大數據背景下的銀行經濟預測和金融統計分析

陳妍君

摘要：隨著科技的發(fā)展，大數據技術在商業(yè)銀行中的應用越來越廣泛，極大地促進了銀行經濟預測、金融統計等領域的發(fā)展。本文通過對當前銀行在經濟預測和金融統計方面的問題以及大數據的應用進行論述，希望能為進一步提升提供建議。

關鍵詞：大數據；經濟預測；金融統計；銀行

一、概述

經濟預測是工作人員通過對一定時期內的客觀經濟活動進行調查、統計和分析，進而預測未來經濟活動發(fā)展的一系列工作的概括，該項工作具有較強的科學性，且對預測者的專業(yè)水平提出了較高的要求。經濟預測是在哲學、經濟學、統計學等多種學科的基礎上進行的，并要以對應的數學模型為基礎。在經濟預測過程中，要通過科學的理論方法、精密的計算，深入了解經濟活動中各種復雜的數據資料及經濟活動規(guī)律，對當前的經濟活動進行分析，并將分析程序重復、持續(xù)地進行，進而對未來的金融發(fā)展進行預測。為了將經濟預測的不確定性降到最低，工作人員必須做出多種預測方案，并選出最優(yōu)的決策。

由于經濟預測所需的數據和計算量十分龐大，在經濟預測過程中，必須要充分借助大數據技術，提升經濟預測的效率和準確性。金融統計是指在經濟活動，對所有的金融流量和數據進行統計，明確貨幣融通的主體、中介、工具、場所等因素，并根據相關需求有重點的分析。當前，商業(yè)銀行將金融統計的重點放在金融貨幣的流通方向、數量、資金結構、余額等方面。

大數據技術并非簡單的信息技術，而是一種企業(yè)資產。相較于傳統的信息技術，大數據技術通常具備以下特點：首先是信息量龐大。互聯網在全球范圍內應用的過程中，每分每秒都會產生龐大的數據，而這些數據信息又都被儲存在虛擬空間，等待被再次利用。其次是計算速度非常快。伴隨著互聯網技術的不斷發(fā)展，信息傳輸速度也得到較大的提升，從而為大數據的高效計算創(chuàng)造了條件。企業(yè)利用大數據技術在短時間內從龐大的數據庫中得到需要的信息，保障企業(yè)和各種機構作出正確的決策；再次，多樣性。大數據技術包含的類型多樣，在計算過程中也能結合不同企業(yè)或機構的需求進行多樣化的計算和篩選，保障相關市場主體能在同一時間獲得相應的數據信息，并實現一定區(qū)域內的信息共享；最后，具有價值積累性。在大數據技術不斷應用的過程中，它會對自身的各項數據進行重復利用和加工，并對部分價值信息進行積累，形成數據價值鏈，在相應的指令下形成人們經濟活動需要的數據模型等。

總之，將大數據技術應用在銀行金融統計及經濟預測領域，對銀行的建設和發(fā)展具有極大的促進作用。首先，可促進工作人員改進經濟預測思維，并提升對數據統計技術的重視程度。大數據時代，數據統計的思維模式已經逐漸突破了傳統數據的結構性限制，數據的格式化、分散化等缺點對數據分析準確性的影響也在逐漸減弱。其次，大數據技術也在潛移默化地影響銀行金融統計的工作方式，推動統計數據的儲存、檢索、加工等流程的革新，進一步便捷了金融機構和個人用戶的金融活動。

二、銀行經濟預測和金融統計分析中存在的問題

（一）信息管理不嚴密

部分銀行的信息安全系統建設不夠完善，在信息管理方面還存在一定的不足。在大數據技術應用背景下，部分銀行原有的信息安全系統建設出現較大的問題，必須盡快實現轉型。在信息安全系統的管理過程中，通過采用各種先進技術，對數據安全系統進行完善和健全，并注重數據之間的關聯性建設。此外，部分銀行在網絡支付平臺等方面的建設不夠完善，需要加強銀行獨立支付平臺的建設，保障數據使用的安全性。

（二）數據處理標準不統一

首先，銀行的數據處理標準不夠統一。受客觀因素的影響，銀行數據處理與其他行業(yè)的數據處理標準存在一定的差異。在應用大數據技術實現資源共享的過程中，出現了技術壁壘，同種數據信息之間的差距過大，嚴重影響大數據技術的利用價值，造成部分銀行和企業(yè)出現“信息孤島”等問題，進而影響銀行經濟預測的準確性及金融統計的效率。

