大數(shù)據(jù)背景下的銀行經(jīng)濟(jì)預(yù)測和金融統(tǒng)計

杜小鵬 中國人民銀行金昌市中心支行

前言：經(jīng)濟(jì)預(yù)測及金融統(tǒng)計可為銀行發(fā)展提供參考。其中，經(jīng)濟(jì)預(yù)測是指銀行對市場經(jīng)濟(jì)狀況的預(yù)估；金融統(tǒng)計是指銀行對金融業(yè)務(wù)活動相關(guān)數(shù)據(jù)的整合與分析。兩者均涉及多種數(shù)據(jù)信息，數(shù)據(jù)統(tǒng)計與計算工作量偏大，隨著互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)及信息技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)處理技術(shù)有效提升了經(jīng)濟(jì)預(yù)測及金融統(tǒng)計的效率與質(zhì)量，在國內(nèi)各商業(yè)銀行中也出現(xiàn)了一定應(yīng)用。

一、大數(shù)據(jù)在銀行經(jīng)濟(jì)預(yù)測和金融統(tǒng)計中的優(yōu)勢

目前，銀行面臨的市場競爭日益激烈，大數(shù)據(jù)在經(jīng)濟(jì)預(yù)測及金融統(tǒng)計中的應(yīng)用，可為銀行決策與業(yè)務(wù)創(chuàng)新提供數(shù)據(jù)參考，從而提升銀行經(jīng)營水平，使其在市場中站穩(wěn)腳步。具體而言，大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢體現(xiàn)在以下幾點：

第一，精準(zhǔn)預(yù)測經(jīng)濟(jì)風(fēng)險。在銀行發(fā)展中，經(jīng)濟(jì)風(fēng)險的出現(xiàn)可能造成較大的財務(wù)損失，嚴(yán)重時可能會導(dǎo)致銀行破產(chǎn)。大數(shù)據(jù)可全面整合銀行金融業(yè)務(wù)的相關(guān)歷史數(shù)據(jù)，分析市場經(jīng)濟(jì)活動趨勢和發(fā)展規(guī)律，為銀行預(yù)測經(jīng)濟(jì)風(fēng)險提供參考。因此，在經(jīng)濟(jì)預(yù)測與金融統(tǒng)計中，銀行工作人員需充分利用大數(shù)據(jù)，提升經(jīng)濟(jì)風(fēng)險預(yù)測水平，實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險的精準(zhǔn)預(yù)測，使銀行能夠在競爭激烈的市場中站穩(wěn)腳步。

第二，提升風(fēng)險管理水平。在大數(shù)據(jù)技術(shù)廣泛應(yīng)用中，銀行工作人員不僅可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)明確自身發(fā)展規(guī)律，還可根據(jù)數(shù)據(jù)變化，分析銀行業(yè)務(wù)的薄弱環(huán)節(jié)，抓住銀行的主要風(fēng)險控制點，提升風(fēng)險管理水平，保障經(jīng)濟(jì)風(fēng)險的有效規(guī)避。

第三，優(yōu)化金融統(tǒng)計。在以往的金融統(tǒng)計工作中，銀行采用人工或計算機列表計算的方式，開展數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析，數(shù)據(jù)錄入與計算過程極易出現(xiàn)偏差，有時會嚴(yán)重影響金融統(tǒng)計的結(jié)果。在大數(shù)據(jù)背景下，銀行工作人員可利用大數(shù)據(jù)技術(shù)全面采集市場及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，自動完成數(shù)據(jù)錄入工作，通過合理數(shù)據(jù)處理算法的應(yīng)用，保障數(shù)據(jù)計算的準(zhǔn)確性?？梢姡髷?shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用可優(yōu)化金融統(tǒng)計，為銀行業(yè)務(wù)活動的開展提供準(zhǔn)確數(shù)據(jù)參考[1]。

二、大數(shù)據(jù)背景下的銀行經(jīng)濟(jì)預(yù)測和金融統(tǒng)計

（一）構(gòu)建完善的大數(shù)據(jù)應(yīng)用機制。在大數(shù)據(jù)背景下，銀行需了解大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢，開展大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略設(shè)計，制定完善的大數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)范，引進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計算技術(shù)，研發(fā)適用于自身的經(jīng)濟(jì)預(yù)測和金融統(tǒng)計的工作機制，優(yōu)化工作流程，提升工作水平。以某商業(yè)銀行為例，技術(shù)人員以云計算技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ)，研發(fā)基于經(jīng)濟(jì)預(yù)測和金融統(tǒng)計的網(wǎng)頁搜索技術(shù)與信息抓取技術(shù)，銀行工作人員在開展數(shù)據(jù)分析時，可利用云端數(shù)據(jù)庫完成數(shù)據(jù)訪問、傳輸和存儲等操作，可保障銀行數(shù)據(jù)安全。同時，該商業(yè)銀行構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)共享機制，和當(dāng)?shù)氐碾娚唐髽I(yè)、保險企業(yè)及互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開展合作，構(gòu)建數(shù)據(jù)共通平臺，使銀行能實時監(jiān)察資金流量的變化，為銀行預(yù)測及金融統(tǒng)計工作提供豐富的數(shù)據(jù)資料。

