貸客等。

二、互聯網金融對商業銀行傳統業務的影響

（一）對存款業務的影響

存款業務是商業銀行傳統業務中的基礎業務，是銀行的重要資金來源途徑。互聯網金融業務的范圍逐步擴大，本質上具有商業銀行存款方面的特點，因而對商業銀行存款業務造成極大的沖擊。互聯網基金因其明顯高于商業銀行存款業務的收益率，吸引了大量商業銀行儲戶的閑置資金，從而對商業銀行的儲蓄存款形成分流。以余額寶為例，2013年6月上線，是目前規模最大的貨幣基金。2014年余額寶七日年化收益率一度高達6.76%，最近也一直維持在2.4%左右，遠高于銀行活期儲蓄。

（二）對貸款業務的影響

商業銀行傳統的信貸業務具有復雜的征信體系、煩瑣的審批過程和較高的手續費用，這也會導致信用記錄不完備的小微企業獲取貸款十分困難。互聯網信貸模式則利用海量的大數據資源細分目標客戶，分析客戶貸款需求和還款能力，提供多元化的金融服務。互聯網融資的出現分流了對商業銀行融資服務的需求，給商業銀行的傳統信貸業務帶來一定的挑戰。互聯網融資包含三種主要模式：P2P網貸、眾籌融資和電商小貸。以中低端理財市場為主要業務目標的P2P網貸公司，不受資本充足率和杠桿率的要求，低門檻，低成本，很大程度上緩解了中小企業融資難問題。近三年來，網貸運營平臺數量增長迅速，從2013年的800家上漲到2015年的2 595家，網貸成交量自2013年的1 058億上漲到2015年的9 823億元，增長幅度高達828.45%。隨著互聯網信息技術的不斷完善，互聯網金融的影響力將會進一步增強，對商業銀行貸款業務的沖擊也一定會不斷加大。

（三）對中間業務的影響

商業銀行中間業務主要包括支付結算、銀行卡、、擔保、承諾、交易、咨詢等。互聯網金融創新，金融市場化改革，使得商業銀行存貸利差縮小，從而更加重視中間業務的盈利性，但第三方支付的發展，打破了商業銀行中間業務的壟斷格局。互聯網金融模式下，第三方支付被廣泛采用，因其價格較低，操作便捷，很容易被消費者接受，中間業務有被替代的可能性。在支付結算業務方面，如支付寶、財付通等既可為個人客戶提供信用卡免費跨行還款等資金支付服務，也可為企業客戶提供大額收付款、一對多批量付款等資金結算服務。作為國內最大的第三方支付平臺，支付寶的支付結算功能涉及網絡支付、轉賬、手機充值、水電煤繳費等多個領域。

三、商業銀行與互聯網金融的優勢分析對比

（一）商業銀行的優勢

1.資金和客戶資源豐富。傳統商業銀行依靠幾十年來的穩健運營，已經積累了大量的優質客戶資源，對其順利開展業務起到了基礎性作用，這是近幾年新興的互聯網金融一時無法超越的。盡管互聯網金融發展速度加快，但是自身經濟資本實力依然無法與商業銀行相抗衡。

2.風險管理體系健全。商業銀行擁有更專業的風險控制管理體系和信用風險管理經驗，切實履行著穩健經營的理念，確保了客戶資金安全性，比互聯網金融具有更好的風險控制管理方面的優勢。互聯網金融目前的發展仍缺乏規范性和自控力，例如P2P跑路的事件屢見不鮮，整體的風險水平較高，資金安全保障不完善，一旦出現系統性風險，互聯網金融企業違約可能性極大。

（二）互聯網金融的優勢

1.滿足中小企業的融資需求。商業銀行傳統主流業務往往需要較高的信用水平和較高的交易費用，重心放在需求曲線的頭部，即資金力量雄厚的大企業上，因而中小企業難以及時獲得所需的資金和服務。而互聯網金融依托互聯網信息技術與大數據搜索技術，成本較低，效率較高，整合跨地域的分散資源，能滿足中小企業和中低收入者的金融需求，實現長尾效應和資源的有效配置。

2.信息處理分析能力高效。互聯網金融借助云計算、大數據技術，記錄和分析客戶消費與商戶經營的數據信息，掌握了客戶的消費意愿、財產狀況、信用水平和還款能力，獲取了一些個人或機構沒有完全披露的信息。而這一信息采集和分析過程，又在互聯網上完成，發揮了大數據強大的整合分析能力，從而省去了不必要的中間環節，大大提高了信息處理效率，降低了資金成本，這是傳統商業銀行無法高效低廉實現的。

四、我國商業銀行應對的措施建議

（一）加強與互聯網企業的合作

互聯網金融和商業銀行各具有不同的優勢和資源，商業銀行想要得到長足發展，下一步就需要與互聯網企業加強合作，借鑒互聯網金融成功發展的經驗，將互聯網技術同傳統金融業務相結合，全面提升金融服務的水平和質量，調整商業銀行的服務理念和服務方式，提高客戶黏度和忠誠度，突破發展瓶頸。如百度與中國銀行、中信銀行等多家商業銀行開展合作，涉及聯名信用卡、電子商務平臺、大數據、金融支付等多個領域，這是銀行與互聯網企業深度合作的典例，較好地整合了雙方資源。

