大數據背景下作業成本法在商業銀行成本管理中的應用

隨著大數據的系統性逐步完善，商業銀行傳統的成本管理已無法滿足數據處理業務的高速度高質量要求。本文將通過分析商業銀行傳統成本管理當下的不足，以及以商業銀行在大數據背景下引入作業成本法的先進性闡述作業成本法的可行性，并基于大數據提出一些自己的方法觀點。

引言：

伴隨著互聯網技術的飛速發展，信息科技化全球化已成為世界的發展趨勢，在給人們生活帶來翻天覆地變化的同時，還在以其呈幾何倍數增長的數據量潛移默化地影響著各行各業的運營模式，可以說，人類社會正式跨入了“大數據時代”。據麥肯錫的研究顯示，金融業在大數據價值潛力指數中排名第一，而其也在發布的《金融科技全面沖擊銀行業及銀行的應對策略》報告中稱，銀行若不采取任何應對措施，銀行業務將會因受到金融科技的沖擊而危機四伏，在大數據時代背景下，銀行業的危機與機遇并存，尤其是以經營業務為主的商業銀行。

而數據作為商業銀行運轉的“血液”，如何收集數據，整理數據，篩選數據以及從中獲取有價值的信息就成為了其完善其業務的重中之重。為了低成本高效準確地將數據歸類整理，提煉出可為其創造價值的信息，商業銀行迫切需要新技術來迎合大數據時代的需要。

一、商業銀行成本管理的“傳統時代”

1.商業銀行成本的構成

商業銀行的成本是指商業銀行在從事業務經營活動過程中發生的與業務經營活動有關的各項支出。由于商業銀行的業務種類較多，因而其成本的構成也比較復雜，以金融業標準損益表列示的成本內容按照成本的性態和對盈虧影響的重要性可將商業銀行的成本歸納為：

（1）籌資成本 （2）經營管理費用（ 3）稅費支出（ 4）補償性支出（ 5）準備金支出

（6）營業外支出

2.傳統的商業銀行成本管理存在的不足

（1）從觀念上來說，尚未樹立降低成本、創造價值的觀念。

（2）從管理內容上看，商業銀行目前成本管理的重點和內涵仍只停留在控制和降低費用的層面上，還未擴展到積極主動地對包括資金成本、營運成本、風險成本和資本成本在內的全面成本管理。

（3）從成本計算方法上看，對于大部分費用仍然采取粗略而籠統的成本計算方法，簡單地將所發生的費用（成本）作為期間費用處理，尚未采用作業成本法等先進的成本分攤方法。

（4）預算控制相對薄弱。雖然目前商業銀行可通過成本預算及考核預算等方式強化預算管理，但預算約束力仍不強。對各分行的控制只能源于事后考核，未能很好的進行事前控制審批。對超預算的支出也沒有系統的預警或其他監控手段。

二、商業銀行成本管理的“大數據時代”

1.大數據應用的“機遇”

產品、信息、資金是經濟社會的三個重要組成要素，互聯網時代的電商、銀行、物流三大類別企業代表著三種要素的重要占有者。雖然在互聯網技術、平臺層面商業銀行有所落后，但從長期發展趨勢看，商業銀行具有應用大數據所需的重要的優勢。包括：信息和人才優勢、資金和制度優勢等。

2.大數據應用的“挑戰”

在利用大數據幫助商業銀行進行問題解決的同時，信貸客戶個人信息的隱私保護的邊際何在？個人數據是不是可以全部收集，收集在一起引發的副作用為何？ 哪些數據可以搜集？這些問題均涉及到道德與法律層次的重要問題。更大規模的數字化對于資本市場、信貸市場的長遠影響究竟如何？對于商業銀行的存在本質是有益的嗎？種種問題，只是冰山一角，大數據對社會、金融、個人的影響還需細致分析。

三、大數據的作業成本法于商業銀行的應用

1.作業成本法概述

作業成本法簡稱ABC 法，是以作業為中心，確認和計量各項作業耗用的企業資源成本，然后根據成本動因，將作業成本分配給各種產品的成本計算方法。作業成本法的指導思想是：產品消耗作業，作業消耗資源。

