人大学者进中学：我院许伟老师“解码”大数据

12月27日，我院经济信息管理系副教授、博士生导师、信息系统与大数据应用实验室主任许伟老师，应我校招生就业处邀请，前往海南海口中学，为优秀的高中学子讲述金融大数据研究前沿与典型应用。

围绕大数据，许伟老师面向高中生，侃侃而谈。什么叫做大数据？每一次在互联网的搜索，每在电子邮箱发一份邮件，每在朋友圈发一条动态，我们在互联网世界所产生的每一个数据都是最终大数据复合的基础。

正是因为大数据是由各种搜索、社交数据汇合而成，所以大数据的第一个主要来源是搜索引擎中所产生的数据，例如 “百度”“google”等搜索引擎中的数据。第二个来源是社交应用软件，例如 “微信” 、“QQ”、“微博”等社交平台。许伟老师研究方向是金融大数据的应用，他指出，大数据另一个来源也包括我们的金融商务，例如金融交易记录等等。

在金融大数据的具体应用方面，许伟老师和大家分享了三个成功的案例。第一个案例是基于网络搜索数据的失业率预测分析。在这个案例中他首先从传统的失业率统计入手，讲到传统方法要一年统计一次，时间间隔太长，样本采集区域和准确性都比较局限。为了更准确更科学的分析失业率，为整个金融市场提供数据预测支持，他承担了中国人民银行委托他利用大数据对失业率进行分析的项目。项目初期，他们首先分析了网络搜索信息和失业率的数据可得性。相对于传统的跑招聘会，现在人们找工作会先在网络上进行职位的搜索和筛选，所以数据的采集是可得的。在数据提取可得可靠的情况下，就可以分析网络搜索信息与失业率走势相关的特征，然后再利用数学模型对数据进行分析处理，最后在进行模型的验证，通过社会实际失业率和利用大数据预测的失业率模型进行验证，最终再完善和修正模型。

在大数据的支持下，人们可以将凌乱的信息变得有序、有规律。从大的方面来说可以为社会金融市场服务。从小的方面来说，大数据也与我们生活息息相关。许伟老师和大家分享的第二案例——信用卡防盗刷，就是如此。在当前个人信息泄露严重，电信、网络诈骗横行的时期，作为金融行业的主体——银行，有必要通过技术手段对用户的资产进行保护，而信用卡的防盗刷技术就是一个典型的例子。信用卡防盗刷技术实际上是基于用户个人海量交易数据，去刻画一个人的消费特征和习惯，当信用卡的消费习惯出现明显变化的时候就存在盗刷的可能。许老师讲到，一个12点刚在北京消费的信用卡，一个小时后在海口消费，这就存在着时间和空间的矛盾，这就有很大可能是信用卡被盗刷。所以利用大数据进行分析，进而对信用卡预警，达到保护用户财产的机制。

最后，许伟老师与在场的师生针对互联网大数据的发展与个人隐私保护，以及金融大数据未来的发展趋势进行了深入的交流。

（供稿：根据海南海口中学报道修改） 

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