（二）加大產品創新力度

互聯網金融通過獲取的客戶需求信息提供差異化的金融產品，自身得以快速發展的同時弱化了商業銀行原有的代銷產品經營模式。銀行若想要在扭轉因互聯網金融導致的客戶大量流失的局面，就需要依據客戶的需求與體驗感受開發特色化、個性化的金融產品。商業銀行可通過細分市場，構建客戶相關行為數據庫，為客戶提供定制化、高度專業化的金融服務及產品，提升客戶體驗。同時，開展網絡營銷，通過應用互聯網技術降低成本費用，保證利潤來源。

（三）加強專業復合型人才的培育

互聯網金融和商業銀行的競爭取決于人才的競爭。在“互聯網+”時代下，商業銀行面對擁有高端人才的互聯網金融的沖擊，要積極轉變發展策略，進行金融創新。在這方面，除了積極引進具備金融營銷知識與互聯網應用技能的專業復合型人才外，在日常的經營過程中，還要定期對銀行員工進行專業知識和業務能力的培訓，避免員工知識結構單一化。只有培育出一支既懂銀行金融業務、又了解計算機信息技術的高素質人才隊伍，商業銀行真正才能保持核心競爭力。

參考文獻：

[1] 楊宜，張峰.商業銀行業務管理[M].北京：北京大學出版社，2015：295-299.

[2] 王亞輝.“互聯網+”背景下商業銀行業務創新發展問題研究――以濟源市為例[J].金融理論與實踐，2015，（12）：65-69.

[3] 黃曼晶.互聯網金融對傳統商業銀行的影響研究[D].北京：對外經濟貿易大學碩士學位論文，2015.

[4] 四川銀監局課題組，王筠權，王國成，金強.互聯網金融對商業銀行傳統業務的影響研究[J].西南金融，2013，（12）：3-5.

[5] 胡婭妮.互聯網金融對商業銀行傳統業務的影響與對策研究[D].南昌：南昌大學碩士學位論文，2014.

[6] 杜國強.互聯網金融對中國商業銀行經營業務的影響研究[D].長春：吉林大學碩士學位論文，2015.

金融大數據論文范文第2篇

【關鍵詞】大數據 商業銀行 互聯網金融 云計算

一、商業銀行大數據應用研究綜述

目前國內對商業銀行大數據應用的研究論文并不多，國內研究主要介紹大數據這一新生事物及相關的技術，并探討大數據帶來的機遇和挑戰。國外的研究也主要側重大數據相關的技術方面。北京銀行董事長閆冰竹從高層管理的視角探討了大數據時代銀行業的發展模式。潘明道等對大數據特征進行分析，并給出銀行應對大數據挑戰可借鑒的思路。全面分析了大數據時代將給商業銀行帶來的重要影響，并給出了商業銀行培養面對大數據時代核心能力的策略建議。薛亮探討了大數據技術將給銀行業帶來的改變以及銀行的品牌建設如何適應這種改變。韋雪瓊等分析了大數據技術影響下金融市場的變化，以期作出更好的投資決策和判斷。

二、大數據應用給商業銀行帶來的機遇

大數據應用給商業銀行帶來的機遇營模式轉型提供了重要戰略契機！借助大數據中國銀行業的未來發展將呈現出全新的藍圖。

第一，大數據應用將拓寬商業銀行業務發展空間，加速產品創新。隨著數據的不斷積累和商業銀行數據分析能力的不斷提升，大數據應用將拓展銀行的業務發展空間，設計具有定價權和競爭力的創新產品。社交媒體的興起為銀行創造了全新的客戶接觸渠道，從銀行網點，ATM，POS等固定設備擴展到手機，IPAD等移動終端設備，再擴展到微博，微信等社交網絡。大數據應用導致支付模式不斷創新，從傳統支付，電子支付到第三方支付，再到移動支付。第二，大數據應用將提升商業銀行核心競爭力。我國商業銀行目前基礎設施和數據全部集中在數據中心，而且經過多年運行積累了大量的數據，因此最具條件率先盤活大數據資產，洞察數據中蘊涵的價值，更加科學地評價經營業績，評估業務風險，配置全行資源，引導銀行業務科學健康發展。第三，大數據應用將提升客戶服務水平。大數據時代商業銀行不僅銷售產品和服務，而且積累了豐富的客戶交易數據，特別是在網絡社會化和搜索引擎技術支撐下，商業銀行還能收集到社交網絡上客戶的活動軌跡以及市場數據。商業銀行只要善于分析和應用這些數據，通過數據再利用和數據重組，分析客戶的消費偏好，就能準確發現并掌握客戶需求，并通過不同渠道為客戶提供個性化的服務。

