大数据背景下银行经济预测和金融统计研究

来源：核心期刊咨询网时间：2021-12-25 14:0512

摘要：摘 要：银行应当在战略布局和顶层设计上，对大数据技术的运用和金融经济的数据化建设进行规划，要利用大数据技术提升银行金融数据的处理水平和分析水平，根据银行金融数据的统计、分析和预测建立完善的数据模型和数据系统，在挖掘数据的同时要保证数据系统的安全。银行

　　摘 要：银行应当在战略布局和顶层设计上，对大数据技术的运用和金融经济的数据化建设进行规划，要利用大数据技术提升银行金融数据的处理水平和分析水平，根据银行金融数据的统计、分析和预测建立完善的数据模型和数据系统，在挖掘数据的同时要保证数据系统的安全。银行可以根据总行和支行收集的数据建立一个统一的数据库，为银行数据库的数据管理设置规范和标准，在数据库标准化建设的基础上，构建数据共享平台，扩大数据的来源和提高数据处理的效率。

　　关键词：大数据;经济学;银行;经济预测;金融统计

　　银行的经济预测关系着银行的战略目标和发展方向，银行的金融统计也关系着金融服务和金融产品的调整。在大数据背景下，应当加强金融和大数据技术的结合，在大数据技术的帮助下处理和分析金融数据，利用大數据对银行经济的发展进行预测，改变银行传统的数据收集方式和数据分析方式，用先进的大数据技术来提高数据管理的效率，在银行经济预测和发展中发挥最大的作用。

　　1 大数据在银行经济预测和金融统计中的作用

　　1.1 对经济预测的作用

　　大数据技术能够对海量的数据进行分析并根据数据的统计和分析进行预测。银行可以利用大数据技术来处理大量的数据信息，根据数据来预测经济情况，金融统计的数据越多，经济预测的结果越精确，对银行的参考价值也越大。在大数据技术与其他技术的结合中，银行经济的预测会越来越精准、预测的偏差也会越来越少[1]。

　　1.2 对金融统计的作用

　　大数据技术能够让金融统计更加高效、方便，还能在数据开发过程中，让金融统计的数据发挥更大的价值。如今，银行和其他行业越来越多使用互联网为客户办理业务和提供服务，很多数据被存储到网络中，银行金融统计人员可以利用大数据和互联网快速统计各项金融数据，极大提高了金融统计的效率和金融数据的完整性。

　　1.3 在银行管理、服务、决策方面的作用

　　大数据能够快速对不同来源的金融数据进行收集、分类和管理，银行可以根据大数据技术对金融统计数据进行分析，全面掌握不同金融服务和金融产品的实际发展情况并根据数据进行调整。银行还可以在数据分析的基础上，对经济发展方向进行预测，根据准确的经济预测来调整战略布局，做出科学的决策，让银行在金融和经济上都得到发展。

　　2 银行经济预测和金融统计对大数据运用的现状

　　2.1 技术和统计方式较为落后

　　与电商行业和互联网行业相比，银行的数据挖掘、收集、整理、分析等方面的技术明显落后，一方面是因为银行的统计预测模式比较成熟和稳定，但是传统的数据统计技术和预测技术已经无法满足大数据背景下各行各业的发展要求，以及人们对金融服务方式和金融产品的需求。另一方面是因为银行管理人员并没有特别重视大数据技术的发展和运用，对大数据技术的运用不合理、不充分，与金融统计和经济预测难以融合。

　　2.2 缺少标准和对非结构化数据的运用

　　银行在构建数据库、数据系统和数据共享平台时，并没有针对数据的管理制定相应的管理规范和管理标准，技术上的落后使数据模型结构很难形成统一的标准，无法让各个数据快速转换成统一的存储格式，也无法对数据进行精确分类。数据管理经验较少，使银行数据管理人员很难在短时间内制定一套系统完善的数据标准体系。银行按照传统结构化的方式对数据进行管理，非结构化数据缺失使银行难以对数据进行智能分析。

　　2.3 信息采集合法性和数据管理安全性问题

　　银行在文件资料信息的数据化建设中，面临着合法性和安全性的问题，合法性主要指个人信息的数据化管理，数据处理和管理会增加客户信息泄露的风险。虽然在银行中进行录像是必要的，但是银行也无法保证录像视频的安全性和保密性。而且在数据化建设过程中，一定会用到各种计算机设备和网络传输系统，银行数据的存储和传输也面临着一定的安全风险。

　　3 大数据时代银行经济预测和金融统计的发展策略

　　3.1 对大数据发展战略进行设计

　　金融数据和客户信息的统计、整理和管理是银行服务和管理工作中至关重要的内容，要从宏观层面对银行的发展进行战略布局和顶层设计[2]。在经济预测和金融统计的战略布局与发展规划中，银行应将数据开发当作战略发展的重要目标和首要任务，当前的银行在数据收集、数据分析、数据预测、数据管理、数据共享等方面没有形成完善的系统结构。

　　所以，在战略发展前期，应当重点关注数据的开发、系统的构建、技术的研发，做好银行数据开发的基础建设。在银行对大数据的顶层设计中，应当加强数据系统平台的专业化设计和完善各项功能，通过组建大数据研发部门来设计符合经济预测需要和金融统计要求的数据管理系统和数据共享平台，通过功能完善的数据系统和共享平台来加强总行和支行之间的联系，根据总行和支行的数据信息构建数据库并对数据进行统一管理。通过清晰明确的战略发展目标和科学合理的顶层设计来促进经济预测和金融统计的高效发展。

　　3.2 提高银行的数据处理和分析技术

　　银行应当加强数据处理技术和数据分析技术的研发与应用，优化数据处理和分析的方法，让大数据处理技术和分析技术成为经济预测和金融统计的重要支撑。银行可以按照不同的服务项目对数据处理平台的组织结构进行布局和规划，在数据处理平台中融入基础的数据采集功能，对银行服务和业务往来中产生的各种数据进行统计和分类收集，通过完整、全面的数据记录对数据进行处理和分析。银行可以对数据平台中的数据进行深入挖掘，根据挖掘的数据和分析的信息对银行经济进行预测并对金融数据进行统计。银行可以利用数据处理技术来分析客户的信息和挖掘潜在客户，通过数据处理和数据分析来掌握客户的行为模式，让银行的金融产品和服务项目更加具有针对性。

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