商业银行财会条线运用大数据提升盈利能力分析.docx

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商业银行财会条线运用大数据提升盈利能力分析

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姚前

摘要：

当前的时代是大数据的时代，各行各业只有紧跟时代的步伐才能不斷进步，银行业亦是如此。经济下行期，伴随着利率市场化改革及新冠疫情影响，银行业面临着息差不断收窄，产品同质化愈发严重的困境，盈利能力正经历着巨大挑战。财会条线也在大数据的加持下，主要职能悄然发生转变，正由传统的后台财务核算前移至中台参与经营管理。对此，本文围绕着商业银行财会条线如何运用大数据提升盈利能力展开分析。

关键词：

大数据运用;银行;财会;盈利;分析

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F274

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A

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1672-9129（2020）15-0190-02

2008年，科学家维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶提出了“大数据”概念：“大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。”2017年12月中央政治局集体学习，提出实施国家大数据战略加快建设数字中国。面对着环境日新月异充满不确定性，决策由经验驱动转变为数据驱动，大数据已然上升为国家、企业的战略资源。习近平总书记也指出：“数据是工业社会的‘自由资源，谁掌握了数据，谁就掌握了主动权。”在这个大数据时代，一切皆可量化，万物皆以数联，数据运算揭示相关性和规律。

1大数据对财会工作的影响

1.1大数据概述。技术层面，大数据采用的主要是分布式架构模式，主要针对大数据进行分布式开采并且进行分析。随着当前网络技术的不断发展，云计算以及其他技术相应提高，大数据的发掘以及应用成为当前非常火热的一种技术，而这同样适用于拥有海量客户数据的商业银行。2016年，建设银行历时六年研发的新一代系统上线，通过对数据规范和内容的管控、对数据隐藏含义的解读，从IT系统的部署过程中分离出来，成为独立环节，数据能力建设形成体系化，包括建设新一代企业级数据仓库、建立企业级C数据模型、重构全行数据标准体系、规范企业级指标体系、统筹管理数据需求、建立数据质量管理流程、建立企业级信息应用平台。并通过优化数据管理长效机制、将数据分析渗入业务流程、规划新的数据处理技术、建设建行大数据云平台等手段持续提升。以目前建行最强大的数据资产宝库和引擎——企业级数据仓库为例，其集成范围涵盖200多行内系统/组件数据、非结构/半结构数据和外部数据，形成面向业务的统一数据视图，支持境内外、总分行、各业务条线用户用数，构建业务与数据的桥梁，最大化发挥数据的业务价值。

1.2大数据时代下财会工作的变革。传统的商业银行财会管理工作主要是账务处理和财务监督，但是大数据时代中财会条线的职能大大增加，财会工作人员的工作方式开始发生变化，传统的财务会计开始向管理会计的工作方式转变。通过对财务资料和其他资料进行加工研究，甚至参与到各项经营管理活动，提高商业银行效益的财会岗位，是“综合财务管理”的职业新形势。在这样的大环境影响之下，财会管理理念与模式将发生根本性的转化。当然，由于分工不同，各商业银行财会条线所承担的职责可能略有不同。2016年建设银行新一代系统上线后，与财会条线密切相关的系统包括计划编制流程与控制系统、定价系统、管理会计系统、财务会计组件、员工业绩计量系统以及大数据应用平台等，如何将系统数据进行整合利用，将大数据思维充分应用在计划管理、资源配置、绩效考核、成本管控等方面，提高数据支持决策能力，不断提升盈利能力，更是大数据时代下，商业银行财会条线工作变革的新要求。

2大数据在财会条线工作中的应用

商业银行作为金融企业，以营利为目的，以各种金融资产为运营对象，所以其财务管理重点通常包含预算、资产负债控制、成本控制以及绩效评价等内容。大数据技术的发展与运用，商业银行财会条线的职能，已然不仅仅局限于传统的成本控制，更是要求其支持促进业务发展、提升盈利水平方面有着更好的表现。

2.1资产负债及中间业务管理。当前阶段，受新冠疫情影响，经济下行严重，贷款LPR报价加速下调，商业银行的息差将会呈现不可避免的下降趋势，而这势必对商业银行的主营业务收入带来较大冲击。要实现净利息收入目标，就必须在加强定价管理，优化资产负债结构，保证量价平衡。依托大数据，存款方面，可以分析各类存款产品的结构分布、付息成本以及预计其变化趋势，确定其效益与成本是否匹配，从而引导业务条线合理使用高付息产品，在保证存款稳定性的同时，加快提升活期存款占比，通过理财、结构性存款、基金等产品对接客户增值需求，严控存款付息成本。贷款方面，持续优化信贷结构，从效益与风险层面，合理选择重点投放行业及客户类型。对单一客户，加强RAROC贷款定价模型的运用，基于大数据技术的RAROC贷款定价模型，注重贷款价格与风险

的匹配，各项指标和计算标准制定的较为明确，且采用客观、真实、有效的客户数据，能够对资金成本、资本成本、经济成本等参数有精确的计算，使贷款定价更加