三、大數據在商業銀行的應用實踐

（一）渠道拓展

大數據時代商業銀行的渠道不僅包括傳統的渠道，而且還要整合日益互聯互通的各種渠道，并增加社交網站等新的客戶接觸點。商業銀行應整合門戶網站、網上銀行、電話銀行、手機銀行、等電子渠道，利用微博、微信、社交網站等新媒體，打造在線綜合金融營銷服務平臺，進行產品推送、意見收集、客戶服務和營銷服務。

（二）個性化服務

個性化的金融產品和服務將成為銀行業務發展的主要目標。個性化服務包括互聯網化的電子渠道全景體驗、個性化產品推薦。LBS位置營銷、面向客戶個體的深度觀察等。商業銀行通過收集并分析社交網絡數據，聚類出不同的客戶群體，如高影響力的客戶、存在嚴重不滿情緒的客戶、轉行傾向的客戶，然后向這些客戶群采取更有針對性的服務。

（三）精準營銷

通過客戶行為分析并預測需求實現精準營銷是典型的大數據應用。精準營銷包括目標客戶的精準定位，傳播途徑的選擇，營銷活動執行趨勢分析和異常監控，營銷活動的傳播效果和市場效果評估，商業銀行應用大數據分析用戶影響力。用戶聚集區域和日常活動軌跡，用戶基礎銀行業務使用的規律，用戶關注點來實現客戶營銷。

（四）小微企業信貸

商業銀行需要通過大數據挖掘，分析和運用，去識別具有市場潛力的中小企業客戶，完善批量化，專業化審批，將貸款提供給合適的小微企業。

四、商業銀行應對大數據策略

大數據應用取決于三個因素：數據，技術和思維。因此，商業銀行需在這三個方面進行體制機制的創新實踐，未雨綢繆應對大數據挑戰。

（一）數據

商業銀行需要提升互聯網數據獲取，管理和整合能力，不僅要完成銀行內部數據的整合，更重要的是和大數據鏈條上其他外部數據的整合。商業銀行不斷地從廣泛來源獲取、量度、建模、處理、分析大容量多類型數據，及時在互聯互通的流程、服務、系統間共享數據，并將分析結果應用于業務決策與支持。

（二）技術

商業銀行必須進行技術創新，搭建自己的大數據基礎設施來跨越這個鴻溝。大數據基礎設施分為硬件和軟件兩類。硬件基礎設施需要通過建設私有云來提供靈活，按需和動態的IT能力。軟件基礎設施是指商業銀行培養一批既熟悉金融，同時也對互聯網和大數據應用有深入了解的復合型人才，這些人才通過對數據進行實時深度分析，能夠對未來趨勢有更多的研判和預測，并為決策提供智力支持。

（三）思維

大數據時代商業銀行必須具有數據思維。大數據時代重要特征就是社會數字化，一切社會現象解釋、監控、預測與規劃都離不開對數據足跡的收集，整理和分析。因此商業銀行需要具有數據思維，放棄對因果關系的渴求，取而代之關注相關關系，放棄對隨機樣本關注，而關注全數據，數據分析結果不是精確性，而是混雜性。

參考文獻：

[1]趙國棟.大數據時代的三大發展趨勢及投資方式[R].國金證券研究報告，2012.

金融大數據論文范文第3篇

關鍵詞：互聯網金融產品；儲蓄業務 

中圖分類號：F49 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2016）003-000-01 

近年來，隨著人民生活水平的提高，互聯網走進了越來越多家庭的生活中，根據中國互聯網絡發展狀況統計局的數據，我國互聯網普及率在2010年6月達到了31.8%，超過了世界平均水平，此后，互聯網普及率仍穩步提升，至2015年6月，中國網民已達6.68億人，比整個歐盟的人口數量還要多。這樣巨大的網民基數無疑為互聯網金融的發展提供了優渥的土壤。 

回望2013年6月13日，支付寶公司推出了余額寶，引起了市場的轟動，到如今，互聯網理財產品呈現爆發式增長，銀行、基金、互聯網企業紛紛殺入這片藍海，互聯網理財產品總量快速增長。僅用了不到一個月的時間，支付寶就融資超過100億人民幣，截至2014年一季度末，支付寶共融資5412.75億元，整個互聯網理財產品市場融資超過一萬億元人民幣。 

互聯網理財產品有著隨時可申購贖回、沒有申購資金門檻要求、年化收益率遠高于活期存款等優勢，再考慮到對于熟悉互聯網的人士來說，購買互聯網理財產品通常可以“一鍵式”完成，比去銀行存款更加便利。由于互聯網理財產品的這些先天優勢，以及互聯網理財產品和銀行存款（尤其是活期存款）的高度可替代性，互聯網理財產品的興起對傳統銀行儲蓄業務造成了一定沖擊。 

