大数据背景下的银行经济预测和金融统计

杜小鹏 中国人民银行金昌市中心支行

前言：经济预测及金融统计可为银行发展提供参考。其中，经济预测是指银行对市场经济状况的预估；金融统计是指银行对金融业务活动相关数据的整合与分析。两者均涉及多种数据信息，数据统计与计算工作量偏大，随着互联网的出现及信息技术的发展，大数据处理技术有效提升了经济预测及金融统计的效率与质量，在国内各商业银行中也出现了一定应用。

一、大数据在银行经济预测和金融统计中的优势

目前，银行面临的市场竞争日益激烈，大数据在经济预测及金融统计中的应用，可为银行决策与业务创新提供数据参考，从而提升银行经营水平，使其在市场中站稳脚步。具体而言，大数据的优势体现在以下几点：

第一，精准预测经济风险。在银行发展中，经济风险的出现可能造成较大的财务损失，严重时可能会导致银行破产。大数据可全面整合银行金融业务的相关历史数据，分析市场经济活动趋势和发展规律，为银行预测经济风险提供参考。因此，在经济预测与金融统计中，银行工作人员需充分利用大数据，提升经济风险预测水平，实现经济风险的精准预测，使银行能够在竞争激烈的市场中站稳脚步。

第二，提升风险管理水平。在大数据技术广泛应用中，银行工作人员不仅可以根据历史数据明确自身发展规律，还可根据数据变化，分析银行业务的薄弱环节，抓住银行的主要风险控制点，提升风险管理水平，保障经济风险的有效规避。

第三，优化金融统计。在以往的金融统计工作中，银行采用人工或计算机列表计算的方式，开展数据统计与分析，数据录入与计算过程极易出现偏差，有时会严重影响金融统计的结果。在大数据背景下，银行工作人员可利用大数据技术全面采集市场及业务数据，自动完成数据录入工作，通过合理数据处理算法的应用，保障数据计算的准确性。可见，大数据技术的应用可优化金融统计，为银行业务活动的开展提供准确数据参考[1]。

二、大数据背景下的银行经济预测和金融统计

（一）构建完善的大数据应用机制。在大数据背景下，银行需了解大数据技术的优势，开展大数据战略设计，制定完善的大数据应用规范，引进大数据技术、云计算技术，研发适用于自身的经济预测和金融统计的工作机制，优化工作流程，提升工作水平。以某商业银行为例，技术人员以云计算技术与物联网技术为基础，研发基于经济预测和金融统计的网页搜索技术与信息抓取技术，银行工作人员在开展数据分析时，可利用云端数据库完成数据访问、传输和存储等操作，可保障银行数据安全。同时，该商业银行构建完善的数据共享机制，和当地的电商企业、保险企业及互联网企业开展合作，构建数据共通平台，使银行能实时监察资金流量的变化，为银行预测及金融统计工作提供丰富的数据资料。

（二）构建适用的大数据应用模型。在大数据背景下，银行可利用大数据技术改进经济预测和金融统计的计算工具，构建适用的大数据应用模型，提升经济预测及金融统计的数据质量和结果权威性。银行可借鉴欧洲央行及世界银行等机构的工作经验，结合自身经营业务，选取经济预测及金融统计的数据指标，构建知识库模型及数据分析模型，为数据采集和数据分析提供指导，从而为银行开展经济决策提供参考。在数据采集中，银行工作人员尤其需注重非结构化数据的整合，利用大数据应用模型挖掘图片及视频等资料隐藏的信息，使银行经济预测与金融统计更加完善，并且可以将大数据应用模型落实到银行各项数据管理工作中，如会计工作报表与账单的对接、数据处理算法的优化等方面。同时，银行需加强自身工作队伍建设，做好人才引进和人才培养工作，选拔兼备信息素养及经济学知识的人才，确保工作人员可熟练应用大数据平台及相关软件，确保大数据应用模型有效落实，提升经济预测与金融统计水平，为银行经营决策与业务活动设计提供参考。

（三）构建合理的大数据分析框架。在大数据背景下，大数据应用的目的在于提升银行业务水平，技术人员需结合银行经济预测与金融统计工作要求，构建合理的大数据分析框架，促进大数据和银行工作的融合。在这一方面，欧洲和日本的成功经验可为我们提供启示。欧央行研发的“定向算法文本分析”（DATA）技术，可通过大数据分析，明确经济运行状态，掌握客户资金流通状况，精准预测经济近期走向及发展趋势，为银行决策和宏观调控提供帮助。日本央行根据金融服务报告的特点，构建了XBRL语言架构，可根据财务报表数据和金融报告，明确企业的资金状况、信用状况等指标，为经济预测和金融统计提供数据支持[2]。

借鉴国外成果经验，我国银行需构建完善的大数据分析结构。以民生银行为例，该银行构建了Hadoop数据整合平台，可对行内数据、分行数据及数仓数据进行深入分析。在经济预测与金融统计方面，Hadoop数据整合平台可实时监控可疑境外取现风险及信用风险，还可根据信用风险，构建反欺诈评分架构，实现银行信用风险及欺诈风险的精准识别。在民生银行的数据分析结构评分中，反欺诈评分架构的AUC值为0.9，表明该架构的性能优异，可精准识别信用风险与欺诈风险，保障银行的健康可持续发展[3]。

结论：综上所述，大数据在银行经济预测和金融统计中的应用，可以预测经济风险，提升风险管理水平，优化金融统计。通过本文的分析可知，银行需构建完善的大数据应用机制、适用的应用模型及合理的分析框架，从整体上提升经济预测及金融统计水平，促进银行信息化、可持续化发展。