基于大数据背景下的银行经济预测与金融统计

在互联网不断渗透和普及的背景下，银行业也获得了快速的发展和进步，尤其是银行业大数据对经济预测和金融统计起到了不可估量的重要作用，要充分把握银行业大数据自身的优势特点，采用科学合理、高效的整合和分析方法，较好地实现银行大数据的经济预测和金融统计，提出相关的方案并加以实现。

一、银行大数据概述

互联网迅猛发展的时代背景下，催生出海量的大数据，并呈现出异质异构的状态，表现为半结构、非结构等大数据形态，体现出大量、高速、多样、价值的4V特征，这些庞大的、多元化的大数据来自社交网络、电子商务网站及其他来源，而现在出现的以云计算为主的大数据信息处理技术可以实现海量的数据存储与分析。由此可见，大数据技术可以将任何一种经济行为纳入到数据范畴，而不再是之前单一化、随机化的数据抽样调查和分析，在大数据技术的有力支撑和依托之下，大数据分析可以采用不同的算法和模型，实现对大数据的完整、系统的挖掘和分析，获悉大数据代表的各类经济活动的含义，并明晰各类经济活动之间的内在相关规律性。

银行大数据统计能够在激烈的金融市场竞争环境中突显自身的价值和作用，主要表现为以下方面的内容：(1)科学预测经济风险。银行大数据是对既往数据的总结归纳，也能够对短期的未来市场经济活动进行科学预测，通过对银行大数据的筛选、提取和挖掘，能够较好地获悉经济活动内在关联性，并对可能出现的未来市场竞争风险进行科学的预测，并有针对性地提出风险应对预案，帮助银行充分发挥自身的优势。(2)提升智能化水平。基于大数据的管理统计系统可以较好地优化数据统计结构，以互联网、大数据技术为依托，提取、整合、分析各类经济活动数据，有效地增强对各类金融活动数据的智能化分析和管理。(3)快速有效应对风险。在银行大数据的支撑和依托下，可以完善和优化银行各类资金结构和营业结构，预测银行可能面临的经济风险和市场风险，分析各类经济风险和市场风险对银行的影响程度，使银行能够科学合理地进行工作布局和规划，做好风险应对准备，减少各类经济风险、市场风险对自身的影响。

二、当前银行大数据治理的现状分析

在我国信息化银行建设快速推进的背景下，累积大量的银行数据资源，其潜在资产价值对于银行业而言意义非凡，可以较好地利用大数据分析帮助银行进行决策、风险控制，抢占市场竞争的先机。为此，银行业日益关注数据治理工作，提升对银行业大数据的挖掘和管理，开展了统一的全行编码规则、客户数据维护等，然而在银行大数据精细化管理和构建分析挖掘平台方面尚存在欠缺，具体表现为以下方面：

(一)运用数据治理企业文化存在缺失

银行数据治理极其复杂和庞大，银行科技部门、业务部门及其他部门必须紧密衔接和合作，才能完成数据治理工作，然而当前尚缺乏数据治理企业文化，没有形成以数据资产为导向的企业文化，无法充分体现其经济预测和金融统计的价值。

(二)组织机构和管理制度尚未健全

对银行大数据的挖掘、整合与分析离不开完善的数据治理职能组织，然而当前的银行内部组织体系尚未健全，各个部门积极参与的程度不高，尤其是业务部门的数据来源较多，要加强对业务部门银行数据的挖掘和分析。

(三)缺乏完整的数据治理管理体系

当前的银行大数据治理管理体系存在缺失，具体表现为：企业级数据标准管理体系的缺失;企业级元数据管理体系的缺失;企业级数据质量管理体系的缺失;数据生命周期管理体系的缺失，这就难以充分发挥银行大数据的潜在价值，没有形成数据开发、共享、使用和管理的全方位良性循环体系，不利于银行经济预测和金融统计工作的发展。

三、基于大数据的银行经济预测和金融统计实现路径

(一)建构并完善银行数据治理体系

要建构全行级别的数据治理体系，优化配置和调度资源，成立专门的数据治理管理体系和文化体系，依据数据治理流程管理模式，提升银行大数据的可用性、可获取性和高质量。要将银行数据治理体系建构纳入战略规划之中，通过对大数据的存储、分布、交换、集成、服务和质量管理等方式，实现银行数据的全方位、高质量治理。

(二)推进银行大数据的统计工作

当前的银行经济预测和金融统计工作尚存在诸多缺陷和不足，诸如数据获取不够及时，数据挖掘渠道较窄，动态分析数据技术不足，数据处理算法相对迟滞等，为此，要以互联网、云计算、大数据技术为依托和支撑，通过对会计工作报表、账单的提取和优化，了解和掌握各种相关数据，并将数据转化为可用的信息。同时，要在银行大数据统计工作中保持与其他银行或金融公司的良好合作协同关系，通过资源优化与共享的方式确保信息的安全与可靠性。

(三)做好银行大数据分析的顶层设计

必须做好银行大数据分析的顶层设计和规划，由专业的数据处理及治理机构体系，全面预测和把握大数据技术、金融行业发展的内在关联和发展趋势，以此作为制定银行大数据分析的重要依据和参考，为银行经济预测和金融统计提供良好的制度保障和组织保障。同时，银行大数据分析工作要选取适宜的算法和模型，通过对大数据计算结果的比对、链接和整合，较好地实现银行经济预测和金融统计，并对经济预测和金融统计结果进行存储和有效管理，充分发挥其在银行领域的最大化价值和效能。

(四)优化银行数据处理方法

银行要基于自身的业务需求和发展战略，采用优化的数据处理算法和技术，以实现对庞大数据的科学、高效处理和计算，提升对大数据处理的效率和质量。以邮政储蓄银行客户信息管理系统为例，在不断完善自身数据治理结构体系的前提下，开发设计客户信息管理系统，并不断优化应用银行数据处理方法，如创建联合索引、运用PreparedStatement语句、SQL语句优化、使用分页技术、分区操作海量数据、分批处理、使用数据采样等，成为经济预测和金融统计的数据支撑和基础。同时，经济研究人员也要具有辨识各类数据的能力，掌握计算机语言知识和专业能力，能够提升经济预测和金融统计的科学性、准确性，增强银行的社会服务能力和水平。

综上所述，互联网、大数据时代引发社会各个领域的变革，对银行业也产生了极大的影响，体现出银行大数据对经济预测和金融统计的重大价值和作用，使银行能够更好地应对市场风险和经济风险，在银行大数据治理结构体系不断完善的条件下，智能化地统计和管理银行金融数据，运用科学高效的大数据处理方法和模型，优化配置和调度资源，为经济预测和金融统计提供强劲的制度保障和技术支撑。(作者单位：平顶山银行股份有限公司郑州分行)

参考文献：

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[2] 郭晨昕.大数据背景下的银行经济预测和金融统计[J].时代金融，2017(30).

[3] 陈天怡.银行业在大数据时代发展的机遇和挑战[J].甘肃科技纵横，2015(7).

[4] 王彤辉.基于大数据背景的银行经济预测和金融统计探析[J].农家参谋，2018(10).