王綺

大數(shù)據(jù)技術(shù)在財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)領(lǐng)域中日益顯示出其重要性。大數(shù)據(jù)技術(shù)大大擴(kuò)展了數(shù)據(jù)源的范圍，包括豐富的內(nèi)部結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和多樣的外部非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，為深入的分析提供了基礎(chǔ)。通過數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和文本分析等手段，分析師能夠更準(zhǔn)確地挖掘數(shù)據(jù)中的價(jià)值，從而提高模型的準(zhǔn)確度。大數(shù)據(jù)技術(shù)支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與處理，使財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)可以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)更新。這些技術(shù)還幫助優(yōu)化預(yù)測(cè)流程，提高了預(yù)測(cè)的效率與效果。大數(shù)據(jù)技術(shù)為財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)提供了強(qiáng)大的支持，使其更加準(zhǔn)確和高效。

當(dāng)今時(shí)代，企業(yè)面臨著快速變化的市場(chǎng)環(huán)境和激烈的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)。如何在復(fù)雜多變的環(huán)境中做出正確的戰(zhàn)略判斷，已經(jīng)成為影響企業(yè)生存發(fā)展的關(guān)鍵。而精準(zhǔn)的財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)，直接關(guān)乎企業(yè)對(duì)市場(chǎng)的判斷能力。然而，傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法難以應(yīng)對(duì)海量化和高維度的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)以其處理海量數(shù)據(jù)的能力，為提高財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性帶來了希望。不僅擴(kuò)大了預(yù)測(cè)的信息范圍，還提供了更精密的分析手段。通過闡釋大數(shù)據(jù)技術(shù)在預(yù)測(cè)中的各種應(yīng)用，展示其對(duì)提高預(yù)測(cè)價(jià)值的重要性。希望可以引起企業(yè)對(duì)利用先進(jìn)技術(shù)提升決策能力的重視，使大數(shù)據(jù)真正成為企業(yè)在復(fù)雜環(huán)境中發(fā)展的利器。

一、大數(shù)據(jù)技術(shù)拓展了財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)源

（一）豐富的內(nèi)部結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

內(nèi)部結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要是企業(yè)日常運(yùn)營(yíng)產(chǎn)生的有序數(shù)據(jù)，如財(cái)務(wù)報(bào)表、交易記錄和客戶信息等。這些數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)中起到了核心作用。而大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過高效的數(shù)據(jù)整合和處理能力，使得企業(yè)可以從中捕獲更多細(xì)節(jié)，如季節(jié)性變化、產(chǎn)品線的盈虧情況和市場(chǎng)細(xì)分領(lǐng)域的趨勢(shì)。此外，云計(jì)算和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展，使這些結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和檢索變得更為高效，為財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)的深度分析奠定了基礎(chǔ)。

（二）多樣的外部非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

外部非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是近年來大數(shù)據(jù)技術(shù)引入財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)領(lǐng)域的一個(gè)重大創(chuàng)新。這些數(shù)據(jù)主要來源于企業(yè)之外的環(huán)境，如社交媒體、新聞報(bào)道、行業(yè)研究報(bào)告等。這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包含了大量的文本、圖像和視頻，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析方法難以處理。但是，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，這些信息可以被轉(zhuǎn)化為有用的、可以量化的指標(biāo)，從而為預(yù)測(cè)提供更為豐富和多樣的視角。例如，通過對(duì)新聞報(bào)道的文本分析，企業(yè)可以捕獲到與其相關(guān)的市場(chǎng)情緒變化，進(jìn)而更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來的銷售趨勢(shì)或股價(jià)波動(dòng)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)為財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)提供了一個(gè)廣闊的數(shù)據(jù)海洋，使得預(yù)測(cè)更為全面和準(zhǔn)確。不僅如此，這些新的數(shù)據(jù)源還為財(cái)務(wù)分析師提供了探索市場(chǎng)深層次規(guī)律的可能，推動(dòng)了財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究和實(shí)踐的進(jìn)步。

二、大數(shù)據(jù)技術(shù)增強(qiáng)了財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)的分析能力

（一）使用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等提高模型準(zhǔn)確度

現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的復(fù)雜性與不確定性增加，財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性變得尤為關(guān)鍵。數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)作為先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，為此帶來了新的思維方式。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)致力于從大量數(shù)據(jù)中識(shí)別出隱藏的、非顯性的信息和模式，從而為模型提供更為深入的見解。例如，在處理多維度的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘能有效地識(shí)別各個(gè)因素間的內(nèi)在聯(lián)系，提煉出關(guān)鍵的決策變量。與此同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)方法，不依賴于固定和預(yù)先定義的模型假設(shè)，能夠自主學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的規(guī)律。通過這種自我訓(xùn)練的方式，預(yù)測(cè)模型能夠自適應(yīng)地調(diào)整其參數(shù)，更好地匹配數(shù)據(jù)的實(shí)際分布，從而提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性?？傊?，數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)為財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)領(lǐng)域注入了新的活力，不僅提升了預(yù)測(cè)模型的精度，更為分析師提供了更為深入和廣泛的分析視角，進(jìn)一步強(qiáng)化了財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)的科學(xué)性和有效性。

