张凯彦 深圳市腾讯计算机系统有限公司

众所周知，近几年来我们国家的互联网发展速度非常的快，同时，大数据在各个行业统计和分析的过程中成为了最重要的信息来源，具有大规模特点的数据库，包括了各个行业当中最基础的信息资源，之后应用具有科学性的分析技术，对信息资源进行处理以及整合，将银行金融统计以及经济预测等各项工作的水平与效率提高到了一个新的层次与高度。基于此，本文下面对于大数据之下银行经济预测和金融统计展开深入的探讨。

一、大数据背景之间影响经济预测和金融统计的重要性

（一）不断将银行信息技术水平提升

信息技术的出现以及科学的应用，对各个企业更好的发展起到至关重要的作用和意义，对银行的发展同样如此，银行在数据挖掘、数据采集、数据分析等各个方面，与电商企业相比，还存在着落后性特点，所以银行信息技术的应用水平偏低，在面对具有庞大性特点的数据信息时，无法高效的应用。电子商务金融投资等各种企业，在对市场、用户、产品等多方面进行处理的过程当中，都可以应用大数据，之后将数据信息进行科学、合理的应用，但是银行却无法像这些企业一样，对银行的更好发展产生不同程度的影响。大数据的应用，在提高银行信息技术等方面非常的关键，对数据的挖掘、收集以及分析等各项工作都能够给予大力的支持，帮助银行对市场所提出来的需求进行准确的分析，促进经济预测与金融统计工作更好的发展。

（二）提升金融管理统计技术

在大数据的背景之下，银行与互联网之间进行了完美的融合，二者在相辅相成当中获得了更好的发展，大数据技术的应用，为银行部门在进行信息收集的过程当中提供帮助，推进经济预测和金融统计工具在发展的过程当中能够更加的快速，主要的表现包括：分析总结规律，经济预售和金融统计都可以应用大数据，通过对汇集到的相关数据和细节进行分析和研究，找到经济活动当中所检查的规律，之后再进行归纳与总结，最终进行分解预测。

（三）提升银行预防风险的能力

银行经济预测与金融统计在展开的过程当中，主要是借助大数据的分析能力，找到预测经济发展过程当中所隐藏的风险，之后再应用大数据的分析，对各种金融工作进行相关的安排以及分配，再结合自身发展的特点，制定出发展战略，规避经济发展过程当中所出现的风险。在规避风险当中，应用大数据的能力，对建立出的经济概率的根系模型展开深入的分析，为各种经济模型经营模式进行升级，之后对各类金融数据展开分析，找到金融发展过程当中的风险以及各类市场发展过程当中所潜藏的问题，从而避免银行在发展过程当中所出现的各种风险，帮助银行在面对各种风险时能够有极强的应对和处理能力，降低银行损失。

（四）高质量的银行服务

时间的不断推移，数据处理技术在不断的革新当中，而且金融管理也未停止过发展的脚步，经济金融数据向着更加完善的方向所发展和前进，为金融经济的共享发展打下坚实的基础。银行在其运行的过程当中，无论是为企业还是政府都提供了大众、相关的数据信息，也为许许多多的群众提供了高质量的服务，主要内容包括：加快政策制定的速度。通过大数据挖掘经济与市场发展的实际情况进行了预测和判断，为政府经济政策在制定的过程当中 提供强有力的数据支持和帮助，将政府部门的决策、实施以及执行能力都大幅度的提升。另外，为群众提供更加高质量的服务。银行通过大数据相关的金融信息进行了整理，然后再通过共享平台，将相关的信息以及政策要求向群众所发布，让群众和企业第一时间了解经济发展的主要形式以及政策变化内容，方便办理相关工作以及调整发展战略，也推进自身以及社会经济获得更好的发展。

二、经济预测和金融统计对大数据利用的实际状况

（一）传统、落后的技术以及相关的统计方法

将银行与电商行业的进行比较，银行无论是数据挖掘、收集还是整理等各种技术，都比电商行业落后很多，之所以也会出现这样的情况，一方面是因为，即使银行的统计预测模式已经非常的完善和健全，但是具有传统特点的数据统计技术和相关的预测技术已经无法满足新时代下各个行业所提出来的不同需求，也满足不了人们对金融服务方式所提出来的行为需求；另一方面，因为银行部门的管理工作人员并未真正的认识到大数据技术应用的重要性和意义，所以在对大数据技术使用的过程当中，出现了不合理问题，甚至造成金融统计和经济预测二者无法完美的融合。

