大數據背景下的銀行經濟預測和金融統計

摘要：本文探究影響大數據分析在銀行經濟預測和金融統計應用中制約因素;進而結合問題實現多方面探究，提出促進大數據融入銀行經濟預測和金融統計的策略，以及對新形勢下銀行經濟發展以及金融市場構建提供建議。

關鍵詞：大數據;銀行;經濟預測;金融統計

一、大數據技術簡述

在互聯網飛速發展進程中，多種結構數據通過網絡資源被整合在一起，使得信息和數據集中化，統稱為大數據。這些數據信息在虛擬環境和現實環境中都有所體現，而且數量非常大，為云計算提供數據基礎。在當前的發展環境中，企業可以將運營期間的所有數據和涉及到的信息整合在一起，形成新算法來對經濟發展進行預測，也可以預測和統計金融數據。大數據技術具有繁雜性、相關性和整體性等特點，在實際應用時可以對多方面數據進行對比分析，每種經濟活動和行為都可以通過數據信息展現出來，不用進行單一強調。

二、大數據背景下經濟分析對銀行經濟的影響

現代社會經濟發展過程中的各項活動都會與銀行建立聯系，因此，銀行在大數據獲取方面具備便捷的條件。相較于傳統的銀行數據分析，大數據背景下形成的經濟活動數據不再是單一化、隨機化的信息，而形成了龐大的數據資源，且這些數據在一定算法中能夠形成獨特的語言，用以描述經濟運行狀態[1]。基于此，銀行在大數據背景下，應利用信息系統收集、整合、挖掘、分析信息數據，并探究不同經濟現象、金融活動中的內在聯系形成具有預測價值的經濟模型。

三、大數據背景下的銀行經濟預測和金融統計面臨的問題

第一，對不同類型數據開發的重視程度存在偏差，影響了數據開發與應用的全面性。目前銀行的數據生成主要還是依賴傳統業務，如金融交易、客戶開通賬戶后在銀行系統的交易行為等，在傳統維度上形成的數據信息主要側重于歷史數據、財務數據、借貸數據。雖然隨著金融市場的發展，受互聯網金融的影響，銀行在傳統業務范圍上進行了一定的拓展，并將數據類型從存、放、匯核心業務形成的結構化數據，發展為客戶電話語音、在線交易記錄、網點視頻等非結構化數據。但是與金融科技公司相比，銀行傳統業務數據庫的建設，以及非結構數據開發上依然存在“短板”，受到數據的來源、傳遞與存儲方面存在技術制約，影響了大數據效能的發揮。

第二，個人信息采集的邊界相對模糊，個人信息采集存在爭議。大數據對于銀行經濟預測與金融分析而言，能夠提供充足的資源支持，但是其在個人信息應用方面卻也由于邊界模糊的問題，存在潛在的風險。銀行要想實現經濟預測與金融統計必須要對個人信息進行收集、整合與處理，這時人們不免要問“如何理清數據控制者運用數據的行為邊界？如何確保數據開發中對個人信息的有效保護？”但是目前銀行對于這一問題卻無法給出令人信服的答案。2016年公安部掛牌督辦并告破的“5.26侵犯公民個人信息案”，涉及高達257萬條公民個人銀行信息，涉案金額高達230余萬元，這一案件的被告是一某銀行支行行長，其在大數據的“幌子”下，肆意侵犯個人的銀行信息，造成個人信息泄露，這不僅為用戶的經濟行為帶來了巨大的風險，更是影響了銀行的市場信譽，并為整個銀行業的大數據開發與應用敲響了警鐘[2]。

第三，銀行信息系統有待完善，數據安全問題突出。大數據背景下，銀行面臨著轉型的壓力，雖然在信息系統建設方面銀行做出了巨大的投入，但是數據安全問題依然突出，例如銀行數據在傳輸過程中既存在泄露、丟失的風險，也存在被外部攻擊的風險;在數據處理過程中，即便銀行進行了靜態數據脫敏，但是由于數據集之間的關聯性，依然存在信息泄露的風險;在云計算平臺下，計算環境復雜，多個租戶共享平臺資源，且互聯網支付在云計算中的廣泛應用等都為數據安全帶來威脅。

