大数据背景下的银行经济预测和金融统计研究

余剑科 中国人民银行涪陵中心支行

引言

数据对于经济发展至关重要，大数据技术也已经运用到多个领域，包括军事、金融、教育、通信、建筑等，在大数据应用过程中不仅能够强化信息处理，更能通过各种数据分析其背后的隐藏信息，从而提高数据预测使用的科学性及准确性。

一、大数据与银行经济发展的关系

大数据时代对于银行业的影响是巨大的，信息共享、构建数据库、数据分析模型建立等内容，对于银行的管理、调控、决策都有着多方面的影响效果。快速发展的互联网时代背景下，半结构、非结构及相关数据联结统称为大数据，具体是指单位时间内对特定项目进行数据信息采集，并进行分析、整理、归类、处理等任务，实现信息多元化处理模式。它不仅是针对虚拟网络环境，更能应用于实际生活中的数据库存，将其服务于云计算，能够有效保障结果的准确性。大数据技术的价值观念与实际应用，是人类发展历史上的重大突破，它能够借助数据信息了解到事情发展规律，为人类生存发展起到推动作用。

大数据背景下，信息的价值受到人们认同，将其作为金融交易市场的核心内容，继而进行相关的公式计算，分析经济预测形式，完善金融统计数据。银行经济预测和金融统计是其进行发展规划时的主要凭据，对于营销战术规划及自身经济效益有着决定性作用。在这种情况下，银行经济预测若想以标准化模式储存，就要做到数据录入规范标准，实现不同地域数据信息整合，提高安全生产感知能力，创建安全管理感知维度分析模型。增强系统决策洞察力，深化数据应用模式，完善金融统计分析。大数据技术在银行经济管理工作工作中的现代化应用，能够有效优化数据共享中心的各项工作，在推动管理部门高效化工作的同时，帮助银行应对市场经济变动所带来的挑战。大数据技术是会计核算的一种工具，但也是财务管理发展的必然趋势，会计人工智能化发展会引发新一轮的企业改革，而数据管理岗位也会被重新定位。克服传统“分析不深，片面性大”的银行经济预测歧路，强调精细化统计决策应用，借助大数据进行智慧管控，完成智能化经济预测管理转型，将人工智能技术融入金融统计业务流程中，解决传统工作模式中过度依赖人工判断的缺点，推动银行经济管理工作向着智能化方向发展[1]。

二、银行经济进行大数据建设工作时的影响要素

首先，标准化数据整理技术。现阶段银行进行数据信息整理时的技术较为落后，缺乏相关工作经验，没有相对较为统一化的协调模型进行数据交换。尤其是部分同电商企业进行经济对接时的数据挖掘及采集系统方面，都存在一定差距。这是因为银行发展过程通常较为稳定，忽视了过程中系统数据的作用，即数据利用率较低。这导致部分银行经济进行大数据建设时的数据源与语义并不相符，进行银行经济预测管理工作时，也没有一致的设计标准，增大了银行经济进行大数据建设的难度。

其次，经济风险动态监管。传统银行数据采集及风险识别方法能够满足常规环境下的经济预测要求，但针对部分特殊金融市场环境，无法保证全方位自动化预警。银行经济进行大数据建设工作，整个行为是在银行经营活动之前，虽然其对银行经济效益的影响效果显著，但自身仍然存在着一定风险性。银行财务人员要明确经济预测的限度，控制金融统计隐患，降低年终报表盘点时存在的隐患，保证企业长久发展，有效发挥银行经济预测管理工作的财务管理优势。大数据建设的应用是保证其数据信息充足，完善风险管理体系规划，进行银行大数据建设管理工作模式创新的重要途径。

最后，数据安全及设施完善。大数据时代背景下，各种新型计算技术的应用以及物联网与互联网技术的高速发展，使得银行经济预测服务范围不断扩大，原有数据管理模式无法满足新时代安全管理需求。大数据建设能够将安全设备、人员管理、金融市场环境探测等内容进行模拟，将“经济预测”变为“数据演算”，极大程度上控制经济损耗，使得经济预测数据能够完成标准化储存，这也为安全生产提供集成化数据分析以及相应的智慧安全处理平台。在大数据技术支持下，经济预测信息能够通过规范化与标准化模式进行项目数据存储，经过人工智能建模的大数据分析，建立和银行运营相符合的动态数据监督管理制度，确保数据安全和设施的完善。

