大數據如何提升銀行金融統計能力

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數據對經濟發展至關重要。經濟預測和財務分析是在大數據的基礎上實現的，依靠數據了解群體行為趨勢，進而科學了解市場需求。在互聯網時代，數據的價值得到進一步提升和發揮。依靠大數據技術，銀行可以更好地進行經濟預測和金融統計分析，以實現預期的發展目標。在互聯網飛速發展的時代，半結構化和非結構化數據及相關數據統稱為大數據。大數據不僅是虛擬的網絡環境，也是現實中的大量數據存儲。在大數據環境下，企業可以將自己的經營、各種數據和政策、內容等相關信息存儲在同一個數據庫中，然后依靠特定的計算方法，對經濟形勢和財務數據進行綜合預測。大數據時代，任何經濟行為都可以納入數據范疇，在分析大數據的過程中，不僅要關注算法的選擇，還要關注數據在各種經濟活動中的重要性。

大數據之于銀行發展的價值

1.提高銀行信息技術水平

信息技術的應用對企業發展具有重要作用，當前，雖然銀行業已經加大了在信息化和智能化方面的建設和升級改造的投入，但其應用和發展水平還有很大的提升空間，海量數據和信息還無法真正有效利用起來，這在銀行資管行業表現尤為突出。借助大數據，銀行可以對大量的信息進行有效分析和針對性應用，在解決信息不對稱問題的同時，還可以幫助銀行準確分析市場需求，提升經濟預測和金融統計的有效性和針對性，進而設計和開發全新的產品和服務，從而提升服務質量和水平。

2.提高金融管理統計能力

在大數據和傳統銀行業務深度融合的背景下，大數據的應用有助于銀行全方位收集和分析、應用各類數據和信息，促進銀行經濟預測和金融統計的有效運作。比如，通過對收集到的數據進行整理和分析，可以找出經濟活動中的規律，對風險進行分類匯總和預測。再比如，借助分析數據，可以有效進行經濟預測和金融統計，總結歸納經濟活動規律，有助于預測風險。

3.提高風險規避能力

大數據相關方法和技術另一個顯著的價值在于，它有助于提升銀行經營管理能力。還是以資管業務為例，大數據對銀行資管業務在資產挖掘、風險防控、產品創新等方面均具有很好的應用價值。在風險預警和規避過程中，銀行利用大數據分析相關經濟可能性的根源模型，通過對各種財務報表的分析，幫助其改進和升級各種經濟和商業模式，預測風險和各類金融發展，規避銀行經營發展過程中可能出現的諸多風險，提高銀行面對風險的應急處置能力，從而有效規避和降低銀行風險和銀行財務管理損失。

4.提高銀行服務水平

隨著數據處理技術的進步和中央財務管理的發展，經濟金融數據逐漸規范化、完備化，促進了金融經濟的共同發展。銀行為企業和政府提供數據和信息、為群眾提供便民服務的能力逐步提高。比如，通過大數據挖掘分析經濟和市場發展趨勢，可以為政府制定經濟政策提供依據和參考，幫助政府提高相關決策、實施執行能力和提供舒適的公共服務。再比如，通過大數據分析金融信息，借助銀行平臺相關信息和政策要求，幫助企業和個人及時了解經濟發展狀況和政策變化，以便應對和調整自身發展戰略，以促進自身發展和社會經濟發展。

大數據提升銀行管理能力的路徑

1.科學設計銀行大數據戰略

在大數據和智能化時代，銀行應利用好大數據技術，根據自身實際情況科學設計大數據戰略，為銀行經濟預測和金融統計的順利開展奠定基礎。對此，銀行應充分發揮自身獨特的經濟優勢，成立專門的大數據發展機構，結合自身實際開展有針對性的開發設計工作，集管理決策、經濟協調、金融統計和其他。大數據規劃項目形成科學合理的數據開發機制，做好以大數據為核心的相關信息的收集、存儲和分析工作，加大對數據信息獲取方式、組織管理、尋找關聯、可視化分析的研究。

