大數據背景下的銀行經濟預測和金融統計研究

余劍科 中國人民銀行涪陵中心支行

引言

數據對于經濟發展至關重要，大數據技術也已經運用到多個領域，包括軍事、金融、教育、通信、建筑等，在大數據應用過程中不僅能夠強化信息處理，更能通過各種數據分析其背后的隱藏信息，從而提高數據預測使用的科學性及準確性。

一、大數據與銀行經濟發展的關系

大數據時代對于銀行業的影響是巨大的，信息共享、構建數據庫、數據分析模型建立等內容，對于銀行的管理、調控、決策都有著多方面的影響效果。快速發展的互聯網時代背景下，半結構、非結構及相關數據聯結統稱為大數據，具體是指單位時間內對特定項目進行數據信息采集，并進行分析、整理、歸類、處理等任務，實現信息多元化處理模式。它不僅是針對虛擬網絡環境，更能應用于實際生活中的數據庫存，將其服務于云計算，能夠有效保障結果的準確性。大數據技術的價值觀念與實際應用，是人類發展歷史上的重大突破，它能夠借助數據信息了解到事情發展規律，為人類生存發展起到推動作用。

大數據背景下，信息的價值受到人們認同，將其作為金融交易市場的核心內容，繼而進行相關的公式計算，分析經濟預測形式，完善金融統計數據。銀行經濟預測和金融統計是其進行發展規劃時的主要憑據，對于營銷戰術規劃及自身經濟效益有著決定性作用。在這種情況下，銀行經濟預測若想以標準化模式儲存，就要做到數據錄入規范標準，實現不同地域數據信息整合，提高安全生產感知能力，創建安全管理感知維度分析模型。增強系統決策洞察力，深化數據應用模式，完善金融統計分析。大數據技術在銀行經濟管理工作工作中的現代化應用，能夠有效優化數據共享中心的各項工作，在推動管理部門高效化工作的同時，幫助銀行應對市場經濟變動所帶來的挑戰。大數據技術是會計核算的一種工具，但也是財務管理發展的必然趨勢，會計人工智能化發展會引發新一輪的企業改革，而數據管理崗位也會被重新定位。克服傳統“分析不深，片面性大”的銀行經濟預測歧路，強調精細化統計決策應用，借助大數據進行智慧管控，完成智能化經濟預測管理轉型，將人工智能技術融入金融統計業務流程中，解決傳統工作模式中過度依賴人工判斷的缺點，推動銀行經濟管理工作向著智能化方向發展[1]。

二、銀行經濟進行大數據建設工作時的影響要素

首先，標準化數據整理技術。現階段銀行進行數據信息整理時的技術較為落后，缺乏相關工作經驗，沒有相對較為統一化的協調模型進行數據交換。尤其是部分同電商企業進行經濟對接時的數據挖掘及采集系統方面，都存在一定差距。這是因為銀行發展過程通常較為穩定，忽視了過程中系統數據的作用，即數據利用率較低。這導致部分銀行經濟進行大數據建設時的數據源與語義并不相符，進行銀行經濟預測管理工作時，也沒有一致的設計標準，增大了銀行經濟進行大數據建設的難度。

其次，經濟風險動態監管。傳統銀行數據采集及風險識別方法能夠滿足常規環境下的經濟預測要求，但針對部分特殊金融市場環境，無法保證全方位自動化預警。銀行經濟進行大數據建設工作，整個行為是在銀行經營活動之前，雖然其對銀行經濟效益的影響效果顯著，但自身仍然存在著一定風險性。銀行財務人員要明確經濟預測的限度，控制金融統計隱患，降低年終報表盤點時存在的隱患，保證企業長久發展，有效發揮銀行經濟預測管理工作的財務管理優勢。大數據建設的應用是保證其數據信息充足，完善風險管理體系規劃，進行銀行大數據建設管理工作模式創新的重要途徑。

最后，數據安全及設施完善。大數據時代背景下，各種新型計算技術的應用以及物聯網與互聯網技術的高速發展，使得銀行經濟預測服務范圍不斷擴大，原有數據管理模式無法滿足新時代安全管理需求。大數據建設能夠將安全設備、人員管理、金融市場環境探測等內容進行模擬，將“經濟預測”變為“數據演算”，極大程度上控制經濟損耗，使得經濟預測數據能夠完成標準化儲存，這也為安全生產提供集成化數據分析以及相應的智慧安全處理平臺。在大數據技術支持下，經濟預測信息能夠通過規范化與標準化模式進行項目數據存儲，經過人工智能建模的大數據分析，建立和銀行運營相符合的動態數據監督管理制度，確保數據安全和設施的完善。