大多數互聯網金融產品都擁有相似的商業模式，下面就以“余額寶”為例分析狹義的互聯網金融產品的商業模式。 

“余額寶”的發行主體是支付寶公司，是以“余額寶”為橋梁，將用戶的閑散資金和貨幣型基金聯系起來，能夠帶來余額增值的一項服務。在一個完整的使用流程中，用戶首先通過將銀行卡里的資金充值進入實名認證的支付寶賬戶；再用支付寶賬戶申購“余額寶”；申購“余額寶”的資金將被統一劃至天弘貨幣基金賬戶內，天弘貨幣基金在市場上進行合理投資、獲得收益；當用戶申請贖回或使用支付寶進行支付時，天弘貨幣基金將獲得的收益扣除其他費用后轉入用戶的支付寶賬戶。 

在這個流程中最重要的一個創新就在于實現了“余額寶”和天弘貨幣型基金的無縫對接，通常貨幣型基金都是T+1贖回的模式，但考慮到這會極大影響用戶體驗，支付寶公司通過自行墊資，使得“余額寶”實現了T+0日贖回。即當用戶把賬戶余額轉入“余額寶”時，后臺系統自動申購了天弘貨幣型基金，當用戶轉出資金或進行支付時，后臺系統從支付寶公司的墊資中即時抽出相對應的數額完成轉出，同時贖回天宏貨幣基金，T+1日到賬填補墊資，從而實現了即時轉出和無縫對接。與此同時互聯網金融產品還有投資起點較低，開通方便，流動性高等優點。 

回到商業銀行儲蓄業務來看，由于客戶手中的資金是有限的，活期儲蓄和互聯網金融產品在功能性上的高度替代性，以及互聯網金融產品相對較高的收益率，使得活期儲蓄最容易被互聯網金融產品擠占，個人定期儲蓄由于收益率仍稍高于大多數互聯網金融產品，因此受到的影響相對較小。 

在理財產品方面，商業銀行的金融產品門檻較高，用戶體驗也有提高的空間；在活期存款方面，活期儲蓄業務不受重視，商業銀行給出了極低的利率；在基金銷售方面，大型商業銀行對代銷傭金有極大的定價權，大幅削減了基金公司的利潤率，尤其是規模較小的基金公司在與銀行合作時更加被動。互聯網金融產品正是針對商業銀行這三個“不夠合理”的現狀而生，為客戶提供高利率、低門檻、良好體驗的金融產品，使得銀行客戶開始轉投互聯網金融產品，銀行的理財產品、活期存款、基金代銷三塊業務受到互聯網金融產品的沖擊比其他業務更大。 

銀行作為有實體網點金融機構，比互聯網企業有更多的線下優勢，相對來說，經常去網點儲蓄或辦業務的客戶都比較依賴于線下，因此，中小型銀行若要守住現有市場，一定要立足實際情況，利用好線下優勢，定位于主要服務線下客戶，強化營業網點的業務服務能力，加強自身優勢。 

一方面可以大力發展社區支行和小微支行建設，下沉中小型銀行經營重心至老百姓身邊，在社區內部設置網點。這種加強為個人客戶服務的業務模式符合中小型銀行的實際情況，只有差異化競爭，才能夠在互聯網時代的競爭下存活。 

另一方面可以推廣銀行業務和小型便民點相結合的新模式。現在大多數小區或者村鎮都設有小型便民點，有許多區域的小型便民點已經開始和銀行合作，通過委托模式，用互聯網或信息電話等手段為社區內及社區周邊持卡用戶提供信息轉賬、繳費、查詢、存取款、支付等業務的便民服務點。該策略不需局限于傳統的便民點模式，現在許多小區還設置了網購提貨點，這是方便將網絡支付和線下業務相結合的絕佳渠道。 

大數據是目前互聯網金融產品的殺手锏，商業銀行也應及時跟進，享受互聯網時代帶來的技術紅利。各個行業都開始嘗試運用大數據來進行運營決策，這是一次巨大的轉型，工作方式和思維都有很大的變化。當互聯網平臺公司用大數據作為工具、高舉互聯網金融產品進軍金融行業時，商業銀行應奮起應對，大力挖掘數據背后的信息，推出依托銀行海量歷史數據的電商平臺。實際上部分商業銀行已經開始推出自己的電商平臺，以此積累交易和轉賬數據，打好數據基礎，例如中國建設銀行的“善融商務”上線一周年的營業額超過90億，之后還有交通銀行推出的“交博匯”，中國銀行、中信銀行、民生銀行業分別開設了自己的電商銀行。在大數據時代，商業銀行需要的是能將金融和大數據融會貫通的人才，由懂大數據的人才為商業銀行進行決策分析，可以讓商業銀行跟上互聯網時代，一定程度上保持現有優勢地位。   [本文由WWw. dYlW.nEt提供，第 一專業教學論文，歡迎光臨dYLW.neT]

參考文獻： 

[1]杜石.余額寶帶頭線上理財高收益“刺激”草根投資.計算機與網絡.2014.2. 

[2]宋滟泓.“后生”兇猛互聯網理財產品百舸爭流.IT時代周刊.2013（22）. 

[3]新京.微信理財產品上線對抗余額寶.現代經濟.2014.1. 

[4]王雪玉.互聯網挑戰銀行之一：阿里金融.金融科技時代.2013.5. 

