浅谈大数据技术在商业银行金融统计中的运用

刘晗琦

摘 要：金融统计模式关系着金融行业的长远发展，也对我国经济发展的稳定性产生着深远影响，时代不同，金融统计模式应当有所转变。在大数据时代，商业银行金融统计模式必须要以大数据为基础，借助大数据时代的先进技术、理念、手段来实现自身的优化升级。本文基于对大数据时代商业银行金融统计工作转变的概述，分析了其在商业银行金融统计中的运用现状，并就大数据技术在商业银行统计中的具体运用措施进行探究。

关键词：大数据技术;商业银行;金融统计;具体运用

面对日益发展的金融市场，推进商业银行金融统计工作的创新发展， 是进一步发挥大数据应用价值的重要保障。因此，新时期的商业银行金融统计工作，应以新的思维视角，构建新的统计环境。本文从商业银行金融统计工作的现状出发，立足大数据时代，就如何推进商业银行金融统计工作建设，做了如下阐述。

1大数据时代商业银行金融统计工作的转变

1.1    对数据精确性产生的影响

在大数据时代，借助云计算、大数据等技术手段，能够实现海量信息的快速收集、处理，而且整个统计过程依托于计算机系统，统计成本低、效率高，统计结果更加真实、有效。

1.2    对金融分析方式产生的影响

在大数据时代，随着科技发展，各种统计工具应运而生，为金融统计提供了更多选择空间，实现了金融分析方式的全面升级。在大数据背景下，统计人员能够在云计算、大数据等工具的辅助下，掌握更加全面、深层次的金融数据信息。

1.3    对金融监管产生的影响

金融风险防范是金融监管的主要目的，而金融监管主要是通过金融统计实现的，所以从根本来讲，金融统计影响金融监管的效率，对金融风险防范起着决定性作用。在大数据时代，在云计算、大数据的辅助下，金融统计更加精确、高效，同时，统计工具能够对数据进行精准分析，并将潜在风险因素呈现到决策者面前，决策者可以根据风险因素加强金融监管，制定金融风险应对措施，避免金融风险的发生。

1.4    对金融统计思维产生的影响

在大数据时代，由于数据来源的广泛性，统计技术的先进性，使得人们统计思维不受限制，更加多元化，无论是数据筛选，还是统计方式，统计对象，都比较广泛。统计结果不再具有唯一性，而是根据数据为决策者提供对应的数据参考，数据科学性、精确性使得决策者能够做出更加高效的金融决策。

2大数据技术在商业银行金融统计中的运用问题

2.1    新兴业务统计信息不充分，信息存在缺失

部分商业银行在开展新兴金融业务前未能做好充分的配套准备工作，从而导致业务开展在前，统计工作在后。如金融衍生品交易业务等。尤其是一些中小型银行，由于自身业务知识的缺陷，导致业务已经开展但是业务员、统计工作人员以及信息科技人员却无法准确地判断业务的性质。从而导致信息科技人员没有及时、准确地增加业务字段信息、不能更新统计报送系统，统计人员主观判断业务数据，错误报送统计业务信息。最终商业银行决策者、商业银行管理者提供错误的数据信息，引发决策风险。

2.2    数据质量问题响应慢，问题解决效率低下

随着金融创新业务的不断深入、金融业务产品的日趋丰富，各类业务呈现出复杂的业务管理关系，部分业务难以界定牵头管理部门，部门之间相互推诿。跨部门数据质量问题存在无主责部门、问题解决慢、解决效率低，无法适应快速变化的业务需求。

2.3    数据共享机制不健全，数据公开程度较低

部分商业银行银行为了防止商业信息的泄露，引发竞争对手的入侵， 出于银行的自我保护，除了信息披露要求的必须项目，一般商业银行都隐藏自己的核心商业信息，从而隐藏了数据信息的价值。从长远的角度看， 信息的公开和共享是非常有必要的。一方面有利于商业银行之间真实全面地了解竞争对手的经营情况，学习先进商业银行的特长，弥补自身的短板，促进商业银行之间的良性竞争和发展;另一方面，商业银行可以从公

开的数据中挖掘客户的行为，从而推出针对性的产品和服务，实现其利益最大化。

3大数据技术在商业银行金融统计的运用策略

3.1    完善统计工具，规范统计模式

大数据时代的商业银行金融统计离不开先进的技术工具，标准化的统计模式，这些是确保商业银行金融统计有效开展的基础因素，也是提升金融统计效率的重要举措。首先，对金融统计基础设置进行完善，尤其是要配置高端的计算机硬件设施和先进的软件系统，要将云计算、大数据技术运用到金融统计系统当中，实现数据的智能化收集、处理、分析;其次，根据大数据具有海量性、低价值性特点，要通过标准数据统计模式的构建来提高数据的统计效率，避免数据统计的遗漏和缺失，提高数据统计的准确性、规范性。同时，规范化、标准化统计模式，能够提升商业银行金融数据的处理效率，更好地为金融决策者提供参考依据。

3.2    健全金融统计法律机制，提高统计数据共享水平

在大数据时代，商业银行金融统计模式构建必须要以法律制度为准绳，要在法律制度的许可范围内实施，传统金融统计的各种法律机制已经无法适应大数据时代发展需求，必须要健全完善金融统计法律机制。首先，对现有商业银行金融统计机制进行完善，结合大数据时代特点对原有制度准则进行改革;其次，通过法律制度对金融统计流程进行规范，明确金融统计当中各个主体的职责，确保统计工作的全面落实;再次，制定完善的统计人员管理机制，对统计人员进行定期培训，提升金融统计人员的核心素养和职业道德，使其更好履行统计职责，提高金融统计效率。最后，加快商业银行金融统计信息共享机制构建，提高金融数据的透明度，发挥公众的监管作用，通过监管水平的提升，及时发现问题、解决问题。

3.3    优化数据采集方式，提升数据采集精准性

在大数据时代，必须要对数据采集方式进行优化，借鉴和引进国外先进的金融数据采集方式，充分发挥数据采集方式的最大作用，让数据采集更为全面、深入、多元，实现数据分析的精确性。在大数据时代，细粒度数据采集方式具有相对优越性，能够实现数据的全面采集、分析，并通过动态跟踪把握金融市场发展动向，对于决策者制定科学金融决策，解决金融问题具有重要意义，所以，我国应当加快细粒度数据采集方式的推广和应用，以更好地满足大数据时代商业银行金融统计发展需求。

3.4    构建金融统计体系，有效預防金融风险

金融行业为我国市场经济发展提供了资金保障，也是我国国民经济发展的支柱行业，所以构建科学完善的商业银行金融统计体系至关重要， 对于提高金融统计效率，规避金融风险意义深远。首先，利用大数据技术手段，建立完善的统计体系，通过金融数据的精准分析，及时掌握市场经济发展当中存在的金融隐患，并制定解决措施;其次，金融行业具有高利润、高风险特点，金融行业必须通过商业银行金融统计体系的健全来把握行业命运，利用数据分析规避金融风险，实现自身的可持续发展。

结束语

大数据时代背景下，商业银行要进一步转变思想，紧跟时代步伐，坚定发展方向，深入进行数据信息技术的开发和研究，为商业银行金融统计管理水平提供源源不断的动力。

参考文献：

[1]    林旭华“大数.据”时代金融统计在商业银行营销中的应用研究[J].时代金融，2018（06）：82-83.

[2]    唐宏飞“大数.据”时代人民银行经济预测和金融统计研究[J].上海金融，2016（02）：85-89.