大數據背景下的銀行經濟預測和金融統計分析

齊娣

數據信息對于各個行業的發展都有著不可替代的作角。海量的數據信息可以為銀行經濟預測和金融統計提供有效依據，同時也可以使銀行精確性的掌握市場目前的發展狀態和變化趨勢，各方面的行為和信息都會體現在數據上，有效促進了銀行對未來經濟發展的預測，實現對各方面數據信息的統計和分析。銀行需要了解大數據對國家金融和經濟發展的重要性，將大數據合理應用在銀行的發展中，促進行業更好的發展。

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銀行應用大數據進行經濟分析的要作用

對于銀行等金融機構，使用大數據技術可以起到以下幾個重要作用。

（l）提高經濟預測能力

大數據技術的合理應用，可以有效實現金融機構對未來發展情況的預測。在大量的數據信息中心，金融行業不但可以預測短期內經濟發展的結果，還可以從海量數據中了解到未來一段時間內該行業的發展情況，所以，將大數據應用到銀行的發展中，效果是非常明顯的。

（2）實現金融統計管理智能化

大數據的應用離不開現代化科技設備和科學技術的支持，將先進的科技設備和思想理念融人到銀行的發展中，提高了銀行對各類信息的收集、分類和整理，實現了數據信息的有效利用。并且也實現了對各部門數據信息的規范化管理，加強數據信息的智能化建設，可以利用有效的信息數據對經濟進行科學預測。

（3）完善風險規避能力

銀行在發展的過程中遇到的風險有很多，很多時候，銀行無法準確的進行風險的預測和評估，很容易出現突發性的問題對銀行的經濟發展造成嚴重影響。銀行可以利用大數據技術，對銀行的各方面發展進行全面的問題分析，及時發現各項工作中存在的問題，設計出更完善的解決對策。利用大數據技術，銀行可以對經營方式和經濟發展結構進行科學化的調整，以此來完成對風險的管理，降低市場中金融問題對銀行造成的影響。

大數據對經濟預測和金融統計的影響

（l）對經濟預測的作用

大數據的核心價值在于預測，銀行就是把數據的算法用到海量的數據上來預測經濟的發展走勢。隨著統計收到的數據越來越多，預測的能力會越來越好，在不久的將來，許多現在單純靠人類的判斷力的領域會被數據系統改變甚至取代。

大數據對于經濟預測的重大意義在于兩點：一方面大數據因擁有海量信息提高了預測精度。例如，谷歌趨勢數據最早是由著名經濟學家哈爾·瓦里安（HaIVarian）引入到經濟預測中的。其最基本的方法是，從傳統的的時間預測模型基礎上，加入google預測趨勢所生成的查詢指數，從而提升預測的準確度。近期百度公司也同樣推出類似的趨勢預測類的”百度指數“，其中的數據指數也會被用于經濟的預測。曾有人將“百度關鍵字指數”納入到他們開發的“中國股票市場預測模型”中，將預測平均誤差值從之前的3.8%降低到1.4%。另一方面大數據因與現代電子信息科技結合，大大提高了預測的時效性。

（2）對銀行金融統計和銀行轉型的影響

互聯網信息技術已經廣泛應用到各個領域，人們的思想理念也在不斷變化，數據信息的有效利用為各個行業的發展提供了新的發展方向。在對數據信息的統計方面，也改善了以往對信息的統計方法，在原來金融數據統計方式的基礎上進行了變革，將各方面的數據信息都作為主要的參考依據，對數據統計的每一個環節都進行了改變，提高了數據信息的精準陛，為銀行金融統計工作帶來便利。

構建大數據的困難和挑戰

大數據技術可以為銀行等金融行業提供有效幫助，但是在實際應用時，也存在著一定的問題，大數據的應用基于互聯網平臺，而互聯網平臺的安全問題一直是閑擾互聯網行業發展的一個重要問題。許多應用大數據技術的人員發現，即使通過安全的渠道進行大量的數據采集，也有可能出現信息泄露的現象。大數據技術使用過程中，通常確定是否安全的方式就是觀察自己的身份信息是否會遭到泄露。想要對大數據進行保護，不光是要對收集到的信息進行保護，還需要對通過大數據統計出來的數據信息進行保護。另外，由于網絡環境很容易遭到病毒和黑客的入侵，數據信息在管理、保存和傳輸的過程中都可能會出現信息的泄漏，安全性比較低。所以，大數據技術在發展的過程中還有許多問題需要進行完善。當然最主要的是完善針對互聯網金融的法規的金融企業自身的管理制度的裁定。

解決策略

金融行業的數據信息對國家的經濟發展有著重要作用。大數據技術的應用對金融行業來說，意義是非常大的，但是也存在著一定的問題。金融行業需要了解問題的同時，及時尋找解決對策，才可以讓金融行業更好的發展。想要解決大數據技術應用過程中帶來的問題，可以從以下兩個方面來著手。

第一，完善金融行業統計工作的相關政策，實現全行業統計標準的一致性，對其進行統一的管理。在數據的收集過程中，對其進行標準化的統計和管理，按照不同類型進行分類，對數據信息統一處理。保證數據信息的來源，在對信息收集和整合后，要實現信息資源的共享，傳遞標準化、科學化的信息，保證各項數據信息的有效性，可以對收集到的信息進行對比處理，將其合理應用在金融統計工作中。

第二，研究建設更加科學的數據模型。數據結構的創新和開發，根據分析需要設置不同的維度數據，圍繞數據目標到業務框架。加快金融統計的標準化，促進實施的步伐，金融行業綜合統計工作的細節進入金融業務流程。三是充分利用信息技術和大數據技術，吸收、運用行業外大數據。在交叉扇區之間構建數據共享橋梁的能力，能夠提高微機的識別和系統風險跟蹤的能力。反映全國經濟的整體狀況，把元數據的提速、數據交換、數據交換、數據質量、安全性等主要的共同標準作為大規模數據構建的關鍵。

當代金融市場競爭中數據的作用越來越突出，通過數據可以分析出未來一定階段內的經濟狀況、金融狀況、市場狀況，對銀行未來的改革創新有著重要的推動作用。對此銀行等金融機構需要針對大數據技術不斷創新，吸收并培養專門的數據統計分析人才，實現數據分析對經濟的預測和金融的統計功能，推動我國金融業的商業化改革。

[l]姜杉，何啟志，鄧留，大數據背景下的銀行經濟預測和金融統計研究[J].環渤海經濟暸望，2017（12）.

[2]鄂禹含，大數據背景下的銀行經濟預測和金融統計[J].今日財富，2017（1）：32-33.