淺談大數據技術在商業銀行金融統計中的運用

劉晗琦

摘 要：金融統計模式關系著金融行業的長遠發展，也對我國經濟發展的穩定性產生著深遠影響，時代不同，金融統計模式應當有所轉變。在大數據時代，商業銀行金融統計模式必須要以大數據為基礎，借助大數據時代的先進技術、理念、手段來實現自身的優化升級。本文基于對大數據時代商業銀行金融統計工作轉變的概述，分析了其在商業銀行金融統計中的運用現狀，并就大數據技術在商業銀行統計中的具體運用措施進行探究。

關鍵詞：大數據技術;商業銀行;金融統計;具體運用

面對日益發展的金融市場，推進商業銀行金融統計工作的創新發展， 是進一步發揮大數據應用價值的重要保障。因此，新時期的商業銀行金融統計工作，應以新的思維視角，構建新的統計環境。本文從商業銀行金融統計工作的現狀出發，立足大數據時代，就如何推進商業銀行金融統計工作建設，做了如下闡述。

1大數據時代商業銀行金融統計工作的轉變

1.1??? 對數據精確性產生的影響

在大數據時代，借助云計算、大數據等技術手段，能夠實現海量信息的快速收集、處理，而且整個統計過程依托于計算機系統，統計成本低、效率高，統計結果更加真實、有效。

1.2??? 對金融分析方式產生的影響

在大數據時代，隨著科技發展，各種統計工具應運而生，為金融統計提供了更多選擇空間，實現了金融分析方式的全面升級。在大數據背景下，統計人員能夠在云計算、大數據等工具的輔助下，掌握更加全面、深層次的金融數據信息。

1.3??? 對金融監管產生的影響

金融風險防范是金融監管的主要目的，而金融監管主要是通過金融統計實現的，所以從根本來講，金融統計影響金融監管的效率，對金融風險防范起著決定性作用。在大數據時代，在云計算、大數據的輔助下，金融統計更加精確、高效，同時，統計工具能夠對數據進行精準分析，并將潛在風險因素呈現到決策者面前，決策者可以根據風險因素加強金融監管，制定金融風險應對措施，避免金融風險的發生。

1.4??? 對金融統計思維產生的影響

在大數據時代，由于數據來源的廣泛性，統計技術的先進性，使得人們統計思維不受限制，更加多元化，無論是數據篩選，還是統計方式，統計對象，都比較廣泛。統計結果不再具有唯一性，而是根據數據為決策者提供對應的數據參考，數據科學性、精確性使得決策者能夠做出更加高效的金融決策。

2大數據技術在商業銀行金融統計中的運用問題

2.1??? 新興業務統計信息不充分，信息存在缺失

部分商業銀行在開展新興金融業務前未能做好充分的配套準備工作，從而導致業務開展在前，統計工作在后。如金融衍生品交易業務等。尤其是一些中小型銀行，由于自身業務知識的缺陷，導致業務已經開展但是業務員、統計工作人員以及信息科技人員卻無法準確地判斷業務的性質。從而導致信息科技人員沒有及時、準確地增加業務字段信息、不能更新統計報送系統，統計人員主觀判斷業務數據，錯誤報送統計業務信息。最終商業銀行決策者、商業銀行管理者提供錯誤的數據信息，引發決策風險。

2.2??? 數據質量問題響應慢，問題解決效率低下

隨著金融創新業務的不斷深入、金融業務產品的日趨豐富，各類業務呈現出復雜的業務管理關系，部分業務難以界定牽頭管理部門，部門之間相互推諉。跨部門數據質量問題存在無主責部門、問題解決慢、解決效率低，無法適應快速變化的業務需求。

2.3??? 數據共享機制不健全，數據公開程度較低

部分商業銀行銀行為了防止商業信息的泄露，引發競爭對手的入侵， 出于銀行的自我保護，除了信息披露要求的必須項目，一般商業銀行都隱藏自己的核心商業信息，從而隱藏了數據信息的價值。從長遠的角度看， 信息的公開和共享是非常有必要的。一方面有利于商業銀行之間真實全面地了解競爭對手的經營情況，學習先進商業銀行的特長，彌補自身的短板，促進商業銀行之間的良性競爭和發展;另一方面，商業銀行可以從公

開的數據中挖掘客戶的行為，從而推出針對性的產品和服務，實現其利益最大化。

3大數據技術在商業銀行金融統計的運用策略

3.1??? 完善統計工具，規范統計模式

大數據時代的商業銀行金融統計離不開先進的技術工具，標準化的統計模式，這些是確保商業銀行金融統計有效開展的基礎因素，也是提升金融統計效率的重要舉措。首先，對金融統計基礎設置進行完善，尤其是要配置高端的計算機硬件設施和先進的軟件系統，要將云計算、大數據技術運用到金融統計系統當中，實現數據的智能化收集、處理、分析;其次，根據大數據具有海量性、低價值性特點，要通過標準數據統計模式的構建來提高數據的統計效率，避免數據統計的遺漏和缺失，提高數據統計的準確性、規范性。同時，規范化、標準化統計模式，能夠提升商業銀行金融數據的處理效率，更好地為金融決策者提供參考依據。

3.2??? 健全金融統計法律機制，提高統計數據共享水平

在大數據時代，商業銀行金融統計模式構建必須要以法律制度為準繩，要在法律制度的許可范圍內實施，傳統金融統計的各種法律機制已經無法適應大數據時代發展需求，必須要健全完善金融統計法律機制。首先，對現有商業銀行金融統計機制進行完善，結合大數據時代特點對原有制度準則進行改革;其次，通過法律制度對金融統計流程進行規范，明確金融統計當中各個主體的職責，確保統計工作的全面落實;再次，制定完善的統計人員管理機制，對統計人員進行定期培訓，提升金融統計人員的核心素養和職業道德，使其更好履行統計職責，提高金融統計效率。最后，加快商業銀行金融統計信息共享機制構建，提高金融數據的透明度，發揮公眾的監管作用，通過監管水平的提升，及時發現問題、解決問題。

3.3??? 優化數據采集方式，提升數據采集精準性

在大數據時代，必須要對數據采集方式進行優化，借鑒和引進國外先進的金融數據采集方式，充分發揮數據采集方式的最大作用，讓數據采集更為全面、深入、多元，實現數據分析的精確性。在大數據時代，細粒度數據采集方式具有相對優越性，能夠實現數據的全面采集、分析，并通過動態跟蹤把握金融市場發展動向，對于決策者制定科學金融決策，解決金融問題具有重要意義，所以，我國應當加快細粒度數據采集方式的推廣和應用，以更好地滿足大數據時代商業銀行金融統計發展需求。

3.4??? 構建金融統計體系，有效預防金融風險

金融行業為我國市場經濟發展提供了資金保障，也是我國國民經濟發展的支柱行業，所以構建科學完善的商業銀行金融統計體系至關重要， 對于提高金融統計效率，規避金融風險意義深遠。首先，利用大數據技術手段，建立完善的統計體系，通過金融數據的精準分析，及時掌握市場經濟發展當中存在的金融隱患，并制定解決措施;其次，金融行業具有高利潤、高風險特點，金融行業必須通過商業銀行金融統計體系的健全來把握行業命運，利用數據分析規避金融風險，實現自身的可持續發展。

結束語

大數據時代背景下，商業銀行要進一步轉變思想，緊跟時代步伐，堅定發展方向，深入進行數據信息技術的開發和研究，為商業銀行金融統計管理水平提供源源不斷的動力。

參考文獻：

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