银行业统计工作计划

开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇银行业统计工作计划，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。

第1篇

大数据技术概念及银行应用的重要意义

大数据技术相关概念

大数据（Big Data）是一种在当前信息爆炸以及互联网不断发展背景下提出的关于非结构、半结构和相关关系数据的统称。当前大数据技术不仅是实体数据，而且包括相关的数据库、云计算等技术。在大数据背景下，银行企业将过往十几年间积累的客户数据、企业行为、政府行为以及国家经济行为统一集中在一个数据库中，利用相关关系来分析所需要预测的经济问题和进行金融数据统计。当前大数据主要以下三个特点，第一是数据的整体性，大数据时代的数据信息不再是随机样本，而是整体样本，包括所有的经济行为；第二是数据的庞杂性，大数据不再执着于数据收集的精确度，而是利用整体数据来分析和计算；第三是数据的相关性，不仅利用数据的因果关系，更多的利用相关关系来计算概率。

银行应用大数据进行经济分析的重要作用

对于银行等金融机构，使用大数据技术可以起到以下几个重要作用。

提高经济预测能力：大数据技术实现了对未来短期内的经济行为的预测，大数据带来的不仅是对过往经济的总结，还能够让银行在庞大的相关数据中分析出未来的经济发展趋势。因此银行使用大数据技术可以提升经济预测能力。

实现金融统计管理智能化：通过大数据以及其配套计算机、互联网技术，让银行可以将不同的数据进行系统自动聚类和信息清洗，优化数据统计结构，实现对不同数据统计的智能化管理，建立科学化的宏观预测和金融统计工作。

完善风险规避能力：通过大数据技术，银行可以完成更加精确地战略布局，大数据的经济分析概率可以帮助银行更好的搭配资金结构和营业结构，通过金融组合来完成对潜在市场风险、宏观经济风险以及国际金融风险的规避，降低金融危机对银行的冲击。

大数据时代下银行构建分析统计系统的应对措施

解决数据统计问题

对于当前银行机构的数据统计方式。应用在经济预测和金融分析中还存在不少问题。在数据技术上，银行缺少动态数据的统计工具，对于市场数据的实时变化缺少挖掘和采集渠道；数据的分析和整理模型工具还需要进一步优化，提炼系统对数据聚类程序和数据源的判断能力；加强对非结构化数据的应用能力，完善对财务报表、账簿等结构数据与经营中的非结构零散统计数据的对接，另外要提高对图像、影音等隐藏信息的统计能力；加强与现代电商之间的金融数据合作，强化全社会体系下的大数据分析能力，健全信息共享机制。除此之外，还要进一步加强信息收集过程中的安全防护，合法收集数据，防止客户隐私数据流出，强化互联网技术条件

完善数据分析技术的顶层设计

建立能够立足经济预测和金融统计的大数据技术，银行必须从顶层设计方面进行专业化的设计。银行需要成立专门的大数据技术研究机构和管理部门，负责针对大数据技术、系统开发、功能设计以及金融专业参数计算等工作，制定详细的工作计划。然后通过系统的会议，制定大数据技术以及大数据金融产业的发展重点以及制度保障，推动并开发硬件设施、软件工具以及分析工具，加强大数据系统的专业组织与管理，探索大数据技术在经济预测以及金融数据统计中的应用方向和应用方式。最后是完善大数系统在银行总行以及各分行之间的数据联合，完成数据的储存和管理，建立从总行到分行到地市支行再到县区支行的数据库结构，最终实现大数据系统在银行各级部门中的布局。

加强专业经济预测、会融分析功能研发

大数据技术在银行业中的具体应用归根结底还是要落在与金融业有关的业务方面。对此，银行管理者必须加强对大数据与经济领域应用的融合。比如，银行可以借鉴瑞士银行已开发的大数据系统，使用“定向算法文本分析（简称DATA）”技术，利用大数据为基础对经济的运行状态进行预测分析，通过计算客户的资金流通预测客户对经济的感情态度，然后再给出“积极/消极”或是“乐观/悲观”等态度概率，从而加强对未来几个月内经济走向的预测。