成本動因是作業成本法的核心范疇，也是推行作業成本法的關鍵，它成功解決了成本歸屬中的邏輯關系問題。

2.傳統作業成本法于商業銀行的應用

傳統作業成本法于商業銀行的運用步驟如下：

一、通過作業成本核算獲取作業成本管理相關數據。

二、作業成本分析。

三、進行流程分析，實現價值鏈的優化。

3.大數據處理于商業銀行的應用

（1）借“第三方支付”之道收集數據

根據麥肯錫全球研究院的研究，大數據對金融業增長的價值非常高，做好數據集儲存、管理和應用的準備是占領市場和快速增長的必要策略?！笆逡巹潯背雠_之后，金融企業之間已經形成了“科技引領創新”的發展共識，利用智慧型的數據分析系統向精細化信息管理和“以客戶為中心”轉型成了金融企業的發展趨勢。

（2）搭建大數據處理平臺

大數據技術的基礎在于海量數據的易取難析。從硬件上看，銀行得首先準備大量的服務器儲存數據；從軟件看，銀行得借助云技術和運算法對數據進行處理分析，或是自己開發一套數據處理系統，在實踐中形成自己的數據分析技術和算法。

（3）大數據分析對成本管理的影響

“第三方支付”和搭建大數據處理平臺兩者于商業銀行在大數據時代的應對之法都對傳統的商業銀行成本產生了巨大的影響。由于推廣商業銀行自身“電商平臺”，商業銀行需挪出一筆額外資金來滿足這一需要。而大數據處理平臺的搭建，使得銀行初始投入一大筆資金進行 “軟硬件”設施的建設，無形中增大了商業銀行的經營成本。

這些成本該如何完美地“化整為零”是商業銀行需要在大數據分析技術下商榷的。

4.作業成本法與大數據分析的創新融合

一是有別于傳統成本管理的作業成本法，二是順應大數據潮流產生的大數據分析技術，二者均可以作為獨立的成本核算方法，那么在形勢如此復雜多變的情況下，能否將二者結合應用呢？

在此，我想把作業成本法定位為一個大的框架，而大數據分析則定位成用來填充該框架的“材料”。據了解，多源的數據可以歸納為三大類：

（a）一手數據，包括企業或組織直接采集掌控的內部運行數據和營銷數據

（b）二級數據，第三者采集、整理和提供的二手數據

（c）科學數據，包括科學研究的成果、指數、算法以及模型等

而商業銀行的數據分類也大體分為結構化數據和非結構化數據，結構化數據可以按常規的方法將其歸作作業成本法下的資源動因，而非結構化數據需要進一步的分析歸類。

運用作業成本法和大數據分析的結合時，方法步驟可分為：

（1）確認資源，形成作業成本庫，如存貸款業務成本庫。

（2）運用大數據分析技術將收集到的數據進行分類整理，把海量一手數據按高效的方式分類整理成可直接確認資源動因的結構化數據，以及進一步收納分析歸類的非結構化數據和無用的贅余數據。

（3）將結構化數據按其所屬作業進行分配，然后將非結構化數據整合歸類，打包分配進入所對應作業。

（4）按照各項步驟所產生的成本費用進行分攤。而需要考慮的成本費用不僅包括獲得數據信息所產生的，還需要考慮到整理數據以及存儲數據時所產生的費用，而這筆費用可以按其所屬的步驟直接定位為“結構化數據費用”或“非結構化費用”。

整個融合方法中，需要考慮的是在實際運用時如何把每一步驟的成本費用控到最低，讓整個業務循環流程低成本運轉，而且效率也要是可視的。

四、結語

成本、利潤和競爭作為商業銀行面臨的三大管理問題，每一環都對商業銀行的運營起著至關重要的作用。成本作為利潤的基石，如何控制、管理成本便自然而然成為經營管理的核心。目前，成本管理觀念薄弱是我國商業銀行所表現出的普遍問題，其結果則是導致成本信息的失真，進而使得管理者在對產品定價和對市場定位的決策有失偏頗，不利于銀行競爭能力的提升和業務的可持續發展。

在大數據的影響下，傳統作業成本法還不能夠完全“對癥”于商業銀行的成本管理。有創新去應用大數據時代下的作業成本法，有意識去規避管理風險以及控制經營成本，是商業銀行在這個金融風潮日趨猛烈站穩腳跟并乘風破浪的重中之重。正如麥肯錫在《大數據：創新、競爭和生產力的下一個前沿》所述一樣，大數據的時代是世界發展的趨勢，金融業在其中的發展潛力更是不容小覷，而這所有的一切都需以“穩健”的成本管理作為基石，唯此，才能以不變應萬變。