大数据背景下的金融统计研究

2020-05-28陈淑兰

财经界·上旬刊 2020年5期

陈淑兰

关键词：大数据金融统计银行

一、引言

随着互联网、云计算等技术的快速发展，智能手机、平板电脑、计算机等设备的普及，微信支付、支付宝等支付平台的出现，网上消费、网络信贷呈现爆发式增长，网上银行应运而生，银行的客户从线下扩张到了线上，标志着大数据时代的到来。随之大数据时代的到来，新兴的业务纷呈而来，银行的业务数据量出现了前所未有的增长。而在监管层面，近年来，中国银保险会（2018年之前称为中国银监会）陆续下发了《银行监管统计数据质量管理良好标准》、《中国银监会银行业金融机构监管数据标准化规范》（EAST3.0）、《中国银监会关于进一步深化整治银行业市场乱象的通知》（银监发〔2018〕4号）、《中国银保监会关于推动银行业和保险业高质量发展的指导意见》（银保监发〔2019〕52号）等一系列的监管文件，监管机构对银行的监管日趋严格。对于银行业作为金融业务数据的报送机构，面对数据的大体量、日趋严格的监管环境，如何开展金融统计工作显得尤为重要。

二、大数据技术应用给金融业务统计带来的好处

既然银行业作为金融业务数据的报送机构，面对数据的大体量、日趋严格的监管环境，研究如何开展金融统计工作显得尤为重要。经大量学者研究及统计工作实践表明，恰当地运用大数据技术，可以帮助银行更好地开展金融统计工作。具体表现在：

（1）提高信息数据采集率，提升银行数据质量管理水平。银行借助大数据技术可以逐渐实现业务转型，由手工过渡到半手工，继而由半手工转成全信息处理，通过全信息处理银行可以对各种数据信息进行优化处理，不断加强银行的信息数据采集效率和质量，提升金融数据管理统计工作的效率。

（2）提高风险评估能力，实现风险控制。借助大数据信息技术可以帮助银行对过往的经济活动进行总结，查缺补漏，还可以对未来业务的发展做科学的预测。在数据使用过程中，银行可以得到相应的金融规律，这些规律可以帮助银行更好的应对市场经济发展，从而减少银行发展的不稳定性，极大地提升了银行经济风险预测能力和核心竞争力。此外，大数据信息技术通过对银行现有信息进行深度挖掘和解析可以实现全方位监管，通过全方位的信息监管和动态追踪可以对银行资金流进行分析检测，对其中存在的风险进行精准评估，最终实现控制风险、监督管理业务的目的。

三、大数据对金融统计带来的挑战

大数据技术虽然对金融统计工作带来了好处，但大数据时代的到来，也对统计数据提出了更高的要求。而大多数银行的金融统计工作现状，仍存在较多的问题，远远不能满足大数据技术时代的统计要求。目前银行金融统计存在问题如下：

（一）新兴业务统计信息不充分，信息存在缺失

大多数金融机构在开展新兴金融业务前未能做好充分的配套准备工作，从而导致业务开展在前，统计工作在后。如金融衍生品交易业务等。尤其是一些中小型银行，由于自身业务知识的缺陷，导致业务已经开展但是业务员、统计工作人员以及信息科技人员却无法准确地判断业务的性质。从而导致信息科技人员没有及时、准确地增加业务字段信息、不能更新统计报送系统，统计人员主观判断业务数据，错误报送统计业务信息。最终金融机构决策者、金融机构管理者提供错误的数据信息，引发决策风险。

（二）数据质量问题响应慢，问题解决效率低下

随着金融创新业务的不断深入、金融业务产品的日趋丰富，各类业务呈现出复杂的业务管理关系。部分业务难以界定牵头管理部门，部门之间相互推诿。跨部门数据质量问题存在无主责部门、问题解决慢、解决效率低。无法适应快速变化的业务需求。

