大数据在银行现金调拨和库存计划中的作用

[摘 要]国内经济迅速发展，big data，mega data提出大数据这一新概念，大数据被广泛应用于众多领域，避免了因数据量小、低速、单一化、虚假性带来的一系列连锁反应。大数据通过统一全国数据，追踪已发生或正在发展中的事实情况，通过计算机网络分析，预测用户行为等满足更多社会大众所需。

[关键词]大数据;银行现金;库存计划

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.03.015

1 大数据概况

1.1 大数据的含义

大数据又称为巨量资料，是一种因所包含的数据量十分宏大，而无法通过常规工作软件对其进行常规的读取分析的数据系统，在获析、预测方面性能远超其他传统数据。大数据的正常工作应用需与云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术同步应用，并只有通过云计算才能进行深入数据挖掘，提高对数据的分析加工能力，以实现数据的增值。

1.2 大数据特征分析

①容量。大数据融合了社会各界各阶层的基本信息，任何数据等都被国家监测并录入大数据系统。大数据的容量决定了数据分析的优劣。②种类。大数据海量化、多样化，体系庞杂，包括图像文本、视频音频等众多领域，并将一些数据进行系统分析将其可视化。当然，种类越多，则分析越准确，价值越高。③速度。中国国内的各项数据均受国家监控局监控，因此当国内任何领域有所更新，大数据都会随之进行变化，因此大数据具有速度快的特点。④可变性。社会是不断发展变化的，数据在每时每秒都有可能发生微妙的变化。这就是其变动率较大，对于社会的数据应用就有了一定的干扰。⑤复杂性。中国的大数据收集来源各个渠道、各种方式，因此具有一定的复杂性。应用时人对数据的控制力会下降。⑥价值。社会企业和个人如果能够合理分析运用大数据，掌握数据背后所显现的社会本质特征，其社会价值将得到充分体现。⑦大数据的价值体现。大数据的价值并不仅仅在于其信息的丰硕，更在于社会专业人士通过分析进行专业化处理。对其进行深入挖掘，在相同的时间内创造更高的社会价值，耗费更少的时间和金钱。其具体价值表现在：第一，社会群体在进行网络消费时所留下的浏览数据，相关网络商业店铺可以进行数据分析，找出与消费者品位相合的商品进行推送，来提高自身商品的消费率。第二，一部分企业在进行产业转型时，可以通过此载体，找出其转型升级过程中存在的缺陷并准确定位问题的根源。第三，利用大数据可以重新规划交通路线，缓解交通拥堵等。

2 银行资金调拨概况

简单来说，除央行外，银行作为营利组织，在合法的范围内其吸纳资金不仅是为了满足客户储存所需，更是依靠客户存储的资金进行利息创造活动，于是，在银行的存贷款、入股、理财产品管理等业务中便随时都有基金调拨。银行尤其是基层银行，虽吸入大量的活期存款，但是客户随时都有可能将其取出，因此基层银行为了有相对充足的资金进行盈利活动，必须从各界吸纳调入资金以满足借款人借贷所需，当借贷人按照规定期限还清贷款，银行便将这部分基金还于相关机构使用，而如果银行中剩余存款，那么也可以将这部分存款借于其他建设机构使用，只有通过调拨，使基层银行资金得到有效运用以维持自身可持续发展。

3 库存计划概况

库存计划建立在物资储备定额上，即银行为了保证自身经营活动正常进行，需要以最少的物资储备作为保障，合理确定物资储备数量。而基层银行投入建设资金较少，应对风险能力较弱，安全稳定性仍较低，做好库存计划是基层银行预防及预测风险的有效手段。

库存计划的基本程序如下：①必须掌握基层银行基本生存盈利所需，以及盈利计划和任务，包括其需储备资金的数量、其他业务的种类等。②掌握全年供应所需的大概基本数据。③人行仓库的资金储备，以及其他可用于升值或消费的一般等价物。④掌握资金发放的数量源，保管方法及控制方法。⑤进行过程中需考虑的内容。银行库存计划的制订必须保证正常的银行经营秩序不受影响。银行对于财资的品种、数量的收纳必须符合该银行的经营状态。一般来说，基层银行面向广大人民群众，资金流动预测机制尚未达到高水平，所以人行资金的收支难以绝对平衡，有时不可避免地会有一定的库存量。

4 大数据对银行基层银行社会体的作用

4.1 客户画像应用

银行通过数据录入，进行专业分析。将个人客户和企业客户的兴趣数据、风险偏好、消费能力等进行分类整理，有利于银行开设的各类业务找准适用人群，提高资金流动率。作为基层银行，一般情况下，对于未投资过的业务或风险较大的业务不会尝试，因此，将客户喜好录入信息庫加以数据化分析，可以找准受众，提高成功率。①客户在社交媒体上的行为数据。将基层银行内部系统与外界数据系统相连接，获得更多、更有效、更真实的客户信息，有助于银行更精准的营销与管理。②客户在电商网站的交易数据。

基层银行可将客户信誉与信贷业务相结合，相关用户只需凭借过去信用体系便可进行无利息贷款，减少中间步骤，简化程序，提高企业业务效率。③企业客户的产业链上下游数据。基层银行可利用大数据监测，掌握企业相关发展数据，便可以大致推测出企业的发展方向与发展前景，预知企业未来发展状况，更好的为企业提供相关的业务。④有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据。

4.2 精准营销

建立在客户画像基础上的银行可以开展的精准有效营销可包括以下四点。①实时营销：通过追踪客户的状态达到既定的目的。②交叉营销：不同业务或产品的交叉推荐，如基层银行可以根据客户交易记录分析，有效地识别小微企业客户，然后用远程银行来实施交叉销售。③个性化推荐：人行可以按照从大数据中分析得来的相关数据，如基层银行主要可以分析百姓的年龄大小、投资规模、可接纳风险区间等，对其进行精准定位，挖掘出群众内心真实金融需求，使其拥有一个真正适合自己的发展方向。④客户生命周期管理：客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。

4.3 风险管控

①人民群众及企业投资贷款风险评估：银行可对所在区域的中小型企业的产品流通销售、积压情况、财务状况及未来发展趋势进行相关预测，制定出量化企业的信用额度，助力人民投资保护，将合作风险降到最低程度，同时提高人行于当地群众的权威性。②实时欺诈交易识别和反洗钱分析：人行通过大数据，了解持卡人交易频率、交易金额数目、交易历史等，对有欺诈交易或洗钱嫌疑者进行规范教育，必要时可令警方交涉干预，实时监控减少利用银行这一中间商而进行的非法交易犯罪行为。

4.4 运营优化

①市场和渠道分析优化。通过大数据这一方式，基层银行可对市场推广渠道进行有效监控，从而调整与优化银行与社会的合作。同时，挑选出最适合的银行产品及服务，利用人民群众的从众心理对其进行大范围、大额度推广。②舆情分析。通过爬虫技术，抓取社区、论坛、微博等社会软件中关于银行及其产品和服务的有效信息，并通过自然语言处理技术进行正负面判断，及时掌握负面信息，重视自身问题的出现和解决，强化自身积极方面。

大数据所独有的数量之大、传播速度之快、种类之多的特点，对银行尤其是基层银行而言，是机遇亦是挑战，这世界适者生存，强者胜出，银行唯有抓住此次大变革才能适应发展之大潮流。

参考文献：

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[作者简介]张世清（1989—），汉族，江西鄱阳人，就职于中国人民银行景德镇市中心支行。