大數據背景下的銀行經濟預測和金融統計

杜小鵬 中國人民銀行金昌市中心支行

前言：經濟預測及金融統計可為銀行發展提供參考。其中，經濟預測是指銀行對市場經濟狀況的預估；金融統計是指銀行對金融業務活動相關數據的整合與分析。兩者均涉及多種數據信息，數據統計與計算工作量偏大，隨著互聯網的出現及信息技術的發展，大數據處理技術有效提升了經濟預測及金融統計的效率與質量，在國內各商業銀行中也出現了一定應用。

一、大數據在銀行經濟預測和金融統計中的優勢

目前，銀行面臨的市場競爭日益激烈，大數據在經濟預測及金融統計中的應用，可為銀行決策與業務創新提供數據參考，從而提升銀行經營水平，使其在市場中站穩腳步。具體而言，大數據的優勢體現在以下幾點：

第一，精準預測經濟風險。在銀行發展中，經濟風險的出現可能造成較大的財務損失，嚴重時可能會導致銀行破產。大數據可全面整合銀行金融業務的相關歷史數據，分析市場經濟活動趨勢和發展規律，為銀行預測經濟風險提供參考。因此，在經濟預測與金融統計中，銀行工作人員需充分利用大數據，提升經濟風險預測水平，實現經濟風險的精準預測，使銀行能夠在競爭激烈的市場中站穩腳步。

第二，提升風險管理水平。在大數據技術廣泛應用中，銀行工作人員不僅可以根據歷史數據明確自身發展規律，還可根據數據變化，分析銀行業務的薄弱環節，抓住銀行的主要風險控制點，提升風險管理水平，保障經濟風險的有效規避。

第三，優化金融統計。在以往的金融統計工作中，銀行采用人工或計算機列表計算的方式，開展數據統計與分析，數據錄入與計算過程極易出現偏差，有時會嚴重影響金融統計的結果。在大數據背景下，銀行工作人員可利用大數據技術全面采集市場及業務數據，自動完成數據錄入工作，通過合理數據處理算法的應用，保障數據計算的準確性。可見，大數據技術的應用可優化金融統計，為銀行業務活動的開展提供準確數據參考[1]。

二、大數據背景下的銀行經濟預測和金融統計

（一）構建完善的大數據應用機制。在大數據背景下，銀行需了解大數據技術的優勢，開展大數據戰略設計，制定完善的大數據應用規范，引進大數據技術、云計算技術，研發適用于自身的經濟預測和金融統計的工作機制，優化工作流程，提升工作水平。以某商業銀行為例，技術人員以云計算技術與物聯網技術為基礎，研發基于經濟預測和金融統計的網頁搜索技術與信息抓取技術，銀行工作人員在開展數據分析時，可利用云端數據庫完成數據訪問、傳輸和存儲等操作，可保障銀行數據安全。同時，該商業銀行構建完善的數據共享機制，和當地的電商企業、保險企業及互聯網企業開展合作，構建數據共通平臺，使銀行能實時監察資金流量的變化，為銀行預測及金融統計工作提供豐富的數據資料。

（二）構建適用的大數據應用模型。在大數據背景下，銀行可利用大數據技術改進經濟預測和金融統計的計算工具，構建適用的大數據應用模型，提升經濟預測及金融統計的數據質量和結果權威性。銀行可借鑒歐洲央行及世界銀行等機構的工作經驗，結合自身經營業務，選取經濟預測及金融統計的數據指標，構建知識庫模型及數據分析模型，為數據采集和數據分析提供指導，從而為銀行開展經濟決策提供參考。在數據采集中，銀行工作人員尤其需注重非結構化數據的整合，利用大數據應用模型挖掘圖片及視頻等資料隱藏的信息，使銀行經濟預測與金融統計更加完善，并且可以將大數據應用模型落實到銀行各項數據管理工作中，如會計工作報表與賬單的對接、數據處理算法的優化等方面。同時，銀行需加強自身工作隊伍建設，做好人才引進和人才培養工作，選拔兼備信息素養及經濟學知識的人才，確保工作人員可熟練應用大數據平臺及相關軟件，確保大數據應用模型有效落實，提升經濟預測與金融統計水平，為銀行經營決策與業務活動設計提供參考。

（三）構建合理的大數據分析框架。在大數據背景下，大數據應用的目的在于提升銀行業務水平，技術人員需結合銀行經濟預測與金融統計工作要求，構建合理的大數據分析框架，促進大數據和銀行工作的融合。在這一方面，歐洲和日本的成功經驗可為我們提供啟示。歐央行研發的“定向算法文本分析”（DATA）技術，可通過大數據分析，明確經濟運行狀態，掌握客戶資金流通狀況，精準預測經濟近期走向及發展趨勢，為銀行決策和宏觀調控提供幫助。日本央行根據金融服務報告的特點，構建了XBRL語言架構，可根據財務報表數據和金融報告，明確企業的資金狀況、信用狀況等指標，為經濟預測和金融統計提供數據支持[2]。

借鑒國外成果經驗，我國銀行需構建完善的大數據分析結構。以民生銀行為例，該銀行構建了Hadoop數據整合平臺，可對行內數據、分行數據及數倉數據進行深入分析。在經濟預測與金融統計方面，Hadoop數據整合平臺可實時監控可疑境外取現風險及信用風險，還可根據信用風險，構建反欺詐評分架構，實現銀行信用風險及欺詐風險的精準識別。在民生銀行的數據分析結構評分中，反欺詐評分架構的AUC值為0.9，表明該架構的性能優異，可精準識別信用風險與欺詐風險，保障銀行的健康可持續發展[3]。

結論：綜上所述，大數據在銀行經濟預測和金融統計中的應用，可以預測經濟風險，提升風險管理水平，優化金融統計。通過本文的分析可知，銀行需構建完善的大數據應用機制、適用的應用模型及合理的分析框架，從整體上提升經濟預測及金融統計水平，促進銀行信息化、可持續化發展。