（二）并没有对标准和对非结构化数据进行应用

在进行数据库、数据系统、数据共享平台构建的过程当中，并没有制定出与之相对应的管理方法与策略，再加上技术上面所具包括的落后问题，导致数据模型结构无法形成同一性的标准，也没有办法让各个数据以最快的速度变为具有统一性特点的格式，更谈不上对数据进行准确的分类。数据管理缺乏丰富的经验，也导致一些数据管理工作人员无法以最快的速度制定出健全、完善、与之相对应的数据标准体系。银行依旧按照传统的结构数据化的方法，对相关的数据进行处理和管理，缺少非结构化数据，导致银行想要对数据进行智能化的管理时，却没有任何的方法。

（三）信息采集合法性予以及数据管理安全问题

经过认真的分析和研究之后发现，银行在文件资料、信息数据化建设的过程当中，最容易遇到和面临的问题主要有两个，即：合法性以及安全性，安全型的主要内容包括：对个人信息进行数据化的管理。在对数据的处理和管理的过程当中，导致客户信息出现泄露的可能性非常的大。虽然说在银行运行的过程当中会有录像给予帮助，但是银行也没有任何办法确保录像视频具有安全性。不仅如此，在数据化建设的过程中，必定会使用到各种计算机以及网络传输设备以及系统，所以说数据的存储和传输等各项工作也存在着风险问题。

三、大数据背景之下银行经济预测和金融统计的发展方法与策略分析

（一）重视大数据发展战略

在银行服务和管理工作展开的过程当中，最关键也是最重要的内容就是对金融数据以及相关客户信息的统计和整理等各项工作，站在宏观的角度对银行未来的发展情况进行科学的设计以及布局。在经济利润和金融统计战略设计和规划的过程当中，需要真正的认识到数据开发的重要性和意义，并将其作为战略发展的主要目标和最重要的任务。现如今银行在进行数据收集、数据分析的过程当中，还没有形成具有完善性特点的系统结构，所以相关工作的人员在以后的工作当中，需要对此项问题展开深入的分析。因此，在战略发展的前期，对数据的开发、系统的构建、技术的研发等各项工作需要加大关注的力度，切实做好银行数据开发最基础的建设工作。在对大数据顶层设计的过程当中，数据系统平台专业化的设计以及将各种功能进行健全与完善是重要的内容，通过组建出专门的大数据研发机构，来设计出符合相关要求的数据共享平台以及相关的数据管理系统。通过功能性非常完善的数据系统以及共享平台，来帮助总行与支行之间进行良好的沟通与联系，再结合总行和支行当中所包括的数据信息，构建数据库，对所有的信息进行汇集及管理。非常清晰明确的战略目标与顶层设计完美的结合，来帮助经济预测与金融统计结果更好的发展。

（二）银行的数据处理和分析能力需要进一步的提升

银行在其发展的过程当中，数据处理技术以及数据分析技术非常的关键且重要，需要科学、合理的应用以及加大对企业发的力度，不断对数据处理的实际方法进行优化与革新，让大数据处理技术和分析技术得到更好的发展，为经济预测和金融统计发展打下坚实的基础以及提供帮助。首先，银行可以根据服务项目的不同对数据处理平台的组织结构进行相关的设计，数据处理平台当中加入数据采集功能，对银行服务和业务往来当中所出现的各种信息进行汇集以及分类处理，通过全面的数据记录，再对数据进行深入的分析。

其次，银行还可以对数据平台当中所包括的信息进行深度的挖掘，按照挖掘数据和分析及其对银行经济进行相关的预测，之后再进行金融数据的统计工作。银行通过科学、合理的应用数据处理技术，还能够迅速找到潜在的客户，通过数据处理以及相关的分析，全面理解和掌握客户的行为模式，让银行的金融产品以及相关的服务项目在开展的过程当中，更具针对性的特点，满足客户所提出来的要求。

最后，数据处理就是对数据进行深入的加工，平台当中对银行经济和金融历史数据进行大量的汇集以及科学的管理，其实就是对银行所出现的实时数据进行整理，帮助内部数据和外部数据进行融合以及开发。在数据系统当中加入具有智能化特点的分析功能以及新型的模型算法，数据系统在科学、有序处理数据的同时，还可以对经济数据展开预测，按照银行当中的金融产品和经纪业务来构建出相关的数据模型，进一步的提高风险预测和风险控制的能力。银行数据处理技术和分析技术在发展的过程当中，还需要与其他的数据进行完美的融合，让其在相辅相成当中将银行数据管理能力以及金融控制的能力再次提升。

