金融大數(shù)據(jù)=行為數(shù)據(jù)流+想法數(shù)據(jù)流？

何大安

推崇大數(shù)據(jù)的未來學(xué)家是科技人文主義的信奉者，他們認為將來一切都由大數(shù)據(jù)主宰，人類所有活動和自然界所有現(xiàn)象都將會成為一種“算法”。世界的未來大勢果真如此嗎？

金融大數(shù)據(jù)

事實上，大數(shù)據(jù)是自有人類就存在但直到工業(yè)化后期才出現(xiàn)的概念，該概念既包括數(shù)字化數(shù)據(jù)，也包括非數(shù)字化數(shù)據(jù);既包括人類社會活動留下的所有痕跡，也包括自然界所有現(xiàn)象的痕跡。同時，它不僅包括已發(fā)生事件的歷史數(shù)據(jù)，而且包括正在發(fā)生事件的現(xiàn)期數(shù)據(jù)和將會發(fā)生事件的未來數(shù)據(jù)。我們現(xiàn)今描述和論證的大數(shù)據(jù)，主要是針對人類活動而言的，如工業(yè)大數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)、消費大數(shù)據(jù)、金融大數(shù)據(jù)、投資大數(shù)據(jù)、社交媒體大數(shù)據(jù)以及人們衣食住行各種分類的大數(shù)據(jù)等。就金融大數(shù)據(jù)而論，它主要由金融機構(gòu)、廠商、個人和政府當局在投資、儲蓄、利率、股票、期貨、債券、資金拆借、貨幣發(fā)行量、期票貼現(xiàn)和再貼現(xiàn)等構(gòu)成。

大數(shù)據(jù)構(gòu)成的分類權(quán)重很復(fù)雜，需要我們利用云平臺和云計算、人工智能技術(shù)來處理，而不是簡單加總就可以作為決策依據(jù)的數(shù)據(jù)。換言之，理解金融大數(shù)據(jù)的構(gòu)成并不難，困難主要發(fā)生在如何搜集、整合和分類大數(shù)據(jù)的分類權(quán)重，以及如何對這些經(jīng)常變動的金融大數(shù)據(jù)進行挖掘、加工和處理。

金融大數(shù)據(jù)內(nèi)涵，可以理解為大數(shù)據(jù)中蘊含的反映人們金融交易行為互動的基本信息，這是一種依據(jù)“信息來源于大數(shù)據(jù)”的認知而得出的理論考量。比較金融大數(shù)據(jù)內(nèi)涵與金融大數(shù)據(jù)構(gòu)成，兩者之間存在關(guān)聯(lián);前者會在一定程度上規(guī)定后者，這主要體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)分類構(gòu)成及其權(quán)重變化會導(dǎo)致金融運行有可能出現(xiàn)的機遇、風險或危機等方面;金融大數(shù)據(jù)內(nèi)涵并不等價于金融大數(shù)據(jù)構(gòu)成，這是因為，金融大數(shù)據(jù)內(nèi)涵在一定程度和范圍內(nèi)要受到政府宏觀調(diào)控政策及其制度安排的影響，以至于人們難以依據(jù)金融大數(shù)據(jù)構(gòu)成進行決策。這個問題會涉及金融大數(shù)據(jù)外延，以及人們根據(jù)金融大數(shù)據(jù)進行決策會不會出現(xiàn)偏差等的討論。不過，我們在一般理論層面上討論金融大數(shù)據(jù)內(nèi)涵，把聚焦點放在金融大數(shù)據(jù)構(gòu)成上，應(yīng)該說抓住了問題分析的癥結(jié)。