（三）历史存量数据缺失，数据补录工作难度大

大多数银行（尤其是中小银行和村镇银行）的历史存量数据来源于基础的客户经理，由于数据字段缺乏统一的标准，不同的客户经理对字段的理解不同，造成客户经理在录入一手数据时出现普遍现象：同样一项业务，不同客户经理录入不同的字段。造成数据从最初的录入端口出现错误，而由于前段数据的错误，直接造成后端数据汇总出现错误。数据源头的错误，层层导致后期汇总的结果。此外，由于以前的统计手段欠发达，很多数据以纸质版或者扫描件为主，缺乏电子版数据，导致历史存量数据缺失较大。补录历史存量数据变成一项重负荷的工作，需要配备充足的人员、耗费大量的时间才能完成此项工作。而现行银行工作人员已面临紧缺，已存在一人多岗的高负荷工作状态，抽调人员开展数据补录工作就变得难上加难，数据补錄工作难度进一步加大。

（四）数据共享机制不健全，数据公开程度较低

很多银行为了防止商业信息的泄露，引发竞争对手的入侵，出于银行的自我保护，除了信息披露要求的必须项目，一般银行都隐藏自己的核心商业信息，从而隐藏了数据信息的价值。从长远的角度看，信息的公开和共享是非常有必要的。一方面有利于金融机构之间真实全面地了解竞争对手的经营情况，学习先进机构的特长，弥补自身的短板，促进金融机构之间的良性竞争和发展;另一方面，金融机构可以从公开的数据中挖掘客户的行为，从而推出针对性的产品和服务，最大化其利益。此外，从监管层面，监管机构可以从公开的数据中来了解整个金融市场的运行，以便更好地指导社会的运转。

四、银行提高金融统计的有效措施

（一）提前规划，建立先行指标

每个年度，银行金融机构应该组织内部各个业务机构以及科技部部门联合做好三到五年的业务数据规划，在新兴业务开展之前，业务发起部门要联合内部各个机构确定业务的性质，规划配套相应的配备。如业务属于监管部门规定的哪一种业务，该类业务的核算流程是什么，涉及的科目有哪些，需要用到哪些字段，涉及哪些系统，如何升级优化等。待业务发生之后，相应的系统立即可以抽取数据，不仅减轻了业务人员、统计工作人员的工作量，提高了工作效率，还提高了数据的准确性。

（二）明确分工，减少推诿扯皮

银行机构进一步梳理各机构的职责，减少机构之间职责的交叉。同时将工作效率、推诿投诉作为绩效考核的考核指标，减少各个机构之间推诿扯皮的现象、提升工作效率。此外，建立公开透明的信息反馈机制，让员工敢说真话、主动说真话，并对主动报告、情况真实的员工给予奖励，形成一种良性的、畅通的、有效的上下级、平级之间的信息反馈机制。

（三）建立统一的数据标准，做到数据一处来

针对数据标准不统一，多头取数，数据信息不全等问题，建立统一的数据标准库，字段信息明确无歧义，并组织全行员工培训。前端客户经理开展业务，进行业务数据录入时，统一按照数据标准库的字段录入业务信息。后端的所有系统取数全部取自数据标准库，做到数据出处唯一。此外，对于历史数据缺失的问题，设立专项补录项目，配套补录项目费用，鼓励工作高效的业务骨干积极参与补录工作，并给予专项补助。

（四）完善数据共享机制，提高数据的公开度。

银行进一步规范统计资料的对外提供和发布、逐步建立与国际接轨的统计数据发布体系。在遵守保密规定的前提下，不断提高对统计数据的可知性。此外，积极地和互联网公司進行深度合作，积极的拓宽数据信息的获取渠道。为了保证业务顺利和经济发展，需要积极的通过移动网络、电子商务以及社交网络等平台与金融宏观调控相结合，不断提升银行数据整合能力。

（五）开展数据治理项目，全方位进行数据梳理

在管理层领导下，成立数据治理工作小组，设立业务牵头部门和技术牵头部门，建立分工明确，配合默契的协作机制。从上至下，形成跨部门的数据治理问题沟通机制。围绕全行的年度经营绩效工作目标，制订配套的数据质量管理目标，并纳入全行经营绩效考核中。通过数据质量考核管理机制，提高总行部门间及总行分行间的联动，并将质量管理要求传达到一线。实现以“业务价值”为驱动，“以点带面”拉动全行总行各部室及分行共同为数据质量添砖加瓦，使资源投入更集中，保障数据治理的高效性、显著性以及持续性。在数据治理项目开展中，浦发银行立下了行业的标杆，数据质量管控水平取得较好的成效。