作者簡介： 

金融大數據論文范文第4篇

[關鍵詞]大數據；官員；財產申報；研究；綜述

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.02.003

[中圖分類號]D630.9 [文獻標識碼]A [文章編號]1673-0194（2017）02-000-02

官員財產申報制度是預防腐敗的一項重要制度，是實現黨的十以來全面治黨反腐倡廉“不敢腐、不想腐、不能腐”目標的關鍵一環。近年來，財產申報制度正逐步確立并取得了一定的成績，但官員申報意愿低、核查難度大、預警效果差一直困擾其發展。官員財產申報，關鍵是“財產”，管住了財產的流向與路徑，降低其來路與去向的隱秘性，財產申報制度才能真正有效果。大數據時代，人人都會留下自己的“數據足跡”，以官員“財產”異動為切入點，引入大數據思維，利用云計算等新技術、新方法，就能從無數的“數據足跡”中了解申報者的狀況，從而起到全面核查、自動預警的效果。當前的官員財產申報，不僅需要理論突破，更需要技術創新，基于大數據思維技術將為官員財產申報制度創新開辟一條全新的路徑。

1 國外研究綜述

“大數據”（Big data）是指“無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理，并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的信息。”這個概念由Nature雜志于2008年最早提出，隨后Science雜志于2011年闡述了大數據在科學研究領域的重要性，同年6月，麥肯錫全球研究所首次論述了“大數據時代”，并將大數據方法引入社會問題領域。維克托?邁爾-舍恩伯格教授與肯尼思?庫克耶是大數據社會問題研究領域的杰出代表，2012年他們合著的《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》通過對比大數據思維與傳統小數據思維的異同，闡述了“大數據時代”對人們的生活、工作帶來革命性的影響。

現在，大數據廣泛應用于社會各領域。在商業領域，沃爾瑪利用大數據，可以清晰掌握全球27個國家11 457家門店近700萬種商品任一時段的銷售數據和銷售細節，并據此預測顧客需求。在公共行政領域，美國是首個將“大數據”全面引入行政領域的國家。2009年，奧巴馬政府《開放政府指令》，建設Data.gov公共數據開放網站；2012年3月，美國政府啟動了“大數據發展計劃”，同年5月，聯邦政府《數字政府戰略》。大數據戰略有利于公眾更好地獲取并利用政府大數據，同時也極大提升了政府效能。

美國是官員財產申報制度最為完善的國家，而大數據在此功不可沒。依托大數據，整合了稅務、金融、國土及司法等部門信息，以國家征信系統為載體，核查部門可以輕松監控政府公職人員財產的異動，快速發現問題并作出回應。

國外在大數據運用有許多地方值得我國學習和借鑒，新的思維方式與新的技術革新將帶來社會生產方式的巨大變革。順應潮流發展，引入大數據思維，將是對官員財產申報制度創新的重要嘗試。我國大數據還剛剛起步，數據碎片化、信息孤島、部門條塊分割、公民信息意識較為淡薄及國家整體信息安全威脅等都影響著大數據的發展。因此，借鑒必須結合國情，才能闖出一條新路。

2 國內研究綜述

國內關于官員財產申報的研究非常多，但重點主要圍繞以下幾個方面展開。一是域外財產申報制度介紹及比較研究。郇天瑩、榮俊 等重點介紹并對比了美國、韓國、新加坡等國家財產申報制度的異同及對我國的啟示。二是我國官員財產申報制度存在的困境與影響因素研究。主要從官員抵觸心理、隱私保護沖突、配套設施不完善等三個方面進行影響分析。王高賀、郭文亮認為存在藏富、保護隱私、擔心收入減少、害怕腐敗行為暴露心理、推行時機不成熟等心理。屠振宇提出了申報人隱私權保護問題。韓珍珍則認為當前官員認同度不高、缺乏法律制度的支撐以及配套制度不健全等是財產申報的困境。三是實現官員財產申報制度的方法與路徑研究。梁平支持“自上而下”的路徑。廖曉明則支持“自下而上”路徑。從實際情況來看，“自下而上”是當前探索主要模式，但從國外實施的成功經驗來看，只有“自上而下”才有可能真正全面實現財產申報。

近兩年來，將大數據思維、技術運用于腐敗預防和懲治成為研究的熱點。徐浩程提出利用大稻菅罷腋敗；張碩、高九江探討了大數據技術在腐敗防治機制中的應用；劉筱勤則強調應用大數據對當前的廉政制度進行創新；廖曉明、魏永平、羅文劍基于大數據技術闡述了預防腐敗的方法、框架以及面臨的挑戰。在實踐領域，江蘇昆山、北京市檢察院、廣東肇慶、上海奉賢區紀委探索了“大數據反腐”新模式，在利用大數據科技反腐方面取得了較好的成效。

