银行业大数据应用中的统计学价值初探

银行业大数据应用中的统计学价值初探

银叶

云南省普洱市思茅区人民西路90号

[摘要]银行业，对国计民生有着基础性、根本性影响，是现代金融事业的核心支柱，得益于现代市场经济的繁荣活跃，银行业涌现出的数据信息海量化增多，将统计学科学、灵活应用到银行业中，能够实现数据信息的高效收集、科学分析、精准研判，对增强银行业在现代金融领域的主动性有着重要意义，可以助力现代银行业实现更为广泛的谋篇布局。本篇文章主要是立足现代银行业大数据应用，对统计学价值进行了不同层面探讨，可为现代银行业提供有效参考借鉴。

[关键词]银行业；大数据；统计学；价值

“互联网+”的提出，推动大数据技术等广泛应用到国计民生各个领域，银行业与国家建设、社会发展及人民幸福密切相关，自然在大数据领域扮演着极为重要角色，大数据技术对银行业的创新发展、转型突破都有着极为深刻影响。通过大数据的分析，可清晰掌握银行业的经营情况，对预判可能的风险问题增强自身内控能力都有着重要作用。现代金融市场环境下，银行业面临的竞争愈发激烈，必须深刻认识风险防控等的重要性，而能否将统计学有效应用到银行业大数据应用中，对现代银行业的更高质量发展建设都有着极为深刻影响。加快银行业大数据应用进程是大趋势，统计学在大数据应用中发挥着重要作用，建立在传统统计学重构基础上，可实现对抽样性数据及描述性数据等关联业务内容的有效分析，为银行业的生产经营及深层次转型突破提供有力的数据及理论支持[1]。

1统计学应用于银行业大数据领域的重要性

大数据，是人类历史文明的新特点，而将统计学科学应用到大数据领域则是“硬支撑”，在银行业大数据应用上，统计学受到了更为广泛的关注。结合以往诸多经验，很多数据信息在呈现上较为分散，而且数据信息包含的内容指向性不够明确，尤其是现代银行业每天产生的海量数据信息，难以帮助工作人员单纯通过数据看到背后的规律特点，数据信息代表生产力难以深层次挖掘、提炼。现代金融市场推动下，银行业创造的数据信息爆炸式增多，时间差越来越小，自然更加凸显了统计学的价值意义[2]。银行业大数据应用中，将统计学应用到其中，能够有效支持银行日常业务开展，还在精准开展营销、客户精准画像、风险有效管控、优化营运管理等方面优势显著。例如，掌握的客户海量数据信息，通过统计学的深层次研判分析，有助于银行业决策上更具针对性，拉近与客户的情感距离，对加快现代银行业产品的销售，增强客户服务满意度等都有着重要意义[3]。事实证明，通过对不同类型数据信息的统计，可从抽样性、描述性角度对数据实现有效的分析与深层次挖掘，对现代银行业的创新发展、转型突破都有着极为深刻影响。

银行业，在现代金融业中扮演着极为重要的角色，对国家社会发展建设有极为重要影响，必须强化银行业安全风险防控能力，才能妥善处置各种可能的潜在风险威胁。尤其是互联网背景下，彼此之间的互动交流持续增多，各种可能恶意针对银行业的攻击、渗透等也在增加，都给银行业大数据应用提出了非常大的挑战。事实证明，科学性、深层次推动统计学融入到银行业大数据应用中，能够更好把握数据信息的规律，从不同角度对数据信息特点进行研判，更好对标国家及银行业相关的标准要求，能够增强对数据信息的敏感性认知，有助于制定更为完善的风险管控举措，切实将有价值、有参考意义的数据信息汇聚到一起，对服务于银行业大数据应用有着重要支撑作用，也能够确保现代银行业在复杂环境下更加行稳致远。

2传统统计学常态化应用于银行业体现

大数据具有明显的特点、特征，传统统计学理论必须充分认识，注重在抽样理论与总体理论等的变革，加快在统计方法及统计结果评价标准等的重建，这是当前迫切要关注的问题。从实际分析看，传统统计学主要涵盖相关性处理、概率论与数理统计等，实际应用在大数据时代有明显的局限性，必须在统计学深层次、全方位等应用上进行更多更大探索。

2.1描述性数据：客户排队等候时间和偏股基金销量

对于银行业而言，提供服务对象具有广泛性、普及性，客户先来后到必然涉及排队等候的问题，属于描述性数据范畴，偏股基金销量具有显著描述性特点。对于任何网点而言，借助计算机系统对客户实际排队等候时间变动情况开展描述，可了解网点的实际运行情况，并研判潜在影响因素。例如，对于银行网点而言，客户是维系其正常运转的关键，也只有具备足够数量的客户，才能让银行网点有盈利可能，否则银行网点存在的价值意义必然要打折扣。使用计算机系统，详细记录不同时段客户的排队情况，并结合客户实际办理业务的类型，能够清晰把握银行网点业务办理的高峰时段，了解客户的需求情况，有助于银行网点根据掌握的数据信息调整安排工作人员数量，确定哪个时段开设几个业务窗口等，既加快了业务办理进度，也避免了客户长时间排队等待，对增强客户群体的满意度，塑造高效的银行网点形象都有很大帮助。