金融大數(shù)據(jù)內(nèi)涵具有極大量、多維度和完備性等特征，人們根據(jù)金融大數(shù)據(jù)進行決策，需要有處理這些特征的新科技手段。在現(xiàn)已運用的新科技中，云平臺是搜集和分類極大量和完備性之大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，集約化云計算是加工和處理極大量和完備性之大數(shù)據(jù)的主要技術(shù)手段，機器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等其他人工智能技術(shù)則是對多維度大數(shù)據(jù)進行甄別、判斷和預(yù)測的主要分析工具。人類運用新科技手段對金融大數(shù)據(jù)的挖掘、搜集、整合、分類、加工和處理，存在著效用函數(shù)的評估問題。從正確把握金融大數(shù)據(jù)內(nèi)涵從而消除金融活動不確定性來考察，該效用函數(shù)要取得最大值，關(guān)鍵是人們不僅要能加工和處理歷史數(shù)據(jù)，而且要能加工和處理現(xiàn)期數(shù)據(jù)和未來數(shù)據(jù)，并且能夠從歷史數(shù)據(jù)、現(xiàn)期數(shù)據(jù)和未來數(shù)據(jù)中獲得準確信息。金融大數(shù)據(jù)內(nèi)涵既可以從靜態(tài)上理解，也可以從動態(tài)過程解釋。顯然，經(jīng)濟學(xué)家分析現(xiàn)期數(shù)據(jù)和未來數(shù)據(jù)是對金融大數(shù)據(jù)內(nèi)涵的動態(tài)研究，它是我們解說金融大數(shù)據(jù)內(nèi)涵的分析基點。

社會物理學(xué)認為人們面對未來決策存在“想法流”（彭特蘭，2015），這個想法流與人們行為之間有著可靠數(shù)量關(guān)系，它會改變?nèi)说倪x擇并能夠推動創(chuàng)新。這個觀點的啟示是，我們可以把金融領(lǐng)域已經(jīng)發(fā)生事件的行為數(shù)據(jù)，定義為金融機構(gòu)、政府當局、廠商和個人的“行為數(shù)據(jù)流”，把金融領(lǐng)域尚未發(fā)生但即將會發(fā)生事件的行為數(shù)據(jù)，解說為金融機構(gòu)、政府當局、廠商和個人的“想法數(shù)據(jù)流”。在結(jié)合金融大數(shù)據(jù)是數(shù)字化數(shù)據(jù)與非數(shù)字化數(shù)據(jù)之和的規(guī)定下，我們可得到以下等式：金融大數(shù)據(jù) = 行為數(shù)據(jù)流 + 想法數(shù)據(jù)流 = 歷史數(shù)據(jù) + 現(xiàn)期數(shù)據(jù) + 未來數(shù)據(jù) = 數(shù)字化數(shù)據(jù) + 非數(shù)字化數(shù)據(jù)。這個系列等式非常重要，它在很大程度和范圍內(nèi)揭示了金融大數(shù)據(jù)內(nèi)涵。

大數(shù)據(jù)金融

大數(shù)據(jù)金融，主要是指運用大數(shù)據(jù)分析方法從事金融活動的方法和過程，即廠商、個人和政府通過云計算、機器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等人工智能技術(shù)來匹配金融大數(shù)據(jù)的方法和過程。大數(shù)據(jù)金融反映的是，金融機構(gòu)、政府當局、廠商和個人正在進行決策的具體過程。較之于金融大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)金融關(guān)注大數(shù)據(jù)工具的選擇和運用，強調(diào)金融活動主體在互聯(lián)網(wǎng)擴張過程中掌握和運用云平臺、云計算、機器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等人工智能手段的技術(shù)層級，注重金融活動的效用函數(shù)。從數(shù)字經(jīng)濟運行角度看，大數(shù)據(jù)金融的落地過程伴隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等相互融合的運行過程。