其次，銀行在個人信息采集方面的界限模糊，由于大數據技術應用的時間較短，各項制度規(guī)范還沒有健全和完善，尤其是在個人信息采集和應用過程中的邊界十分模糊，造成銀行數據風險的進一步加大，不僅影響了各項業(yè)務的開展，也造成個人信息泄露，威脅著用戶的個人安全和財產安全。

（三）信息共享和應用程度不足

當前，銀行在經濟運行等方面都處于穩(wěn)定發(fā)展的狀態(tài)，在資源開發(fā)、技術提升、管理改進等方面缺乏一些的動力。再加上銀行自身的信息化基礎較為薄弱，硬件設施不夠健全，大數據技術在經濟預測及金融分析方面的引入和應用難度較大，無法在短時間內發(fā)揮出應有的經濟價值。

此外，銀行的主要業(yè)務生成數據形成單獨的信息流，伴隨著金融市場的不斷發(fā)展和壯大，銀行也逐漸開展了各種業(yè)務，并逐漸對原有業(yè)務進行轉型，在大數據技術的引入和應用方面難免力有不逮。同時，在結構化數據向非結構化數據轉型的過程中也存在較多問題，技術應用和信息儲存?zhèn)鬟f水平較低，大數據技術在經濟預測和金融統計方面的作用得不到有效發(fā)揮。

三、大數據在銀行經濟預測和金融統計中的應用

（一）明確數據開發(fā)應用范圍

首先，要優(yōu)化數據結構。商業(yè)銀行的數據庫基礎主要來自內部網絡和外部網絡，且此類數據都是非結構化數據，便于大數據技術的直接應用。工作人員不僅要重視對此類非結構化數據的應用，還要結合運營情況進行進一步的數據開發(fā)，促使技術充分應用到銀行的宏觀審慎管理等領域。在技術開發(fā)和應用的過程中，工作人員不僅要對內部數據發(fā)掘和探索，更要重視外部數據的整合和利用，并加強銀行數據的安全建設，保障大數據技術能更好地應用在經濟預測和金融統計、分析領域。此外，技術人員在數據開發(fā)和應用的過程中，還要重視對歷史經濟數據及金融數據的潛在價值進行挖掘，并對結構化數據采集統籌管理，保障數據開發(fā)的徹底性和數據分析的全面性，進而為銀行的經濟預測和金融統計提供更好的服務。

其次，要優(yōu)化數據處理技術。銀行數據開發(fā)和應用的關鍵在于數據處理技術的合理應用。當前，大部分商業(yè)銀行的數據處理技術相較于市場發(fā)展仍然處于落后水平，因此，要積極進行技術創(chuàng)新和升級。一方面，結合當前的信息技術處理水平，在原有技術的基礎上改進和搭建，有效提升內外采集數據信息的能力，并通過對數據進行分析，確定用戶的身份和行為模式，進而實現銀行金融產品的精準營銷；另一方面，提升對實時數據、生產歷史數據、結構化數據、非結構化數據等的整合和利用，并有意識地搭建更加完善的信息數據系統，實現精準的經濟預測和金融統計分析。

最后，要提升數據信息的服務能力，搭建信息服務層。銀行的信息服務能力包括數據檢索引擎、機器學習平臺，實時推薦平臺等，在搭建過程中，技術人員不僅要加強大數據技術在綜合風險管理、產品運營、數據安全等方面的應用，還要利用模擬算法完成銀行的經濟預測和金融統計。

（二）銀行金融統計不斷發(fā)展

首先，建立銀行數據共享機制。在大數據背景下，銀行金融統計要想不斷發(fā)展，就必須建立標準化的數據共享機制，提升數據系統的全面性和數據質量。在數據共享機制的構建過程中，先明確數據共享的內容、對象、對數據質量的要求、數據的成本價值、數據共享責任方等幾個關鍵問題，然后再結合具體情況制定數據共享機制和發(fā)展框架，并細化數據共享的相應標準。其次，為了強化數據共享方面的執(zhí)行力度，銀行要設置管理機制，對標準執(zhí)行過程中的問題予以處理和糾正，并嚴格復核審查相關數據，保障數據共享的科學性和合理性。