綜上所述，隨著“大數據時代”到來，基于大數據思維的反腐敗研究成為熱點，為反腐敗開辟了新的研究思路，值得肯定與借鑒。當然，這些研究更多針對腐敗這一宏觀領域展開，在大數據技術具體運用過程中因為缺少具體載體而無法聚焦。再加上廉政數據收集難、數據挖掘分析專業人員嚴重不足等因素，其真正運用還有很長的一段路要走。

3 大數據思維下的官員財產申報模式探索

運用大數據思維，從技術方法層面對官員財產申報制度進行創新研究，能給官員財產申報制度研究以一個全新的視域，從而開辟出一條新路徑規避或突破當前的層層阻礙。從應用價值來看，基于大數據思維的新方法與新技術，通過構建三位一體的“數據收集―挖掘分析―數據運用”新機制，能有效解決虛假申報、抽查比例低、核查難度大及公眾參與難等問題，有利于現有條件下快速提升官員財產申報制度的績效。大數據財產申報模式，如圖1所示。

大數據的基石是數據源，通過對官員財產申報信息的梳理，可以把大數據信息源的類型分為三類：結構型數據、半結構型數據、非結構性數據。其中結構性數據主要是通過組織部門提供信息，主要涉及與官員財產相關的銀行、稅務、公安、房產、金融與國土，這類信息的結構相對穩定，格式相對清晰。而半結構型數據與非結構性數據主要是指由公民個人在社交過程中留下的“數據足跡”和公眾參與而來的“數據反饋”，它們一般是通過微博、微信、QQ、論壇與貼吧等社交網絡信息出現。之所以將其劃歸為半結構或非結構數據，主要是由于這類信息并不是傳統意義上的可格式化信息，它們沒有固定的結構，可能是一張圖片、一段語音視頻等信息。

在數據收集階段，對應的是財產申報制度的申報與公示環節。主要是對數據源產生的數據進行整合與采集。其中申報階段重在申報數據與組織部門數據的整合比對，而公示階段則更多的是側重于公眾參與之后產生的數據信息采集。對于結構型數據主要進行數據的整合，由于不同部門間的數據存儲格式不一，所以在具體的數據收集過程中需要進行有效的整合。而對于半結構與非結構數據，則主要是數據采集。對于整合后的數據源與采集到的數據源，兩者之間需要進行相關性關聯，例如：最常見的關聯可以以個人身份證號為索引進行關聯，對于關聯后的數據進行數據存儲處理。

數據分析處理階段主要通過內部程序完成。對于已經完成關聯性的存儲數據，依托傳統的數據分析技術（如數據挖掘、數理統計、智能算法）和云計算技術，可以快速分析出申報主體的申報信息是否真實，對于虛假申報情況進行有效預警，同時依據海量大數據還可以對整個申報區域內有關信息進行預測，進而為下一步的財產申報制度改進提供決策支撐。

數據運用主要涉及財產申報制度的核查與懲處環節。在核查環節，大數據改變了傳統的以人工為主的核查方式，改由系統自動核查，這樣不僅提高了核查的效率，擴大了核查的覆蓋面，還節約了行政成本。原來的抽查將變成全方位的普查。同時，通過大數據分析也可以發現一些申報群體的共性以及部分申報主體的個性偏好，便于整個申報制度的及時改進。此外，大數據信息預警給懲處環節也提供數據支撐，使懲處環節更加科學高效。

主要參考文獻

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金融大數據論文范文第5篇

關鍵詞：大數據時代；地方應用型高校；軟件工程專業；課程體系

0引言

大數據作為繼云計算、物聯網之后IT行業又一顛覆性的技術，備受人們的關注，大數據技術正從概念轉向實際的應用，涌現出越來越多的大數據技術應用成功案例，大數據的價值也在迅速增長。2015年，中國大數據市場規模達到115．9億元人民幣，增速達38％，預計2016～2018年中國大數據市場規模將維持40％左右的高速增長［1］。大數據時代的到來，使得軟件行業對人才的應用能力和綜合素質提出了更高的要求。咸陽師范學院作為咸陽市地方應用型高校以服務咸陽地區經濟社會發展為己任，肩負著培養滿足咸陽地方社會需求軟件人才的使命，需要把培養面向大數據時代的軟件工程專業人才作為戰略任務來抓。而課程體系的建設是軟件工程專業人才培養體系最重要的一個方面。本文通過分析我院傳統軟件工程專業課程體系，以及大數據時代下企業對軟件工程專業人才要求，找出大數據時代下軟件工程專業應用型人才中課程體系存在的問題，探索出我院面向大數據環境的應用型軟件工程人才中課程體系的建設。