三、大数据时代完成银行经济预测和金融统计的方法

(一)强调交易数据统计

现阶段银行经济预测管理工作还存在一定问题，如无法对市场变化做出及时处理的能力，以及数据源的有效判断等，相关数据处理模型还有优化空间。通过大数据进行银行会计工作中的报表、账单等项目制作，包括银行日常经营过程中所有支出费用，以及获得收益所需支付的税额。经济预测是银行财务部门通过合理、合法的专业技术手段，进行理财管理的方法，其目的在于有效管控经济市场风险，从而增加自身经济效益。大数据背景下，还要强化非结构化数据的应用能力，即图片、音响资料等内容的经济预测和金融统计作用。在经济预测过程中，可以将部分已有数据进行收集，主要包括各种交易手续费用、税金等费用支出情况，利用金融统计对投资成本进行直接影响，在掌握整体经营活动的信息情况下，进行银行经济预测工作。常规银行进行成本积累的方法主要为股票发行、内部筹资等，这些资本积累模式都会对经济预测的财务管理能力造成一定影响，所以在利用大数据进行银行经济预测和金融统计工作前，要注意不同金融公司之间的沟通，重视数据分享，完善金融经济安全保护工作，保证银行内部成本资金不会发生较大变动，影响银行经济预测和金融统计效果[2]。

(二)数据分析顶层设计

银行若想充分发挥大数据技术对当下经济形势的预测功能，就要完善顶层设计工作，如金融数据统计及经济预测部门建设、相关技术维护管理等，根据实际情况制定详细的计划报表。Web2.0 时代，互联网上累极了大量金融信息，包括银行、企业、用户在网上生成的应用数据，使得银行从“中心化”权威模式转变为“碎片化”数据拓展模式。通过银行高层会议，制定大数据技术应用及金融行业发展前景，将其作用于银行日常交易运营工作中。这是银行进行经济预测管理工作的重点内容，若交易运营环节的财务管理工作出现问题，将会影响企业整个资金流通，造成经济预测结果失效。大数据时代，经济预测能够有效帮助银行进行资金运营状况考察，针对股权集中度与企业盈余管理工作中的负相关情况，将大数据信息作为财务管理手段，根据金融统计结果分析企业交易运营盈余。从本质上来说，经济预测是对银行未来经济活动进行控制，其根本目的在于保证银行运营过程中拥有足够的流动资金，并且在一定程度上控制着银行能够进行投资的资金使用量。所以，应该在总行内建立相应的顶层数据库，对各地分行进行的银行经济管理预测结果进行分类贮存与管理，完善大数据管理系统在不同银行部门中的规划及布局[3]。

(三)规划数据处理手段

当下市场经济背景下，进行庞大的数据量处理分析，并从中寻找出有用信息进行经济预测，需要制定有效的数据处理算法，并进行结构性优化。数字化环境的成熟，帮助银行逐步享受到信息带来的数据快速获取的优势，但其使用过程中常发生用户不知所需信息具体来源的尴尬情况。大数据背景下进行银行经济预测管理工作设计应免除源数据库进行集成修改，当下银行的数据库种类繁杂，且各有千秋，进行有效信息检索工作量较大，需要在不影响数据库权限管理机制的条件下进行网页接口操作。数据检索模型需要对用户IP 地址进行判断，并告知当前使用者，配合用户名称及密码的保险形式，确保数据传输为实际用户所有而非查询代理端口，以此来保障数据处理工作的安全性。我国目前银行经济预测和金融统计正处在深化推进阶段，而大数据技术的应用是整个工作中仅有的完全市场化产品，如何使大数据处理效率与质量更加优化，是银行经济预测管理工作时必须面临的问题。通过提高工作人员及相关研究人员的专业素质。将消耗损失等风险内容应用于经济预测工作中，细化金融统计差异性。银行经济预测和金融统计的最终目的是获取利润，银行内部包括财务管理的所有活动，都是为这个目标实施而努力，获取经济利润离不开经济预测的积极作用，运用大数据技术保障预测结果的准确性，对银行未来发展有着重要意义。

四、结语

新时代背景下，大数据技术应用是银行经济预测和金融统计发展的必然结果，它不仅能够改变银行的经营模式，更能推动城市现代化发展，刺激消费市场活力。在大数据时代，银行通过经济预测及金融统计的形式进行资源调配，从而发挥银行信息资源的最大作用，推动经济市场有序发展，改变社会主体意识形态，促进银行经济的更好发展。