杜小鵬 中國(guó)人民銀行金昌市中心支行
前言:經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)及金融統(tǒng)計(jì)可為銀行發(fā)展提供參考。其中,經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)是指銀行對(duì)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)狀況的預(yù)估;金融統(tǒng)計(jì)是指銀行對(duì)金融業(yè)務(wù)活動(dòng)相關(guān)數(shù)據(jù)的整合與分析。兩者均涉及多種數(shù)據(jù)信息,數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與計(jì)算工作量偏大,隨著互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)及信息技術(shù)的發(fā)展,大數(shù)據(jù)處理技術(shù)有效提升了經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)及金融統(tǒng)計(jì)的效率與質(zhì)量,在國(guó)內(nèi)各商業(yè)銀行中也出現(xiàn)了一定應(yīng)用。
目前,銀行面臨的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈,大數(shù)據(jù)在經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)及金融統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用,可為銀行決策與業(yè)務(wù)創(chuàng)新提供數(shù)據(jù)參考,從而提升銀行經(jīng)營(yíng)水平,使其在市場(chǎng)中站穩(wěn)腳步。具體而言,大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在以下幾點(diǎn):
第一,精準(zhǔn)預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)。在銀行發(fā)展中,經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn)可能造成較大的財(cái)務(wù)損失,嚴(yán)重時(shí)可能會(huì)導(dǎo)致銀行破產(chǎn)。大數(shù)據(jù)可全面整合銀行金融業(yè)務(wù)的相關(guān)歷史數(shù)據(jù),分析市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)趨勢(shì)和發(fā)展規(guī)律,為銀行預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)提供參考。因此,在經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與金融統(tǒng)計(jì)中,銀行工作人員需充分利用大數(shù)據(jù),提升經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)水平,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè),使銀行能夠在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中站穩(wěn)腳步。
第二,提升風(fēng)險(xiǎn)管理水平。在大數(shù)據(jù)技術(shù)廣泛應(yīng)用中,銀行工作人員不僅可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)明確自身發(fā)展規(guī)律,還可根據(jù)數(shù)據(jù)變化,分析銀行業(yè)務(wù)的薄弱環(huán)節(jié),抓住銀行的主要風(fēng)險(xiǎn)控制點(diǎn),提升風(fēng)險(xiǎn)管理水平,保障經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)的有效規(guī)避。
第三,優(yōu)化金融統(tǒng)計(jì)。在以往的金融統(tǒng)計(jì)工作中,銀行采用人工或計(jì)算機(jī)列表計(jì)算的方式,開展數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析,數(shù)據(jù)錄入與計(jì)算過程極易出現(xiàn)偏差,有時(shí)會(huì)嚴(yán)重影響金融統(tǒng)計(jì)的結(jié)果。在大數(shù)據(jù)背景下,銀行工作人員可利用大數(shù)據(jù)技術(shù)全面采集市場(chǎng)及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),自動(dòng)完成數(shù)據(jù)錄入工作,通過合理數(shù)據(jù)處理算法的應(yīng)用,保障數(shù)據(jù)計(jì)算的準(zhǔn)確性??梢?,大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用可優(yōu)化金融統(tǒng)計(jì),為銀行業(yè)務(wù)活動(dòng)的開展提供準(zhǔn)確數(shù)據(jù)參考[1]。
(一)構(gòu)建完善的大數(shù)據(jù)應(yīng)用機(jī)制。在大數(shù)據(jù)背景下,銀行需了解大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢(shì),開展大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略設(shè)計(jì),制定完善的大數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)范,引進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計(jì)算技術(shù),研發(fā)適用于自身的經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)和金融統(tǒng)計(jì)的工作機(jī)制,優(yōu)化工作流程,提升工作水平。以某商業(yè)銀行為例,技術(shù)人員以云計(jì)算技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ),研發(fā)基于經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)和金融統(tǒng)計(jì)的網(wǎng)頁搜索技術(shù)與信息抓取技術(shù),銀行工作人員在開展數(shù)據(jù)分析時(shí),可利用云端數(shù)據(jù)庫完成數(shù)據(jù)訪問、傳輸和存儲(chǔ)等操作,可保障銀行數(shù)據(jù)安全。同時(shí),該商業(yè)銀行構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)共享機(jī)制,和當(dāng)?shù)氐碾娚唐髽I(yè)、保險(xiǎn)企業(yè)及互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開展合作,構(gòu)建數(shù)據(jù)共通平臺(tái),使銀行能實(shí)時(shí)監(jiān)察資金流量的變化,為銀行預(yù)測(cè)及金融統(tǒng)計(jì)工作提供豐富的數(shù)據(jù)資料。
