大數據背景下的銀行經濟預測和金融統計探討

姚鳴

摘要：隨著時代的發展，各種新型式的信息技術和數據處理技術不斷出現，為銀行經濟發展提供了更多的基礎條件。本文對大數據與銀行經濟發展之間的聯系以及影響因素進行總結，并從做好數據統計工作、做好數據分析層頂設計、對數據處理方式進行優化、加強經濟預測和金融統計功能的研發、完善‘大數據，挖掘和應用體系五方面，論述了大數據背景下銀行開展經濟預測和金融統計的具體方式。

關鍵詞：大數據；經濟預測；金融統計；銀行

銀行的金融統計結果是各個國家經濟預測的重要基礎數據，但隨著互聯網行業的發展，大數據逐漸成為了統計分析的主要來源，尤其是金融機構之中掌握的大數據，對國家經濟的影響十分嚴重。因此，我國各大商業銀行應該做好大數據的研究和應用工作，并做好金融統計和經濟預測的現狀分析工作，利用科學方案的制定確保我國整體經濟發展不會受到任何影響。

一、大數據與銀行經濟的聯系

大數據時代對銀行的影響十分嚴重，這主要體現在以下幾方面之中：

（一）銀行宏觀調控的智能化建設

大數據的出現是銀行宏觀調控管理智能化的催化劑，在大數據的作用下，可以將傳統手工處理下的各項事宜向信息化處理方向轉變，并將手工操作過度到半手工狀態上，最終實現全信息化處理。通過大數據的靈活應用，可以實現各種數據的優化處理，如結構化數據和非結構化數據，利用數據自動采集，為經濟預測和金融統計工作奠定基礎條件，從而實現智能化建設。

（二）銀行信息服務與決策基礎

截止到目前銀行數據處理以及管理系統開始朝著集約化方向發展，而經濟金融數據的共享將會成為未來發展的重要方向，為大數據的完善和統一創造有利條件。另外，在發展過程中，銀行所扮演的角色開始出現了改變，成為了企業和政府的數據信息樞紐。另外，在銀行大數據的挖掘和應用過程中，可以為相關金融政策的制定提供依據。因此，站在大數據背景角度來說，銀行信息服務功能的提升對后續工作的影響十分嚴重，關系到信息數據的具體使用情況和效果。

（三）經濟金融風險的監管和調控

通過對銀行相關業務數據的深入挖掘，銀行系統監管將會變的更加全面，并做好調控方式和方法的有序規范。另外，在銀行資金流的跟蹤和監測上，可以達到分析異常及控制風險等目的，進一步提升業務管理效果，最終為銀行各項工作的開展提供系統性支持[1]。

二、影響銀行經濟大數據構建的因素探討

（一）技術方面的滯后性

現如今，銀行在大數據技術的研究上依然體現出滯后性特點，尤其是在和電商企業的對比下，數據采集、挖掘技術等還存在很大差距。長期以來，銀行發展市場較為穩定，沒有對數據利用提出高度重視。因此，銀行雖然具備龐大的數據量，但在利用率上并不高。截止到目前，新興互聯網以及電子商務等企業在大數據處理上具有十分豐富的經驗，在大數據的利用上也會起到關鍵性作用。站在銀行發展角度來說，在該方面上存在很大欠缺，由于相關技術的滯后性，導致大部分信息數據未得到開發，其中的價值也沒有對銀行發展產生幫助作用。

（二）數據整理缺乏標準化設計

現階段，銀行在數據處理過程中容易受到很多因素的干擾，尤其是在技術因素的滯后性影響下，整個數據交換過程也沒有得到標準化的數據模型，數據源以及語義并不統一。而在業務系統和管理系統的設計上，并沒有設計出一個成熟的標準，這也為銀行的大數據開發帶來了更大難度。

（三）缺乏非結構化數據的應用

在銀行檔案管理上，主要包括會計賬簿、報表以及其他資料等，如果能夠確保管理工作的合理性，才能確保數據內容的安全與完整。截止到目前，銀行對于數據的利用依然停留在傳統的結構化數據上，對于圖片、影音文件等非結構化數據的應用明顯缺乏，智能數據的分析也是短板所在，尤其是在現如今的大數據時代下，結構化數據很難與時代要求相符[2]。

（四）個人信息采集的合法性

我國在《征信業管理條例》之中明確規定，在個人信息采集過程中需要得到本人同意，如果沒有得到本人的允許，相關信息的采集會觸犯相關法律內容，這其中不包括公開信息。在此種情況之下，通話消息、營業網點錄像等相關信息需要得到進一步開發和利用。但我國在個人隱私的侵犯定義上表現的十分模糊，這也容易對銀行這種特殊行業產生嚴重影響。除此之外，在大數據時代下，人們對信息安全問題提高了關注度，這也使得信息安全建設問題成為了當務之急。站在數據安全角度來說，相關部門應該進一步加強對該項技術的研發力度，建立起與銀行運營動態數據相符的監管系統，在確保數據安全的同時，對相關設施建設進行完善。

