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基于知识图谱的“大数据+金融”研究热点与前沿分析

范文

呼雪芳

摘要：文章基于CNKI核心期刊数据库，利用CiteSpace对“大数据+金融”领域相关文献的关键词信息进行了聚类分析，并通过关键词突现探究了发展脉络及前沿热点。结果表明，当前研究热点为信用风险研究和金融创新（互联网金融、银行转型、金融科技等）;“大数据+金融”领域研究前沿发展可以明显划分为两个阶段，其中金融科技为热点前沿，并有继续成为该领域研究热点的趋势。

关键词：大数据;知识图谱;互联网金融;金融科技;金融创新

一、引言

大数据从2008年开始受到学术界的关注，2012年进入普通大众的视野，人们意识到大数据具有巨大价值。它能促进电子商务发展，驱动媒体转型，推动医疗创新，促动教育变革等。金融行业也深受影响，获取更多数据、更准确利用数据已然成为了整个金融行业竞争关键。大数据分析较传统的金融分析而言能提供更丰富的样本和维度，提高预测的准确性，从而降低交易双方信息不对称所带来的高额交易成本。近年来，商业银行面临优势被互联网金融蚕食的风险，证券市场与网络行为大数据有着较强的相关性，保险公司也走入了互联网保险的大门，尝试以大数据为依托，降低客户获取成本，进行风险定价。

大数据已经渗透到了整个金融行业，但在目前的文献还缺少对金融行业中大数据发展的研究，因此，本文旨在通过对国内大数据金融的相关文献进行研究，发现研究热点及研究趋势，分析大数据在我国金融行业的前沿应用，以供金融行业从业者及学者们参考。

二、数据来源与方法

（一）数据来源

本文数据来源于中国知网，文献分类规定为金融、证券、保险和投资，在核心期刊中检索大数据主题的文献，一共检索到数据842条。通过人工剔除不相关主题的文章后，剩余有效记录804条。数据搜索、筛选及下载时间均为2020年2月1日。

（二）研究方法

CiteSpace作为一款知识图谱绘制工具，是研究热点问题与前沿问题的流行分析工具，被广泛运用于图书情报学、信息科学等60多个领域。故而本文选择CiteSpace作为分析工具，识别了“大数据+金融”领域的热点研究，并对其未来发展趋势进行分析。

三、知识图谱分析

（一）研究热点分析

共词分析能够能够良好地反映该研究领域的研究热点与发展方向，关键词能够高度总结文献的中心内容和核心观点，本文利用CiteSpace绘制关键词共现聚类图谱（图1），探索“大数据+金融”的热点问题。图1中Q=0.8239，S=0.5329，表明聚类合理且结构显著。对图1聚类进行进一步探索可知，“大数据+金融”热点主要集中在以下两个方面：信用风险管理和金融创新。

1.信用风险管理

集群#0、#7和#12都是关于信用风险管理的。中心度大于0.1的就表示是关键性节点，集群#0中心度最高的是关键词“数据挖掘”，其中心度为0.15，表明金融行业进行风险控制的关键是对大数据进行数据挖掘和分析。金融行业与风险控制是无法分割的，互联网金融是基于大数据的应用，它借助互联网平台收集大量数据并进行数据挖掘，减少信息不对称问题从而强化借贷风险控制的能力。学者们针对不同的产品，利用定性和定量的方法、文本挖掘技術、研究了借贷客户的信用风险评价指标，建立评价模型和体系，从风险的识别、计量、决策和实施等多个方面进行风险管理研究，较传统的利用统计学方法进行信用风险评估而言，提升了速度和准确性，为更多中小企业和个人提供了借贷的可能性。征信更是管理信用风险的代名词，对于从集群#7可知，第三方支付、监管和中小银行是信用评分中关键节点。第三方平台拥有自己开发的信用评分模式，与中小银行合作能够实现客户资源和业务的优势互补，利用第三方支付的数据进行产品创新。

