大数据在商业银行成本管控中应用探索

一、大数据下商业银行成本管控存在的问题

大数据时代下，虽然在成本预算和成本列支过程中提高了管控意识，但是在实际营运中，商业银行成本管控依然存在着许多问题，商业银行相关管理者需加大对其管控力度。

(一)成本核算技术支撑有待升级

在很多中小商业银行中，其财务管理系统只局限于会计核算等基础工作，尤其是某些银行没有健全的预算控制机制，对商业银行成本管控有一定的不利影响。此外，传统银行业务通过人工操作，缺乏科学有效的专业技术支撑，影响成本控制的有效判断，不利于成本管控工作。

(二)管控方法有待优化

在实现全面成本管理过程中，由于各种原因，商业银行成本管理实现效果不太理想，具体体现在：成本管控主体不全面、成本自我约束不够严格、成本计划下达不够精细[1]。其中，由于相关职能部门仅重视对成本的核算，而缺乏对管理过程中的全面监控，导致成本管控流于形式，管控效果不理想；成本自我约束不够严格，体现在：商业银行对成本计划执行情况不重视，没有做到关注成本、主动管理的要求，也没有通过压降成本达到增加收益的目的；很多商业银行认定已发生成本的合理性，从而以往年实际发生额为基础，制定成本计划，但由于种种不确定因素和可变因素，这种计划不利于成本压降，也影响成本管控工作。

(三)责任意识有待增强

成本管理责任中心主要由利润中心和成本中心组成，利润中心包括银行前台业务管理部门和经营部门，成本中心包括后台业务管理部门[2]。在商业银行成本管理中，如果各个部门没有责任意识，不与其他部门协同工作，那么会对成本管理造成一定的影响。以商业银行某两个部门为例，由于预算管理部门和费用列支部门属于两个部门，在管理过程中会出现一定的矛盾，如预算管理部门认为实际费用需求列支不归“我”管，也不该“我”管，而费用列支部门在列支费用时也不考虑是否超出预算范围。这些行为会严重影响成本管理效果，增加成本管控风险。

(四)考核评价有待深入

通常，商业银行的成本约束与费用预算约束有直接的关系。通过存量和增量相结合的方式，实现费用配置，并制定费用控制额度。部分商业银行的成本计划是按年度下达，费用预算每月下达，在绩效考核评价中，如果费用超预算，将暂停经营单位费用使用，并影响内控评价；而成本的高低没有与单位或个人没有直接关系，使得成本约束调节较缓慢，从而出现制约盈利持续提升，银行经营管理不计成本等问题。

二、加强商业银行成本管控的对策建议

(一)充分利用科技信息平台

大数据时代下，各行各业经营管理都需要科技来支撑，对于信息复杂、数据庞大的银行来说，科技信息系统必不可少。在大数据下商业银行成本管控中，以科技信息系统为工具的业务内容多种多样，包括利率管理、费用预算、产品设计、风险控制等。科技信息系统能避免人为主观判断带来的偏差，具有实操性的特点，对成本管控具有重要的影响，使其具有客观性、效率性、准确性[3]。

(二)实现全面预算管理

在商业银行成本管控中，预算管理可以说贯穿其全过程，是成本管控的关键。要想实现全面预算管理，首先需懂得“全面”的意思，全面包括全程跟踪管理流程、全面覆盖各种业务范围以及全员参与。成功的预算管理能根据内部环境变化，自动调整预算，也能根据外部环境变化，正确进行成本核算，同时，结合价值创造和费用控制，对预算执行分析质量进行有效提高，然后建立并不断完善预算执行预警机制，从而实现全面预算管理，使其具有公开性、动态性、可控性、目标性等特点，并实现总体优化原则。

(三)全员增强成本管控意识

成本管理工作不仅仅是财务部门的事，其涉及到商业银行各个部门，与每位成员都有关系。增强全体员工成本管控意识，树立正确成本管理理念，使成本观念深入人心，需要银行加强对员工培训，让他们从自我做起，自动参与到成本管控中。

(四)优化定价考核机制

在商业银行经营中，价格对经营目标有一定的影响，合适的价格才能有效实现经营目标。商业银行直接与资金打交道，属于经营资金的企业，在综合绩效考核中列入定价管理，制定科学化、合理化的考核指标，对银行经营具有重要的作用[4]。例如，按照计划完成率考核存量贷款加权浮动幅度增长；在标准值评价中纳入存贷利差、新放贷款加权利率浮动幅度。对没有完成达标率的评价，暂停利率授权审批。此外健全评估、反馈、优化机制，加强成本管控结果的考核运用及奖惩力度，有利于成本管控工作的进行。

三、大数据技术在商业银行中的主要应用场景

(一)大数据下银行的低成本管理

商业银行传统财务管理中，一般通过人工方式整理信息数据。基于大数据环境，该方式在信息处理中具有明显的缺点，例如：信息出错率高、处理效率低下、处理成本高。以信贷活动为例，银行客户信息的错误记录会对银行经营造成巨大的影响。在传统商业银行贷款活动中，为确保客户信息的准确性和客户还款能力强弱，银行需对其抵押品、财务状况、个人信息等有一个具体的调查了解，增加了信息获取成本并对银行和客户带来一定的麻烦[5]。而在大数据技术的支撑下，客户各种相关信息都能实现自动采录，并确保其准确性。通过互联网自动收录、填报客户信息，不仅降低了信息获取成本，提高了银行办事效率，还能了解客户实际情况，有效解决信贷中出现的各种问题。

(二)大数据下银行的精细化管理

在传统银行经营模式下，由于传统商业银行数据处理能力较弱，很多银行不能有效处理细节较多、体量庞大的精细化交易数据。例如，商业银行对实时消费信息不能进行及时收集、反馈、整理工作；商业银行虽然记录了客户消费等相关数据，但在风险管控等银行经营活动中没有好好利用这些数据。为提高精细化管理水平，提升用户体验，应通过数据挖掘技术，记录并分析客户消费和投资情况，并对其进行信息化决策。

(三)大数据下银行的集中化管理

与大数据时代商业银行业务模式相比，传统业务处理中，跨地区、跨国经营成本极高，包括代理行之间摩擦经营成本和开设实体机构的成本。大数据时代的到来，使得商业银行业务跨越地域和国家不再是问题，并且能更快捷方便的获取有利信息，同时有利于分支机构的管理[6]。基于大数据的商业银行管理，集中了总部银行的经营权利，有利于各个分支的开设；在总行层面集中管理解决风控、管理职责等相关问题，能避免代理行之间多余的摩擦成本，有效提高银行各个机构总体执行力。

四、结语

在商业银行经营中，大数据技术主要应用于低成本管理、精细化管理、集中化管理等场景。在实际营运中，商业银行成本管控依然是急需重视的内容。应用大数据技术，加强成本管控建设，不仅有效降低银行成本，还有利于商业银行自身发展，并确保金融行业稳定健康发展。