（二）構(gòu)建適用的大數(shù)據(jù)應(yīng)用模型。在大數(shù)據(jù)背景下，銀行可利用大數(shù)據(jù)技術(shù)改進(jìn)經(jīng)濟(jì)預(yù)測和金融統(tǒng)計的計算工具，構(gòu)建適用的大數(shù)據(jù)應(yīng)用模型，提升經(jīng)濟(jì)預(yù)測及金融統(tǒng)計的數(shù)據(jù)質(zhì)量和結(jié)果權(quán)威性。銀行可借鑒歐洲央行及世界銀行等機構(gòu)的工作經(jīng)驗，結(jié)合自身經(jīng)營業(yè)務(wù)，選取經(jīng)濟(jì)預(yù)測及金融統(tǒng)計的數(shù)據(jù)指標(biāo)，構(gòu)建知識庫模型及數(shù)據(jù)分析模型，為數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析提供指導(dǎo)，從而為銀行開展經(jīng)濟(jì)決策提供參考。在數(shù)據(jù)采集中，銀行工作人員尤其需注重非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的整合，利用大數(shù)據(jù)應(yīng)用模型挖掘圖片及視頻等資料隱藏的信息，使銀行經(jīng)濟(jì)預(yù)測與金融統(tǒng)計更加完善，并且可以將大數(shù)據(jù)應(yīng)用模型落實到銀行各項數(shù)據(jù)管理工作中，如會計工作報表與賬單的對接、數(shù)據(jù)處理算法的優(yōu)化等方面。同時，銀行需加強自身工作隊伍建設(shè)，做好人才引進(jìn)和人才培養(yǎng)工作，選拔兼?zhèn)湫畔⑺仞B(yǎng)及經(jīng)濟(jì)學(xué)知識的人才，確保工作人員可熟練應(yīng)用大數(shù)據(jù)平臺及相關(guān)軟件，確保大數(shù)據(jù)應(yīng)用模型有效落實，提升經(jīng)濟(jì)預(yù)測與金融統(tǒng)計水平，為銀行經(jīng)營決策與業(yè)務(wù)活動設(shè)計提供參考。

（三）構(gòu)建合理的大數(shù)據(jù)分析框架。在大數(shù)據(jù)背景下，大數(shù)據(jù)應(yīng)用的目的在于提升銀行業(yè)務(wù)水平，技術(shù)人員需結(jié)合銀行經(jīng)濟(jì)預(yù)測與金融統(tǒng)計工作要求，構(gòu)建合理的大數(shù)據(jù)分析框架，促進(jìn)大數(shù)據(jù)和銀行工作的融合。在這一方面，歐洲和日本的成功經(jīng)驗可為我們提供啟示。歐央行研發(fā)的“定向算法文本分析”（DATA）技術(shù)，可通過大數(shù)據(jù)分析，明確經(jīng)濟(jì)運行狀態(tài)，掌握客戶資金流通狀況，精準(zhǔn)預(yù)測經(jīng)濟(jì)近期走向及發(fā)展趨勢，為銀行決策和宏觀調(diào)控提供幫助。日本央行根據(jù)金融服務(wù)報告的特點，構(gòu)建了XBRL語言架構(gòu)，可根據(jù)財務(wù)報表數(shù)據(jù)和金融報告，明確企業(yè)的資金狀況、信用狀況等指標(biāo)，為經(jīng)濟(jì)預(yù)測和金融統(tǒng)計提供數(shù)據(jù)支持[2]。

借鑒國外成果經(jīng)驗，我國銀行需構(gòu)建完善的大數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)。以民生銀行為例，該銀行構(gòu)建了Hadoop數(shù)據(jù)整合平臺，可對行內(nèi)數(shù)據(jù)、分行數(shù)據(jù)及數(shù)倉數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析。在經(jīng)濟(jì)預(yù)測與金融統(tǒng)計方面，Hadoop數(shù)據(jù)整合平臺可實時監(jiān)控可疑境外取現(xiàn)風(fēng)險及信用風(fēng)險，還可根據(jù)信用風(fēng)險，構(gòu)建反欺詐評分架構(gòu)，實現(xiàn)銀行信用風(fēng)險及欺詐風(fēng)險的精準(zhǔn)識別。在民生銀行的數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)評分中，反欺詐評分架構(gòu)的AUC值為0.9，表明該架構(gòu)的性能優(yōu)異，可精準(zhǔn)識別信用風(fēng)險與欺詐風(fēng)險，保障銀行的健康可持續(xù)發(fā)展[3]。

結(jié)論：綜上所述，大數(shù)據(jù)在銀行經(jīng)濟(jì)預(yù)測和金融統(tǒng)計中的應(yīng)用，可以預(yù)測經(jīng)濟(jì)風(fēng)險，提升風(fēng)險管理水平，優(yōu)化金融統(tǒng)計。通過本文的分析可知，銀行需構(gòu)建完善的大數(shù)據(jù)應(yīng)用機制、適用的應(yīng)用模型及合理的分析框架，從整體上提升經(jīng)濟(jì)預(yù)測及金融統(tǒng)計水平，促進(jìn)銀行信息化、可持續(xù)化發(fā)展。