四、大數據背景下的銀行經濟預測和金融統計分析的策略

第一，完善大數據分析模型，提高銀行經濟預測與金融統計的科學性。銀行應通過對統計工具、信息來源以及數據質量的改進，完善經濟預測與金融統計模型，以提高數據分析的前瞻性，體現大數據分析價值。例如現代銀行在經濟運行中時刻都面臨著用戶流失的風險，尤其是互聯網金融的出現，便捷、高效、多元化的金融服務促使傳統銀行業務面臨較大挑戰、傳統銀行中的用戶不斷流失，對此，銀行應積極利用大數據針對用戶流失現象建立分析模型，并通過對用戶的畫像，制定相應的應對方案。在互聯網時代，信息爆炸使得人們獲得金融信息的途徑愈加廣泛，調查顯示，約63%的用戶使用在線個人網絡以及社交網站就能夠獲得可靠銀行產品信息，而45%的用戶會在社交媒體中會對其金融服務作出評價，這些存在于社交網絡中的數據信息，為銀行預測用戶流失提供了必要的依據。銀行在大數據開發過程中，應拓寬數據收集渠道，從多個視角分析影響用戶流失的因素，并利用系統平臺實現對用戶銀行訪問，用戶來電日志，網頁交互日志，信用卡記錄的交易數據的處理，同時將這些數據信息與社交內容中的信息進行交互、匹配，形成對用戶的全方位“畫像”，進而建立預測用戶流失的數據模型，以形成可視化的行為預測指導，這樣銀行就能根據用戶流失現象制定針對性措施，及時止損，并針對存在潛在流失風險的用戶制定差異化的營銷方案，以挽回用戶，降低流失率，提高銀行經濟決策的預見性。

第二，明確銀行數據開發與應用的邊界，依法維護個人信息安全。在大數據背景下，銀行既是信息的提供者又是使用者，因此需要承擔著保護個人信息安全的職責。在大數據開發與應用的過程中，根據國家出臺的相關的法律法規，以及行業內部的規章制度、規范流程與合規流程確保個人信息安全。例如中國工商銀行為保證個人信息安全性在采集和向中國人民銀行征信管理中心等征信機構報送個人征信信息的過程中，會嚴格遵照程序需取得個人同意、授權，在查詢個人信息的過程中要獲得本人授權，并詳細說明個人信息使用目的與使用范圍;中國工商銀行還建立了白名單制度，即申報、評審符合國家相關規定以及銀行系統規范的單位、個人形成白名單，這些單位或個人可以通過登錄征信系統查詢信息，但是其權限主要為信息管理，無法對個人信息進行收集、整合與利用;此外，中國工商銀行還建立了前置系統，用戶需要與征信系統形成有效對接，才能夠通過安全測試，并利用雙重密碼認證進入系統，以控制系統登錄權限[3]。總之，在信息資源成為社會經濟運行中的重要生產要素和社會財富的時候，銀行作為個人信息資源的重要持有者，需要嚴守職業道德以身作則，明確數據信息開發與利用的邊界，在合法的范圍內實現信息數據的科學利用。

第三，完善銀行信息系統，保障數據安全，有效防范金融風險。銀行經濟預測與金融統計的主要目的是及時發現金融風險，并提前做好防范。在大數據背景下，銀行應通過引入專業數據技術，加強信息系統建設，其中包括信息數據庫安全審計系統建設，即根據行業規則對銀行行為進行考核，對違規操作提出警告，追溯數據庫訪問風險，并建立關聯分析，針對系統異常進行及時診斷;動態數據脫敏系統建設，即保障數據實時訪問安全，防止銀行系統在運行與維護過程中出現敏感數據泄露，避免隱私數據在未脫敏狀態流出銀行，利用高可靠性的動態掩碼進行數據脫敏，保證數據共享安全;數據庫加密系統建設，采用國家密碼局認證、備案的加密設備，對銀行的核心業務數據進行加密保護，通過數據庫加密產品對敏感數據進行加密保存，避免數據文件、備份文件泄露或丟失，即使在黑客通過技術供給獲得數據也難以準確解讀，建立權責分配機制，避免高權限用戶“監守自盜”，利用加密設備提高銀行對數據安全的自主控制能力。

五、前景與展望

綜上所述，大數據對銀行經濟與金融統計帶來的不僅是豐富的數據資源，以及便捷、智能的統計分析手段，還有顛覆性的思想認知，而銀行應積極應對大數據時代經濟發展與金融運行過程中對數據資源形成的新需求，從軟件硬件方面做好調整與創新，深入對大數據的理解，并實現對數據信息的開發與利用，建立符合銀行經濟與金融統計需要的數據信息系統，使得大數據應用在金融服務方面發揮至關重要的作用，進而推動銀行經濟預測與金融統計工作向智能化時代邁進，并將在銀行和金融領域帶來積極的成果。

參考文獻：

[1]惠旭.大數據背景下金融統計未來的發展方向[J].現代經濟信息，2019（07）：339.

作者簡介：趙寧（1982.10-），女，北京市，本科，管理學學士，工作單位：北京良鄉經濟開發區實業有限公司，研究方向：國民經濟學。