開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇銀行業統計工作計劃，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。

第1篇

大數據技術概念及銀行應用的重要意義

大數據技術相關概念

大數據（Big Data）是一種在當前信息爆炸以及互聯網不斷發展背景下提出的關于非結構、半結構和相關關系數據的統稱。當前大數據技術不僅是實體數據，而且包括相關的數據庫、云計算等技術。在大數據背景下，銀行企業將過往十幾年間積累的客戶數據、企業行為、政府行為以及國家經濟行為統一集中在一個數據庫中，利用相關關系來分析所需要預測的經濟問題和進行金融數據統計。當前大數據主要以下三個特點，第一是數據的整體性，大數據時代的數據信息不再是隨機樣本，而是整體樣本，包括所有的經濟行為；第二是數據的龐雜性，大數據不再執著于數據收集的精確度，而是利用整體數據來分析和計算；第三是數據的相關性，不僅利用數據的因果關系，更多的利用相關關系來計算概率。

銀行應用大數據進行經濟分析的重要作用

對于銀行等金融機構，使用大數據技術可以起到以下幾個重要作用。

提高經濟預測能力：大數據技術實現了對未來短期內的經濟行為的預測，大數據帶來的不僅是對過往經濟的總結，還能夠讓銀行在龐大的相關數據中分析出未來的經濟發展趨勢。因此銀行使用大數據技術可以提升經濟預測能力。

實現金融統計管理智能化：通過大數據以及其配套計算機、互聯網技術，讓銀行可以將不同的數據進行系統自動聚類和信息清洗，優化數據統計結構，實現對不同數據統計的智能化管理，建立科學化的宏觀預測和金融統計工作。

完善風險規避能力：通過大數據技術，銀行可以完成更加精確地戰略布局，大數據的經濟分析概率可以幫助銀行更好的搭配資金結構和營業結構，通過金融組合來完成對潛在市場風險、宏觀經濟風險以及國際金融風險的規避，降低金融危機對銀行的沖擊。

大數據時代下銀行構建分析統計系統的應對措施

解決數據統計問題

對于當前銀行機構的數據統計方式。應用在經濟預測和金融分析中還存在不少問題。在數據技術上，銀行缺少動態數據的統計工具，對于市場數據的實時變化缺少挖掘和采集渠道；數據的分析和整理模型工具還需要進一步優化，提煉系統對數據聚類程序和數據源的判斷能力；加強對非結構化數據的應用能力，完善對財務報表、賬簿等結構數據與經營中的非結構零散統計數據的對接，另外要提高對圖像、影音等隱藏信息的統計能力；加強與現代電商之間的金融數據合作，強化全社會體系下的大數據分析能力，健全信息共享機制。除此之外，還要進一步加強信息收集過程中的安全防護，合法收集數據，防止客戶隱私數據流出，強化互聯網技術條件

完善數據分析技術的頂層設計

建立能夠立足經濟預測和金融統計的大數據技術，銀行必須從頂層設計方面進行專業化的設計。銀行需要成立專門的大數據技術研究機構和管理部門，負責針對大數據技術、系統開發、功能設計以及金融專業參數計算等工作，制定詳細的工作計劃。然后通過系統的會議，制定大數據技術以及大數據金融產業的發展重點以及制度保障，推動并開發硬件設施、軟件工具以及分析工具，加強大數據系統的專業組織與管理，探索大數據技術在經濟預測以及金融數據統計中的應用方向和應用方式。最后是完善大數系統在銀行總行以及各分行之間的數據聯合，完成數據的儲存和管理，建立從總行到分行到地市支行再到縣區支行的數據庫結構，最終實現大數據系統在銀行各級部門中的布局。

加強專業經濟預測、會融分析功能研發

大數據技術在銀行業中的具體應用歸根結底還是要落在與金融業有關的業務方面。對此，銀行管理者必須加強對大數據與經濟領域應用的融合。比如，銀行可以借鑒瑞士銀行已開發的大數據系統，使用“定向算法文本分析（簡稱DATA）”技術，利用大數據為基礎對經濟的運行狀態進行預測分析，通過計算客戶的資金流通預測客戶對經濟的感情態度，然后再給出“積極/消極”或是“樂觀/悲觀”等態度概率，從而加強對未來幾個月內經濟走向的預測。