大数据背景下的银行经济预测和金融统计分析

周翀

摘要：随着社会市场经济的繁荣发展与不断进步，信息技术手段也在飞速发展，银行经济预测与金融统计分析工作随之受到了我国的高度重视。在当今时代背景下，银行经济预测与金融统计分析工作顺利开展的必要前提条件就是准确有效的数据信息。银行作为社会市场经济的主体，需对社会市场交易与金融工作中的各项数据信息进行统计分析，从而让其成为更有价值的数据资源。

关键词：大数据背景;银行经济预测;金融统计分析

引言

在大数据背景下，我国的信息技术手段得到了充分发展，银行经济预测与金融数据的统计分析对现代社会市场经济有着至关重要的作用，需借助被广泛应用的互联网技术创设大数据信息平台，相关工作人员能够对各项驳杂繁琐的庞大数据信息借助合理的互联网技术手段，进行科学有效的自动整理与归纳分析，以便及时发现信息建设中存在的漏洞，并在第一时间作出改善措施，才能有足够的信心去应对社会市场经济不断变化的新形势。

一、大数据背景下的银行经济预测和金融统计分析现状

（一）银行技术开发与实际应用的不足

传统工作模式过于落后，无法顺应当今时代社会市场经济发展的多变趋势。虽有一定的技术支持，但仍很难预测更加具有准确性、指导性的经济信息，也在一定程度上阻碍了银行经济数据开发工作的进一步有效发展。银行经济占据着社会市场主体地位，自身拥有的数据资源也较为丰富，但在数据资源开发工作中，相比互联网金融时代具有其迟缓性，在技术引入方面也存在着不足之处。从而导致银行经济预测工作的局限性，在面对社会金融市场时，难以与时俱进的采用新技术形式开发数据应用，银行自身的商业价值也无法发挥最大效益。

（二）银行处理数据信息缺乏统一标准

银行对数据信息的处理工作是建立大数据标准的必要前提条件，通常情况下使用通用语言形式。在银行预测与金融市场统计分析工作中，需建立统一标准，为基础银行预测数据信息的准确性与可靠性带来一定的保障，加快银行系统集成速度，实现其数据信息资源的共享。

针对银行经济预测与金融市场分析的风险问题，需根据实际风险情况作出对应改善与解决的措施，不同风险的数据信息有着较大的差异，若忽视风险隐患问题的存在，极容易造成数据信息的报废与无效性，不仅会成为垃圾数据，还为相关部门之间的沟通交流增加了极大难度，由此产生信息孤岛现象，阻碍金融统计分析工作的进一步有序开展。

（三）银行对不同数据信息的重视度存在偏差

现阶段，大多银行数据的生产仍在依靠传统业务，如金融交易等，工作重心放在了财务数据上。随着社会金融市场经济的不断变化，受信息技术手段的影响，银行开始相继拓展自身的业务范围，根据不同类型将数据分为结构化数据与非结构化数据。

与其他金融科技公司相比，传统业务的数据库建设还存在着诸多问题，数据信息的来源与传输过程极容易收到多种外界不可控因素的影响，同时也具有其技术的局限性，数据信息效能得不到充分发挥。

（四）个人信息采集边界的模糊性

大数据背景下的银行经济预测与社会金融市场统计分析工作时，在个人信息方面有着边界问题的模糊性，从而给后续数据信息的实际投入使用中形成潜在风险因素。为实现银行经济预测与金融统计分析工作的准确有效性以及合理性，需对用户个人的信息资料进行整合与详细归纳处理。

控制好用户个人信息采集方面的边界性成为了银行现阶段所注重的关键内容，若用户个人数据信息发生泄露，将不法分子极好的可乘之机，侵犯了用户的个人利益，并在一定程度上对用户个人的生命财产安全造成了威胁。同时也严重影响了银行的信誉，阻碍银行的进一步发展，银行自身对各类数据信息的有效开发与应用也无法顺利进行。

二、大数据背景下的银行经济预测和金融统计分析措施

（一）适应大数据时代背景，制定数据统一标准

大数据时代背景下，银行需顺应社会市场金融经济的时代发展趋势，及时完成自身的转型工作，满足市场经济的需求，才能够实现进一步的健康可持续发展。需明确自身的发展目标，制定统一标准，站在宏观角度，全方位、多角度的分析社会金融市场，避免更多的内部金融风险问题产生，加强对金融风险问题的控制力度，落实大数据时代背景下的开发战略与规划，使银行自身潜在的价值发挥最大效益，从而实现理想的发展目标。

在转型过程中，分析战略环境时也可进行SWOT分析，从多个角度出发全面总结银行内部存在的缺陷问题，如人力资源、数据方面的缺陷;还可从社会金融、市场经济、技术环境等方面分析银行自身在未来的社会市场经济的实际发展方向，为银行进一步发展提供强有力的基础保障。

（二）推动數据处理技术，完成数据信息共享

银行在实际工作过程中，应充分考虑大数据背景下的现代化数据系统建设，积极引进学习先进的数据系统建设模式并对其进行进一步的完善与创新，创设科学合理的信息数据共享平台，统一数据信息系统结构，通过全面的数据信息采集工作再根据其数据信息进行适当的金融推荐营销工作。

信息数据共享平台包括但不限于历史数据、整合数据等平台，有效实现对驳杂繁琐的数据信息的整合归纳工作，达到数据信息系统的进一步开发，自动形成有利的数据资源，与传统工作模式相比，极大地节省了人力物力资源，达到预期的数据信息系统应用效果，是银行做出各类正确决策的重要依据。

（三）明确数据开发与应用的边界性

银行自身是信息数据的提供者与使用者，有着保护个人信息的重要职责所在。为此，在大数据时代背景下的银行经济预测和金融市场统计分析工作中，银行需严格按照国家规定的相关法律法规与标准流程，明确数据开发与应用的边界性，保护用户的个人信息。

以中国工商银行为例，在采集用户个人信息时，需经过用户本人统一，且建立白名单制度与对应的前置系统，实现与银行征信系统的有效对接，在合法范围内有效利用用户个人信息数据。

结束语

总而言之，在银行经济预测和金融统计分析工作中，大数据对其有着至关重要的作用。银行自身应重视大数据时代背景下所给予的机遇，适应大数据时代背景，推动数据处理技术，明确数据开发与应用的边界性，从而推动银行工作的顺利开展。

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