其次，利用大數據技術合理構建金融統計模型。為了保障銀行金融統計的科學性，銀行要積極利用先進的統計工具對數據進行統計，以提升數據的應用質量。在金融統計過程中，注重對用戶信息的統計和分析，關注經營期間銀行用戶的風險流失情況，并構建用戶流失數據模型，分析影響用戶存取行為的主要因素。同時，拓寬數據統計渠道，通過統計用戶的訪問情況、來電咨詢數據、網絡交互日志等信息，提升金融數據統計的全面性和準確性，針對情況進行服務性能和營銷方案的改進，降低用戶的流失率。

（三）不斷完善信息管理系統

銀行在利用大數據技術進行經濟預測和金融統計的過程中，注重對信息管理系統的完善和規(guī)范，確保用戶數據的安全性。儲戶個人信息的安全是商業(yè)銀行得以健康發(fā)展的重要前提，尤其是在大數據背景下，各種不法分子在數據竊取方面的技術也在不斷更新。為了充分保障儲戶的個人信息安全，銀行在大數據的應用過程中，首先，要明確數據開發(fā)和應用的邊界，在信息的使用和提供方面嚴格把控和監(jiān)督，提升儲戶的個人信息安全防范能力。其次，銀行管理人員要督促工作人員明確相應的法律法規(guī)，并嚴格遵守銀行的規(guī)章制度，規(guī)范信息采集和報送的工作流程；再次，在用戶信息查詢和應用的過程中，相關人員也要上報使用的目的和范圍，并得到用戶的授權；最后，銀行在信息系統的完善過程中，將信息系統與銀行征信系統進行完善和連接，保障個人和單位能及時通過征信系統查詢信息。

（四）金融統計信息優(yōu)勢凸顯

在金融統計信息提升和發(fā)展的過程中，銀行也要制定一定的戰(zhàn)略計劃，突出金融統計的優(yōu)勢。在金融統計的布局和規(guī)劃過程中，首先要加強數據開發(fā)工作，并將其作為當前的重點和目標任務，注重在數據收集、分析、處理、預測、共享等過程中形成系統化結構，保障金融統計的各項優(yōu)勢得以充分發(fā)揮；其次，在數據系統平臺的建設過程中，要結合金融統計工作的需求，對數據系統的各項功能進行完善，組建專業(yè)的研發(fā)部門，設計與當前金融統計信息契合的信息管理和共享平臺，并加強銀行間的聯系，完善數據的統一管理工作，進一步提升信息共享在銀行金融統計方面的優(yōu)勢。

（五）提升經濟預測的重視程度

當前的金融市場發(fā)展環(huán)境十分復雜，發(fā)展方向也不明確，為了保障銀行能在當前的金融市場環(huán)境中獲得穩(wěn)定、長遠的發(fā)展，銀行負責人必須要提升對經濟預測的重視程度，明確商業(yè)銀行的發(fā)展方向和建設目標，并構建科學、完善的管理體系。在經濟預測過程中，要進行專業(yè)、完善的頂層設計，對經濟預測的目的、方法、戰(zhàn)略規(guī)劃、管理策略等進行指導和規(guī)范，并統籌協調，進而保障管理人員有重點地進行工作劃分和任務安排，促使各級工作有條不紊地落實，有效推進經濟預測工作。

其次，在經濟預測過程中，銀行還要重視基礎工作人員工作能力的提升，對工作流程和信息處理傳遞格式進行規(guī)范，提升數據統計和分析的準確性和效率；在數據信息平臺的建設和維護方面，安排專業(yè)的技術人員定期進行維護和更新。通過上述措施，有效提升經濟預測的準確性，幫助銀行提前發(fā)現金融市場中的各種風險，及時采取有效措施進行風險預防和規(guī)避。

四、結束語

綜上所述，銀行的經濟預測和金融統計分析對其穩(wěn)定、長遠發(fā)展具有重要的促進作用，在當前大數據技術的影響和推動下，我國商業(yè)銀行必須加快對經濟預測和金融統計分析相關技術的更新。通過規(guī)范數據的開發(fā)和應用范圍，健全信息管理系統，提升銀行數據信息的安全性，加強對經濟預測和金融統計的重視程度，可有效促進商業(yè)銀行在當前金融市場中的抗風險能力，保障銀行的長遠、健康發(fā)展。

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