三、大數據時代完成銀行經濟預測和金融統計的方法

(一)強調交易數據統計

現階段銀行經濟預測管理工作還存在一定問題，如無法對市場變化做出及時處理的能力，以及數據源的有效判斷等，相關數據處理模型還有優化空間。通過大數據進行銀行會計工作中的報表、賬單等項目制作，包括銀行日常經營過程中所有支出費用，以及獲得收益所需支付的稅額。經濟預測是銀行財務部門通過合理、合法的專業技術手段，進行理財管理的方法，其目的在于有效管控經濟市場風險，從而增加自身經濟效益。大數據背景下，還要強化非結構化數據的應用能力，即圖片、音響資料等內容的經濟預測和金融統計作用。在經濟預測過程中，可以將部分已有數據進行收集，主要包括各種交易手續費用、稅金等費用支出情況，利用金融統計對投資成本進行直接影響，在掌握整體經營活動的信息情況下，進行銀行經濟預測工作。常規銀行進行成本積累的方法主要為股票發行、內部籌資等，這些資本積累模式都會對經濟預測的財務管理能力造成一定影響，所以在利用大數據進行銀行經濟預測和金融統計工作前，要注意不同金融公司之間的溝通，重視數據分享，完善金融經濟安全保護工作，保證銀行內部成本資金不會發生較大變動，影響銀行經濟預測和金融統計效果[2]。

(二)數據分析頂層設計

銀行若想充分發揮大數據技術對當下經濟形勢的預測功能，就要完善頂層設計工作，如金融數據統計及經濟預測部門建設、相關技術維護管理等，根據實際情況制定詳細的計劃報表。Web2.0 時代，互聯網上累極了大量金融信息，包括銀行、企業、用戶在網上生成的應用數據，使得銀行從“中心化”權威模式轉變為“碎片化”數據拓展模式。通過銀行高層會議，制定大數據技術應用及金融行業發展前景，將其作用于銀行日常交易運營工作中。這是銀行進行經濟預測管理工作的重點內容，若交易運營環節的財務管理工作出現問題，將會影響企業整個資金流通，造成經濟預測結果失效。大數據時代，經濟預測能夠有效幫助銀行進行資金運營狀況考察，針對股權集中度與企業盈余管理工作中的負相關情況，將大數據信息作為財務管理手段，根據金融統計結果分析企業交易運營盈余。從本質上來說，經濟預測是對銀行未來經濟活動進行控制，其根本目的在于保證銀行運營過程中擁有足夠的流動資金，并且在一定程度上控制著銀行能夠進行投資的資金使用量。所以，應該在總行內建立相應的頂層數據庫，對各地分行進行的銀行經濟管理預測結果進行分類貯存與管理，完善大數據管理系統在不同銀行部門中的規劃及布局[3]。

(三)規劃數據處理手段

當下市場經濟背景下，進行龐大的數據量處理分析，并從中尋找出有用信息進行經濟預測，需要制定有效的數據處理算法，并進行結構性優化。數字化環境的成熟，幫助銀行逐步享受到信息帶來的數據快速獲取的優勢，但其使用過程中常發生用戶不知所需信息具體來源的尷尬情況。大數據背景下進行銀行經濟預測管理工作設計應免除源數據庫進行集成修改，當下銀行的數據庫種類繁雜，且各有千秋，進行有效信息檢索工作量較大，需要在不影響數據庫權限管理機制的條件下進行網頁接口操作。數據檢索模型需要對用戶IP 地址進行判斷，并告知當前使用者，配合用戶名稱及密碼的保險形式，確保數據傳輸為實際用戶所有而非查詢代理端口，以此來保障數據處理工作的安全性。我國目前銀行經濟預測和金融統計正處在深化推進階段，而大數據技術的應用是整個工作中僅有的完全市場化產品，如何使大數據處理效率與質量更加優化，是銀行經濟預測管理工作時必須面臨的問題。通過提高工作人員及相關研究人員的專業素質。將消耗損失等風險內容應用于經濟預測工作中，細化金融統計差異性。銀行經濟預測和金融統計的最終目的是獲取利潤，銀行內部包括財務管理的所有活動，都是為這個目標實施而努力，獲取經濟利潤離不開經濟預測的積極作用，運用大數據技術保障預測結果的準確性，對銀行未來發展有著重要意義。

四、結語

新時代背景下，大數據技術應用是銀行經濟預測和金融統計發展的必然結果，它不僅能夠改變銀行的經營模式，更能推動城市現代化發展，刺激消費市場活力。在大數據時代，銀行通過經濟預測及金融統計的形式進行資源調配，從而發揮銀行信息資源的最大作用，推動經濟市場有序發展，改變社會主體意識形態，促進銀行經濟的更好發展。