三、大數據背景下銀行開展經濟預測和金融統計的具體方式

（一）做好數據統計工作

當前，銀行金融數據統計和經濟預測分析工作的開展還存在很多問題。例如，相關數據技術與當前市場中的變化數據匹配度較低，更沒有建立起具體的采集和挖掘渠道，為相關數據的動態分析工作產生了嚴重影響。另外，當前數據處理系統中的數據處理能力有待提升，尤其是在處理算法模型上，應該實施進一步的優化操作，尤其是在數據源的分析和判斷能力上需要作出保障。除此之外，人們應該根據大數據對銀行會計工作報表以及賬單制定等工作進行對接，將大數據技術對非結構化數據的應用能力展示出來，做好隱藏信息的挖掘工作。大數據除了可以進行經濟預測和金融統計之外，還能為市場中的金融機構創造溝通和交流工作，提升數據分享合作能力，最終實現全行業全社會對大數據處理技術的全面應用。

（二）做好數據分析層頂設計

銀行想要實現對大數據技術的全面應用，需要做好當前經濟形勢下的經濟預測以及金融統計工作，再次過程中，工作人員必須做好頂層設計工作。例如，在經濟形勢預測以及金融數據統計上，數據處理和管理部門的組建工作顯得尤為重要，以大數據維護和開發工作為主，由專業部門全權負責，并根據具體工作情況制定出詳細的計劃報表。最后，銀行高層會經過集體會議形式，根據大數據技術處理結果對未來發展前景和重點工作內容進行制定，為經濟預測和金融統計工作的穩定開展創造有利條件。在具體大數據應用上，硬件更新和軟件開發工作顯得尤為重要，可以確保大數據技術在應用過程中始終保持最專業的應用結構。另外，銀行還可以根據大數據計算結果和總行數據聯合在一起，建立起相應的數據庫，在實現分層次管理的同時，幫助大數據在各級部門之中實現合理布局。

（三）對數據處理方式進行優化

以當前市場經濟發展情況為背景，想要對數據量的合理分析和布局，需要處理的信息量巨大，還要在其中找到最合適的數據，使得相關數據算法的結構性優化顯得尤為重要。站在數據應用角度來說，大數據處理效率和質量對經濟預測和金融統計工作能夠產生嚴重影響，這也是銀行在發展過程中必須面臨的問題。站在當前技術發展水平角度來說，可以進一步提升研究人員的自身素質，從而實現對大數據技術的有效辨識，還可以幫助工作人員對多門計算機語言進行掌握，或者將最新的數據處理軟件引入到銀行工作之中，促使相關數據處理方式得到根本性優化，提升預測結果的可靠性。

（四）加強經濟預測和金融統計功能的研發

大數據技術在銀行發展過程中的應用，重點在于和銀行的各項業務相接軌。因此，人們應該注重大數據和經濟領域的完美融合，這也是當前大數據發展的主要方向之一。例如，瑞士銀行經過研發，對“定向算法文本分析”技術進行了應用，利用大數據對銀行的經濟運行狀態進行分析，根據客戶的經濟狀態得出結論。該種形式在經濟走向的預測上，能夠為銀行經濟發展提供有利條件。又如，日本銀行利用CBRL語言架構，對數據金融報告展開分析，在了解企業財務狀況、匯率等數據之后，為后續發展創造有利條件。因此，在大數據背景下，銀行需要進一步加強經濟預測以及金融統計功能的全面研發，建立起屬于自己的數據系統，只有這樣，才能為銀行經濟發展創造有利條件。

（五）完善“大數據”挖掘和應用體系

傳統銀行機構的運營主要是通過銀行家的問卷調查為主，并利用DATA預測，將銀行機構的運營情況展示出來。為了將大數據技術的作用展示出來，相關工作人員可以對銀行家的情緒進行深入研究，找到其具體的關注點另外，在經濟金融方面，除了深化改革工作之外，還要加強宏觀調控。站在銀行未來發展角度來說，應該做好歷史數據和當前數據的連接工作，在數據價值最大化發揮的同時，將數據的內在價值展示出來。另外，通過大數據的應用，可以有效提升數據的采集、統計和分析效果，在建立起完善的應用體系同時，為經濟的快速發展創造有利條件。通過該項工作的開展，可以為相關經濟政策決策執行建立起數據基礎。

四、總結

綜上所述，隨著社會的不斷發展，金融市場出現了很多新的特征，如整體性、可預見性等，而在市場競爭上，數據的有效利用顯得尤為重要。因此，人們可以通過數據對未來的經濟市場進行合理預測，這對于之后的銀行改革和發展具有十分重要的意義。為此，各個銀行需要大力培養相關專業人才，為后續我國金融行業發展創造有利條件。

參考文獻：

[1]許銳翔，許祥云，施宇.經濟政策不確定性與全球貿易低速增長——基于引力模型的分析[J].財經研究，2018，44（07）：60-72.

[2]席犇.大數據背景下的銀行經濟預測和金融統計研究[J].河北企業，2018（06）：60-61.