（二）利用文本分析等技術(shù)挖掘非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)價(jià)值

近年來，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的量和影響在商業(yè)領(lǐng)域日益顯著，尤其是文本數(shù)據(jù)，如新聞報(bào)道、社交媒體內(nèi)容及行業(yè)白皮書。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析方法在面對(duì)這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)顯得捉襟見肘，而文本分析為解決這一問題提供了有效手段。文本分析通過先進(jìn)的自然語言處理技術(shù)，能夠?qū)Υ罅康奈谋緮?shù)據(jù)進(jìn)行快速而深入的分析，提取其中的關(guān)鍵信息和情感傾向。例如，對(duì)上市公司的新聞報(bào)道進(jìn)行分析，可以捕獲到市場(chǎng)對(duì)該公司的態(tài)度和預(yù)期，這些信息可以被轉(zhuǎn)化為有結(jié)構(gòu)的、量化的指標(biāo)，進(jìn)而為財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)提供有力的輔助數(shù)據(jù)。此外，通過對(duì)多種來源的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉分析，文本分析能夠揭示出不同數(shù)據(jù)源間的內(nèi)在聯(lián)系和共同趨勢(shì)，從而為決策者提供更為宏觀和全面的市場(chǎng)視角?？偟膩碚f，文本分析等技術(shù)使得非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)領(lǐng)域的價(jià)值得以充分挖掘，為傳統(tǒng)的分析方法進(jìn)行了有益的補(bǔ)充和擴(kuò)展，進(jìn)一步豐富了財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)的深度和廣度。

（三）通過AI和深度學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)現(xiàn)隱藏規(guī)律

金融領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)具有極高的復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)性，其中蘊(yùn)含著大量的深層次、非線性的規(guī)律。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)模型與分析方法往往基于線性的假設(shè)和確定性原則，而這些方法在復(fù)雜的金融環(huán)境下可能無法捕獲所有的信息和規(guī)律。深度學(xué)習(xí)作為一種模擬人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算框架，具備處理復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的能力。通過多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以捕獲數(shù)據(jù)中的高級(jí)抽象特征和隱藏的規(guī)律。這意味著，對(duì)于金融市場(chǎng)的微妙變化、資產(chǎn)價(jià)格的非線性波動(dòng)等問題，深度學(xué)習(xí)能提供更為精細(xì)和準(zhǔn)確的分析。此外，AI技術(shù)還能夠自動(dòng)化地對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，捕獲那些在大數(shù)據(jù)背景下可能被遺漏的細(xì)節(jié)信息。例如，通過分析全球金融新聞和報(bào)告，AI可以及時(shí)捕獲到可能影響市場(chǎng)的關(guān)鍵信息，從而為財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)提供更為及時(shí)和全面的信息。AI和深度學(xué)習(xí)技術(shù)在財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，使得分析師可以更為深入地發(fā)掘數(shù)據(jù)中隱含的規(guī)律，從而更好地理解市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。

三、大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)的動(dòng)態(tài)更新

（一）實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與處理

全球金融市場(chǎng)的日益復(fù)雜化和交互性加強(qiáng)，對(duì)于數(shù)據(jù)的及時(shí)性和完整性要求也日益提高。在此背景下，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與處理在財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)中扮演了不可或缺的角色。

金融市場(chǎng)的信息源是多樣化的，包括股票價(jià)格、交易量、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、新聞報(bào)道等。這些數(shù)據(jù)每時(shí)每刻都在發(fā)生變化，蘊(yùn)藏著市場(chǎng)趨勢(shì)和風(fēng)險(xiǎn)的重要線索。為了捕捉這些瞬息萬變的數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。通過高速網(wǎng)絡(luò)和分布式數(shù)據(jù)系統(tǒng)，金融機(jī)構(gòu)能夠?qū)崟r(shí)捕捉全球范圍內(nèi)的金融信息，確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性。但僅僅采集數(shù)據(jù)并不夠，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，如何有效處理這些數(shù)據(jù)，提取有用信息，是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法往往依賴于批量處理，這意味著，數(shù)據(jù)需要通過一段時(shí)間的積累后才能進(jìn)行處理。然而，對(duì)于財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)而言，這樣的延遲是不可接受的。因此，流處理技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，該技術(shù)能夠在數(shù)據(jù)生成的同時(shí)進(jìn)行處理，無需等待。例如，流處理框架如Kafka和Storm可以實(shí)時(shí)分析金融新聞，識(shí)別關(guān)鍵信息，如市場(chǎng)趨勢(shì)和風(fēng)險(xiǎn)事件，并將這些信息實(shí)時(shí)反饋給預(yù)測(cè)模型，這樣，預(yù)測(cè)模型始終基于最新的數(shù)據(jù)，從而提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性?？傊?，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與處理技術(shù)在當(dāng)今的財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)中起到了關(guān)鍵作用。確保了數(shù)據(jù)的及時(shí)性和完整性，為預(yù)測(cè)模型提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，進(jìn)而提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。