(二)構(gòu)建適用的大數(shù)據(jù)應(yīng)用模型。在大數(shù)據(jù)背景下,銀行可利用大數(shù)據(jù)技術(shù)改進(jìn)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)和金融統(tǒng)計(jì)的計(jì)算工具,構(gòu)建適用的大數(shù)據(jù)應(yīng)用模型,提升經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)及金融統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)質(zhì)量和結(jié)果權(quán)威性。銀行可借鑒歐洲央行及世界銀行等機(jī)構(gòu)的工作經(jīng)驗(yàn),結(jié)合自身經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù),選取經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)及金融統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)指標(biāo),構(gòu)建知識(shí)庫模型及數(shù)據(jù)分析模型,為數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析提供指導(dǎo),從而為銀行開展經(jīng)濟(jì)決策提供參考。在數(shù)據(jù)采集中,銀行工作人員尤其需注重非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的整合,利用大數(shù)據(jù)應(yīng)用模型挖掘圖片及視頻等資料隱藏的信息,使銀行經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與金融統(tǒng)計(jì)更加完善,并且可以將大數(shù)據(jù)應(yīng)用模型落實(shí)到銀行各項(xiàng)數(shù)據(jù)管理工作中,如會(huì)計(jì)工作報(bào)表與賬單的對(duì)接、數(shù)據(jù)處理算法的優(yōu)化等方面。同時(shí),銀行需加強(qiáng)自身工作隊(duì)伍建設(shè),做好人才引進(jìn)和人才培養(yǎng)工作,選拔兼?zhèn)湫畔⑺仞B(yǎng)及經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)的人才,確保工作人員可熟練應(yīng)用大數(shù)據(jù)平臺(tái)及相關(guān)軟件,確保大數(shù)據(jù)應(yīng)用模型有效落實(shí),提升經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與金融統(tǒng)計(jì)水平,為銀行經(jīng)營(yíng)決策與業(yè)務(wù)活動(dòng)設(shè)計(jì)提供參考。
(三)構(gòu)建合理的大數(shù)據(jù)分析框架。在大數(shù)據(jù)背景下,大數(shù)據(jù)應(yīng)用的目的在于提升銀行業(yè)務(wù)水平,技術(shù)人員需結(jié)合銀行經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與金融統(tǒng)計(jì)工作要求,構(gòu)建合理的大數(shù)據(jù)分析框架,促進(jìn)大數(shù)據(jù)和銀行工作的融合。在這一方面,歐洲和日本的成功經(jīng)驗(yàn)可為我們提供啟示。歐央行研發(fā)的“定向算法文本分析”(DATA)技術(shù),可通過大數(shù)據(jù)分析,明確經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀態(tài),掌握客戶資金流通狀況,精準(zhǔn)預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)近期走向及發(fā)展趨勢(shì),為銀行決策和宏觀調(diào)控提供幫助。日本央行根據(jù)金融服務(wù)報(bào)告的特點(diǎn),構(gòu)建了XBRL語言架構(gòu),可根據(jù)財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)和金融報(bào)告,明確企業(yè)的資金狀況、信用狀況等指標(biāo),為經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)和金融統(tǒng)計(jì)提供數(shù)據(jù)支持[2]。
借鑒國(guó)外成果經(jīng)驗(yàn),我國(guó)銀行需構(gòu)建完善的大數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)。以民生銀行為例,該銀行構(gòu)建了Hadoop數(shù)據(jù)整合平臺(tái),可對(duì)行內(nèi)數(shù)據(jù)、分行數(shù)據(jù)及數(shù)倉數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析。在經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與金融統(tǒng)計(jì)方面,Hadoop數(shù)據(jù)整合平臺(tái)可實(shí)時(shí)監(jiān)控可疑境外取現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)及信用風(fēng)險(xiǎn),還可根據(jù)信用風(fēng)險(xiǎn),構(gòu)建反欺詐評(píng)分架構(gòu),實(shí)現(xiàn)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)及欺詐風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)識(shí)別。在民生銀行的數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)評(píng)分中,反欺詐評(píng)分架構(gòu)的AUC值為0.9,表明該架構(gòu)的性能優(yōu)異,可精準(zhǔn)識(shí)別信用風(fēng)險(xiǎn)與欺詐風(fēng)險(xiǎn),保障銀行的健康可持續(xù)發(fā)展[3]。
結(jié)論:綜上所述,大數(shù)據(jù)在銀行經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)和金融統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用,可以預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn),提升風(fēng)險(xiǎn)管理水平,優(yōu)化金融統(tǒng)計(jì)。通過本文的分析可知,銀行需構(gòu)建完善的大數(shù)據(jù)應(yīng)用機(jī)制、適用的應(yīng)用模型及合理的分析框架,從整體上提升經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)及金融統(tǒng)計(jì)水平,促進(jìn)銀行信息化、可持續(xù)化發(fā)展。