大數據背景下的銀行經濟預測和金融統計分析

周翀

摘要：隨著社會市場經濟的繁榮發展與不斷進步，信息技術手段也在飛速發展，銀行經濟預測與金融統計分析工作隨之受到了我國的高度重視。在當今時代背景下，銀行經濟預測與金融統計分析工作順利開展的必要前提條件就是準確有效的數據信息。銀行作為社會市場經濟的主體，需對社會市場交易與金融工作中的各項數據信息進行統計分析，從而讓其成為更有價值的數據資源。

關鍵詞：大數據背景;銀行經濟預測;金融統計分析

引言

在大數據背景下，我國的信息技術手段得到了充分發展，銀行經濟預測與金融數據的統計分析對現代社會市場經濟有著至關重要的作用，需借助被廣泛應用的互聯網技術創設大數據信息平臺，相關工作人員能夠對各項駁雜繁瑣的龐大數據信息借助合理的互聯網技術手段，進行科學有效的自動整理與歸納分析，以便及時發現信息建設中存在的漏洞，并在第一時間作出改善措施，才能有足夠的信心去應對社會市場經濟不斷變化的新形勢。

一、大數據背景下的銀行經濟預測和金融統計分析現狀

（一）銀行技術開發與實際應用的不足

傳統工作模式過于落后，無法順應當今時代社會市場經濟發展的多變趨勢。雖有一定的技術支持，但仍很難預測更加具有準確性、指導性的經濟信息，也在一定程度上阻礙了銀行經濟數據開發工作的進一步有效發展。銀行經濟占據著社會市場主體地位，自身擁有的數據資源也較為豐富，但在數據資源開發工作中，相比互聯網金融時代具有其遲緩性，在技術引入方面也存在著不足之處。從而導致銀行經濟預測工作的局限性，在面對社會金融市場時，難以與時俱進的采用新技術形式開發數據應用，銀行自身的商業價值也無法發揮最大效益。

（二）銀行處理數據信息缺乏統一標準

銀行對數據信息的處理工作是建立大數據標準的必要前提條件，通常情況下使用通用語言形式。在銀行預測與金融市場統計分析工作中，需建立統一標準，為基礎銀行預測數據信息的準確性與可靠性帶來一定的保障，加快銀行系統集成速度，實現其數據信息資源的共享。

針對銀行經濟預測與金融市場分析的風險問題，需根據實際風險情況作出對應改善與解決的措施，不同風險的數據信息有著較大的差異，若忽視風險隱患問題的存在，極容易造成數據信息的報廢與無效性，不僅會成為垃圾數據，還為相關部門之間的溝通交流增加了極大難度，由此產生信息孤島現象，阻礙金融統計分析工作的進一步有序開展。

（三）銀行對不同數據信息的重視度存在偏差

現階段，大多銀行數據的生產仍在依靠傳統業務，如金融交易等，工作重心放在了財務數據上。隨著社會金融市場經濟的不斷變化，受信息技術手段的影響，銀行開始相繼拓展自身的業務范圍，根據不同類型將數據分為結構化數據與非結構化數據。

與其他金融科技公司相比，傳統業務的數據庫建設還存在著諸多問題，數據信息的來源與傳輸過程極容易收到多種外界不可控因素的影響，同時也具有其技術的局限性，數據信息效能得不到充分發揮。

（四）個人信息采集邊界的模糊性

大數據背景下的銀行經濟預測與社會金融市場統計分析工作時，在個人信息方面有著邊界問題的模糊性，從而給后續數據信息的實際投入使用中形成潛在風險因素。為實現銀行經濟預測與金融統計分析工作的準確有效性以及合理性，需對用戶個人的信息資料進行整合與詳細歸納處理。

控制好用戶個人信息采集方面的邊界性成為了銀行現階段所注重的關鍵內容，若用戶個人數據信息發生泄露，將不法分子極好的可乘之機，侵犯了用戶的個人利益，并在一定程度上對用戶個人的生命財產安全造成了威脅。同時也嚴重影響了銀行的信譽，阻礙銀行的進一步發展，銀行自身對各類數據信息的有效開發與應用也無法順利進行。

二、大數據背景下的銀行經濟預測和金融統計分析措施

（一）適應大數據時代背景，制定數據統一標準

大數據時代背景下，銀行需順應社會市場金融經濟的時代發展趨勢，及時完成自身的轉型工作，滿足市場經濟的需求，才能夠實現進一步的健康可持續發展。需明確自身的發展目標，制定統一標準，站在宏觀角度，全方位、多角度的分析社會金融市場，避免更多的內部金融風險問題產生，加強對金融風險問題的控制力度，落實大數據時代背景下的開發戰略與規劃，使銀行自身潛在的價值發揮最大效益，從而實現理想的發展目標。

在轉型過程中，分析戰略環境時也可進行SWOT分析，從多個角度出發全面總結銀行內部存在的缺陷問題，如人力資源、數據方面的缺陷;還可從社會金融、市場經濟、技術環境等方面分析銀行自身在未來的社會市場經濟的實際發展方向，為銀行進一步發展提供強有力的基礎保障。

（二）推動數據處理技術，完成數據信息共享

銀行在實際工作過程中，應充分考慮大數據背景下的現代化數據系統建設，積極引進學習先進的數據系統建設模式并對其進行進一步的完善與創新，創設科學合理的信息數據共享平臺，統一數據信息系統結構，通過全面的數據信息采集工作再根據其數據信息進行適當的金融推薦營銷工作。

信息數據共享平臺包括但不限于歷史數據、整合數據等平臺，有效實現對駁雜繁瑣的數據信息的整合歸納工作，達到數據信息系統的進一步開發，自動形成有利的數據資源，與傳統工作模式相比，極大地節省了人力物力資源，達到預期的數據信息系統應用效果，是銀行做出各類正確決策的重要依據。

（三）明確數據開發與應用的邊界性

銀行自身是信息數據的提供者與使用者，有著保護個人信息的重要職責所在。為此，在大數據時代背景下的銀行經濟預測和金融市場統計分析工作中，銀行需嚴格按照國家規定的相關法律法規與標準流程，明確數據開發與應用的邊界性，保護用戶的個人信息。

以中國工商銀行為例，在采集用戶個人信息時，需經過用戶本人統一，且建立白名單制度與對應的前置系統，實現與銀行征信系統的有效對接，在合法范圍內有效利用用戶個人信息數據。

結束語

總而言之，在銀行經濟預測和金融統計分析工作中，大數據對其有著至關重要的作用。銀行自身應重視大數據時代背景下所給予的機遇，適應大數據時代背景，推動數據處理技術，明確數據開發與應用的邊界性，從而推動銀行工作的順利開展。

參考文獻：

[1]郭麗娟，沈沛龍.法定數字貨幣，銀行系統穩定與經濟增長：理論與預測[J].商業研究，2020（09）：106-116.

[2]郝婷婷，俞俊杰，陳燕.基于邏輯回歸的商業銀行客戶信用評級研究[J].科技資訊，2019，17（03）：255-256.

[3]陳守東，孫彥林.關鍵性因素視角下經濟增長與金融風險新特征[C]//吉林大學數量經濟優秀成果匯編（2018年卷）.2019.