同样，对不同客户经理偏股基金实际销量情况进行科学统计与精准评价，能够有效掌握不同员工的营销能力、业务水平、客户满意度及营销意愿等

[4]。例如，如果相同时段中，客户经理偏股基金的实际销量非常大，明显要好于同等条件下的其他客户经理，则能够说明其对销售工作非常重视，对销售工作有着独到理解认知，也能够全身心参与进来，这些都是保障偏股基金能够顺利且高效销售的基础支撑，且在偏股基金销售中，通过相关数据信息的掌握分析（销售的时段、销售成功用时等），能够了解客户经理在偏股基金销售上的实际能力，只有销售能力强，才能在偏股基金销售上用时更短，销售成功率更高。结合掌握的相关数据信息，也能够分析得出客户群体的满意情况，如果客户经理偏股基金销售用时非常多，自然说明客户在产品接受上可能存在诸多不满，也说明在产品接受意愿上不够高，在偏股基金产品质量过硬情况下，这些情况的存在自然都与客户经理业务能力、客户满意度等联系起来。

但也应当认识到，相关衡量指标并非绝对代表性，客户排队等候时间并没有将不同网点的自助取款机数量、网点四周市场环境等纳入统筹考虑。例如，现代“互联网+”推动下，客户群体的自主意识明显提升，银行业为满足客户自主办理业务等需求，在基层网点设置的自助取款机数量显著增多，客户更加倾向于使用自助取款机办理相关业务，这种情况下选择排队到柜台办理业务的客户数量必然减少，单纯用客户排队数量、排队时间等对银行网点进行评价自然不科学，也违背了实际情况。偏股基金实际销量也没有将网点历史问题、客户经理从业经历、潜在市场趋势、客户理财期待等纳入考虑当中。例如，有些银行网点在地理位置分布上，处于较为偏僻或者以老年人口为主等的地区，在开展偏股基金销售上自然面临诸多挑战，年龄偏大的客户群体在思想认知上较为保守，对现代偏股基金等的销售在思想认知上存在抵触情绪，他们更加倾向于选择银行存款等传统产品，但这些地区银行网点在后续偏股基金销售上会有很大潜力，可针对客户经理进行专门的教育指导，增强对特殊群体的“攻坚”能力，对实现偏股基金相应时段的快速增长都有着很大帮助。

2.2抽样性数据：非现场检查及客户调查

由于影响因素的复杂性、特殊性，导致银行业具有高风险性特点，稍微不慎可导致局部甚至大面积风险事故，必须增强对风险问题的识别、研判及防控能力，必须强化对网点的非现场跟进检查，确保网点能够表现出良好的规范性、有序性。伴随银行业的持续发展，银行业可覆盖领域、范围持续拓宽，难以做到常态化、全天候现场跟进检查，但互联网信息化技术等的发展、普及，推动对银行业非常现场跟进检查工作的开展、覆盖，能够借助各种信息化技术手段跟进需求，以信息化技术等为支撑的非现场跟进检查，能够减少对人力资源的需求，对银行业控制人力资源成本有很大帮助，还能够借助大数据技术等的应用，更好获取有关的数据信息，对服务于统计学的深化实践也大有帮助。

事实证明，非现场检查属于具有代表性的用抽样数据进行大问题解决的方式。抽样操作具有非常强的科学性，但也要确保在抽样设计上精准把握，合理推进抽样实践，才能确保抽样在覆盖上具有代表性，抽样结果上具有可信性。在当前银行业工作开展上，抽样非常普遍，银行业会根据生产经营情况，组织开展不同类型的抽样，从而依托抽样获取到相应的数据信息，通过统计学的应用等，了解有关的问题情况，从而服务于银行业的政策优化调整等。

在抽样中，客户调查也属于常见形式，主要调查客户的性别、爱好期待、实际年龄、所需服务、持续产品等，实现对客户更深层次的了解[5]。借助样本实现对整个群体的有效代表进行调查在当前社会中有着广泛应用。但也应当认识到，这种方式存在不足，例如，可能客户不愿意透露自身信息，填报虚假信息影响抽样数据信息的精准度，自然不能和实际情况契合，也可能存在抽样调查人员数据信息收集不到位或者整理、分析不够精准等情况，也会降低抽样调查的质量，非现场抽样检查难以对网点运行全过程情况实现有效覆盖等。例如，在进行客户抽样调查中，客户样本能否科学合理选择直接关系最终的抽样结果，受到抖音等的诸多外在因素影响，很多客户不希望自己的资产等情况被外部人所了解，他们在面对有关自身财产等的抽样调查上表现的特别低调，甚至不愿意参与到类似的抽样调查中，即使将这些客户纳入到抽样范畴，他们可能会选择填写虚假信息，更多是“言不由衷”，这样不仅降低了抽样数据信息质量，而且还会对银行业造成误导。