2.優化數據分析技術

目前，銀行經濟預測和金融統計還沒有較為完整和系統化的高層設計，發展方向不明確，沒有形成科學的管理體系。銀行各部門工作內容不明確，難以持續推進系統性工作，不利于銀行發展。因此，銀行的經濟預測和金融統計工作應在高層進行專業、完整的設計，形成完整的管理發展體系，為銀行經濟預測和金融統計工作制定正確的發展方向指引、規劃發展戰略和管理策略。這其中，首先需要制定系統完善的綜合協調和簡潔明了的管理流程。簡潔明了的業務報告可以幫助銀行的經濟預測人員和金通統計人員清晰、快速地獲取和分析信息，從而預測和規避風險。因此，銀行必須根據實際經營情況，連同經濟預測和財務統計數據，起草一份綜合、完整、簡明的財務報表，收集和報告數據。同時，數據管理人員根據社會發展要求及時更新和維護，確保數據報告的科學性和實時性。其次，要有效提升IT應用能力。銀行制定頂層設計，明確發展方向后，應根據自身發展方向完善相應程序。針對大數據應用的普及，銀行應完善相應的信息設備，加強信息技術應用能力。此外，在大數據和智能化時代，銀行還應改進現有的數據分析技術，運用多種數據分析方法，提高銀行經濟預測的準確性和金融統計分析的效率。因此，銀行和金融機構應以數據分析技術為核心，推動非結構化數據處理技術、非關系型數據庫管理技術、可視化技術等新技術的研發，逐步向云計算、物聯網領域滲透。同時，銀行應加強互聯網研究技術、知識計算技術、知識庫技術等技術的研發，并與大數據技術相結合，為加強銀行業金融機構綜合金融監管能力奠定基礎，提供必要的基礎知識，并建立集傳輸、存儲、隔離、銷毀于一體的訪問集中化、云數據安全框架。通過安全體系的形成和數據隱私保護體系的完善，提升銀行業金融機構大數據系統的安全防范能力，保障銀行業金融機構的安全。

3.執行數據分析頂層設計

銀行應重視大數據技術的應用，充分利用大數據技術的獨特優勢，實施高水平的數據分析設計，借助大數據技術進行經濟預測和金融統計。一是銀行應建立專門的數據管理架構，以嚴謹的態度和專業的手段加強大數據技術的維護和開發，結合銀行和金融機構的實際情況，制定具體方案。二是銀行高級管理人員應常態化專題會議，聚焦大數據技術及其在銀行業金融機構的應用前景，引導銀行高級管理人員從思想角度深刻認識大數據技術的獨特優勢，闡明大數據技術在銀行業金融機構中的應用前景。大數據技術對銀行業經濟的影響，以及了解預測和金融統計的含義。三是銀行應將大數據技術的應用專業化、科學化。在做好軟硬件開發、應用、維護和更新的基礎上，要保證算法組織的專業性、創新性和科學性。同時，全行各分支機構要對大數據計算結果進行對比分析，建立以行為為重點的數據庫，實施經濟預測和金融統計，并及時將結果記錄在系統中。

4.構建銀行大數據分析和預測模型

我國銀行業金融機構要積極借鑒國外央行在大數據方面的優秀經驗，利用大數據技術改進和調整銀行業金融機構的統計工具、信息系統和數據質量，實現銀行業金融機構提升的目標。金融統計系統。具體而言，銀行架構應利用大數據構建知識庫和分析預測模型，為銀行經濟發展提供必要的基礎。同時，銀行要有效梳理主要指標，建立具有前瞻性特征的動態隨機平衡模型，推動數據采集和處理向標準化方向發展，及時預測經濟金融格局，確保從宏觀調控看銀行快速發展。此外，銀行和金融機構應推動經濟預測和金融統計功能的開發和研究，善于利用大數據技術對企業現有的財務數據報告進行分析，并獲得具體、合理、完整、準確的信息證明。信用、債務、匯率和證券等?？傊髷祿貙捔算y行金融統計的信息渠道，加強了統計工作與金融領域的聯系，提高了數據信息的獲取水平。但是，目前銀行使用大數據進行金融統計的水平非常低。因此，銀行必須提高金融統計和數據分析能力，提高風險預測和規避能力，促進自身發展。因此，一方面，銀行需進一步加強與其他金融機構的聯系和合作，借鑒其他銀行優秀的金融統計工作方法，取長補短，分析研究自身實際情況，制定相應的金融統計方案，完善金融統計模型，提高工作效率。另一方面，銀行業還需要加強專業人才的培養和引進，深入考察金融統計人才的能力、應急能力、溝通執行能力、創新發展能力等，確保引進高素質人才，從而提高金融統計的影響力，促進銀行金融統計能力和水平的提升。綜上所述，在大數據和智能化時代，銀行和金融機構必須把握時展趨勢，將大數據技術應用于經濟預測和金融統計，將大數據技術與金融經濟學的有效結合，科學設計大數據戰略，提高數據分析技術，實施高層次的數據分析設計，構建大數據分析預測模型，用信息化、智能化推進銀行和金融機構的改革創新，在為銀行創造和開辟更廣闊的市場空間，增強銀行競爭力的同時，為金融機構可持續發展奠定基礎。

作者：任彤慶