2.金融创新

从其余聚类中可以总结出，“大数据+金融”另一个热点就是金融创新。通过对聚类进一步分析可知，“大数据+金融”的创新主要集中在以下三个方面。

第一，业务创新。聚类#2、#4及#8～ #11属于业务创新。在大数据与金融的融合中，最早诞生的是互联网金融模式，该概念是2012年4月谢平在“金融四十人年会”上提出的，他认为互联网金融是在商业银行间接融资和资本市场直接融资外的第三种融资模式，对传统金融模式可能产生颠覆性的影响。一时间互联网金融成为学者们研究的热点，对该模式的发展问题以及存在的风险是学者们的主要关注点，典型的p2p和第三方支付等被诸多学者进行研究和讨论。随后学者们开始研究互联网金融如何解决实际问题，而小微企业融资难的问题成为研究热点。随着大数据技术的发展，物联网金融、消费金融以及电商金融等融资模式也逐渐热起来。

第二，机构创新。聚类#5、#6、#13、#14即属于机构创新。分析聚类可知，学者们最关注的金融机构是银行，其转型是研究热点。银行业经历了水泥银行、鼠标银行、移动银行及开放银行四个阶段的转型。“大数据+金融”领域中，学者们的研究就是对第四阶段的转型研究——基于人工智能、区块链、云计算、大数据和物联网的转型。该阶段，学者们关注银行如何进行数字化转型以及转型战略问题。有学者研究发现大中型银行更容易选择闭环生态或开放生态转型战略，而小型银行更关注细分领域。

第三，技术创新。聚类#3中，智能投顾和金融科技的中心度均高于0.1，表明是核心关键词。智能投顾是以大数据为基础、以人工智能为工具的能自动提供投资组合建议的计算机系统。最早是2010年美国Betterment公司上线了智能投顾业务，2015年掀起智能投顾热。学者们关注点主要集中在智能投顾发展、监管及风险问题。而金融科技是金融与科技的结合，是利用现代科技成果优化或创新产品、经营模式和业务流程。当前研究主要集中在理论研究、应用研究以及风险研究三个方面，具体表现为大数据、云计算、人工智能、区块链等。

（二）研究前沿分析

关键词突现能够反映某研究领域的前沿热点，突现强度越强表示关注度越高。笔者利用CiteSpace获得“大数据+金融”领域的关键词突现（图2），图2可以清楚地看到“大数据+金融”领域的研究主要分为两个阶段。

第一阶段为2012～2016年，银行业和互联网金融突现强度远高于其他关键词，是最受关注的两个方向，其次融资模式、创新、财政金融和征信业。在该阶段，研究热点始终围绕着银行业的转型、互联网金融模式的发展、风险和由此衍生的其他金融模式，只有征信业在2015年短暂地突现了一下。可以发现，该阶段“大数据+金融”领域热点持续时间较短，一两年间热度便减退了。

第二个阶段为2017年至今，该阶段更偏向大数据技术研究与应用。可以看出2017年大数据技术开始成为热点，随后金融科技、人工智能、供应链金融、金融监管和智能投顾开始突增。在这些突现词中“金融科技”的突现强度最强，在12个突现词中也是最强，同时该关键词2018年才开始突现，表明其是最前沿的热度最高的研究方向。通过对数据集的二次检索发现，金融科技的热度还有持续上升的趋势。金融科技在全球范围迅猛发展且后劲十足，已然已开始冲击传统的金融模式了，这也意味着固有的监管模式已经不再适用，引发了监管困难的问题，这在突现词“金融监管”中有所体现。而大数据技术、人工智能是金融科技的主流技术，智能投顾是金融科技的新兴产物。值得注意的是，该阶段还有一种金融模式也是热点——供应链金融，这是供应链参与方与金融机构合作的一种业务。进入大数据时代后，供应链金融开始从物流、信息流等更多维度衡量企业的经营状况，评估融资风险，为中小企业解决融资难的问题。当前的研究主要是在大数据背景下供应链金融的创新，如打造数字化供应链金融体系，构建“区块链+大数据”供应链金融新型框架。

五、结论

通过对文献的深入分析有以下发现：在热点问题上，信用风险管理和金融创新是研究热点，金融创新主要指业务创新、机构创新和技术创新，业务创新围绕互联网金融进行研究，机构创新围绕银行业利用大数据相关技术进行开放银行的转型，而技术创新则包含金融科技、智能投顾等方面;而从前沿发展来看，“大数据+金融”领域研究可以分为两个阶段，第一个阶段是2012～2016年，研究热点为互联网金融以及银行转型问题，第二个阶段为2017年至今，研究热点围绕金融科技中的技术、大数据背景下的供应链金融创新以及应用和监管问题，其中，金融科技既是前沿也是热点，在未来还有继续成为研究热点的趋势。

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（作者单位：华南理工大学工商管理学院）

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