（二）快速更新預(yù)測(cè)模型

在不斷變化的金融環(huán)境中，預(yù)測(cè)模型的靜態(tài)性和滯后性可能導(dǎo)致重大誤差。為了適應(yīng)市場(chǎng)和經(jīng)濟(jì)環(huán)境的快速變化，預(yù)測(cè)模型需要具有靈活性和可調(diào)整性，在這方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)為模型的快速更新和優(yōu)化提供了新的解決方案。

財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集和處理為模型更新提供了前提。當(dāng)有新的數(shù)據(jù)或信息流入時(shí)，模型可以立即感知并開始調(diào)整過程。這與傳統(tǒng)的周期性更新方法形成鮮明對(duì)比，后者往往需要等待數(shù)據(jù)積累到一定量后再進(jìn)行處理和分析。通過分布式計(jì)算技術(shù)，大數(shù)據(jù)平臺(tái)能夠在較短的時(shí)間內(nèi)對(duì)大規(guī)模的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算和分析。這種并行處理機(jī)制確保了模型參數(shù)的快速迭代和優(yōu)化。例如，當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)重大事件或發(fā)布經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)時(shí)，模型可以在極短的時(shí)間內(nèi)重新調(diào)整其權(quán)重和參數(shù)，以更準(zhǔn)確地反映市場(chǎng)的最新態(tài)勢(shì)。計(jì)算技術(shù)的進(jìn)步，多版本模型管理也變得可行。金融機(jī)構(gòu)可以維護(hù)多個(gè)版本的預(yù)測(cè)模型，根據(jù)不同的市場(chǎng)和經(jīng)濟(jì)情景進(jìn)行選擇和應(yīng)用。這不僅為決策者提供了更多的選擇，還增加了模型的健壯性和穩(wěn)定性。總之，快速更新的預(yù)測(cè)模型在現(xiàn)代金融環(huán)境中具有顯著的優(yōu)勢(shì)。確保了預(yù)測(cè)的及時(shí)性和準(zhǔn)確性，為金融決策提供了強(qiáng)有力的支持。大數(shù)據(jù)技術(shù)在這一過程中扮演了至關(guān)重要的角色，充當(dāng)了高效的計(jì)算和分析工具，使模型的快速更新成為可能。

四、大數(shù)據(jù)技術(shù)提高了財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)的效率與效果

（一）構(gòu)建更精確的預(yù)測(cè)模型

在金融領(lǐng)域，準(zhǔn)確性常被視為預(yù)測(cè)的核心要素。過去，由于數(shù)據(jù)采集、處理和分析的限制，財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)往往依賴于簡(jiǎn)化的模型和有限的數(shù)據(jù)，然而，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)改變了這種局面。大數(shù)據(jù)技術(shù)允許對(duì)更大范圍、更高精度的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，這不僅包括金融市場(chǎng)的交易數(shù)據(jù)，還涵蓋了社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)以及其他與金融預(yù)測(cè)相關(guān)的各種信息。這些數(shù)據(jù)為構(gòu)建更精確的預(yù)測(cè)模型提供了豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。處理和分析龐大數(shù)據(jù)集的技術(shù)，如分布式計(jì)算和高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法，確保了數(shù)據(jù)在整個(gè)預(yù)測(cè)過程中的質(zhì)量和完整性，這為財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。更為重要的是，大數(shù)據(jù)技術(shù)支持更復(fù)雜、更高級(jí)的統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)模型，這些模型可以更好地捕捉市場(chǎng)的微妙動(dòng)態(tài)，從而提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。例如，時(shí)間序列分析、多變量回歸以及其他先進(jìn)的模型，現(xiàn)在可以在大數(shù)據(jù)平臺(tái)上得到更快速、更高效的實(shí)施?？傊?，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)極大地推進(jìn)了財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性。這種技術(shù)的進(jìn)步不僅提高了模型的預(yù)測(cè)性能，還增強(qiáng)了其對(duì)市場(chǎng)和經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)的敏感性，從而為決策者提供了更為可靠的預(yù)測(cè)結(jié)果。