金融大數(shù)據(jù)是人類經(jīng)濟活動的一個最值得重點研究的領(lǐng)域。依據(jù)未來學(xué)家的觀點，對金融大數(shù)據(jù)的分析和研究，還必須聯(lián)系人類經(jīng)濟活動的其他數(shù)據(jù)進行，顯然，這個觀點是以人類一切活動和自然界一切現(xiàn)象都可以轉(zhuǎn)化成“算法”為依據(jù)的。基于現(xiàn)階段人類匹配大數(shù)據(jù)的能力還只是處于初期發(fā)展階段，也基于大數(shù)據(jù)金融的運行和發(fā)展具有相對獨立性，我們只是把金融大數(shù)據(jù)的挖掘、加工和處理放置在大數(shù)據(jù)金融運行的框架內(nèi)進行分析。這個分析框架在體現(xiàn)它們之間相互關(guān)聯(lián)的同時，重點是揭示它們之間的作用機理。

未來學(xué)家把一切都視為“算法”，是以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等的融合達到頂級技術(shù)層次為前提的，當人類不能達到或距這個技術(shù)層次很遠時，我們把金融大數(shù)據(jù)從社會大數(shù)據(jù)中抽象出來展開分析，仍然是大數(shù)據(jù)視野下直面問題研究的一種分析。

大數(shù)據(jù)金融的運行和發(fā)展是制度、主體和行為的綜合，其內(nèi)容極其寬泛。當我們將之作為一種“算法”來考察，問題的分析便聚焦于技術(shù)層面;當我們強調(diào)技術(shù)發(fā)展對大數(shù)據(jù)金融的影響，問題的探討就集中于金融機構(gòu)的選擇行為;當我們關(guān)注金融機構(gòu)的選擇行為，問題的進一步研究就需要討論效用函數(shù)。

這條邏輯分析鏈最顯著的特點，是在關(guān)注新科技之于金融機構(gòu)技術(shù)條件配置的前提上，把金融機構(gòu)劃分為低中高三種類型的技術(shù)層級，并通過這種劃分來預(yù)估不同技術(shù)層級金融機構(gòu)的效用函數(shù)。

金融大數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)金融在內(nèi)涵上的差異絕不是一種概念或范疇的玩味，前者是互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等融合的客觀實在，后者是表征了大數(shù)據(jù)時代或互聯(lián)網(wǎng)時代金融體系的運行和發(fā)展，它代表著金融體系未來發(fā)展的方向。以機器學(xué)習(xí)進步來解說金融機構(gòu)挖掘、搜集、整合、分類、加工和處理大數(shù)據(jù)，目的是揭示大數(shù)據(jù)金融的運行機理，并通過這一機理的揭示來展現(xiàn)未來金融世界的發(fā)展圖景?；跈C器學(xué)習(xí)等人工智能發(fā)展的現(xiàn)狀，我們把新科技層級作為推論金融機構(gòu)處理和匹配大數(shù)據(jù)之能力的依據(jù)，跳越了對新科技運用過程的具體分析?？陀^地講，這樣的分析程序和框架對大數(shù)據(jù)金融運行的論證所得出的認知，同樣適合對其他經(jīng)濟領(lǐng)域的分析。不過，這種推論性分析是粗線條的，至于機器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)對金融機構(gòu)處理和匹配大數(shù)據(jù)的具體過程，則需要等到新科技發(fā)展導(dǎo)致數(shù)據(jù)智能化和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化的全面提升，再由經(jīng)濟學(xué)家來進行理論化和系統(tǒng)化。

現(xiàn)有的經(jīng)濟理論關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟的分析進而關(guān)聯(lián)于大數(shù)據(jù)匹配的研究，主要集中在通過互聯(lián)網(wǎng)擴張對數(shù)字經(jīng)濟的概念界定、行業(yè)范圍界定、行業(yè)屬性界定以及規(guī)模測算等方面，很少有文獻從理論角度對數(shù)字經(jīng)濟運行作出經(jīng)濟學(xué)解釋。

其實，數(shù)字經(jīng)濟的核心永遠是如何挖掘、搜集、整合、加工和處理大數(shù)據(jù)，永遠是通過匹配大數(shù)據(jù)以獲取準確信息來實現(xiàn)效用最大化。