1我院軟件工程專業傳統的課程體系

自我院計算機系成立以來，軟件工程專業一直是我院重點建設專業。2013年，“‘3＋1’校企合作軟件人才培養模式創新實驗區”被確定為省級人才培養模式創新實驗區。一直以來，該專業以培養“厚基礎、強能力、高素質”應用型人才的為培養目標，以企業、市場需求為導向，重視實踐、技能和應用能力的培養，與尚觀科技、中軟國際、華清遠見、藍鷗科技等西安多家企業聯合，采取3＋1嵌入式校企聯合教育培養模式，將課程教學、工程實踐、行業理念進行無縫結合。課程體系是一個專業所設置的課程相互間的分工與配合［2］，主要反映在基礎課與專業課，理論課與實踐課，必修課與選修課之間的比例關系上［3］。地方應用型本科院校的課程體系設計既要體現基礎知識的傳授，也要體現實踐能力的培養，同時還要考慮學生的職業能力規劃發展問題。我院2013－2015級軟件工程專業課程體系結構圖如圖1所示。圖12013－2015級軟件工程專業課程體系結構圖從圖1可以看出通識教育必修課程的教學階段共3個半學年，主要涉及思想政治基礎知識、體育、人文歷史、外語應用能力等；相關學科基礎類課程主要包括高數、線性代數、數字邏輯等數學類課程；本學科基礎類課程主要涉及程序設計語言、計算機網絡、操作系統、數據結構、計算機組成原理等；專業技能教學階段強調對學生工程性、實用性、技術性和復合型能力的培養，主要安排專業必修課程和專業選修課程。專業必修課程包括面向對象程序設計、軟件工程、數據庫原理與應用、軟件設計與體系結構、算法分析與設計等，專業選修課程包括Web軟件開發、Linux系統應用程序開發、移動終端開發等。根據教育部專業教學指導委員會軟件工程行業規范［4］，本著“輕理論，重實踐”的原則，我院在一定程度上壓縮理論課課時，增加實踐課課時，優化專業課程體系結構。我院2015級軟件工程專業的人才培養計劃中，各類課程學分設置與所占比例。

2大數據時代企業對軟件工程專業人才的要求

大數據時代所需要的人才是一定擁有數據處理、分析技術的，也就是對數據有敏銳的直覺和本質的認知、能夠運用統計分析、機器學習、分布式處理等技術，從海量、復雜的數據中挖掘出有用的信息，以清晰易懂的形式傳達給決策者，并創造出豐富有價值的專業人士［5］。在大數據時代下，對軟件專業人才培養，應具備以下四個方面的技能。（1）具有厚實的數學、統計和計算機學科的相關知識，能夠根據具體案例大數據分析任務的要求，運用大數據處理、分析平臺，收集整理海量數據并加以分析，挖掘出有價值的信息。（2）掌握大數據處理技術及可視化工具，能根據具體任務的需求，對數據進行選擇、轉換、加工等處理操作，采用有效方法和模型對數據進行分析并形成數據分析報告，用易于用戶理解的方式，提供科學的決策依據。（3）熟悉行業知識、專門業務及流程，將大數據技術和企業文化相結合，充分利用大數據分析處理的結果，挖掘出海量數據中隱藏的價值并應用于企業市場領域。（4）團隊合作精神，大量數據的收集整理、存儲、分析和處理，一個人是很難完成的，需要一個由團隊成員合理分工、共同協作完成。

3大數據時代我院軟件工程專業傳統的課程體系存在的問題

地方高校一直以來受傳統的“學術型”、“研究型”人才培養模式的影響較大，形成了適合于“精英教育”為培養研究型人才的課程體系，無法適應以工程實踐能力、創新創業意識、新技術新方向為目標的人才培養，課程體系中理論教學占主導地位，實踐教學往往處于次要地位［6］。而目前處于大數據時代，信息技術的不斷創新、企業需求不斷變化、綜合型人才需求巨大等因素的影響下，傳統的培養研究型人才的課程體系，無法適應大數據時代以工程實踐能力、創新創業意識、新技術新方向為目標的人才培養。通過了解大數據環境企業對軟件工程人才的要求，分析我院2013－2015級軟件工程專業人才培養課程體系結構，發現存在以下問題：（1）缺少大數據技術方面的課程。傳統的課程體系中主要包括軟件工程專業一些傳統的課程，如數據結構、軟件工程、軟件體系結構等，而且課程內容較陳舊，所開設的一些應用軟件的學習不能緊密貼合行業和技術發展，軟件工程專業教育必須適應互聯網時展和大數據技術的需求，關注企業發展及大數據系統的建設問題，以滿足企業對應用型人才的需要。（2）實踐類課程學時所占比例較少。我院2015級軟件工程專業實踐類課程占總學時的10．8％，是因為傳統的課程體系注重知識傳授，而忽略了學生解決問題、動手能力的提高。地方高校在人才培養中重視理論內容、計算機編程能力，而忽略學生探索能力的培養，這些都不利于學生對新技術、新方向發展的把握，學生難以應對各種層出不窮、錯綜復雜的海量數據，很難挖掘出隱藏的數據價值并有效利用。（3）課程體系結構設置方面，一是存在通識教育類課程教學階段持續時間長，一直到第7個學期，這就影響了后面專業類課程的學習；二是專業基礎類分為專業必修和選修，沒有從課程教學階段不同來劃分，不能體現課程先后的銜接關系。