（二）進(jìn)行多方案預(yù)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

在經(jīng)濟(jì)和金融領(lǐng)域，面對(duì)的是一個(gè)充滿不確定性的環(huán)境。為了應(yīng)對(duì)這種不確定性，進(jìn)行多方案預(yù)測(cè)以及全面的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估變得尤為重要，而大數(shù)據(jù)技術(shù)為這些活動(dòng)提供了新的方法和工具。多方案預(yù)測(cè)是一種策略，其核心是在多種可能的未來情景中進(jìn)行預(yù)測(cè)，而不僅僅是基于單一的假設(shè)或情景。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以同時(shí)處理和分析多個(gè)數(shù)據(jù)源，從而為多種情景提供輸入數(shù)據(jù)。例如，可以考慮各種宏觀經(jīng)濟(jì)情境，如經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、通貨膨脹或政策變化，以及對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)的可能影響。另外，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估已經(jīng)成為決策過程中的一個(gè)核心環(huán)節(jié)。大數(shù)據(jù)技術(shù)使得可以從更廣泛的數(shù)據(jù)來源中提取風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的信息。這包括市場(chǎng)數(shù)據(jù)、信貸評(píng)級(jí)、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等，這些數(shù)據(jù)都為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供了寶貴的資源。通過這些數(shù)據(jù)，可以更全面、更深入地理解可能的風(fēng)險(xiǎn)，從而為決策者提供更為堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。需要注意的是，雖然大數(shù)據(jù)技術(shù)提供了更為強(qiáng)大的工具和方法，但風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估仍然需要經(jīng)驗(yàn)和判斷。數(shù)據(jù)和模型只是工具，真正的價(jià)值在于如何正確地使用它們，以及如何結(jié)合經(jīng)驗(yàn)和洞察力，為決策提供有力的支持。這種結(jié)合，確保了多方案預(yù)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的深度與廣度，從而為財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)增加了額外的價(jià)值和可信度。

（三）優(yōu)化預(yù)測(cè)流程，提高預(yù)測(cè)效率

在財(cái)務(wù)領(lǐng)域，效率與準(zhǔn)確性并行不悖，共同決定了預(yù)測(cè)的成功與否。大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，使預(yù)測(cè)流程得到了顯著的優(yōu)化，從而大大提升了預(yù)測(cè)的效率。大數(shù)據(jù)技術(shù)允許快速處理和分析龐大的數(shù)據(jù)集。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法往往涉及多個(gè)步驟，如數(shù)據(jù)清洗、驗(yàn)證和轉(zhuǎn)換，而現(xiàn)代的大數(shù)據(jù)工具和平臺(tái)，如分布式計(jì)算框架，已經(jīng)大大簡(jiǎn)化了這些步驟，使數(shù)據(jù)能夠在短時(shí)間內(nèi)被處理和用于分析。預(yù)測(cè)流程中的模型選擇和驗(yàn)證也得到了優(yōu)化。大數(shù)據(jù)技術(shù)支持高度自動(dòng)化的模型選擇方法，允許同時(shí)比較多種模型的表現(xiàn)。這種并行處理，不僅提高了模型的選擇速度，還確保了所選模型的質(zhì)量和適應(yīng)性，使報(bào)告生成和結(jié)果解釋也變得更為迅速和直觀?，F(xiàn)代的數(shù)據(jù)可視化工具可以快速地為決策者提供清晰、直觀的預(yù)測(cè)結(jié)果，從而縮短了從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的時(shí)間。總之，大數(shù)據(jù)技術(shù)通過簡(jiǎn)化和自動(dòng)化預(yù)測(cè)流程的多個(gè)環(huán)節(jié)，為提升預(yù)測(cè)效率打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。而這種效率的提高不僅節(jié)省了時(shí)間和資源，還為決策者提供了更及時(shí)、更準(zhǔn)確的信息，從而確保了財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)的高質(zhì)量和可靠性。

結(jié)語：

大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用極大地推動(dòng)了財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)向更精確、智能的方向發(fā)展。豐富多樣的數(shù)據(jù)源為預(yù)測(cè)提供了全面的視角，新興技術(shù)手段也增強(qiáng)了模型的解釋力和預(yù)測(cè)力?？梢灶A(yù)見，在大數(shù)據(jù)應(yīng)用越來越深入的未來，企業(yè)將可以建立起極為精確的預(yù)測(cè)系統(tǒng)，以此高效獲取市場(chǎng)信息，科學(xué)制定競(jìng)爭(zhēng)策略。屆時(shí)，占有數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)的企業(yè)必將在行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中取得先機(jī)。當(dāng)然，我們也要清醒看到，大數(shù)據(jù)應(yīng)用中仍存在技術(shù)成熟度不足、隱私保護(hù)等問題。但總體上，大數(shù)據(jù)技術(shù)正在推動(dòng)財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)新的超越，這是我們必須認(rèn)真看待并深入研究的趨勢(shì)。

（作者單位：甘肅省地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開發(fā)局第一地質(zhì)礦產(chǎn)勘查院）