（三）对新型数据挖掘方法进行深入的研究

当经济预测和金融统计功能设计展开的过程当中，它们都有一个共同特点，就是需要对数据进行深入的挖掘，尽可能的掌握更多的数据信息，才能够确保预测更加的准确以及保证金融数据在统计的过程中融合更加的全面。需要建立出数据挖掘体系以及新型数据研究的主要方法，对历史数据以及及时数据展开深入分析，再对数据当中所包括的最有价值、最有意义的信息和数据进行研究，找到其中的关联，再通过大数据技术的合理应用，保证数据和客户信息统计分析结果更加的准确。按照经济预测和金融统计所构建的数据系统，相关工作人员需要对系统的安全防护工作加强关注与重视，因为银行当中内部的信息很多都是涉及到客户的隐私、银行的核心利益等，这些统计数据和分析预测信息与银行的发展、战略布局之间有着紧密的联系和关系，因此，在数据化建设展开的过程当中，要应用科学的方法来防止数据被盗取或者是被篡改等问题，将安全性作为数据系统构建过程当中最重要的目标以及原则，将数据的收集、分析与数据的安全性放在首要位置。

此外，数据系统和数据库在建设的过程当中 需要加大安全防护的力度，保护银行当中众多的数据信息，并对其中的核心业务以及关键数据进行加密保护，保证数据信息更加的完整。不仅如此，在数据系统当中，还需要加入自动备份功能，防止信息丢失。由于银行当中的工作人员都可以去查看和使用相关的数据，所以当数据在使用或者是传输的过程当中，非常容易出现被泄露或者是损坏的问题，数据系统、数据库以及数据共享平台都需要加入加密认证系统，根据经济预测和金融统计的不同，保密层级以及相关的程度，为使用者设置出不同的权限。

（四）数据信息共享平台的建设

银行需要结合具有变化特点的数据库系统，建立出数据共享平台，与各个单位之间进行良好的沟通与合作，与互联网和证券等单位进行合作的过程当中，可以以直接的方式，在数据库将相关的数据进行传输和交换。通过数据共享，把金融统计数据的主要来源进行不断的扩大，为经济预测提供更多更加全面的数据。想要将数据共享平台和数据库进行融合，还需要在建立出具有同一性的数据标准，帮助银行经济和金融在发展的过程当中能够更加的紧密。银行还可以与电商平台、网络平台进行沟通与联系，最后进行结合。在各个平台当中获得大量的数据，把网络数据收集和线下往来当中的数据收集相结合，之后把定时、定期收集数据的方式与实时收集数据的方式进行融合，将具有传统特点的数据统计效率偏低等问题妥善的解决，不断对金融统计数据的收集方法进行优化与革新，为数据共享平台提供出更多、更具多样性的数据来源。

（五）提高相关工作人员的综合素养与统计能力

在银行内部的工作人员，需要在日常的工作当中，不断地进行经验的总结以及认真的学习，以主动、积极的态度，去学习金融统计的经验以及相关的知识，同时，银行也可以与其他优秀的金融统计企业之间建立合作关系，通过加大沟通与交流的力度，学习更多的金融统计工作方式方法，找到其中最有价值的信息，然后再将自身所存在的不足问题进行改正，不断健全与完善金融统计的模式，大幅度的提高工作效率。

此外，通过科学的方法引进更多的金融统计人才，银行内部可以适当的提高人才引进的门槛，对人才提出更高的要求，保证引进来的工作人员，无论是其综合素质还是工作能力都非常的高，可以帮助银行更好的发展。

结束语：简而言之，在新时代的大背景之下，大数据的出现以科学的应用，在各个行业、各个领域当中都获得了更好的发展，同时，更为统计分析以及预设等各项工作提供大力支持和帮助，银行部门需要紧紧跟着时代发展的脚步，真正的认识到大数据的重要性和意义，并且进行是一些数据的开发及应用，加大技术水平研发的力度，最后制定出健全、完善的决策协调机制，进一步的提升大数据在经济预测和金融统计当中使用的效率。