基于大数据的银行经济预测研究

祁生明

（中国建设银行青海电力支行，青海 西宁 810000）

国家的建设发展，一部分动力来自于世界各国之间的竞争，能够在经济预测中把握经济发展走势，是规划国家建设提升竞争力的重要举措。我国经济预测数据源中一部分信息出自银行业的统计分析结果。如今，大数据技术发展迅猛，银行业同样积极引入大数据技术，用于完成高效数据分析处理，整体考察国家政府与企业个人的经济行为，并不断在数据库中纳入客户经济数据，为国家经济预测提供数据支撑。综合来看，大数据与银行经济之间的联系体现在几方面：第一，大数据可促成银行发挥调控管理职能。第二，大数据是银行信息化服务及前景决策的基础。第三，大数据助推银行经济金融风险监控。基于大数据加强银行经济预测研究，具有重要意义。

一、银行经济预测大数据应用的影响因素

（一）技术短板。银行经济预测大数据应用依赖于技术的发展。我国银行与国内众多网络电商企业相比，无论在数据采集、数据挖掘、数据抽取、数据整合等技术上的短板劣势明显。很多银行考虑到自身较长发展期以来的稳定性，并没有过于重视数据利用相关技术的引进与改优化，因而导致银行大量数据并未得到合理利用。

（二）标准模型。大数据技术的应用需要一定的数学思维建模，以标准化的模型来推动数据整合与交换应用，显然对于当下的银行业而言还有一定的差距。系统内的一些技术人员缺乏必要的经验，常在建模中无法掌握数据源与语义之间的统一性，对于内部管理和对外业务的系统设计也未实现标准模型建设，增加了大数据应用的阻力。

（三）数据利用。银行数据库中存在大量的结构性数据流和非结构性数据流。现阶段，银行仍倾向于对结构化数据的利用，如会计报表、会计凭证、会计账簿以及其他档案资料的管理会显得可靠安全。但对业务过程中产生的图片、音频、视频等文件所对应的非结构化数据，则存在一定的利用难度，尤其是不能高效开展智能数据分析。

（四）隐私权益。银行开展业务总是基于客户同意才能进行。《征信业管理条例》中要求个人信息采集应得到自身首肯，无同意环节则不能采集信息。因此，银行业应用大数据的过程中，也可能需要涉及一部分客户的个人信息而不得不考虑客户的隐私权益问题。一些业务服务中，客服热线通话录音、营业网点视频录像、自助机视频录像等都清晰记录了客户信息，是否能够将此类信息纳入大数据应用范畴，还存在较多争议。

二、基于大数据应用的银行经济预测实现思路

（一）大数据顶层设计

银行应在大数据背景下抢占更多资源发挥经济预测优势，关键在于应先加强大数据战略性顶层设计。首先应成立专业数据开发平台，负责在大数据工作规划中设置银行管理、决策、协调、预测等模块，努力构建高效的数据开发模式，确保银行业务中的数据流可持续进入数据库，实现经济预测所需信息源的聚存，推动大数据中关键指标的获取、关联、处理，并实现高度可视化。

（二）数据分析技术

为获得系统全面准确科学的经济预测结果，银行需要深度探索研究数据分析技术，同步开展非结构化数据处理技术、非关系型数据库管理技术、可视化技术等技术创新，积极向技术融合领域靠拢，努力引入云计算、物联网等概念，保持技术研发力量集中开展知识计算、生物模拟、人工智能、网页全智能搜索、独立知识库等技术研究，最大程度为银行经济预测工作提供技术支撑。同时，应关注大数据的安全技术推广，主动掌握数据访问、传输、存储、隔离、销毁不同环节的安全框架，强化“大数据”隐私保护制度建设，建立健全大数据信息安全保障体系。

（三）数据共享机制

银行经济预测必然依靠更多的数据碰撞与共享。因此，银行有必要加强与不同网络企业、数据中心、电商企业等组织机构间的亲密合作，通过各种途径来增强信息传输通道的容量，确保银行可接收更多外部信息，同时强化内外数据的整合，自发在银行大数据平台上结合相关国家及行业标准完成经济预测。

（四）“大数据”预测模型

当下，西方不少央行企业已经积累了更多的大数据应用经验，其在数据统计、信息质量等方面的优化实践可供国内银行借鉴。我国银行可调用更多资源搭建大数据分析预测模型，并匹配超大容量数据库。合理评价并确定关键指标，科学规范数据采集分析过程，保障预测模型的动态化、均衡性。

（五）数据结构新方式

传统银行在统计银行业经营现状并判断预测未来经济时，常采用面向市场的客户调查问卷，同时利用专业软件来预测整体行业运营情况。从现阶段，有了大数据技术以及配套的数据库，也可以进一步收集来自银行企业家对市场表现所作出的情绪特征，将这一非结构性数据输入到大数据系统中来完成进一步研究，可以充分扰动内在数据变化量，释放数据价值，或许可以生成更有说服力的数据统计分析结果。

（六）经济预测适用理念

银行经济预测中，各项银行业务应与大数据技术深度接轨。选用可为可行的经济预测理念，是实现我国银行经济预测的重要手段。如可参照瑞士银行的“定向算法文本分析（DATA）”技术，利用大数据系统分析经济运状，定位于客户资金流通方式研究，最大程度收集客户的经济变化态度，并基于大数据计算预测经济近期走势。

结束语：

银行业的发展历程中，大数据技术的应用无疑产生了强大的驱动力，积极在银行管理决策各环节引入数据库结构，加强构建数据分析模型推动信息共享，是发展银行经济指标的良性实践经验。基于大数据展开的银行经济预测，应作为大数据与银行业务的有效融合探索经验，值得推广。