4大數據時代我院軟件工程專業課程體系建設改革

在大數據時代，軟件工程專業教育必須適應企業發展和大數據行業的需求。教學內容的設置應與行業需求接軌，根據我院學生特點調整2016級軟件工程專業課程體系。具體做了以下幾點的調整。（1）課程體系結構更合理。一是通識教育類課程的調整。一方面將教學階段全部調整到第1、2學年完成，這樣在第3學年學生就可以重點學習專業類技能課程；另一方面此部分增加了大學生心理健康和創新創業教育課程，主要可以加強學生團隊合作精神的培養。二是專業類課程結構的調整。將專業類課程分為專業（學科）基礎課程和專業技能課程兩大類，專業（學科）基礎課程主要包括數學類課程、計算機導論、程序設計語言、數據結構、操作系統、軟件工程、運籌學、數據分析與處理。專業技能課程又分為專業核心課程和專業方向課，專業核心課程包括面向對象程序語言類、軟件設計模式、算法分析與設計、軟件測試等軟件工程專業要求的核心課程，而專業方向課分為3個方向：大數據分析、Web技術應用、移動終端開發，鼓勵學生在學好專業基礎和核心課程的同時，發現自己專業類的興趣，選擇一個自己感興趣的方向集中學習，大數據分析方向是重點向學生推薦。在教學階段安排上，一般專業（學科）基礎課程要優先于專業技能課程，這樣可以讓學生在掌握了學科、專業基礎上，充分了解軟件工程專業技能的訓練。（2）增加了大數據技術方面的課程。在新調整的課程體系中，專業（學科）基礎課程和專業技能課程都增加了大數據相關內容。基礎課設置增添運籌學、數據分析與處理等，使學生了解大數據行業基礎知識，激發學生對大數據行業發展及大數據應用前景的興趣；專業技能課設置了數據倉庫與數據挖掘、大數據統計分析與應用、數據挖掘算法與應用等前沿科學技術相關課程以滿足大數據系統建設與應用的需要，培養更多企業需要的大數據管理分析軟件專業人才。院級選修課鼓勵研究大數據方向的教師積極申請大數據案例分析、大數據安全與隱私保護、HadoopMap／Reduce技術原理與應用等實用性強的課程，以補充對大數據方向特別感興趣學生的學習內容。（3）增加實踐類課程所占比例。相比較2015級，以培養地方應用型人才為總目標，實踐類課程課時由19課時增加到28課時，所占總課時比例提高了約50％。實踐類課程包括校內（課程設計和實訓）和校外（見習、實習、實訓、畢業論文），種類多樣化，使得學生多方面提升自己解決問題和動手操作能力。針對校內實驗我院教師結合大數據教學實驗平臺，根據課程內容設計實驗項目，從初級到高級，安排合理的階梯式學習，實驗內容持續更新，加入最新、主流的分析建模工具和挖掘算法，學生在免費、開放的平臺環境下進行大數據構建、存儲、分析統計等實驗內容，使學生熟練掌握Ha－doop、HBase、Spark等關鍵技術，提高大數據理論分析及技術應用的能力。做好校內實踐的同時，校外實踐更是尤為重要，首先在實習、實訓企業的選擇上，盡量選擇“口碑好、技術強、理念先進”的單位，目前我院已與鄰近城市西安與尚觀科技、中軟國際、華清遠見、藍鷗科技等西安多家企業聯合，第四學年分批組織學生到合作企業的實訓基地參加真實的實訓項目，體驗IT企業真實的工作環境、工作流程和企業文化，了解互聯網大數據、零售大數據、金融大數據等領域知識，學習海量數據搜集、分析、存儲技術，引導學生按照項目的需求、總體設計、詳細設計、編碼、測試等流程完成實踐內容，規范化文檔和代碼的編寫，培養學生的行業、職業素養。

5應用效果

目前應用此方案有2016和2017級兩級學生，雖然這兩級學生都還沒有就業，但在創新應用能力方面都較2015級之前學生有顯著提升。近兩年有10余組學生團隊獲得國家級、省級、校級“大學生科研訓練項目”立項資助，有8名同學獲得“藍橋杯”程序設計大賽國家級二等獎、三等獎，省級一等獎2項，二等獎、三等獎多項。2016年有兩隊學生獲得陜西省高校“互聯網＋”創新創業大賽三等獎，一隊學生獲得咸陽市青年創業大賽二等獎。數十名學生在核心期刊上公開發表學術論文。從目前取得的成績來看，課程體系結構的調整，使得學生不僅獲得扎實的理論知識，而且具備了過硬的實踐和創新能力，我院軟件工程專業畢業生一定會深受用人單位喜歡。

6總結

針對大數據時代下地方本科院校軟件專業人才培養中課程體系存在的一些問題，筆者分析了大數據環境對軟件工程專業人才的要求，以地方本科院校咸陽師范學院為例，改革調整了課程體系，主要在在理論教學和實踐教學中增加大數據相關理論及技術內容，通過近年來的探索與實踐，此課程體系結構有效提高了學生的創新應用能力，為大數據時代企業發展培養了高水平、高素質的大數據分析人才，新的課程體系適應了大數據環境下軟件工程人才的培養。

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