事实证明，致力于对传统统计学的深层次改进与科学重构，可将关联偏差控制在相应范围，由此可见抽样性数据统计仍然有着极为重要意义。将统计学融入到银行业大数据应用中，服务于抽样性数据，实现对误差问题的可控性分析，能够让银行业在大数据应用上更为稳妥，实现对各种可能误差情况的特殊性掌握、研判，能够让抽样性调查在实际开展上更具可信性，也能够在实践操作上更加灵活，也能够让银行业在大数据应用上更富成效[7]。

3统计学当中的相关性和关联系数分析

相关性是传统统计学的重要内容，主要是体现不同现象的内在关联程度。在开展银行业大数据分析上，主要从三个维度上切入，主要体现在时间维度、空间维度与数据维度。从相关性层面落脚，传统统计工具的应有优势体现在可将两个变量关联成专门的描述性数据：相关系数。研究发现，相关系数如果无限接近1或者-1，这就说明变量之间存在着特别强的关联性。相关系数如果是0或者无限接近0，这就说明变量之间没有意义联系

[6]。当前相关性主要是围绕三个变量展开的，更加体现了大数据的不确定性与复杂性，必须立足实际构建更为新型的统计模型才能跟进分析解读需求。现代科学技术的创新发展，尤其是计算技术、大数据技术、云计算技术等的普及应用，推动建立更为先进的统计模型，能够实现对不同维度内容的有效考量，将关联的数据内容整合、优化，可以从规律性、特点性层面实现更为深刻剖析，自然能够从统计学角度实现对银行业大数据应用的更好支持。必须解释的是，相关关联与因果关系并没有直接的联系。在进行因果关系分析上，必须将其他因素纳入综合考虑，实际包含综合性影响因素越多，自然能够更好保障统计学的实际应用成效，可在规律遵循、特点把握上更加到位。除此之外，伴随现代认知的持续深化，从方差到相关关系、协方差等，从而衍生出更具差异、特色的方法[8]。以上方法的不断涌现，都极大丰富了统计学在现代银行业大数据中的应用内涵，对凸显统计学的应用基础性、根本性支撑都有着重要意义。

结束语：时代在发展，社会在进步。大数据是社会发展的新趋势，银行业大数据应用越来越广泛，海量数据信息是对银行业生产经营的浓缩代表，将统计学应用到银行业大数据应用中，可实现对数据信息的规律性分析、特点性研判，确保银行业大数据在应用上更富主动性、成效性，在保障银行业大数据应用上作用显著，可以显著增强银行业对风险问题的识别研判能力，能够持续优化整体的经营管理模式及策略。为此，必须多层面推动统计学融入到银行业大数据应用中，深刻认识统计学应用到其中的价值意义，从而助力银行业大数据应用与统计学的深层次结合，持续助力现代银行业的高质量、可持续发展建设。

参考文献：

[1]韩雅清.课程思政融入统计专业课程的教学实践探索——以"金融统计分析"课程为例[J].福建金融管理干部学院学报,2023(1):153-158.

[2]左继帅.银行业大数据应用中的统计学价值初探[J].现代企业文化, 2019(12):136-137.

[3]周全,白俊,韩俊华. 数字金融系统性风险与经济政策不确定性关系的统计检验[J].统计与决策,2024,40(1):158-162.

[4]郝振靓.航空制造业"质量大数据"管理评价体系应用初探——以中国航空工业集团天津航空机电有限公司为例[J].大众标准化, 2024(5):160-162.

[5]徐祯,朱紫雁,杨玲玲. "以赛促学"的实践教学模式在金融统计学课程中的运用研究[J].现代商贸工业,2023,44(6):160-162.

[6]邓喆,张超,熊义志.搜索大数据方法在大学生价值取向研究中的应用初探[J].吉林工程技术师范学院学报, 2017(5):160-162.

[7]何涌,吴腾.大数据技术应用能抑制企业避税吗——基于国家级大数据综合试验区的分析[J].中南财经政法大学学报,2024,(05):157-169.

[8]陈丹,任晓刚,谢贤君.大数据发展、创新生态与企业技术创新质量——基于国家大数据综合试验区的准自然实验[J].中国科技论坛,2024,(09):179-189.

作者简介：银叶（1994-），女，汉族，云南普洱人，本科学历，对外经济贸易大学统计学院在职人员高级课程研修班学员，研究方向：统计学。